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基于卷积神经网络的三维CAD模型分类

【摘要】

本文主要介绍了基于卷积神经网络的三维CAD模型分类研究。在

分析了研究背景、研究意义和研究目的。在概述了三维CAD模型分类

方法，探讨了卷积神经网络在CAD模型分类中的应用，介绍了相关数

据集和实验设计，并进行了实验结果分析。结论部分总结了基于卷积

神经网络的三维CAD模型分类，并展望了未来研究方向。通过本文的

研究，可以更好地理解CAD模型分类的方法和技术，为相关领域的研

究和应用提供了重要参考。

【关键词】

三维CAD模型分类，卷积神经网络，数据集，实验设计，实验结

果分析，研究背景，研究意义，研究目的，结论，展望未来研究方向

1.引言

1.1研究背景

三维CAD模型分类是计算机辅助设计领域中的重要问题，随着

3D技术的发展和普及，人们对于三维CAD模型的需求不断增加。随

着三维模型数量的快速增长，如何高效地对三维CAD模型进行分类成

为一个具有挑战性的问题。传统的基于手工特征提取的CAD模型分类

方法存在着特征设计困难、不稳定性等问题，限制了分类性能的提

升。

基于卷积神经网络的三维CAD模型分类方法近年来备受研究者关

注。卷积神经网络能够自动从数据中学习到特征表示，避免了手工设

计特征的繁琐过程，提高了分类准确性和泛化能力。尤其是在处理三

维数据方面，卷积神经网络可以有效地处理复杂的三维形状信息，为

三维CAD模型分类提供了新的思路和方法。

本研究旨在探索基于卷积神经网络的三维CAD模型分类方法，提

高分类准确性和效率。通过建立合适的数据集和实验设计，分析实验

结果，总结基于卷积神经网络的三维CAD模型分类方法的优势和不足

之处，为未来的研究提供参考和启示。

1.2研究意义

三维CAD模型分类是现代工程设计领域中一个重要的研究课题。

随着工业技术的不断发展和应用需求的不断增加，工程师们需要处理

大量的三维CAD模型数据，并对这些数据进行有效分类以便更好地进

行设计和分析。研究如何利用卷积神经网络来实现三维CAD模型的自

动分类具有重要的意义。

基于卷积神经网络的三维CAD模型分类可以大大提高工程设计的

效率和准确性。传统的CAD模型分类方法往往需要依赖人工进行分类，

这不仅费时费力，而且容易出现主观误判。而利用卷积神经网络可以

实现对大量三维CAD模型的自动分类，不仅可以节省大量人力物力，

同时还能提高分类的准确性。

研究基于卷积神经网络的三维CAD模型分类还可以为工程设计提

供更多可能性。通过对不同类别的CAD模型进行自动分类，工程师们

可以更好地了解不同类别之间的相似性和差异性，为设计带来更多灵

感和启发。分类结果还可以为后续的工程分析和优化提供重要参考，

从而促进工程设计的进一步发展。基于卷积神经网络的三维CAD模型

分类具有重要的研究意义和实际应用价值。

1.3研究目的

三维CAD模型分类是计算机辅助设计领域的一个重要问题，对于

提高CAD模型检索和管理的效率具有重要意义。本研究旨在通过基于

卷积神经网络的方法，实现对三维CAD模型的自动分类，并且提高分

类的准确性和效率。

1.探索基于卷积神经网络的三维CAD模型分类方法，建立分类模

型，实现对不同类别CAD模型的准确分类。

2.分析卷积神经网络在CAD模型分类中的优势和不足，探讨如何

改进和优化模型，提高分类效果。

3.构建合适的数据集，包含不同种类和复杂度的三维CAD模型，

以验证基于卷积神经网络的分类方法的有效性和鲁棒性。

4.设计一系列实验，比较不同模型结构和参数配置在CAD模型分

类中的表现，为模型选择和优化提供参考依据。

通过实现以上研究目的，本研究旨在为三维CAD模型分类领域提

供新的方法和思路，推动CAD技术在工程设计和制造领域的应用和发

展。

2.正文

2.1三维CAD模型分类方法概述

三维CAD模型分类是指通过对三维模型进行特征提取和分类，实

现对不同类型的CAD模型进行自动分类和识别的过程。在传统的三维

CAD模型分类方法中，通常需要手动提取特征并设计分类器，这种方

法的效率低且易受到人为主观因素的影响。基于卷积神经网络的三维

CAD模型