协同设计中敏感特征信息的处理方法与关键技术

Collaobrative design is one of major characteristics of the next generation of CAD system around and after 2020. Sharing of CAD models during collaobrative design without proper protection has high risks. Enterprises are conservative to take the full potential of collaborative production development.We proposed a manipulation of sensitive feature for collaborative design, including following researches: feature-based manipulation inside a CAD model; directly manipate fine feature information with flexibility and keep the interoperation after manipulation to support interaction among a group of design uesrs; to avoid the disadvantage of muli-resolution method, let the user select the sensitive feature information for manipulation; manipuation to the sketch details to deal with complex shape feature. The proposed method have a great potential to our national economical and encourage enterprise to join the collaborative production development.

在理论层面，协同设计是代表2020年及以后CAD技术发展趋势之一。在应用前景方面，缺乏保护措施的CAD模型敏感特征信息在协同设计过程中存在极大的风险，严重影响企业参与协同产品开发的积极性。项目探索协同设计中敏感特征信息的处理方法和关键技术，理论方法上的主要研究内容包括：在CAD模型内部，以特征单元这样细粒度的敏感信息为基本目标进行处理，极大地提高敏感信息处理的灵活性；直接对CAD模型的敏感特征信息进行处理，不需要退化到边界实体模型和网格模型，以便在协同设计多方交互过程中进行有效的互操作；突破现有多分辨率方法的统一性和全局性，能够让用户在一个CAD模型中选择某些局部特征进行敏感信息处理；深入到模型内部的Sketch细节上进行敏感特征信息的处理，达到对复杂不规则敏感特征的处理。相关成果应用之后，有望减少企业参与协同设计的顾忌，从对国民经济的发展起到促进作用。在总体上推进协同设计和CAD特征技术的发展。

结题项目按照研究计划对协同设计中敏感特征信息的处理方法和关键技进行研究，主要研究工作和成果如下：保护敏感特征信息的多尺度共享方法；非对称的奇异特征互操作方法；基于加密的共享CAD特征模型的方法；协同设计中基于自由变形的敏感信息保护；支持特征CAD模型度量的Hausdorff 距离的局部启动搜索算法；面向CAD 特征模型度量的精确Hausdorff 距离的直接高效计算算法；面向服务的协同设计安全数据交换；并在基础上，把相关算法技术推广到3D mesh模型。在基金资助下，课题组师生：发表中文期刊论文6篇，包括《中国科学信息科学》、《计算机学报》等；发表英文SCI论文29篇，包括中科院一区论文、中科院二区论文，也包括了ESI高被引论文；发表英文会议论文5篇；申请国家发明专利5份，其中授权4份。以上工作和成果，促进了协同设计和基于特征的CAD技术的学科进展，并对国民经济的发展有潜在应用前景。同时我们也发现，单纯对特征进行技术处理如加密等，还不足以应对云设计大数据环境下的CAD模型所面临的各种风险，这将是我们下一步的工作重点。

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