論文の概要: SB-GCN: Structured BREP Graph Convolutional Network for Automatic Mating of CAD Assemblies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12238v1
• Date: Tue, 25 May 2021 22:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 05:33:34.614423
• Title: SB-GCN: Structured BREP Graph Convolutional Network for Automatic Mating of CAD Assemblies
• Title（参考訳）: SB-GCN:CADアセンブリの自動マッチングのための構造化BREPグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Benjamin Jones, Dalton Hildreth, Duowen Chen, Ilya Baran, Vova Kim, Adriana Schulz
• Abstract要約: アセンブリモデリングは、現代のCADにおける支配的なデータ構造であるパラメトリック境界表現(BREP)を反映しているため、現代のCADシステムには直接適用されない。 本稿では,部品のトポロジ的構造を保持するBREPの表現学習手法であるSB-GCNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.732457298487595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assembly modeling is a core task of computer aided design (CAD), comprising around one third of the work in a CAD workflow. Optimizing this process therefore represents a huge opportunity in the design of a CAD system, but current research of assembly based modeling is not directly applicable to modern CAD systems because it eschews the dominant data structure of modern CAD: parametric boundary representations (BREPs). CAD assembly modeling defines assemblies as a system of pairwise constraints, called mates, between parts, which are defined relative to BREP topology rather than in world coordinates common to existing work. We propose SB-GCN, a representation learning scheme on BREPs that retains the topological structure of parts, and use these learned representations to predict CAD type mates. To train our system, we compiled the first large scale dataset of BREP CAD assemblies, which we are releasing along with benchmark mate prediction tasks. Finally, we demonstrate the compatibility of our model with an existing commercial CAD system by building a tool that assists users in mate creation by suggesting mate completions, with 72.2% accuracy.
• Abstract（参考訳）: アセンブリモデリングはコンピュータ支援設計(CAD)のコアタスクであり、CADワークフローにおける作業の約3分の1を構成する。 したがって、このプロセスの最適化はCADシステムの設計において大きなチャンスとなるが、現在のアセンブリベースモデリングの研究は、現代のCADにおける支配的なデータ構造であるパラメトリック境界表現(BREP)を反映しているため、現代のCADシステムには直接適用されない。 CADアセンブリモデリングは、アセンブリを、既存の作業に共通する世界座標ではなく、BREPトポロジに対して定義される部分間のペアワイズ制約と呼ばれるシステムとして定義する。 そこで我々は,sb-gcn を提案する。sb-gcn は,部品のトポロジカル構造を保ちつつ,cad タイプメートを予測するための表現学習手法である。 システムをトレーニングするために,BREP CADアセンブリの最初の大規模データセットをコンパイルし,ベンチマークメイト予測タスクとともにリリースする。 最後に,提案したモデルと既存のCADシステムとの互換性を,72.2%の精度で提案することで,ユーザによるメイト生成を支援するツールの構築により実証する。

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