基于CPU和GPU协同的增材制造模型并行化切片的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于CPU和GPU协同的增材制造模型并行化切片的方法，该方法首先对待切片处理模型根据拓扑重建和并行求交的多元回归方程对这两步骤的耗时进行预估，依据两者耗时的比值N，对应创建N+2个CPU线程，然后在基于共享内存的OpenMP多线程并行的框架下，调度创建的N+2个CPU线程，不仅可以实现对模型的分块并行拓扑重建，还可以实现对GPU并行求交和模型拓扑重建两步骤的整体并行。通过对比传统的串行切片算法和本发明专利技术的并行切片算法在处理同一个模型的时间损耗，可以发现随着模型体量的不断增加，并行切片算法所获得的加速比逐渐增高。渐增高。渐增高。

【技术实现步骤摘要】
基于CPU和GPU协同的增材制造模型并行化切片的方法


[0001]本专利技术属于增材制造
，具体涉及一种基于CPU和GPU协同的增材制造模型并行化切片的方法。

技术介绍

[0002]增材制造(Additive Manufacturing,AM)是一种新兴的，逐层堆积的制造技术，其核心是对三维模型的数据处理过程。模型的数据处理过程可概述为数据预处理、模型切片、轮廓填充、生成Gcode代码四个步骤，经过模型数据处理的过程后，便可以将零件的计算机辅助设计(Computer Aided Design,CAD)模型转化为机器可以识别的Gcode代码，进而控制机器完成逐层打印模型的过程。随着科技的进步发展，现如今在增材制造领域中，所需制造的零件模型变的越来越精细，与之相对应的数据的体量也越来越庞大，若仍采用传统串行的算法处理模型，则对于GB级的光固化立体(STereoLithography,STL)文件所表示的CAD模型，至少需要数个小时以上才能将模型处理为打印机可以理解的Gcode代码，如此高额的时间损耗显然已经无法满足现代工业生产的需求。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于CPU和GPU的增材制造模型并行化切片的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，创建点表、面表和层表，分别用于存储实体模型的顶点信息、三角面片信息和层信息；步骤2，去除点表中的冗余顶点；步骤3，确定三角片面和切平面的求交次数，根据求交次数确定GPU中存储空间；步骤4，基于顶点信息、三角面片信息和层信息建立拓扑重建的多元回归方程以及并行求交耗时的多元回归方程，通过取拓扑重建的多元回归方程预估待切片处理模型的拓扑重建耗时一，通过并行求交耗时的多元回归方程预估待切片处理模型的并行求交耗时二；步骤5，确定耗时一和耗时二的倍数N，建立N+2个CPU线程；步骤6，根据层结构体中的层表信息，将待切片处理模型分割成为N+1个子部分；步骤7，CPU线程中的一个线程与GPU数据交互，剩余的N+1个CPU线程分别对N+1个子模型进行拓扑重建；步骤8，通过层表信息、步骤7中的数据交互结果和N+1个拓扑重建结果，连接二维闭合轮廓，完成切片过程。2.根据权利要求1所述的基于CPU和GPU的增材制造模型并行化切片的方法，其特征在于，步骤1中，所述顶点信息包括顶点坐标信息、以顶点为起始点的半边信息；所述三角面片信息包括每一个三角面片三角顶点的索引信息、每一个三角面片在Z轴的最值信息、与每一个三角面片邻接的三个三角面片的索引信息；所述层结构体包括与每一层切平面相交的三角面片的索引信息和数量信息。3.根据权利要求1所述的基于CPU和GPU的增材制造模型并行化切片的方法，其特征在于，步骤2中，基于哈希表去除冗余顶点，动态更新点表、面表和层表。4.根据权利要求1所述的基于CPU和GPU的增材制造模型并行化切片的方法，其特征在于，步骤4中，所述拓扑重建的多元回归方程中，因变量为基于半边数据结构拓扑重建耗时，自变量包括待切片处理模型占用的内存空间和三角面片数量。5.根据权利要求4所述的基于CPU和GPU的增材制造模型并行化切片的方法，其特征在于，所述拓扑重建的多元回归方程为：Y＝β0+β1X1+β2X...

【专利技术属性】
技术研发人员：马良，李慧贤，彭理想，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：