摘要：几何迭代法,又称渐进迭代逼近(progressive-iterative approximation,PIA),是一种具有明显几何意义的迭代方法.它通过不断调整曲线曲面的控制顶点,生成的极限曲线曲面插值(逼近)给定的数据点集.文中从理论和应用2个方面对几何迭代法进行了综述.在理论方面,介绍了插值型几何迭代法的迭代格式、收敛性证明、局部性质、加速方法,以及逼近型几何迭代法的迭代格式和收敛性证明等.进而,展示了几何迭代法在几个方面的成功应用,包括自适应数据拟合、大规模数据拟合、对称曲面拟合,以及插值给定位置、切矢量和曲率矢量的曲线迭代生成,有质量保证的四边网格和六面体网格生成,三变量B-spline体的生成等.

摘要：交互修改是几何设计中一种常用的曲线曲面编辑手段,NURBS曲线曲面是CAD系统中曲线曲面的标准表示形式.现有的B-spline曲线曲面交互修改技术往往需要求解一个带约束的能量优化问题,当曲线曲面的控制顶点较多时,这个优化问题的求解过程较慢,难以满足交互操作的实时要求.为此,基于B-spline曲线曲面的局部迭代逼近(PIA)性质提出一种实时的B-spline曲面交互编辑方法.给定一张B-spline曲面和空间待插值目标点集,首先确定距待插值目标点位置最近的曲面上的点以及最近的控制顶点,构造对应于这2个点的主差向量,并将它们扩散到其他控制顶点;然后通过平均操作获得对应于每个控制顶点的差向量;最后通过PIA迭代生成新曲面.该迭代过程的极限曲面就是插值于给定目标点集的曲面.由于PIA迭代仅需调整若干控制顶点,不需求解约束优化问题,使得其在交互修改具有大规模控制网格的B-spline曲面时,在速度方面具有较大优势;同时,文中方法生成的曲面质量与采用能量优化方法得到的曲面质量相比差别不大.

摘要：三维形状的显著性在形状分析与处理中有不可忽视的作用.现有的三角网格显著性检测方法大多依赖某种人工设计的几何特征,缺乏灵活性.为此,提出一种基于特征融合学习的显著区域检测方法,以适应不同类别的形状.首先计算形状的多种几何特征,然后把多尺度的低层次特征输入到一维卷积神经网络中;通过优化中心正则化损失函数,得到高层次、可判别的特征向量,同时也得到显著区域检测结果.在普林斯顿网格数据集上的实验结果表明,该方法适用于不同形状的显著性检测,检测结果具有一致性,并且相比对照算法具有更好的视觉效果和定量化指标评价.

摘要：正则性是参数曲线曲面的重要代数性质,是由参数曲线曲面的参数化决定的.在计算机辅助制造过程中,要求所处理的参数曲线曲面是正则的,前提是计算机辅助设计得到的参数曲线曲面是正则曲线曲面.然而,直接按照正则参数曲线曲面的定义,采用解方程或方程组的方法来判断曲线曲面是否正则,其计算相当复杂,实际上也是行不通的.通过将Bézier曲线曲面的导矢曲线(法矢曲面)的参数表示转换为隐式表示,得到了一个判断Bézier曲线曲面正则性的简单而实用的充分条件.

摘要：在计算机图形学和计算机辅助几何设计中 ,限制在光滑曲面上保持几何连续的曲线插值技术显现出越来越重要的作用 文中用直纹面投影的思想研究了这一问题 ,给出了一种在光滑曲面上保持G1连续的样条曲线插值技术 首先构造一条插值曲面上已知点列的空间 3次B啨ｚｉｅｒ样条曲线 ,然后通过一张直纹面将这条空间插值曲线投影到已知曲面上 ,即可得到限制在已知光滑曲面上的G1插值曲线 理论推导和实例显示表明 。

摘要：针对三维模型的特征点检测问题,提出一种基于Laplace-Beltrami算子的特征点检测算法.对于给定的三维网格模型,首先构造离散Laplace-Beltrami算子矩阵,求解特征值与特征向量,随后在不同频率的特征向量上检测局部极值点和鞍点,最后通过基于特征值的加权公式把检测结果结合起来,实现对特征点不同显著度的可视化.实验对选取自SHREC2010数据集的三维网格模型进行特征点检测,在VS2013平台上使用OpenGL进行可视化.结果表明,文中算法在三维网格模型上取得准确的检测结果,在高噪声的模型上具有鲁棒性,对等距模型能得到高度相似的结果,并且能通过分布式计算处理大尺寸的三维模型.

摘要：逼近型细分方法生成的细分曲面其品质要优于插值型细分方法生成的细分曲面.然而,逼近型细分方法生成的细分曲面不能插值于初始控制网格顶点.为使逼近型细分曲面具有插值能力,一般通过求解全局线性方程组,使其插值于网格顶点.当网格顶点较多时,求解线性方程组的计算量很大,因此,难以处理稠密网格.与此不同,在不直接求解线性方程组的情况下,渐进插值方法通过迭代调整控制网格顶点,最终达到插值的效果.渐进插值方法可以处理稠密的任意拓扑网格,生成插值于初始网格顶点的光滑细分曲面.并且经证明,逼近型细分曲面渐进插值具有局部性质,也就是迭代调整初始网格的若干控制顶点,且保持剩余顶点不变,最终生成的极限细分曲面仍插值于初始网格中被调整的那些顶点.这种局部渐进插值性质给形状控制带来了更多的灵活性,并且使得自适应拟合成为可能.实验结果验证了局部渐进插值的形状控制以及自适应拟合能力.

摘要：持续同调是一种计算不同尺度拓扑特征的有效方法。其从一簇向后包含的单纯复形序列中提取出拓扑特征的出现和消失时刻,并使用拓扑特征的“生命周期”来量化地衡量该特征的几何尺度和重要程度。拓扑特征的提取与应用在几何设计中扮演着重要角色,催生出了一些基于持续同调的几何设计研究。从持续同调特征的提取与基于持续同调的建模和优化两方面进行综述,在持续同调特征的提取方面,介绍了从点云和三角网格数据中提取拓扑特征的不同方法,总结了拓扑特征在部分几何设计问题中的应用路径。在建模和优化方面,综述了基于拓扑变换的单纯复形重建方法、拓扑可感知的曲面重建方法与基于持续同调的拓扑去噪和优化方法。

摘要：基于空气动力性能数值计算的机翼翼型优化设计可以降低成本,缩短设计周期,已逐渐成为目前翼型设计的主要发展方向.因此,提出一种基于势流模型与等几何配点法的机翼翼型优化方法.利用等几何配点法对不可压缩理想来流下的势流模型求解速度势;结合叶素理论计算翼型的空气动力特性指标,即升阻比,构造包含最大升阻比和最小拟合项的目标函数,再运用多种最优化方法求解得到优化后翼型,同时保证了翼型的气动性能和外形的光顺性.通过渐进迭代逼近算法对3类翼型数据点拟合得到初始翼型的NURBS表示,对其优化结果表明,该方法不仅保持翼型的自身特点和光顺性,而且显著提升了升阻比.

摘要：混合曲线曲面的拟合常应用于计算机辅助设计与制造中,但传统的数据拟合方法缺乏明显的几何意义.最小二乘渐进迭代逼近算法(progressive-iterative approximation for least square fitting, LSPIA)能通过迭代地调整控制点得到原始数据点的最小二乘拟合结果,具有明显的几何意义,但收敛速度较慢.为解决这个问题,本文提出一种基于共轭梯度法的最小二乘渐进迭代逼近算法(conjugate-gradient progressive-iterative approximation for least square fitting, CG-LSPIA).该算法首先计算共轭曲线曲面,再更新混合曲线曲面,在没有数值误差的情况下,迭代至多n步即可生成给定数据点的最小二乘拟合曲线曲面.此外,本文给出了CG-LSPIA算法收敛性证明.最后,以B样条曲线曲面为例,与LSPIA算法进行了比较,实验表明该算法有效,并且减少了达到相同拟合误差限所需的迭代次数与时间.