摘要：为了构建有意义曲面分片,提出一种基于Delaunay四面体剖分的网格分割算法.首先根据Delaunay四面体剖分得到多边形网格内部的四面体,求出每个面上反映网格内部信息的Delaunay体距离;然后对Delaunay体距离进行平滑处理,再对网格上面的Delaunay体距离进行聚类,用高斯混合模型对Delaunay体距离作柱状图的拟合,利用期望最大化算法来快速求得拟合结果;最后结合图切分技术,同时考虑聚类的结果、分割区域的边界平滑和视觉认知中的最小规则,得到最终的网格分割结果.实验结果表明,采用文中算法可以有效地实现有意义的网格分割.

摘要：该文提出了约束曲面和约束最大空球凸多面体的概念,在此基础上设计了一种在空间区域上做约束Delaunay四面体剖分的算法。该算法的基本思路是首先对空间区域进行约束最大空球凸多面体剖分,然后在各个约束最大空球凸多面体内部做Delaunay四面体剖分。利用约束Delaunay四面体剖分算法,该文进一步设计了一种三维物体表面重建算法。

摘要：为了对非连续地层内部进行有效地表达、分析,本文基于三棱柱模型对其进行四面体剖分。在对三维对象拓扑关系进行精心设计的基础上,利用面向对象的思想,对点、线、面、体在不同层次上进行逻辑分离,并提出对象管理器的概念进行针对性地组织、管理。采用适当的数据结构描述不同的空间对象及其拓扑关系,结合有效的索引方式加快拓扑对象唯一性匹配的过程,很大程度上提高了拓扑对象的生成速度及空间查询效率。最后,在对地层进行四面体剖分的实例中得到了正确的验证。

摘要：针对服务于智能驾驶的虚拟现实动态建模,基于点云数据的四面体剖分进行优化研究。整个过程包括点云数据抽取、数据增强、多层卷积、多层感知、智能决策支持、数据桥接和动态建模。在分类识别阶段,针对激光雷达点云数据的稀疏性,通过Delaunay四面体剖分结合旋转和缩放进行数据增强,采用PointNet深度神经网络进行模型训练。测试结果表明经过数据增强后的分类准确度可以提高到90.6%。在动态建模阶段,在分类识别的基础上,通过CAD模型辅助建模,采用Delaunay四面体剖分建立立体模型,2个阶段通过数据库相耦合。动态建模结果验证了该方案的可行性。

摘要：设计了无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法,通过对局部曲面平坦度的计算,根据预定义的公式,动态地调整自适应逼近误差参数,从而在保证网格质量的同时,过滤部分对重建效果意义不大的点,因此,适用于海量数据.该算法避免了基于三维Delaunay的四面体剖分带来的高复杂度及基于二维平面投影的三角剖分带来的变形和局限性.实验证明,能够高效、可靠地生成贴近原始曲面的三角网格,并取得较理想的绘制效果.

摘要：有限元法是数值求解三维弹性问题的一类重要的离散化方法,高次有限元又是其中的一类常用有限元。由于高次元对问题具有更好的逼近效果及具有某些特殊的优点,如能解决弹性问题的闭锁现象(Poisson’s ratiolocking),使得它们在实际计算中被广泛使用。但与线性元相比,它具有更高的计算复杂性。通过分析高次有限元空间与线性有限元空间之间的关系,提出了一种求解三维弹性问题高次有限元方程的两水平方法,然后,通过调用现有的代数多层网格法求解粗水平方程,建立了求解高次有限元方程的AMG法。数值实验表明,本文设计的AMG法对求解三维弹性问题高次有限元方程具有很好的计算效率和鲁棒性。

摘要：通过分析三次有限元空间与线性有限元空间之间的关系,提出了一种求解三维椭圆问题三次有限元方程的两水平方法.然后,通过调用现有的代数多层网格(AMG)法求解粗水平方程,建立了求解三次有限元方程的AMG法,并对其收敛性进行了严格的理论分析.数值实验结果表明,本文设计的AMG方法对求解三维椭圆问题三次有限元方程具有很好的计算效率和鲁棒性.