提高网格逼近精度的一种新方法

提出了一种空调三角形网格优化算法,该算法分为两部分：三角形网格顶点位置优化和局部优化,三角形网格顶点位置的优化方法是应用线怀最小二乘法,通过调节网格顶点位置,提高网格逼近散乱点的精度,然后对于没有满足逼近精度的三角片,进行局部优化,即将该三角片细分,直至满足精度要求,该算法有效地提高了三角形网格对散乱点的逼近精度。     

空间三角形网格局部优化研究

提出了一种空间三角形网格局部优化算法．该算法分为两部分：ａ． 网格局部细分优化方法,该方法结合等间距采样法和黄金分割法来获得最优插值点,使网格细分达到满足给定逼近精度的目的;ｂ． 网格局部合并优化方法,给出了网格中三角片合并的判别准则,在满足逼近精度要求的前提下,采用边删除操作合并网格中的某些三角片,达到了减少三角片数量及保证网格中三角片性态较好的目的．空间三角形网格局部优化算法能有效地使网格达到逼近精度的要求,同时减少三角片数量并剔除狭长三角片．     

空间三角形网格局部优化研究

提出了一种空间三角形网格局部优化算法,该算法分为两部分：ａ．网格局部细分优化方法,该方法结合等间距采样法和黄金分割法来获得最优插值点,使网格细分达到满足给定近精度的目的;ｂ。网格局部合并优化方法,给出了网络中三角片合并的判别准则,在满足逼近精度要求的前提下,采用边删除操作合并网格中的某些三角片,达到了减少三角片数量及保证网格中三角片性状较好的目的。空间三角形网格局部优化算法能有效地使网格达到逼近精     

基于改进离散曲率的三角形折叠简化算法

本文提出一种基于改进离散曲率的三角形折叠网格简化算法。利用描述三角形形状的内角权值改进Taubin算法估算三角形顶点的离散高斯曲率,根据Garland算法引入三角形顶点的二次误差度量矩阵,定义三角形的折叠代价为二者的加权和。由折叠代价取得最小值来计算折叠后新点的位置,并以该最小值作为三角形的折叠代价来确定折叠顺序。实验表明,改进的离散曲率能更好的描述三角网格顶点处的弯曲程度,该算法简单快速,并能很好的保持模型的重要几何特征以及拓扑结构。     

基于海量散乱数据的数据压缩及曲面重建新方法

基于三维散乱数据的曲面重构是反向工程中的一项关键技术.文章针对大规模的散乱数据点,给出了一种数据压缩及生成曲面三角网格的新算法.该算法首先按照压缩比例在原始点中提取定量的分布均匀的点作为压缩后的点,然后利用原始点和压缩后的点之间的关系构建三角网格.最后再进行拓扑修正及网格优化,从而得到拓扑正确且均匀的三角网格曲面.实验表明,该算法简单,易于操作,具有较强的适用性.     

油藏任意约束平面域PEBI网格的生成算法

针对油藏任意约束平面多边形区城提出了一种实用的局部正交化网格(PEBI)生成葬法。首先对边界顶点和区域内部散乱点按扫描方式排序,依次扫描各点生成新的三角形,再扫描新生成的三角形中不满足Delaunay准则的三角形,进而不断的处理这些不合理三角形最终完成整个区域的三角网格化,最后连接每个三角形的外接圈固心生成PEBI网格。剖分过程中采用了弹性平清和对角线交换优化方法,很容易实现局部区域的最优化剖分。通过平面映射法就可以应用到油藏的三维PEBI网格剖分,因此本算法具有很好的可操作性和实用性。     

复杂采空区激光扫描拼合散乱点云球面投影三角剖分算法

利用三维激光扫描技术对采空区进行探测以建立三维可视化模型,从而准确获取其三维空间位置和形态,是矿山采空区事故隐患综合治理工作中的重要环节.但由于采空区形态复杂,往往需要从多个方位对其进行多次探测才能准确获取采空区完整的三维形态.如何对多次探测点云数据拼合后的散乱点云构建三角网格模型,是实现复杂采空区三维探测建模的关键.本文提出了采空区激光扫描拼合散乱点云数据球面投影三角剖分生长算法,首先选定球心将原位点云投影到球面上得到投影点云,然后对投影点云进行三角剖分,最后将投影点云三角网空间拓扑关系还原到原位点云,从而构建复杂采空区三角网模型.为了有效实现算法,研究了球面投影参数设定、XYZ三向单元栅格点云搜索策略、三角形生成规则、优势顶点边界切分策略、边界闭合策略、不规则三角形优化策略等多种方法.实际应用表明,所研究的算法能够生成优质的采空区三角网模型,为实现复杂采空区三维精确建模及可视化管理提供了重要技术支持.     

一种特征保持的自适应三角网格模型光顺算法

提出了一个基于双边滤波器的特征保持的自适应三角网格模型光顺算法，该算法为了加强保持特征的效果．结合网格局部顶点一阶邻域的几何特征并将改进后的双边滤波算子应用于顶点的位置更新操作．在光顺过程中有效地避免了三角网格模型的过度光顺现象．给出了几个实验实例来说明该算法在去除网格噪音的同时保留特征的有效性．     

三角网格中的孔洞修补算法

提出一种三角网格中的孔洞修补算法, 先应用最小内角原则, 对孔洞直接进行三角剖分得到孔洞剖分的新三角形集合, 然后依据孔洞边界顶点密度, 应用圆和最大内角优化原则, 对新三角形集合进行加点细分得到初始补丁网格, 最后应用λ-μ方法对初始补丁网格进一步优化, 得到最终的补丁网格. 实验结果表明, 该算法效率高、 准确性好.     

一种基于重新划分的三角形网格简化方法

提出了一种基于重新划分的三角形网格简化算法。该算法的基本思想是:根据模型特征或由用户定义一定数量的新点,再根据某些原则将新点分布到原模型上,生成一个中间网格。然后移去生成的中间网格中的旧项点并对形成的多边形区域进行带约束的三角剖分,最后形成以新点为顶点的三角形网格。     

采用人群搜索算法的径向基函数神经网络参数整定方法

针对径向基函数(RBF)神经网络的逼近结构中,对权值、基宽和中心向量的初始值等参数的选取不当,导致系统的鲁棒性变差、收敛精度降低,甚至不再收敛的问题,提出一种基于人群搜索算法的RBF神经网络的参数整定方法.以基于遗传算法和基于粒子群算法的RBF神经网络参数整定方法为对比条件,采用MATLAB软件进行实验与分析.结果表明:应用人群搜索算法去优化RBF神经网络的初始参数,能有效地提升RBF神经网络的逼近精度,验证了该算法的可行性.     

基于线性假设的多分辨光顺精度控制

在二进小波光顺算法和任意分辨率小波光顺算法研究及软件编制的基础上,分析研究了多分辨光顺过程中的精度控制问题.该方法对给定的任意光顺精度,通过线性假设预估控制精度对应的小波尺度,并通过迭代消除线性假设带来的误差,从而能够确保在满足光顺精度的前提下,用最少的控制顶点确定光顺曲线,并获得最好的光顺效果.整个光顺过程不存在插值与逼近等近似算法,光顺后的曲线仍然能够进行精确重构,符合小波分析的思想和精髓.      

关于满Steiner树问题的一个近似算法

满Steiner树问题(TST)是求解一个正则点都是叶子的最小Steiner树问题.Fabio Viduani Martinez等人给出了此问题的近似算法,它的性能比为2ρ-ρ/(3ρ-2)≈2.52,而目前求解Steiner树问题的近似算法的性能比,最小值约为1.550.对满Steiner树问题给出了一个近似算法,并将它的性能比改进为2ρ-3ρ/(6ρ-2)≈2.463.     

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.     

一种文化算法优化

工程中复杂的优化问题很难获得其解析解,通过数值计算方法去获取数值解容易陷入局部最优解。为提高求解高维问题数值最优解的速度和准确性,在传统文化算法基础上将种群分为精英群体和普通群体,分别按照不同的方式进化并对种群做初始化优化,通过MATLAB编程用实例分别对优化前后的算法进行仿真。实验表明,优化后较优化前在速度上有较大的提升,进行初始化改进的文化算法在高维优化问题中能更快、更准确地逼近最优解,为求解复杂的问题提供了一种新的参考方法。     

基于分群式粒子群算法的压裂水平井试井曲线自动拟合

为提高压裂水平井试井多参数自动拟合的计算精度、速度和稳定性,将传统方法、智能算法和并行算法相结合,提出并行分群式粒子群优化算法,并将高斯-牛顿法与粒子群算法相结合,同时采用OpenMP并行算法求解。结果表明:在粒子群优化算法中,通过粒子分群使粒子搜索方向趋近于线性,避免了粒子群算法易陷入局部最优的问题,加快了搜索速度;与高斯-牛顿法相结合保证了计算的稳定性;采用OpenMP并行算法求解降低了模型的复杂度,提高了计算效率;分群式粒子群优化算法比其他优化算法计算速度更快,计算精度更高,并可在一定程度上为多裂缝水平井试井解释划分流动阶段。     

基于同步扰动随机逼近的混合萤火虫算法

针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以memetic算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先使用萤火虫算法对种群进行全局寻优,然后使用同步扰动随机逼近算法对选出的部分最优个体进行局部搜索,从而增强萤火虫算法跳出局部最优解的能力。通过6个标准测试函数对FA-SPSA算法的性能进行检验,并与标准萤火虫算法、果蝇算法、改进的果蝇算法等其他4种算法进行比较,结果表明,FA-SPSA算法在寻优精度、收敛速度、鲁棒性等方面的性能总体上优于对比算法。     

基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度

为了提高微电网的日运转经济效益,本文构建了并网模式下交流微电网运转结构图,建立了并网模式下交流微电网日优化经济调度数学模型,该模型包含有多个子目标函数、多个约束条件。针对传统灰狼优化算法无法很好均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,寻优精度差的问题,引进一种基于非线性变化的收敛因子均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,从而提高灰狼算法的寻优精度。采用改进的灰狼算法和原始灰狼算法对四个基准测试函数进行仿真,实验结果表明改进灰狼算法相较于原始灰狼算法能够获得更优解,初步证实了改进灰狼算法的可行性及优越性,再将改进灰狼算法和原始灰狼算法分别应用于并网模式下交流微电网日优化数学模型求解,通过对仿真结果对比分析,证实了改进灰狼算法的确能够更好的提高并网模式下交流微电网的日运转经济效益。     

基于改进动态因子的鲸鱼优化算法

为了实现鲸鱼优化算法的种群多样性、减小计算复杂度,构造具有搜索上下界的初始种群。进一步,设计动态收敛因子和动态权重因子,以提高算法的收敛速度和计算精度,在此基础上,提出基于改进动态因子的鲸鱼优化算法并证明了其收敛性,分析了其复杂度。为了验证新算法优化性能和普适性,将改进的鲸鱼优化算法与其他优化算法进行比较,并将其应用到无人机路径规划中。结果表明：基于改进动态因子的鲸鱼优化算法相比于其他优化算法有更好的收敛精度和更快的收敛速度。可见,基于改进动态因子的鲸鱼优化算法性能更好,能更高效的完成任务。