任意采空区边界信息处理与有限元网格生成

建立了任意形状采空区边界信息的管理规则，以已知漏风边界的剖分精度作为区域网格密度函数的依据，用前沿生成法的网格剖分技术自动生成Delaunay三角形单元。优先处理最长前沿边，网格节点间距密度按该边距条件边界的距离的线性函数，来控制区域内网格的尺寸变化，最终实现区域内部网格的疏密逐渐过渡，采用Laplacian优化法进行光顺处理，进一步改善了三角形质量。算例表明，可按任意采空区形状和精度自动生成三角单元，调整方便。     

一种改进的区域增长三角剖分方法

传统的区域增长三角剖分方法很难保证含有尖锐边界的物体表面网格剖分的正确性,针对这一问题,本文提出一种改进的区域增长三角剖分方法。通过引入并计算边界边的权值来确定网格生长的方向,网格生长过程是由权值小的边逐步扩展到权值大的边,从而实现物体表面由"平坦"到"不平坦"的剖分过渡,并且相应的网格拓扑操作及队列更新机制保证了边界边队列的正确性。实验表明,该方法能生成反映原始物体表面形状的三角网格,并成功实现了对含有尖锐边界的物体表面的三角剖分。     

一种改进的螺旋边三角剖分算法

提出了一种改进的螺旋边三角剖分算法.本算法引用“自然邻近点集”的概念,以螺旋边三角剖分算法的边界环为基础向外生长三角形,以包围盒算法搜索边界点的邻近点集,估计边界点的法向量,将边界点及其邻近点集投影到切平面上并进行局部二维Delaunay三角剖分,从而确定边界点的自然邻近点集,最后将自然邻近点集以适当的方式添加到边界环上.这样,既避免了拼接问题又能搜索到自然邻近点集,三角剖分后的网格基本上接近最优Delaunay网格.实验结果表明,本算法能高效、稳定地重构出散乱数据点的三角网格.     

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.     

反求工程中散乱点云数据的自动分割与曲面重构

提出了一种在反求工程中对散乱点云数据进行自动分割与曲面模型重构的方法．建立了散乱点云数据之间的拓扑信息，对点云数据进行三角剖分重构网格曲面模型．基于网格曲面求解点云数据的曲率极值，提取边界点云，进一步拟合成边界曲线．利用边界曲线将整个点云自动分割，每一片点云采用二次曲面或自由曲面进行拟合，对于二次曲面可以根据参数自动确定曲面类型，最终得到完整的CAD模型．用一个鞋跟模型的实例证明了该方法的有效性．     

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。     

长江口北槽水域的Delaunay三角剖分

为了进行长江口水动力过程等的有限元数据模拟，研究了任意平面区域的Delaunay三角剖分和基于背景网格等值线点集的新的自动生成方法：局部三角形内得到等值线、进行自动加点；改进任意平面区域的Delauay三角剖分法，与行波法结合，从区域边界向域内逐步三角化，前者简化了自动加点算法，保证新生成点均位于域内、疏密连续变化和最终网格具有良好形态，后者则统一解决了多连通、4点共圆和非凸域的自动三角剖分问题，逐步减少人为给定边界的影响，从而减少了算法的运行时间，据此开发的软件包可动态监控点，网格的生成过程，并经大量的测试、验证，应用于长江口北槽水域的自动加点和三角剖分，取得了较好的效果。     

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.     

反求工程中基于Delaunay三角形的模型重构研究

散乱点的三角网格剖分是反求工程中首要环节。在分析三角剖分基本方法的基础上提出了动态圆和封闭点的概念,使得搜索新三角形的范围大为降低,从而加快了速度,并在搜索过程中实现Delaunay三角形优化。通过动态更新搜索边控制三角形生成速度。将新三角形和已有三角形的相交判定转化为和搜索边的相交判定,完成非凸边界下的多连通区域的划分。     

基于增量算法的三角剖分算法

增量算法是平面投影法中一种常用的点云剖分算法,该算法编程简单,占用内存少,计算速度较慢.针对增量算法的特点,改进算法通过将不同位置的点剖分对应存储到不同的边链表和三角形链表中,降低了边和三角形的搜索时间,提高了三角化的速度.同时,采用了加点剖分中同步优化和初步剖分后全体再次优化的优化方案,大大提高了剖分三角形的质量.实际点云剖分的结果显示,该算法不仅速度快、占用内存小,而且形成的三角表面质量高.     

基于点云数据的牙齿表面重建算法

由三维扫描仪对牙齿进行扫描, 得到散乱的点云模型, 首先通过构建K D树的方法对每个点进行K邻域搜索; 然后根据这种邻域关系, 利用最小二乘原理拟合平面, 估算出每个点的法向量信息; 接着确定点云边界, 选取极值点作为初始点并建立种子三角形; 最后采用基于多约束的局部最优三角网格生长算法, 从种子三角形开始, 以边为扩展条件, 逐层搜索点并建立新的三角形; 在此过程中添加了四个约束条件, 能够较好的选取扩展点并对已存在的三角形边向外扩展, 从而形成互相邻接的三角形网格, 实现了牙齿表面的重建.     

一种新的四边形的生成算法

Q-Morph算法在用Delaunay方法形成三角网格的基础上，利用已有的网格拓扑关系，提出一种新的四边形生成算法。采用边界推进法来生成四边形网格。该算法生成的网格具有边界敏感性和方位不敏感性，并且能极大地减少网格中不规则点，很大程度上提高了网格质量。     

基于波前法的球面三角剖分算法

鉴于现有球面三角剖分算法不能同时兼顾算法简单有效、剖分单元变形小和网格信息易于管理等特性,基于波前法层层推进原理,提出一种非层次递归剖分的球面三角剖分算法.并针对相邻波前剖分段数相等,其剖分单元几何变形比较大的情况,提出了网格优化方案.通过与QTM(quaternarytriangularmesh)算法比较,从剖分网格质量与剖分单元数两方面,分析了该算法球面三角网格的性能.分析结果表明:剖分所得的网格几何变形小、相似程度高、剖分单元数少,该剖分算法是一种有效的高精度球面三角剖分算法.     

DEM快速构建及地形裁剪算法的研究

提出了一种快速构建DEM的算法。它先产生一个包含插值点在内的内插三角形，然后利用此三角形来内插插值点高程；为提高算法对复杂地形的适应能力，利用离散点及地性线对地形进行描述，并保证生成的三角形不跨越地性线。其次，提出了一种基于DEM的对三维地面进行裁剪的分治方法，该方法利用DEM数据生成一个规则的三角网并将裁剪边界插入到三角网中重新构建三角网，通过删除裁剪边界内的三角形来达到对地形裁剪的目的。     

基于点数据集三维空间曲面三角化算法实现

在地质、医学等科学研究领域中,基于原始数据建立三维空间图像模型的研究具有较高价值;特别在三维地质构造建模中,测量获取的原始数据采用点数据集形式表示。基于点数据构建三维空间曲面三角化网格模型能够很好地还原点数据集所表示的曲面形态和展布,在现有的三角化剖分算法研究的基础上,提出一种基于点数据集三维空间曲面三角化网格模型生成算法;该算法生成的网格模型质量较高,能够较好地描述点集所表示的曲面形态。采用描述地质界面的点数据集进行算法验证与测试,根据边界数据实际情况,生成三维空间曲面三角化模型并更新网格模型边界,效果比较理想。     

基于物理属性与三角形正则度的网格简化算法

针对三维虚拟场景的物理属性显示需求,提出一种带属性的边折叠的三角形网格简化方法.该算法计算折叠代价时以模型边曲率和边上物理属性的增量以及三角形正则度作为权因子,边上物理属性的增量使简化后的模型很好地保留了原模型的物理属性特征,而添加三角形正则度优化了简化后模型三角形的形态.同时还解决了边折叠时导致的拓扑错误,并用多选择技术加快了计算速度.经实验验证和对比分析,证明了算法的有效性与正确性.     

Triangular Mesh Model Reconstruction from Scan Point Clouds Based on Template

For mesh reconstruction problems of point cloud models which have similar topological structure, a rapid and efficient method is presented to reconstruct triangular mesh surface. Based on projections of point cloud slicing that correspond to template sectional curves, the method constructs topological relevant information among discrete points, which makes unorganized points ordering and builds up optimal approximated B-spline curve, resamples every curve according to its curvature distribution and performes triangular mesh division on it. Finally, surface reconstruction is achieved. The experimental results demonstrate that the surface reconstruction is done as the point cloud hole is filled simultaneously.     

最小二乘支持向量机的点云数据孔洞修补算法

为了获得理想的点云数据孔洞修补结果, 针对当前算法存在的缺陷, 提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的点云数据孔洞修补算法. 首先根据散乱点云边界估计孔洞修补范围, 然后根据孔洞及周围点的信息, 采用最小二乘支持向量机建立一个曲面, 并对曲面点云数据的孔洞进行修补, 最后采用C++语言编程实现仿真实验. 实验结果表明, 最小二乘支持向量机能有效修补各种复杂的孔洞, 且修补效果优于其他算法.