一种全四边形网格生成算法

提出了一种全四边形网格生成算法，该算法先离散区域的边界，然后从边界开始向内部生成风格，根据边办上相邻节点内角的特征采用不同的生成策略，实现时进一步内部处理的方法，效率较高，由于只考虑区域的局部特征，网格质量较好，通用性较强，最一给出了网格的生成的实例。     

一种全四边形网格生成算法

提出了一种全四边形网格生成算法．该算法先离散区域的边界，然后从边界开始向内部生成网格，根据边界上相邻节点内角的特征采用不同的生成策略．实现时进一步采用局部处理的方法，效率较高．由于只考虑区域的局部特征，网格质量较好，通用性较强．最后给出了网格生成的实例．     

四边形网格的优化处理研究

介绍了海量空间数据点四边形网格划分算法.由于原数据模型的数据点分布有时不是均匀的,因此在网格生成过程中,尽管是依据优化因子生成的网格,但是为了整体网格生成的推进,有时也会产生凹四边形或退化为三角形,因此需要进行优化处理,从四边形网格的形状和边界的优化2个方面介绍了网格形状的优化过程,给出了算法的运行结果.     

基于带约束前沿推进的四边形网格生成方法

针对当前各种Q-Morph算法在生成四边形网格的过程中容易产生残余三角形这一缺陷,提出了一种带约束的前沿推进算法.该方法是一种基于前沿推进思想的Q-Morph算法,由当前前沿生成两条侧边和一条顶边,并删除其内部的三角形,从而将三角形网格合并生成一个四边形网格,并在前沿推进的过程中加入了约束条件,从而可以有效地避免残余三角形的产生,提高了算法的效率和最终生成网格的质量.数值实验表明,该算法能够全自动生成质量较好的四边形网格.     

服装衣片三角形网格自动剖分

在传统的三角形网格生成和剖分算法基础上，提出了适合服装衣片三角形网格划分的凹多边形网格剖分算法，具有边界清晰，单元形状好，网格密度可控和自动程度高的特点，适合于任意形状的凹或凸多边形，可用于对织物和服装的数值化力学分析计算。     

一种改进的二维平面区域三角形化的前沿推进法

结合两点前沿推进和三点前沿推进法，提出了一种改进的二维平面区域前沿推进式三角形网格生成算法。交替使用两点前沿的生点连点和三点前沿的补充连点方法，避免了两点前沿算法中许多重复无效的操作，提高了算法的计算效率，同时网格保留了两点前沿推进法的局部最优特点。网格剖分实例计算表明，当网格单元数很多时，该文中提出的方法较两点前沿推进法省时50％以上，提高了质量优良的网格单元比例，并可以剔除质量极差的网格单元。利用背景网格信息可生成各向异性的、贴体性较好的网格，并可以保证第一层网格节点至边界的距离基本相等。     

海量空间数据点四边形网格优化

在基于海量数据点的四边形网格的曲面重建过程中,四边形网格的划分质量直接影响到曲面重建的精度,在海量空间数据点四边形网格的生成的基础上,提出了网格的优化方法.详细论述了网格质量的定义,网格拓扑优化,几何优化方法;在网格拓扑优化中,通过优化边界边、固定边界边的网格以及网格单元、网格角度的处理,最大极限的满足网格中每个节点的度为4;在几何优化方法中,通过调整网格顶点的位置,达到调整网格形状的目的.本优化算法采用网格拓扑优化与几何优化相结合的循环方式进行,提高了网格的质量,最后给出了网格优化实例.     

基于图像八叉树的三维比例边界有限元多面体网格生成算法

基于图像八叉树方法,提出了平衡八叉树和多面体网格修剪相结合的三维比例边界有限元多面体网格算法,该算法根据结构尺寸建立恰好完全包含整个结构的立方体网格,再建立结构图像像素信息,根据像素信息,按照2∶1的平衡分割原则递归地进行等分,完成平衡八叉树网格生成。结构内单元网格完全保留,结构外单元网格删除,对于结构边界单元网格,提出采用面-立方体相交判断方法进行边界单元与结构边界相交面的筛选,搜寻结构单元与结构边界表面相交点,通过有序连接相交点形成边界单元切割面,再结合边界单元其他几个面,构成裁剪后的多面体单元。数值算例结果表明,基于本文算法生成的比例边界有限元网格计算结果具有较好的精度和边界适应性。     

自动生成四边形网格的方法及其在数值模拟中的应用

采用间接方法生成四边形网格,首先利用改进的两点前沿推进法把计算区域剖分成三角形网格,然后采用插点和细分的技术生成单元全部是四边形的网格,通过边互换、删点和局部插点技术进一步光滑平顺,得到适用于数值计算的网格。剖分结果表明,该方法能够在任意二维平面区域内自动生成全四边形网格,并能生成光滑过渡的局部加密网格和贴体性较好的边界层网格。该方法具有算法简单,计算量少的特点。利用所生成的网格对计算传热学中的典型算例-方腔自然对流进行求解,计算结果与基准解吻合,网格质量能够满足数值分析计算的要求。     

用于保特征四边形网格生成的改进Morse算法

在Morse理论的基础上,采用迭代算法来计算特征函数,通过优化生成保特征的四边形网格．首先,在拉普拉斯矩阵中加入模型的曲率信息,计算出的特征函数更加符合模型的几何特征;其次,使用迭代算法求得特征函数,可以求解任意数值的特征函数,不仅限于特征值,使得特征函数的选取更加具有灵活性,为后续做铺垫;最后,在迭代算法的过程中加入特征线信息,最终求得的特征函数可以很准确地将临界点定位在特征线上,这样可以生成沿特征线的Morse-Smale复形,通过优化生成保特征的四边形网格．所提算法简单,易于实现,输入信息较少．     

一种基于Dijkstra算法的三角网格地表模型算法

对二维地表模型运用Dijkstra算法求解最短路径时,为了减少计算量,需要对模型进行简化后,才开始进行Dijkstra算法的求解,所以结果并不符合实际地表情况。不在模型上进行任何简化,而是直接在模型上划分三角网格来处理最原始的模型。然后用基于Dijkstra算法和矢量夹角的三角网格地表模型算法求解最短路径。通过此算法完成了一个实例的最短路径求解。结果表明,采用文中算法所得到的结果符合Dijkstra算法求得的路径和实际情况,而复杂度并没有因为未简化模型而大幅上升,并且算法具有效率高、复杂度低、稳定性好等优点。     

一种曲面网格优化的通用算法

提出了一种曲面网格优化的通用算法,该算法基于一些预先定义的优化准则,将给定的网格曲面优化成为单位网格曲面,定义了两种指导优化过程的优化标准。在优化过程中采用了三种优化算子（边分裂、边消除、边替换）,是一个简单的曲面网格优化的通用算法。     

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．     

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．     

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。     

有限元网格自动生成中的网格加密新方法

提出了一种新的网格加密方法．给出了网格密度控制的有关参数的具体定义，这些参数一般附着在目标Ｂ－ｒｅｐｓ表述中的拓扑要素上．说明了在网格加密过程中处理边界曲线离散、区域内布点及点插入等问题时所采用的有关方法，所给出的实例表明了所提出的网格加密方法的性能．     

空间板壳结构的有限元网格自动生成

本文对空间板壳结构的有限元网格自动生成进行了研究,讨论了结构整体网格的拼合及可展曲面的网格自动生成等问题,并提出了一个新的二维三角形网格自动生成算法,算法具有精确拟合边界、多连通域处理及局部网格加密等功能.     

断层医学图像处理技术及其在骨科手术中的应用

提出从断层图像序列到目标组织几何建模及快速成形制造的技术路线，并通过在全髋翻修手术中的实际应用检验该技术的适用性和可靠性．将断层图像序列通过线性插值构造成3D数据场，采用种子区域生长方法分割出目标组织后，利用等值面提取获得患骨的三角面几何模型．对获得的三角面模型进行碎片清除和三角面精简后，应用快速原形技术制造患骨模型．患骨实物模型对术前计划、假体设计和手术模拟至关重要．     

角度约束路径法的网格曲面兴趣区域边界快速交互选取

提出角度约束路径法,快速获取三角网格曲面上任意两顶点间一条由网格边所组成的路径.该算法是一个从起始点开始不断向前传播的过程,计算量仅与两顶点间的曲面区域有关,故算法的时间复杂度(O(n))优于Dijkstra算法(O(n log n)).试验结果表明:角度约束路径法的执行快速、有效;基于该方法可实现三角网格曲面兴趣区域边界的快速交互选取.     

由点云数据生成三角网格曲面的区域增长算法

提出一种新的由点云数据生成三角网格曲面的区域增长算法. 该算法充分利用点云内在的几何与拓扑信息, 使用一组检测过滤规则, 对曲面进行快速网格重构. 算法包括两部分： 首先对点云做预处理完成数据精简, 其次使用一组检测规则, 从种子三角形出发, 针对每个活动边, 在点云中选择匹配点与其构成新的三角形, 并通过不断更新边界, 使剖分区域不断增长. 所使用的检测规则, 可以针对活动边与预选择匹配点之间的不同位置关系采用不同的阈值, 从而避免了重叠与自交三角形的生成, 防止产生错误拓扑, 确保了重构三角网格曲面的质量. 同时针对区域增长算法中的前沿分裂问题, 在数据结构中采用反向重合边, 使剖分过程始终保持一个前沿边界. 实验结果表明, 该算法具有运算速度快、 结果准确性好、 适用范围广等优点.