基于错误函数的四面体网格优化方法

通过对现有网格优化算法及网格质量函数的研究,选用常见的四面体网格质量函数,同时考虑边质量约束,推导出了错误函数,基于这个错误函数对四面体网格进行优化.采用错误函数作为基于优化算法光顺的目标函数.并通过应用变尺度法(BFGS)求解错误函数最小值问题对四面体网格进行光顺.将改进的基于优化算法的光顺与拓扑优化算法中的点重叠技...     

网格类型对流场计算效率和收敛性的影响

针对不同非结构网格类型对流场计算效率和收敛性的影响,在相同面网格尺寸和相同体网格单元数的前提下,比较分析了四面体、六面体和多面体网格剖分方法在CFD计算中计算效率和收敛性上的差异。结果表明:当面网格尺寸相同时,六面体网格的收敛性最好,同时计算所用时间和占用内存都最少,多面体网格收敛最快,计算效率上略低于六面体网格,四面体网格的计算效率和收敛精度最低;当体网格单元数相同时,六面体网格的收敛精度最高,四面体网格的稳定性好,多面体网格在与四面体网格收敛速度基本相当的同时,收敛精度更高,且收敛过程也比较平稳。综合比较,多面体网格在应用广度上优于另外2种网格。     

离心泵四面体网格质量衡量准则及优化算法

针对网格优化过程中边界网格质量难以控制的问题,提出一种新的网格优化算法.通过数值计算分析了不同质量衡量准则对劣质单元及其单元形状变化评判效果的等价性问题,对各衡量准则所耗费的时间进行了对比,在此基础上选用一种最优的衡量准则推导出了错误函数,并将该函数作为基于优化光顺的目标函数,目标函数中包含有考虑边界网格质量和内部网格质量的函数项,且为函数项添加了一个权重系数,从而实现了边界网格单元质量的控制.经某离心泵叶轮算例验证表明:优化后网格单元质量系数趋于0的劣质单元全部被消除,网格的整体质量得到了显著提高;随着权重系数的增加,边界的平均网格质量有所提高.     

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.     

提高网格逼近精度的一种新方法

提出了一种空间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性最小二乘法,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．     

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.     

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。     

基于改进布谷鸟算法的导热系数反演

文章建立了以改进布谷鸟算法为基础的非线性二维稳态热传导反问题的数学模型;以计算温度和测量温度之间的接近程度为目标函数,通过改进布谷鸟算法极小化目标函数反演导热系数;讨论了单元数量、测点数量、鸟巢数量、测量误差对结果的影响。研究结果表明:增加单元数量,迭代次数减少,计算结果更精确;增加测点数量,迭代次数增加;增加鸟巢数量,迭代次数减少;随着测量误差的增大,结果精度降低并且迭代次数增多。数值算例验证了改进布谷鸟算法反演导热系数的准确性和有效性。     

粒子群优化的GPSR-BB压缩感知重构算法

为了减少压缩感知中梯度投影稀疏重构法算法(GPSR-BB)的运行时间和迭代次数,有效地提高算法的重构性能,将具有全局搜索能力的粒子群算法应用到GPSR-BB算法中。利用粒子群优化算法的全局开发能力和GPSR-BB算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度,减少了算法的迭代次数;通过对GPSR-BB算法中线搜索条件的改进,有效地提高了算法的重构精度。仿真实验表明:改进的GPSR-BB算法比传统的GPSR-BB算法运行时间缩短了43%、迭代次数降低了39.7%。在观测维数一定的条件下,改进的GPSR-BB算法重构成功概率高于传统的算法0.04,重构误差低于传统的0.09,具有较好的重构性能。     

基于变分方法的体素图像四面体化

四面体网格在医学图像、可视化等领域有广泛的应用.现有的体素图像生成四面体网格算法通常需要进行去噪、分割、四面体化等多个步骤,从而导致误差的不断累积.这里提出了一种直接由带噪音的原始体素数据生成最终需要的四面体网格的算法.本算法的核心是针对体素图像四面体化的需求提出了一种基于全变分稀疏模型的优化方法,并通过交替方向乘子法等数值算法高效地优化该变分模型,直接从输入的原始体素图像中得到四面体网格,同时对网格的顶点位置、连接关系、四面体的属性信息都进行了优化.通过在模拟数据与真实数据上的实验表明,该算法在处理即使带有噪音的数据时也能很好地重建四面体网格,并能保持原始信号的尖锐特征.