基于Delaunay准则的三维网格自动插点算法

提出了一个新的三维网格自动插点算法 .该算法充分利用Delaunay的空圆特性来计算新点的位置并插入新点 ,维护三角化的Delaunay性质 ,使得生成的四面体网格和实体的几何边界完全保形 .该算法生成的四面体具有较好的性质和良好的密度分布 ,还采用了新的插点算子———线段插点、子面插点和四面体插点     

焊接有限元自适应四面体网格生成方法

针对复杂焊接零件,提出了八叉树、前沿推进和约束Delaunay相结合的自适应四面体网格生成方法.基于微分几何原理,提出了任意复杂立体打印(STL)曲面的智能识别和自动分解方法;给出了基于曲率信息和焊缝、热源等位置信息的2种自适应网格尺寸控制点的自动化构造策略;利用八叉树背景栅格所生成的网格密度控制点,分别利用前沿推进法和约束Delaunay方法生成表面网格和体网格,实现了复杂焊接零件的高效率、智能化、自适应四面体网格生成.数值算例验证了算法的有效性.     

约束数据域Delaunay四面体网格生成算法

提出了一种快速Delaunay四面体网格生成的分治算法,将给定约束数据域边界进行Delaunay三角剖分,然后从边界三角形开始递归生成四面体网格．该算法在约束数据域内部生成Delaunay四面体,边界三角形都将成为内部四面体的面,不需要进行边界一致性检查,可避免四面体穿过边界和狭长四面体的产生,而且算法容易理解方便编程．     

快速Delaunay逐点插入网格生成算法

对插入形心的Delaunay逐点插入算法,提出按单元可插度分组的双向链表组数据结构,避免了对最大可插度单元的搜索。采用了邻接单元搜索、双向链表存储、随机方向搜索、邻接旋转、几何量继承等技术,使算法的计算时间与生成单元数近似呈线性关系,时间复杂度达到O(N^1.05),N为生成单元数。算例表明,在一台AMD Athlon 3200+(主频2.0GHz) PC上,该算法的四面体单元生成速度达50,000个/s以上。     

快速Delaunay逐点插入网格生成算法

对插入形心的Delaunay逐点插入算法,提出按单元可插度分组的双向链表组数据结构,避免了对最大可插度单元的搜索。采用了邻接单元搜索、双向链表存储、随机方向搜索、邻接旋转、几何量继承等技术,使算法的计算时间与生成单元数近似呈线性关系,时间复杂度达到O(N1.05),N为生成单元数。算例表明,在一台AMD Athlon3200 (主频2.0GHz)PC上,该算法的四面体单元生成速度达每秒50000个以上。     

基于Delaunay准则的三维网格自动插点算法

提出了一个新的三维网格自动插点算法。算法充分利用Ｄｅｌａｕｎａｙ的空圆特性来计算新点的位置并插入新点,维护三角化的Ｄｅｌａｕｎａｙ性质,使得生成的四面体网格的实体的几何边界守全保形。该算法生成的四面体具有较好的性质和良好的密度分布,还采用了新的插点算子－线段插点、子面插点和四面体插点。     

点云数据三角网格生成算法及应用

在引入局部Delaunay边和局部Delaunay三角形的基础上,给出一种平面及空间散乱数据点集的三角网格生成的快速算法,实验表明本算法具有运行速度快、计算准确、存储简单等优点.     

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。     

三角网格的融合与优化及其在电磁散射计算中的应用

为实现数值计算中复合模型的三角网格融合、优化电磁散射计算,提出基于三角形求交、面元内角控制的网格模型融合与优化算法.通过两个独立模型中三角面元的交点计算和模块内点云的Delaunay剖分,获得初始融合网格,再通过查找、消除畸形面元来优化融合后的网格.一系列模型的测试表明,在保持网格采样信息与几何外观的前提下,本文所提出的算法可稳健、有效地实现不同网格密度、不同结构特征的三角面元模型融合,去除畸形面元减少网格面元数目.     

无序点云的平坦度自适应增量网格重建算法

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．     

道路路线三维整体建模方法研究

现有的道路三维建模方法只能实现道路模型与地形模型在外观上的整合,其内部关系是完全割裂的.深入研究了一种建立道路三维整体模型的方法.首先将设计点(特征线)与地形点(特征线)整合,形成原始点(特征线)集合.针对原始点集采用逐点插入算法进行Delaunay三角剖分,再依据约束边将初始三角网调整为约束Delaunay三角网,由此得到外观与内部拓扑关系均为整体的道路三维模型.实践表明,该方法具有整体性好、网形优、速度快的优点.图6,参11.     

三角网自动连接的聚焦算法

在三角网生长法的基础上，采用面向对象的技术，利用点数组和点索引数组来存贮平面上的散乱数据点，基于Delaunay三角剖分的“圆准则”，提出三角网自动连接的聚焦算法．该算法在扩展新三角形时，将点的搜索范围控制在已知三角形的外接圆内，计算速度大大加快．从给出的算例表明，该算法十分有效，特别适合于大数据量的三角剖分。     

散乱数据点的NURBS曲面重建算法

给出了一个新的散乱数据的NURBS曲面重建算法．算法充分利用邻近点集反映出的局部拓扑和几何信息，基于二维Delaunay三角剖分技术快速地实现每个数据点的局部拓扑重建．然后通过自动矫正局部数据点的非法连接关系，把局部三角网拼接成一张标准NURBS网格．结果表明，本算法非常高效、稳定，可以快速地直接重构出任意拓扑结构的NURBS三角形网格。     

基于散乱点云的快速体积计算法

三维可视化体积计算基本上都是先由散乱点云构建出表面网格模型,然后基于网格模型计算体积,存在计算量大、速度慢的缺点.针对此问题提出一种快速体积计算法,首先使用改进的增量式Delaunay三角剖分对散乱点云进行四面体剖分;然后利用K近邻计算散乱点的拟合曲面和最小生成树,得到各点的法向量;由各点法向量剔除体外四面体;最后计算各四面体体积之和从而得到总体积.实验表明,该算法不仅保证了计算准确度,而且较传统算法大大提高了效率.     

基于约束Delaunay三角剖分的道路三维建模方法

深入研究了一种建立道路三维模型的方法.首先依据道路设计成果计算出道路模型与地形模型的拼合交线,然后用设计点(特征线)数据替换拼合交线内的地形点(特征线)数据,形成建模所需的原始点集和约束边集.针对原始点集采用逐点插入算法进行Delaunay三角剖分,再依据约束边将初始三角网调整为约束Delaunay三角网,由此得到外观与内部拓扑关系均为整体的道路三维模型.此外,还研制了三角形的快速定位算法,加速了建模过程.实践表明,该方法具有整体性好、网形优、速度快的优点.     

基于Delaunay三角形网格立体图像编码算法的特征点提取

可变形网格是目前立体图像编码方法研究的一个新方向．在Delaunay三角形网格立体图像编码算法的基础上,提出了一种特征点选取方法该方法充分利用物体边缘进行特征点提取,建立Delaunay三角形时能根据物体的边缘分割物体,以便能更好地反映物体复杂运动与形变PSNR值与实际观测结果表明,所提出的方法优于传统方法,更能够反映图像中物体运动和形变的细节     

一种高效构建Delaunay三角网的算法

提出了一种基于改进的Graham扫描法的分块构建不规则三角网算法。采用分割合并的思想,先对平面上的离散点集区域进行分块,然后对各个子块用改进的Graham扫描法生成不规则三角网,再从边界边出发依次合并相邻的三角网子集,直到所有子集合并结束。本算法采用分块的思想缩小了构网时的搜索范围,对子块用改进的Graham法生成三角网提高了算法性能。实验结果表明,本算法使构网效率有很大的提高。     

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.     

多边形单元的构造新方法及实现

针对任意多边形单元生成困难的问题,提出了一种利用传统的三角形有限元网格生成形状合理的多边形单元网格的方法.该方法能够直接利用已经成熟的三角形网格生成算法,且具有消耗时间少、程序实施简单、稳定可靠等优点.详细介绍了该多边形网格的生成算法,进行了程序实现,并用算例证实了该方法的正确性.