几何造型中的八叉树描述法

本文研究了几何造型中的八叉树描述法，提出了八叉树描述法中细分后的立方体分类新方法，该方法通过简单的计算，避免了复杂的面面相交及点分类计算，使立方体分类运算得以简化。实践证明该算法在工程应用中是非常有效的     

低雷诺数下五圆柱绕流的数值模拟研究

基于四叉树自适应网格,采用有限体积法求解二维不可压粘性N-S方程,对X型排列和十字型排列的五圆柱绕流进行了模拟,计算均在Re=100的条件下进行.在文中给出了升力系数及阻力系数随圆柱间距比和排列方式变化的规律,并结合不同间距比下的流动特征进行了分析.计算结果表明,在不同的间距比下,五圆柱绕流存在三种不同的流动形式;在同一间距比下,十字型布置和X型布置的流动形式则既有类似之处又有各自的特点.在不同排列方式下,升阻力系数随圆柱间距比的变化规律有较大不同.     

基于四叉树的邻域查询技术

邻域查询技术是地理信息系统中基本的空间分析操作,本文对基于四叉树和八叉树的邻域查询技术进行了探讨,并详细介绍了基于显式四叉树和FD线性四叉树的邻域查询算法。     

基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

基于八叉树网格的直流电阻率法有限元数值模拟

在VC环境下,使用C语言,实现了基于八叉树网格的三维直流电阻率法有限元数值模拟程序。三个典型模型的算例被用来证明八叉树网格方案适合于复杂地电模型的数值模拟：数值模拟了球体模型,随着网格对球面边界的不断逼近,数值模拟的精度也逐步提高;计算了覆盖层下倾斜板状高阻体模型,在偶极-偶极视电阻率断面上,能清晰地看见高阻体模型的形态、埋深;仿真了联合剖面法测量三维地形下埋藏低阻椭球体的情况,由于地形的影响,在视电阻率曲线上不能发现低阻异常的存在,利用比较法进行地形改正后,低阻异常得到凸显。     

近似凸包自适应包围盒碰撞检测方法

针对虚拟装配环境中包围盒碰撞检测存在检测精度差和效率低的问题,设计了粗精结合的分层检测方法。粗检测阶段,采用基于八叉树的球形包围盒进行检测,初步剔除明显不发生碰撞的对象。在精确检测阶段提出近似凸包自适应包围盒算法,基于近似凸包思想提取贴合模型外壳顶点集求解协方差矩阵计算最小包围盒,解决传统方向包围盒算法因三角形面片的尺寸不均匀、导致构造包围盒方向偏移的问题,且构造时间较传统方向包围盒缩短了66%。最后在Unity3D中以液压调平举升平台各部件为研究对象进行实例验证,实验结果表明,本文研究的方法能构造出比传统方向包围盒更加紧密的包围盒,在装配实验执行时间上比使用传统方向包围盒碰撞检测算法加快了22.2%,比使用轴对齐包围盒碰撞检测算法加快了17.4%,能够满足虚拟装配中碰撞检测效率高的要求,且符合使用者实时的自然交互习惯。     

基于点模型的Blending绘制和消隐方法

采用点八叉树数据结构并设计颜色融合数组, 解决了大型点云数据在绘制速度和质量方面的难点. 点八叉树数据结构可在耗时大的绘制过程执行前预先进行不可见点的剔除, 便于根据视点远近选择不同的细节层次和绘制策略, 以便控制绘制的复杂度与速度. 由插值误差δ控制的颜色融合数组在提高绘制质量的同时还实现了消隐.     

基于八叉树编码的CUDA光线投射算法

目的针对传统的GPU光线投射算法绘制效果差,绘制效率低的问题,在CUDA架构上对光线投射算法进行优化和加速。方法首先采用八叉树对体数据进行编码,有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分;其次,将体数据绑定到三维纹理上,根据体数据大小分配线程,每条光线与体数据求交时采用并行计算;最后,在CUDA内核中实现光线投射算法。结果仿真实验结果表明文中算法可以将传统GPU光线投射算法的绘制速度提高7～15倍,并增强算法的绘制效果。结论算法对传统的GPU光线投射算法的绘制速度和效果都有提高。     

基于体视化技术的矿床数据库管理信息系统

讨论了基于体视化技术的矿床数据库管理信息系统的设计思想及实现技术.该系统是一个集图形数据管理、属性数据管理和空间数据分析为一体的管理信息系统.它利用八叉树数据结构实现了数据的压缩存储;结合了传统的MIS技术和GIS技术,实现了图形和数据的有机结合.     

非结构环境下一种改进的区域生长点云分割方法

针对非结构环境下目标零件识别过程中零件相互堆叠造成分割困难的问题,提出了一种改进的区域生长点云分割算法。首先,采用直通和统计滤波器对获取的点云进行预处理,得到去除冗余数据后的点云;其次,使用八叉树建立点云之间的拓扑关系,提高后续点云分割的效率;最后,选择基于局部径向基函数的曲率计算方法,通过计算选取曲率最小点为初始种子点,并设定空间阈值范围进行区域生长。实验结果表明:该方法能有效解决非结构环境下零件堆叠导致的分割困难问题,分割准确度高且效率满足工业实时需求。