学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于Delaunay剖分的曲面网格自动生成系统
作 者: 印翔
导 师: 吴淑芳
学 校: 长春理工大学
专 业: 计算机系统结构
关键词: 随机增量法 八叉树空间分解法 曲面网格生成 Delaunay剖分准则
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 137次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
网格生成是计算机工程的重要研究课题,在结构力学和数学计算中具有非常广阔的应用。曲面网格作为网格的一种,在网格生成技术中有着非常重要的地位,也是当今研究的热点。本文对Bezier曲面网格自适应生成进行了一定的研究,提出了八叉树空间分解法和Delaunay法则相结合的网格生成算法,先生成离散点集,然后再对离散点集进行网格剖分,最终生成曲面网格。首先,为了在Bezier曲面上生成空间离散点集,我们将八叉树数据结构应用到空间点的采样中,利用八叉树空间分解法将包含Bezier曲面的包围盒逐步细分,直到所有子区域都满足预定的离散要求,最终生成空间离散点集,其中我们可以通过误差参数的设置来控制点集的密度。其次,将空间离散点集投影到二维平面中,对这些二维离散点集利用Delaunay法则进行三角剖分。Delaunay三角剖分算法是二维网格生成中的经典算法,目前已非常的成熟。Delaunay准则的一个重要特性就是最大空外接圆特性,即当给定的结点分布中不存在四点或四点以上共圆时,Delaunay三角划分有唯一的最优解,即所有三角形单元中最小内角之和最大。本文采用Delaunay法则中的随机增量法生成二维网格。该算法具有算法易于实现,效率高等优点。最后,我们将二维网格重新投影到Bezier曲面中,最终生成所要求的曲面网格。实验结果表明,上述算法实现的曲面网格具有网格密度均匀,曲面显示效果好,适应性强等优点,满足了应用的要求。
|
全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-7 第一章 绪论 7-14 1.1 引言 7-9 1.2 网格生成技术分类 9-12 1.3 本文研究思路及内容安排 12-14 第二章 曲面网格生成的理论基础 14-27 2.1 Bézier曲面的定义与性质 14-18 2.2 八叉树模型及其结点生成原理 18-20 2.3 Delaunay准则及其相关原理 20-22 2.4 曲面网格优化相关原理 22-27 第三章 曲面网格生成详细设计 27-45 3.1 曲面网格生成主过程 27-28 3.2 八叉树法生成空间离散点 28-35 3.3 随机增量法生成二维网格 35-43 3.4 单元质量评价模型 43-45 第四章 曲面网格自动生成系统实现 45-51 4.1 曲面网格生成系统的工作机理 45 4.2 曲面网格生成系统的模块组成 45-46 4.3 曲面网格生成系统的实验结果 46-50 4.4 小结 50-51 第五章 总结与展望 51-53 5.1 论文工作总结 51 5.2 进一步研究工作展望 51-52 5.3 毕业体会 52-53 致谢 53-54 参考文献 54-55
|
相似论文
- 高端数字样机中的几何用户环境——框架设计和软件实现,TP391.72
- 基于有限元网格的若干问题研究,O241.82
- 基于FPGA的数字图像处理基本算法研究与实现,TP391.41
- 用于检索的人脸特征提取与匹配算法研究,TP391.41
- 基于FPGA的高速图像预处理技术的研究,TP391.41
- 2D人脸模板保护算法研究,TP391.41
- 基于用户兴趣特征的图像检索研究与实现,TP391.41
- 图像拼接技术研究,TP391.41
- 高效精确字符串匹配算法的研究与实现,TP391.41
- 基于三维重建的焊点质量分类方法研究,TP391.41
- 舌体特征的提取及融合分类方法研究,TP391.41
- 基于人眼检测的驾驶员疲劳状态识别技术,TP391.41
- 空中目标与背景的红外图像仿真技术研究,TP391.41
- 基于智能学习的多传感器目标识别与跟踪系统研究,TP391.41
- 基于TMS320C6713的SPIHT图像压缩算法研究及实现,TP391.41
- 双传感器图像联合目标检测及系统实现研究,TP391.41
- 雾天或背光条件下图像清晰化算法研究及硬件实现,TP391.41
- 基于纹理特征的视频编码技术研究,TP391.41
- 胆囊炎和肾病综合症脉象信号的特征提取与分类研究,TP391.41
- Q学习在基于内容图像检索技术中的应用,TP391.41
- 基于内容的服装图像检索技术研究及实现,TP391.41
中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com
|