网格参数化研究进展.docx
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网格参数化研究进展近年来,网格参数化技术在计算机图形学、计算机辅助设计和工程计算等领域中得到广泛应用。网格参数化技术是指将一个不规则网格映射到一个标准几何形状的过程,以便进行建模、分析和修改等操作。本文将对网格参数化技术的研究现状做出系统性的介绍。一、网格参数化技术概述网格参数化技术是将一个不规则的网格映射到另一个标准几何形状的过程,以便进行建模、分析和修改等操作。对一个三维网格进行参数化时,通常采用二维参数化的方法,即将网格映射到包含它的平面上。参数化后的网格有利于进行表面变形、纹理映射和模型简化等操作
网格参数化纹理映射.ppt
SiggraphCourseMeshParameterization:TheoryandPracticeParameterizationExample–CylindricalCoordinatesExample–MappingsoftheEarthDistortionis(almost)InevitableWhatisDistortion?LinearizationInfinitesimalDis(k)tortionLinearMapSurgeryNotionofDistortionExample–Cyl
网格参数化方法及基于该网格参数化方法的轴流涡轮气动优化设计方法.pdf
本公开提供一种网格参数化方法,该方法包括根据叶轮机械气动分析网格的结构特点,将三维气动分析网格分解为不同叶展高度的二维截面气动分析网格;设计二维截面气动分析网格控制体的拓扑结构,建立叶片设计参数与控制体节点坐标位移之间的关系;根据设计参数与控制体节点坐标位移之间的关系将二维截面气动分析网格参数化;在二维截面气动分析网格参数化的基础上,建立不同叶展高度的控制体;根据设计参数与不同叶展高度的控制体节点坐标位移之间的关系将三维气动分析网格参数化。本公开提供的网格参数化方法,控制点坐标移动与叶片设计参数相关联,能
基于深度学习的高效网格参数化.docx
基于深度学习的高效网格参数化基于深度学习的高效网格参数化摘要:高效的网格参数化在许多计算机图形学和计算机视觉任务中起着重要的作用。然而,传统的网格参数化方法常常受限于高维特征表示的挑战以及复杂的非线性映射难题。本论文引入了深度学习技术,提出了一种基于深度学习的高效网格参数化方法。通过使用深度卷积神经网络对输入网格进行端到端的特征提取和非线性映射,我们能够获得更准确、更高效的网格参数化结果。实验结果表明,所提出的方法在多个任务中都能达到令人满意的性能,并且能够显著提高网格参数化的效率和鲁棒性。1.引言网格参
网格参数化方法及基于该网格参数化方法的涡轮叶片多学科可靠性设计优化方法.pdf
本公开提供一种网格参数化方法,该方法包括根据叶轮机械气动分析网格的结构特点,将三维气动分析网格分解为不同叶展高度的二维截面气动分析网格;设计二维截面气动分析网格控制体的拓扑结构,建立叶型气动设计参数与控制体节点坐标位移之间的关系;根据气动设计参数与控制体节点坐标位移之间的关系将二维截面气动分析网格参数化;根据气动设计参数与不同叶展高度的控制体节点坐标位移之间的关系将三维气动分析网格参数化;通过映射关系为结构分析网格建立相同的控制体;根据气动设计参数与控制体节点坐标的关系将结构分析网格参数化;通过控制体节点