一种基于二叉树模型的离散网格点快速重规整化方法

    公开(公告)号:CN112989673A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110413898.5

    申请日:2021-04-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于二叉树模型的离散网格点快速重规整化方法,包括获取每个网格点相连网格点的数量和编号;去除每个网格点相连网格点中的重复点,并更新相连网格点的数量;对网格点进行分类;确定二叉树模型的根节点;确定二叉树模型的第二层节点,构建根节点的左右子节点;添加二叉树模型的后续层节点,完成二叉树模型构建;基于二叉树模型,重构网格点行、列信息,按照行列顺序输出结构化排序后网格点坐标,实现网格点数据的重规整化。本发明将密集的点问题抽象为二叉树,运行流程清晰;将行、列信息通过结构化存储,算法效率高,实现网格点数据的快速结构化排序;层次清晰及模块化编写,鲁棒性和复用性强。

    多块结构网格数据深度压缩存储与解压缩方法

    公开(公告)号:CN112906314A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110132809.X

    申请日:2021-02-01

    Abstract: 本发明公开了一种多块结构网格数据深度压缩存储与解压缩方法。本发明的多块结构网格数据深度压缩存储与解压缩方法通过判断网格块中每个窗口的类型,分类提取并存储网格块的网格窗口边界棱线网格点或网格窗口面网格点,以实现对原始网格的保形,并对原始网格的几何数据进行编码压缩,提升网格数据的压缩性能,待使用网格时,利用超限插值算法,解压缩实现全部网格几何数据不同存储格式的快速恢复。本发明的多块结构网格数据深度压缩存储与解压缩方法,可化解目前主流软件采用全部几何数据存储格式引起的存储和传输危机,并解决基于面网格数据存储方法导致的压缩不充分的问题。

    三维气动外形反设计方法及装置

    公开(公告)号:CN115238396A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202211093692.X

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 本申请公开了一种三维气动外形反设计方法及装置,通过获取每个样本点的参数化变形控制点和气动外形;根据样本点的参数化变形控制点和气动外形,建立高维数据;采用ISOMAP非线性降维方法,将高维数据降到低维流形空间的低维数据;获取目标参数化变形控制点,对目标参数化变形控制点进行压力系数插值,获得与目标参数化变形控制点对应的目标压力分布值;根据目标压力分布值,通过POD降维模型,确定目标压力分布下的设计变量值;根据目标压力值分布下的设计变量值,通过FFD方法对原始气动外形进行参数化,得到相应的三维气动外形,利用本申请实施例可以直接对三维气动外形进行反设计。

    一种基于二叉树模型的离散网格点快速重规整化方法

    公开(公告)号:CN112989673B

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202110413898.5

    申请日:2021-04-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于二叉树模型的离散网格点快速重规整化方法,包括获取每个网格点相连网格点的数量和编号;去除每个网格点相连网格点中的重复点,并更新相连网格点的数量;对网格点进行分类;确定二叉树模型的根节点;确定二叉树模型的第二层节点,构建根节点的左右子节点;添加二叉树模型的后续层节点,完成二叉树模型构建;基于二叉树模型,重构网格点行、列信息,按照行列顺序输出结构化排序后网格点坐标,实现网格点数据的重规整化。本发明将密集的点问题抽象为二叉树,运行流程清晰;将行、列信息通过结构化存储,算法效率高,实现网格点数据的快速结构化排序;层次清晰及模块化编写,鲁棒性和复用性强。

    一种离散点云重复点快速查找方法

    公开(公告)号:CN113011113A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202110308512.4

    申请日:2021-03-23

    Abstract: 本发明涉及一种离散点云重复点快速查找方法,通过构建离散点云所在的长方体空间,并将长方体空间切分为多个长方体空间小格;判断每个离散空间点所属长方体空间小格的编号;建立离散空间点在离散点云中的编号与在所属长方体空间小格中的排列编号的映射关系;然后,对长方体空间小格中所有离散空间点进行遍历查重,建立长方体空间小格中的空间重复点编号信息,并据此重构离散点云中的空间重复点编号信息,从而获取离散点云中的全部空间重复点编号信息。本发明将一个大的点云循环遍历问题,分割为多个小的点云循环遍历,能够快速确定空间重复点在离散点云中的编号和位置等信息,大幅降低大规模点云中重复点的查找时间、提高查找效率。

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