3D-power图的快速生成方法

3D-power图在图形学和流体仿真等领域应用广泛。为解决已有的3D-power图计算方法时间性能较差的问题,提出了基于GPU的power图构造算法,给出了一种用于计算power图各区域之间的面积估值方法,使基于GPU的构造算法与Lloyd算法、牛顿法相结合,生成满足约束条件的3D质心容量限制power图(3D-centroidal capacity constrained power diagram,3D-CCCPD)。结果表明,本文算法的时间性能较已有的3D-power图构造方法提高了几个数量级。

变容量限制质心Power图的计算

Power图作为Voronoi图的拓展,引入“权重”使其有着良好的限容特性。对普通Power图增加容量约束,使得每个站点的容量等于预设的容量值,则可以得到容量限制Power图;在此基础上,再增加质心约束,使每个站点刚好位于对应Power区域的质心,进一步得到质心容量限制Power图。在质心容量限制Power图中,容量限制条件均有明确的值,然而在某些应用中其往往是一个区间。针对区间容量限制问题,提出一种变容量限制质心Power图的计算方法。一方面,该方法通过不断调整各站点的权重以使得站点的容量满足区间限制;另一方面,Lloyd方法被用于优化各站点的位置到对应Power区域的质心;两者交替迭代优化,从而得到满足区间容量限制的质心Power图。在不同的密度和不同容量限制区间下的实验结果表明,该方法适用于不同密度下变容量限制质心Power图的计算,并且具有高效、适应性强等优点。

面状LED发光体灯珠分布和组合连接优化算法

面状LED发光体灯珠的分布和分组问题,可建模为多约束优化问题来进行求解。提出了一种将面状LED发光体灯珠照度映射为质心容量限制Power图的容量,从而布局LED灯珠的方法,实现了面状LED发光体照度均匀的目标,进一步提出一种基于贪心策略的LED灯珠组合和连接优化算法,达到节省物料的目的。实例结果证明,所提方法简单、可行,布局和分组效果好,算法收敛速度快,可用于解决实际工程问题。