基于Voronoi最小邻近点集的Delaunay三角化方法

针对局部条件下网格生成的需求,提出一种基于节点的Delaunay三角化生成算法,该算法以Delaunay三角形及其对偶Voronoi图的局部性特征为基础,通过在局部搜索最小Voronoi邻近点集,来生成约束点附近的局部网格,通过建立背景索引网格,来提高算法效率。给出算法的原理证明、程序实现、效率分析和测试结果,并给出了算法的应用领域。

基于点表示的曲面曲率计算方法

提出两种方法直接在点集模型上计算曲面的局部微分性质,包括平均曲率、高斯曲率、主曲率和主方向.第一种方法利用voronoi元和有限元,将曲率公式离散,再进行计算;第二种方法利用移动最小二乘法(ML S) ,构造局部参数曲面来逼近原始曲面,以局部参数曲面的曲率来近似点集模型的曲率.试验表明这两种方法可以在较小的误差范围内表示曲面的曲率.最后对这两种方法进行了比较,给出了各自的适用场合.