基于边收缩的渐进网格模型生成算法

为了实现3D模型的渐进式网格模型表示,改进基于边收缩方式模型简化的收缩代价计算方法。本算法首先从SMF数据文件中读取模型数据信息,然后在内存中快速建立起3D模型,重新设计Garland算法中QEM的权值计算方法。以顶点相邻三角平面法向量最大偏差的平方作为顶点的重要程度并将其加入到误差测度公式中,通过简化最终生成渐进式网格模型。实验结果表明,本算法简练,网格模型生成速度快,模型轮廓信息保持完整。

骨骼蒙皮动画中网格优化的研究与实现

在骨骼蒙皮动画中需要处理大量的网格三角形,而在很多骨骼蒙皮动画的应用中都需要很高的动画实时性,为了提高骨骼蒙皮动画的实时性,对网格的优化是其中一项重要的工作。本文提出了一种优化网格的方法,并予以实现。

面向WebVR会议的大规模人群在线可视化的关键技术

大型移动WebVR会议面临诸如数据体量太大、网络传输异常卡顿、网页端渲染帧率低、视觉效果差等技术瓶颈.针对这些挑战,给出了一些系列关键技术,首先,提出了一种基于分散度的大规模人群轻量级动态建模方法,在保证轻量性与真实性的前提下,丰富了人群的多样性;其次,设计了动态参会人群情景的细粒度化传输调度算法,显著提升了动态情景的网络加载响应速度;最后,设计了基于WebGPU的大型参会情景的轻量级在线渲染方法,在移动网页端实现了动态人群的单DrawCall多样化渲染.在移动互联网上的各项实测技术指标表明,该解决方案在轻量性、真实性、多样性、规模性和效率效果等方面具有显著优势.

基于可信性分析和鼠群优化算法的AlexNet网络轴承故障图像识别方法

针对一种轴承故障图像识别过程中特征提取能力不足以及可信度缺失的问题,提出了一种基于可信性分析和鼠群优化的AlexNet网络的轴承故障诊断方法。首先,将采集的轴承原始振动信号数据转化时频图像;其次,对多种轻量化网络框架进行抗噪性测试,得到最优的网络框架;然后,通过渐进式网格法和鼠群优化算法对网络框架进行对比调参;最后,通过Grad-CAM方法说明调参后的网络框架可解释和可信度特点。经凯斯西储大学的轴承数据集实验验证,结果能够取得接近100%的轴承故障图像识别精度和较好的抗噪性能。

轻量级三维模型素材库及其关键技术的研究

随着计算机图形学的发展,基于互联网的3D模型的需求也日益增长,相关的D模型库平台及服务应运而生。提出了基于云平台的轻量级三维模型素材库原型系统以及其中相关的云平台构架和系统的总体构架,介绍了系统的实现过程和其中的关键技术和算法,包括轻量级JSON(Java Script Object Notation)转换算法、动态事务管理机制、基于adapter的动态模型加载机制、轻量级渐进式网格方法、基于内容感知的hash方法的草图搜索等算法。通过实验表明系统达到设计的要求。

碳纤维复合材料层合板三点弯曲损伤仿真研究

研究碳纤维复合材料在弯曲载荷作用下的失效形式与损伤过程,以预测材料抗外力损伤性能,指导碳纤维复合材料车身结构设计。进行碳纤维复合材料性能试验和三点弯曲试验,获得材料力学性能参数。建立基于Tiebreak算法的碳纤维复合材料层合板三点弯曲有限元模型,与试验对比验证模型的有效性。研究单元划分方式和Tiebreak接触层设置方式对仿真结果的影响规律,实现碳纤维复合材料分层破坏和纤维断裂的复杂失效及弯曲大变形损伤过程模拟。研究结果表明,计算精度与Tiebreak接触层设置相关,层合板弯曲变形的层间裂纹和层内裂纹扩展速度不同且相互影响。