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基于桥梁点云特征的精简优化算法
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作者 李梦琪 许红胜 颜东煌 《中国科技论文》 CAS 2024年第8期920-927,共8页
为了平衡桥梁工程中点云数据精简的质量与速度,提高数字信息模型的精度,提出一种面向桥梁特征的点云精简算法。该算法基于主成分分析(principal component analysis,PCA)法对点云坐标系进行自动修正,改进点云特征识别方式,采用层次化精... 为了平衡桥梁工程中点云数据精简的质量与速度,提高数字信息模型的精度,提出一种面向桥梁特征的点云精简算法。该算法基于主成分分析(principal component analysis,PCA)法对点云坐标系进行自动修正,改进点云特征识别方式,采用层次化精简策略对特征进行分层级保留,最后再将点云数据融合。以精简效率和运行速度作为评价指标,与其他精简算法进行对比分析。结果表明,在较高精简率下,该算法可保留更多的桥梁细节特征,且精简质量更高。 展开更多
关键词 桥梁工程 层次化精简 多特征判别 点云算法 简化率
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基于点云融合算法的无人机三维建模测量研究
2
作者 何跃 张少斐 《微型电脑应用》 2024年第6期172-175,共4页
坐标残差过大是导致无人机三维建模准确性不达标的主要原因,为避免上述情况的发生,针对基于点云融合算法的无人机三维建模测量方法展开研究。确定2D样点、3D样点与目标视点的云对应关系,通过求解双线性融合差值的方式,建立点云融合算法... 坐标残差过大是导致无人机三维建模准确性不达标的主要原因,为避免上述情况的发生,针对基于点云融合算法的无人机三维建模测量方法展开研究。确定2D样点、3D样点与目标视点的云对应关系,通过求解双线性融合差值的方式,建立点云融合算法模型,再联合无人机目标轮廓点定义条件,完成对目标Hu距的匹配,得到必要的无人机目标节点,实现基于点云融合算法的无人机目标提取。建立三维测量坐标系,并根据光学畸变差的取值范围,纠正三维影像,结合相关测量节点,推导点算子计算式,从而确定测量值平差的取值范围,完成无人机三维建模测量方法的设计。实验结果表明,点云融合算法作用下,X轴、Y轴、Z轴三个方向上的坐标残差均不超过10%,能够实现无人机三维测量模型的准确构建。 展开更多
关键词 融合算法 三维建模 目标Hu距 光学畸变差 影像纠正
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基于点云凸包算法的电网输电线路通道树障检测
3
作者 黄绪勇 林中爱 +2 位作者 唐标 缪蕊 滕启韬 《电子设计工程》 2024年第17期98-101,106,共5页
针对树障与导线触碰发生短路,将会导致线路闪络、跳闸停电,甚至引发火灾事故的问题,提出一种基于点云凸包算法的电网输电线路通道树障检测方法。利用机载激光雷达采集激光点云数据,通过包围盒方法实施抽稀,滤除冗余点云数据。利用SVM分... 针对树障与导线触碰发生短路,将会导致线路闪络、跳闸停电,甚至引发火灾事故的问题,提出一种基于点云凸包算法的电网输电线路通道树障检测方法。利用机载激光雷达采集激光点云数据,通过包围盒方法实施抽稀,滤除冗余点云数据。利用SVM分类算法确定树障点云数据,利用点云凸包算法构建树障点云凸包,根据三角函数公式计算树顶点与输电线路之间的距离,以此为基础,按照标准划分树障风险程度。结果表明,所研究检测方法应用下,树障顶点的平均检测误差为1.1 mm,每个研究区的树障顶点的平均检测误差达到相对最小值,由此证明了该方法具有较高的电网输电线路通道树障检测精度。 展开更多
关键词 凸包算法 电网输电线路 抽稀 树障检测方法
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基于机器视觉的三维点云匹配算法在散货物料实时检测中的应用与研究 被引量:1
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作者 沈策 王水明 +1 位作者 沈宇昊 叶帅 《自动化应用》 2023年第22期163-166,169,共5页
面对杂乱堆叠的散货物料实时检测场景,传统机器视觉会受物体遮挡限制,使得识别结果存在偏差。为解决此问题,本文运用三维点云算法,设计基于点对特征的位姿估计算法,同时调整场景点云中法线方向使其朝向点云成像设备视点,以优化其一致性... 面对杂乱堆叠的散货物料实时检测场景,传统机器视觉会受物体遮挡限制,使得识别结果存在偏差。为解决此问题,本文运用三维点云算法,设计基于点对特征的位姿估计算法,同时调整场景点云中法线方向使其朝向点云成像设备视点,以优化其一致性,最后基于该算法构建实际物体抓取系统。结果显示,此次研究设计的位姿检测算法的平均重合率为98%,平均内点均方根误差为0.0003 mm,点云匹配成功率为100%,抓取成功率为97.1%。结果表明,该基于点对特征的三维点云算法在散货物料场景中的检测准确率较高,且在抓取场景中也有较理想的表现,具有一定的实际应用意义。 展开更多
关键词 机器视觉 三维点云算法 对特征 散货物料 位姿估计
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毫米波雷达的扩展目标点云聚合算法 被引量:2
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作者 沈磊 刘康 《现代电子技术》 2023年第3期1-5,共5页
低成本毫米波雷达的天线数目少、天线孔径小、雷达功率低等自身因素限制了雷达的DOA估计。较低的角度分辨率导致难以区分位置相近的扩展目标,从而导致多目标跟踪的误判。针对上述问题,提出一种扩展目标点云聚合算法,首先对多个毫米波雷... 低成本毫米波雷达的天线数目少、天线孔径小、雷达功率低等自身因素限制了雷达的DOA估计。较低的角度分辨率导致难以区分位置相近的扩展目标,从而导致多目标跟踪的误判。针对上述问题,提出一种扩展目标点云聚合算法,首先对多个毫米波雷达所探测到的点云进行融合和叠帧处理;其次通过最小二乘法曲线拟合,构建EKF的加速度模型,在预测值处自适应生成波门,得到假设目标关联位置,将此位置与预测值作加权修正处理后聚合点云。文中设计了基于低成本毫米波雷达的室内多目标跟踪对比实验,通过完备度和位置误差指标加以验证。实验结果表明,该算法有效弥补了低成本毫米波雷达角度分辨差以及扩展目标点云辨识度低的缺陷,大幅提升了扩展目标点云的辨识度及跟踪的精确度,对提升低成本毫米波雷达跟踪性能具有重要意义。 展开更多
关键词 聚合算法 毫米波雷达 角度分辨率 多目标跟踪 曲线拟合 完备度验证
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基于显著性划分的机载激光雷达点云滤波算法优化 被引量:1
6
作者 曾忱 刘凯 冯琪 《化工自动化及仪表》 CAS 2023年第6期883-888,共6页
针对点云数据拟合精度较低、点云显著性渲染效果较差的问题,提出一种基于显著性划分的机载激光雷达点云滤波优化算法。实验结果显示:一类错误率、二类错误率、总体错误率、Kappa值的均值分别为2.53%、2.27%、2.38%、95.10,可有效实现高... 针对点云数据拟合精度较低、点云显著性渲染效果较差的问题,提出一种基于显著性划分的机载激光雷达点云滤波优化算法。实验结果显示:一类错误率、二类错误率、总体错误率、Kappa值的均值分别为2.53%、2.27%、2.38%、95.10,可有效实现高精度点云滤波目的。 展开更多
关键词 滤波算法 机载激光雷达 显著性划分 虚拟格网 网格分段 曲面拟合
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基于TIN的LIDAR点云过滤算法 被引量:15
7
作者 毛建华 何挺 +1 位作者 曾齐红 李先华 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期36-38,共3页
机载激光雷达是一种快速获取高精度三维地理数据的新技术,对其获取的不规则分布的三维点云数据过滤处理是目前的研究前沿,也是机载激光雷达应用的关键技术。本文在分析典型地物激光雷达点云空间分布基本规律的基础上,重点研究了典型地... 机载激光雷达是一种快速获取高精度三维地理数据的新技术,对其获取的不规则分布的三维点云数据过滤处理是目前的研究前沿,也是机载激光雷达应用的关键技术。本文在分析典型地物激光雷达点云空间分布基本规律的基础上,重点研究了典型地物表面及其边缘的点云空间分布特征及基于TIN结构的邻近点云高程突变规律,并设计了相应的点云过滤算法。论文还对算法的参数选择及相应的误差进行了探讨,并进行了LIDAR数据DEM提取实验。 展开更多
关键词 LIDAR TIN模型 高程突变 过滤算法
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基于曲率的植物三维点云精简算法的优化 被引量:4
8
作者 黄天天 刘波 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期570-574,共5页
针对植物三维点云精简时特征信息提取不准确的情况,提出局部曲率误差和法向量夹角相结合的区域复杂度判断方法,对曲率精简算法进行改进。将每个数据点K邻域内曲率标准差和法向量夹角与阈值进行比较,确定局部区域的复杂情况,采用不同精... 针对植物三维点云精简时特征信息提取不准确的情况,提出局部曲率误差和法向量夹角相结合的区域复杂度判断方法,对曲率精简算法进行改进。将每个数据点K邻域内曲率标准差和法向量夹角与阈值进行比较,确定局部区域的复杂情况,采用不同精简率判定邻域点是否保留,统计其保留概率,最后通过整体精简率和保留概率确定数据点的取舍。通过与传统精简算法进行对比分析,在相近精简率下,提出的局部曲率误差–法向量夹角法精简后的植物叶片、叶脉特征更明显,封装建模后的偏差减小了25%以上。 展开更多
关键词 植物 三维精简算法 局部曲率 保留概率 K邻域
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应用无人机高密度点云对高郁闭度人工林单木分割
9
作者 李文博 李继红 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期76-82,共7页
为探索机载激光雷达对高郁闭度人工林单木分割的应用潜力,选取黑龙江省森林植物园内红松(Pinus koraiensis)、云杉(Picea asperata)、樟子松(Pinus sylvestris)3块具有代表性的样地作为研究对象,应用多旋翼无人机搭载ZENMUSE L1激光雷... 为探索机载激光雷达对高郁闭度人工林单木分割的应用潜力,选取黑龙江省森林植物园内红松(Pinus koraiensis)、云杉(Picea asperata)、樟子松(Pinus sylvestris)3块具有代表性的样地作为研究对象,应用多旋翼无人机搭载ZENMUSE L1激光雷达获取密度较高的点云数据,经过去噪、滤波、地面点分类预处理。分别采用标记控制分水岭算法和点云间距聚类算法,并调整相应的参数对试验区内的3块样地进行单木分割。结果表明:采用标记控制分水岭算法的单木分割,冠层高度栅格分辨率为0.1 m时分割效果最好(总体调和值为84.2%),红松、云杉和樟子松样地的调和值分别为87.8%、81.8%、82.4%,调和值随着分辨率的降低而降低;采用点云间距聚类算法的单木分割,距离阈值为平均冠幅半径时分割效果最好(总体调和值为85.9%),红松、云杉和樟子松样地的调和值分别为87.1%、83.5%、87.0%,距离阈值过大过小都导致调和值降低。因此,结合机载激光雷达高密度的点云数据,标记控制分水岭算法和点云间距聚类算法都适用于高郁闭度人工林较精准的单木分割,通过调整参数、高分辨率的冠层高度图像和合适的距离阈值提高了分割的精度,高密度点云数据对高郁闭度人工林单木分割具有较好的应用潜力。 展开更多
关键词 机载激光雷达 人工林单木分割 高密度 分水岭算法 间距聚类算法
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基于IMU和融合滤波的LiDAR点云数据矫正
10
作者 魏宝源 姚壮润 +3 位作者 张喜杰 梁俊轩 王坚辉 薛秀云 《现代计算机》 2021年第11期54-58,共5页
精确检测农作物参数实现精准变量喷雾、农药高效利用的关键。基于惯性测量单元及激光雷达搭建的可调静态姿态角平台,对位姿传感器输出数据进行二阶互补滤波与卡尔曼滤波混合解算姿态,使用融合矫正算法处理被位姿偏移影响的点云数据。以... 精确检测农作物参数实现精准变量喷雾、农药高效利用的关键。基于惯性测量单元及激光雷达搭建的可调静态姿态角平台,对位姿传感器输出数据进行二阶互补滤波与卡尔曼滤波混合解算姿态,使用融合矫正算法处理被位姿偏移影响的点云数据。以正方体为试验目标,对正方体的位姿进行调整,用多种方案获取姿态角数据调整校正算法。试验结果显示矫正后的点云数据重构较好地改善。 展开更多
关键词 变量喷雾 惯性测量单元 姿态角扰动 矫正算法 三维重构
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城市建筑物3D模型摄影测量技术优化研究
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作者 蔡鑫垚 侯家槐 +2 位作者 王照祥 王凌云 安春萌 《测绘与空间地理信息》 2024年第S01期230-232,236,共4页
使用UAV系统采集的遥感图像结合倾斜摄影测量技术绘制的城市OSGB(Open Scene Graph Binary)模型是目前广泛采用的城市数字化模型。然而,由于建筑物相互遮挡和相机倾斜角度偏差等问题,由航空倾斜影像生成的3D模型可能存在几何缺陷和模糊... 使用UAV系统采集的遥感图像结合倾斜摄影测量技术绘制的城市OSGB(Open Scene Graph Binary)模型是目前广泛采用的城市数字化模型。然而,由于建筑物相互遮挡和相机倾斜角度偏差等问题,由航空倾斜影像生成的3D模型可能存在几何缺陷和模糊纹理。为解决这一问题,本文提出了一种基于3D点云重建的拓扑表面优化方法,以改进实景三维模型的几何形状和纹理特征。研究结果表明,本方法有效地弥补了实景三维模型的几何缺陷,改善了模糊纹理,提高了城市地区三维建模的精度和可视化效果。 展开更多
关键词 摄影测量 三维建模 点云算法 拓朴
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智能驾驶车载激光雷达关键技术与应用算法 被引量:40
12
作者 陈晓冬 张佳琛 +3 位作者 庞伟凇 艾大航 汪毅 蔡怀宇 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期28-40,共13页
随着全球智能驾驶进入产业化与商业化的准备期,车载激光雷达凭借其优异性能已成为不可或缺的环境感知传感器并在硬件技术和应用算法上得到迅猛发展。文章以激光雷达扫描方式及相关技术为切入点对智能驾驶车载激光雷达硬件关键技术进行... 随着全球智能驾驶进入产业化与商业化的准备期,车载激光雷达凭借其优异性能已成为不可或缺的环境感知传感器并在硬件技术和应用算法上得到迅猛发展。文章以激光雷达扫描方式及相关技术为切入点对智能驾驶车载激光雷达硬件关键技术进行了介绍,分别讨论了机械式、混合式和全固态车载激光雷达的原理、特点及现状;以智能驾驶应用任务为导向,对点云分割、目标跟踪与识别、即时定位与地图重建这三类车载激光雷达应用算法进行了归纳总结。分析可见,车载激光雷达为降低成本、提升性能、满足智能驾驶需求将进一步走向固态化、智能化和网络化;应用算法研究的追求目标则是实时、高效和可靠。 展开更多
关键词 智能驾驶 车载激光雷达 扫描方式 雷达应用算法
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采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究
13
作者 翁润庭 张春良 +3 位作者 岳夏 李子涵 龙尚斌 郑仲之 《机床与液压》 北大核心 2024年第9期1-9,共9页
搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合... 搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明:所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。 展开更多
关键词 AGV 数据融合 位姿识别 权重匹配 匹配算法
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钣金零件反求数据分层处理算法研究 被引量:1
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作者 唐先智 刘飞 李绪武 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期679-682,共4页
针对钣金零件在反求过程中由于变形而引起的扫描点云杂乱层叠现象,提出了一种新的点云层叠处理算法,将层叠点云沿同一个方向切片,找到合适的起始位置,构建最优化的二维多边形曲线,通过曲线构建曲面,将点云分成两部分以有利于层叠点云的... 针对钣金零件在反求过程中由于变形而引起的扫描点云杂乱层叠现象,提出了一种新的点云层叠处理算法,将层叠点云沿同一个方向切片,找到合适的起始位置,构建最优化的二维多边形曲线,通过曲线构建曲面,将点云分成两部分以有利于层叠点云的处理,减小所构建模型的形状误差。将该算法应用到某汽车底盘的层叠点云处理中,应用结果证明该算法是有效的。 展开更多
关键词 反求工程 钣金零件 层叠处理算法 形状误差
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基于SVD的超精密工件自寻位加工算法能力评价 被引量:2
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作者 杨航 宋书飘 +1 位作者 黄文 何建国 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期14-19,共6页
为进一步改善超精密表面修形的最终精度、效率与成本,优化超精密自寻位加工的工艺方向与工艺决策过程,开展了对超精密工件的自寻位加工算法点云融合过程的定量评价研究,提出了基于SVD的自寻位加工算法能力评价方法。首先基于运动学方法... 为进一步改善超精密表面修形的最终精度、效率与成本,优化超精密自寻位加工的工艺方向与工艺决策过程,开展了对超精密工件的自寻位加工算法点云融合过程的定量评价研究,提出了基于SVD的自寻位加工算法能力评价方法。首先基于运动学方法建立了点云融合的矩阵表示,分别对平动、转动、复合运动等情况建立了自寻位结果的转换矩阵表示,获得自寻位点云融合转换矩阵;进而对转换矩阵进行奇异值分解得到转换矩阵的奇异值列表;最后将列表中最大奇异值用以表征自寻位加工算法的能力。通过对某型超精密叶片在平动、转动和复合运动、共计1078组自由放置状态进行分析,发现所提出的评价指标在独立平动和独立转动两种任意放置情况下能够正确地表征自寻位加工算法的工艺能力。对于独立平动情况,自寻位加工算法能够正常定位加工,其最大奇异值也与预设偏差较小;对于独立转动情况,当旋转角度小于45°时,均能够正确地进行自寻位加工,最大奇异值差值也趋近于零,旋转角度超过45°时,算法的自寻位加工能力恶化,这一特性能够被所提指标正确捕捉。对于由平动和转动构成的复合运动而言,所提指标显示约35%的情况能够正确进行自寻位加工,其余情况无法进行正确的自寻位加工。结果表明本文所提方法建立的指标能够正确表征自寻位加工算法能力。 展开更多
关键词 超精密加工 自寻位工艺 融合算法 奇异值分解 叶片加工
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基于无人机航摄测量的施工管理系统设计
16
作者 陈凤志 《智能城市》 2023年第9期126-128,共3页
文章基于无人机倾斜摄影技术的施工管理系统进行设计与研究。研究结果表明,使用C/S模式开发无人机倾斜摄影系统能够提高系统响应效率;使用C#编程语言结合Smart3d提供API可以完成无人机拍摄图像处理;使用MySQL、SQLite数据库可以对系统... 文章基于无人机倾斜摄影技术的施工管理系统进行设计与研究。研究结果表明,使用C/S模式开发无人机倾斜摄影系统能够提高系统响应效率;使用C#编程语言结合Smart3d提供API可以完成无人机拍摄图像处理;使用MySQL、SQLite数据库可以对系统数据进行存储。 展开更多
关键词 无人机倾斜摄影技术 施工管理 三维实景建模 点云算法
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基于多视角图像的作物果实三维表型重建 被引量:9
17
作者 杨会君 王瑞萍 +1 位作者 王增莹 王昕 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期92-103,共12页
针对基于激光扫描设备获取点云存在操作复杂、成本高、难以被普及等问题,本文研究了基于普通图像的复杂背景中作物果实三维表型重建.我们建立了集SFM算法、PMVS算法以及半自动化去噪方法的优势为一体的三维重建架构.以一组多视角目标作... 针对基于激光扫描设备获取点云存在操作复杂、成本高、难以被普及等问题,本文研究了基于普通图像的复杂背景中作物果实三维表型重建.我们建立了集SFM算法、PMVS算法以及半自动化去噪方法的优势为一体的三维重建架构.以一组多视角目标作物果实二维图片为输入源,首先基于SIFT算子的比例和旋转不变性参数,提取多幅二维图像特征信息.其次,结合FLANN算法实现不同角度的数据匹配,并提出了基于二维图像关键点和相机参数等信息的稀疏点云快速生成方法.然后,基于PMVS初始特征匹配的种子面片提取、扩散获取密集面片,进一步利用可见性约束过滤不正确匹配导致的错误面片,以实现复杂果实点云模型生成.最后,我们提出了交互式选择和滤波器相结合的、半自动化的果实表型离群点去除方法,解决了作物果实模型的准确重建问题.结果表明,本文的方法能有效解决复杂实验环境中果实表型数据的低成本、准确、方便快捷获取问题. 展开更多
关键词 三维果实表型 稀疏点云算法 稠密点云算法 去噪
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基于多尺度语义分割的城区LiDAR点云滤波 被引量:1
18
作者 代李犇 万一 张永军 《测绘地理信息》 CSCD 2023年第6期68-72,共5页
针对传统点云滤波算法参数多、端到端的深度学习点云滤波算法计算成本高等问题,设计了一种基于多尺度语义分割网络的点云滤波算法(multi-scale semantic segmenta⁃tion network for point cloud filtering,MSSF)。首先,对点云进行栅格... 针对传统点云滤波算法参数多、端到端的深度学习点云滤波算法计算成本高等问题,设计了一种基于多尺度语义分割网络的点云滤波算法(multi-scale semantic segmenta⁃tion network for point cloud filtering,MSSF)。首先,对点云进行栅格化并提取高程、强度等特征,得到多通道特征图;然后,基于多尺度跨层连接模块构建语义分割网络,以特征图为输入提取地面像素,映射到三维点云获取初始高程基准点,经过插值拟合得到地面高程基准面;最后,设置点到该基准面的距离阈值,实现点云滤波。实验结果表明:该算法减少了参数设置,获得了更高的精度,能实现城市区域的Li⁃DAR点云稳健滤波。 展开更多
关键词 滤波 多通道特征图提取 语义分割 多尺度语义分割网络的滤波算法
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基于深度图像和点云边缘特征的典型零部件识别 被引量:6
19
作者 张志佳 魏信 +2 位作者 周自强 吴天舒 贾梦思 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2017年第3期358-364,共7页
为解决自动化拆卸中零部件识别问题,提出了一种基于Kinect深度图像和点云边缘特征的典型零部件识别方法.首先利用非线性滤波优化算法对获取的深度图像进行处理获得优化后的目标点云并提出八邻域深度差算法提取点云边缘;然后利用随机抽... 为解决自动化拆卸中零部件识别问题,提出了一种基于Kinect深度图像和点云边缘特征的典型零部件识别方法.首先利用非线性滤波优化算法对获取的深度图像进行处理获得优化后的目标点云并提出八邻域深度差算法提取点云边缘;然后利用随机抽样一致性(RANSAC)算法对分割后的点云边缘进行检测,并提取所定义的边缘特征以识别零部件.该方法能够实现对典型零部件的识别,实验结果验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 Kinect传感器数据边缘提取随机抽样一致性算法
原文传递
GRIDLESS METHOD FOR UNSTEADY VISCOUS FLOWS
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作者 蒲赛虎 陈红全 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2012年第1期1-8,共8页
Gridless method is developed for unsteady viscous flows involving moving boundaries. The point distri- bution of gridless method is implemented in an isotropic or anisotropic way according to the features of viscous f... Gridless method is developed for unsteady viscous flows involving moving boundaries. The point distri- bution of gridless method is implemented in an isotropic or anisotropic way according to the features of viscous flows. In the area far away from the body, the traditional cloud of isotropic points is used, while in the adjacent area, the cloud of anisotropic points is distributed. In this way, the point spacing normal to the wall can be small enough for simulating the boundary layer, and meanwhile, the total number of points in the computational do- main can be controlled due to large spacing in other tangential direction through the anisotropic way. A fast mov- ing technique of clouds of points at each time-step is presented based on the attenuation law of disturbed motion for unsteady flows involving moving boundaries. In the mentioned cloud of points, a uniform weighted least- square curve fit method is utilized to discretize the spatial derivatives of the Navier-Stokes equations. The pro- posed gridless method, coupled with a dual time-stepping method and the Spalart-Allmaras turbulence model, is implemented for the Navier-Stokes equations. The computational results of unsteady viscous flows around a NLR7301 airfoil with an oscillating flap and a pitching NACA0012 airfoil are presented in a good agreement with the available experimental data. 展开更多
关键词 gridless method cloud of points Navier-Stokes equations unsteady flow viscous flow
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