基于Voronoi算法的一种新型多孔夹层结构参数优化和耐撞性研究

提高防撞缓冲车(Truck Mounted Attenuators,TMAs)耐撞性成为道路安全防护的重要途径,借助Voronoi算法生成了一种新型多孔结构。首先,通过研究该结构的种子点数n、孔隙率ρ和不规则度α对结构几何拓扑影响关系,建立了材料比吸能与三个参数之间的数学模型。然后,借助有限元方法分析了新结构的能量吸收,证实了该数学模型的可靠性,利用正交试验确定最优结构参数。最后,将新型多孔结构作为夹层填充到TMAs防撞缓冲车中,探究了正碰、侧碰和斜碰三种工况下车辆耐撞性。研究发现,新型多孔结构能够有效降低峰值碰撞力,能量吸收性能远远超过传统TMAs和圆筒夹层TMAs,能够有效保护被撞车辆和驾驶人员安全。

基于Voronoi算法的卸船机抓斗骨架机器视觉识别

近年来,机器视觉识别依旧是炙手可热的话题,骨架是基于物体形状特征的简化对象描述方式,得到理想的物体骨架具有重要的意义。卸船机的抓斗骨架视觉识别是抓斗卸船机全自动能否完成预定目标的重要影响因素,机器视觉识别并非是在处理线性的数据,即识别对象和识别背景是随着时间的变化而变化的。骨架作为物体形状的一种表示方式,与采用轮廓描述形状相比,拥有许多优点。该方法将目标的外形特征与最大圆弧、主干等相关,便于目标形态的保持与重建。总的来说,基于Voronoi算法的卸船机抓斗骨架识别成功率有了较大的提升。

一种构建任意发生元Voronoi图的实用算法

针对GIS中线状、面状等复杂形态地理要素,提出一种构建任意发生元Voronoi图的实用算法。主要步骤包括:将复杂发生元离散为点集;对点集采用扫描线算法构建Voronoi图,构建过程中对所生成的Voronoi多边形以其发生点所在要素的序号赋属性值;根据拟定的规则进行Voronoi多边形的合并,得到面向复杂发生元的广义Voronoi多边形,每个复杂发生元有且仅有一个Voronoi多边形与之对应。论述了算法实现的关键过程,并结合实例验证了该方法的可行性,算法的执行效率相对较高。

基于GIS的任意发生元Voronoi图逼近方法

许多地理问题的空间分析中需要采用Voronoi图,但是目前我们尚缺乏一些简单的易于实现的构建任意发生元Voronoi图的方法,也缺乏一个能直接生成任意发生元Voronoi图的软件,为此我们提出了一种基于GIS的构建任意发生元的未加权Voronoi图的逼近方法。首先用有限点来逼近原始发生元,然后构建这些点发生元Voronoi图,最后消除那些属于同一发生元的顶点和边,即得到原始发生元的逼近的Voronoi图。在该算法的具体实现过程中,充分利用了现有GIS软件可以生成点发生元Voronoi图的特性和处理空间数据的能力。试验结果表明,这种方法可以生成未加权的任意形状发生元的逼近Voronoi图,能满足地理问题空间分析的需要。如地理客体可以是点状地理客体(城市、县城、交通枢纽、商业中心和金融中心等)、线状地理客体(交通运输线、经济地带和河系等)、面状地理客体(经济区、公园和绿地等)或者它们的组合,它们的空间影响范围或空间服务范围都可以采用Voronoi图来界定。

Voronoi生成的Clifford代数实现方法

引入具有维度融合、坐标无关等特性的Clifford几何代数,构建不同维度统一Voronoi生成框架及算法流程。定义了可支撑不同维度、不同对象间距离、相交及对偶关系的几何、拓扑运算,基于多重向量设计了可支撑不同维度地理对象的统一存储结构及关系表达机制,实现了基于Clifford代数的多维统一Voronoi生成算法。以中国城市气象数据为例进行了算法验证,并分析了算法复杂度。结果表明,该算法可根据输入数据维度自适应地实现相应维度的Voronoi分析,可为以维度统一为特征的GIS分析算法实现提供借鉴。

Voronoi图的扩展、生成及其应用于界定城市空间影响范围

在总结国内外文献的基础上 ,提出了常规Voronoi图的两种扩展形式 ,即线的加权Voronoi图和面的加权Voronoi图 ,并在地理信息系统软件Arc/Info的支持下 ,实现了基于栅格方法的若干类Voronoi图的自动构建 ,这种方法可以处理任意图形的线状和面状发生元情形 .以界定河南省城市空间影响范围为例 。

基于Voronoi图和遗传算法的航迹规划

面对复杂的作战环境,如何快速地规划出满足约束条件的飞行轨迹,是实现无人机突防攻击的关键。提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划方法,该方法采取分层规划的思想,首先由Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后采用遗传算法在生成的航迹空间中寻优,从而得到满意的航迹。为避免产生不可行解,采取了基于优先级编码的改进遗传算法,详细介绍了其编码与解码原理,并给出了相应的操作算子。仿真结果表明,整个航迹规划的思路是可行的。

二维限定Voronoi网格剖分细化算法

给出了限定点、限定线在Voronoi网格中存在的充要条件,提出了二维限定Voronoi网格细化算法,通过设置初始检测带,然后细分检测带来实现限定Voronoi网格的剖分;同时证明了该算法对于任意平面线段图输入限定条件的收敛性.对于生成的限定Voronoi网格,给出了尺寸控制和质量控制算法,并对其时间复杂度进行了分析.最后通过实例验证了文中算法的有效性.

海量平面点集Voronoi图的构造算法

进一步发展平面点集Voronoi图的增量式外置算法.在对"海量"点组成的平面点集进行Voronoi划分时,设计"硬盘数据文件——内存结构体数组"之间动态的数据交互方案,避开计算机内存的限制,有效实现了数十万Voronoi晶胞集合体的构造,存储Voronoi图几何信息的数据最后以文本文件的形式输出,方便Voronoi图在工程实际中的应用与二次开发.

空间点集Voronoi图的海量构造算法及可视化技术

设计空间点集Voronoi图的增量式外存算法以及空间点集Voronoi图的任意平面可视化剖分技术,以"点-线-面-体"的空间数据结构为基础,实现在指定空间区域内生成Voronoi图的新方法.提出的算法数据结构清晰合理,数据交互方案简单有效且无内存限制,发展的可视化技术可以对空间点集Voronoi图进行任意的平面剖分,实现了三维Voronoi晶胞集合体内部结构的可视化.

一种基于点集自适应分组构建Voronoi图的并行算法

论文提出一种基于点集自适应分组构建Voronoi图的并行算法,其基本思路是采用二叉树分裂的方法将平面点集进行自适应分组,将各分组内的点集独立生成Voronoi图,称为Voronoi子图;提取所有分组内位于四边的边界点,对边界点集构建Voronoi图,称为边界点Voronoi图;最后,针对每个边界点,提取其位于Voronoi子图和边界点Voronoi图内所对应的两个多边形,进行Voronoi多边形的合并,最终实现子网的合并。考虑到算法耗时主要在分组点集的Voronoi图生成,而各分组的算法实现不受其他分组影响,采用并行计算技术加速分组点集的Voronoi图生成。理论分析和测试表明,该算法是一个效率较高的Voronoi图生成并行算法。

基于平面多边形Voronoi图的算法与快速成形应用

探讨了平面多边形的Voronoi图的性质,提出了一种新的求解平面多边形的Voronoi图的算法,其核心思想是单独考虑每个Voronoi图对象,分开计算其分治区,然后再构成一个具有拓扑关系的Voronoi图.这种计算方法较其他现有算法(比如二分法)大幅度提高了求解Voronoi图的成功率,在VC++平台上得到了实现,并应用于快速成形的等距线扫描工艺中.该算法求解平面切片的轮廓的Voronoi图和生成等距线速度快,可以实时生成切片轮廓的全部等距线.试验证明:算法可以减少制件特别是类似大平面制件的翘屈变形,提高制件整体质量.

基于钻孔点集Voronoi图的矿产储量新算法

该文在分析平面点集Voronoi图特性及其生成算法的基础上 ,针对传统矿产储量计算方法的不足 ,提出了一种新的方法。该法以钻孔平面点集的Voronoi图为基础 ,利用Voronoi多边形的势力范围特性 ,实现了任意区域内矿床体积与矿产储量的计算。并给出了以Delphi编程实现的系统界面与计算实例 ,讨论了基于钻孔三维点集的Voronoi体进行矿产品位与经济可采性分析的前景。

平面点集二阶Voronoi图的性质及算法

本文叙述作者新近发现的平面点集二阶Voronoi图的一些性质 ,并依据这些性质设计了构造二阶Voronoi图的一种算法 ,算法的时间复杂性为O(nlogn) ,优于J DBoissonnat和MYvinec所著AlgorithmicGeometry一书中提出的算法。

基于Voronoi图法的移动机器人路径规划

研究了一种在随机静态环境条件下移动机器人的路径规划方法.在环境地图信息的基础上,运用Voronoi图理论,建立了移动机器人运行的无碰撞路径网络.按特定的算法将给定的移动机器人起始点和目标点连入该路径网络,然后采用Dijkstra最短路径搜索算法,找出一条从起点到终点的最短路径.最后控制机器人沿着找到的最短路径运行到目标点位置,实现移动机器人的智能避障.整个系统以TI公司生产的TMS320LF2407A型号数字信号处理器(DSP)为控制器的核心.

基于Voronoi图的点群目标普适综合算法

点要素综合算法的目的是在点数减少的情况下尽量正确地传输包含在点群中的信息,但是目前提出的两种算法均不能达到此要求,如为居民地选取的增长算法不能很好处理拓扑信息,而基于Voronoi的算法又没有考虑点的重要性程度(即点包含的专题信息)。为克服这些缺点,提出了一个新的算法。该算法采用以下两种方法确保不同信息的正确传输:(1)根据基本选取法则确保点数的正确;(2)反复构造剩余点的Voronoi图,并根据一个点与其周围点重要性程度的比较来确定其删除与否,从而使拓扑、专题和几何信息能正确传输。该算法的缺点是没有考虑点的符号化,由此可能导致地图上符号的压盖和重叠。

多连通域Voronoi图的算法及数据存储

通过对两种主要单连通域Voronoi图算法的剖析,改进初始化算法和数据结构,得到便于工程应用的单连通域Voronoi算法,并将波阵面传播的思想扩展应用到求多连通域的Voronoi图,形成新的多连通域问题算法,从而解决了工程中特别是分层制造技术中Voronoi图应用的一般性问题。

增删点后的Voronoi图生成算法

Voronoi图可广泛应用于模式识别、计算机图形学、计算机辅助设计、地理信息系统等领域。利用Voronoi图及其对偶图Delaunay三角网构建的不规则三角网TIN能充分地反映地形地貌特征,对TIN的统一管理和动态调用可较好地应用到数字高程模型的建立中。通过联机增量和减量算法来来实现增删点后的Voronoi图的生成,具有能够动态修改点集、速度快、效率高等优势。

基于Voronoi图的快速成型扫描路径规划

平面轮廓边界偏置线的生成策略是螺旋扫描路径规划的关键,也是影响激光快速成型精度和效率的重要因素。文中论述了基于V orono i图理论的螺旋路径规划方法,主要内容包括:继承波阵面传播法思想的多连通域V orono i图算法;在分析内点特性的基础上提出了两个概念和两个相关定理,并以这两个定理为基础提出了处理量更小的优化内点查找算法;偏置线生成及螺旋扫描路径的生成等。对于单连通域和多连通域的问题有着一致的处理思路,算法上更易实现,并且对单、多连通域使用统一的数据存储结构,方便工程应用。

一种平面点集Voronoi图的细分算法

Voronoi图是计算几何中的重要概念之一,在计算机图形学、计算几何、计算机辅助几何设计、有限元网格划分、机器人轨迹控制、模式识别、气象学和地质学研究中得到广泛应用。借助于四叉树和区间算术,提出了一种新的构造平面点集Voronoi图的细分算法,并且和经典的增量算法、栅格扩张法进行了比较,结果显示新细分算法更为有效。最重要的是细分算法原理简单,很容易编程实现。