Delaunay三角剖分是現(xiàn)在最流行通用的全自動(dòng)網(wǎng)格生成方法之一。該方法具有生成的網(wǎng)格質(zhì)量好,對(duì)網(wǎng)格的局部控制能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),廣泛地應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)、數(shù)值分析、科學(xué)計(jì)算可視化和醫(yī)學(xué)可視化等領(lǐng)域。目前,二維Delaunay三角剖分技術(shù)已基本成熟,而三維Delaunay四面體剖分算法還存在很多問題,需要進(jìn)一步的研究。本文將二維的三角網(wǎng)生長法推廣到三維情況,研究三維Delaunay四面體剖分算法。針對(duì)算法中確定初始四面體的問題,本文提出了一種適用于各種退化情況的方法。同時(shí),針對(duì)剖分過程中出現(xiàn)的多點(diǎn)共球退化情況,本文進(jìn)行了深入的研究,從直接處理退化情況的角度出發(fā),提出了兩種處理方法,能夠很好的解決Delaunay四面體剖分過程中的退化問題,提高了三維Delaunay四面體剖分算法的穩(wěn)健性。本文的算法在Intel Visual Fortran平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),并利用Tecplot軟件對(duì)剖分結(jié)果可視化,最后通過一些實(shí)例對(duì)本算法的正確性進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明,本文的算法正確可行。 

【文章來源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

隨機(jī)20點(diǎn)

隨機(jī)100點(diǎn)

圖 4-4 與 Z 軸夾角最大的點(diǎn)有多個(gè)當(dāng)發(fā)生多點(diǎn)共面情況時(shí)，即第二章中第二種退化情況，程序也得到了正確的剖分結(jié)果（如圖 4-5 ），其中凸包上有 33 個(gè)三角面片，Delaunay 四面體剖分得到 31 個(gè)四面體。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3047480