基于迭代的六面體網(wǎng)格生成算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在有限元分析中，六面體網(wǎng)格比四面體網(wǎng)格的計算效率更高。達(dá)到同樣的計算精度，需要的六面體網(wǎng)格的單元數(shù)比四面體少;在網(wǎng)格單元數(shù)一樣的情況下，六面體網(wǎng)格的計算精度比四面體網(wǎng)格高。然而，生成六面體網(wǎng)格要比生成四面體網(wǎng)格困難的多。當(dāng)前的六面體生成算法常常需要進(jìn)行模型分解和用戶交互，因而，計算量很大，對于比較復(fù)雜的模型，往往需要幾天甚至幾周時間才能生成它們的六面體網(wǎng)格。本文提出一種基于迭代細(xì)分?jǐn)M合的六面體網(wǎng)格生成算法。算法首先對輸入三角網(wǎng)格模型構(gòu)造

2、一個初始的控制六面體網(wǎng)格，如果輸入模型有明顯的骨架信息，我們就用骨架法生成控制體網(wǎng)格，否則我們就用體素化算法生成控制體網(wǎng)格。然后，提取控制體網(wǎng)格的表面網(wǎng)格，并用漸進(jìn)細(xì)分?jǐn)M合算法將其擬合到輸入的三角網(wǎng)格曲面上。這個擬合是一個迭代的過程，在每一次的迭代中，表面網(wǎng)格點的移動通過一個限定步長的層次光滑算法傳遞到控制體內(nèi)部網(wǎng)格點上去。當(dāng)擬合達(dá)到一定精度后，迭代停止，再將控制體網(wǎng)格用Multi-Linear Cell-Averaging(MLCA)

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