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Delaunay Triangulation

CFD网格及其生成方法概述

CFD网格及其生成方法概述 作者:王福军 网格是CFD模型的几何表达形式,也是模拟与分析的载体。网格质量对CFD计算精度和计算效率有重要影响。对于复杂的CFD问题,网格生成极为耗时,且极易出错,生成网格所需时间常常大于实际CFD计算的时间。因此,有必要对网格生成方式给以足够的关注。 1 网格类型 网格(grid)分为结构网格和非结构网格两大类。结构网格即网格中节点排列有序、邻点间的关系明确,如图1所示。对一于复杂的儿何区域,结构网格是分块构造的,这就形成了块结构网格(block-structured grids)。图2是块结构网格实例。 图1 结构网格实例 图2 块结构网格实例 与结构网格不同,在非结构网格(unstructured grid)中,节点的位置无法用一个固定的法则予以有序地命名。图3是非结构网格示例。这种网格虽然生成过程比较复杂,但却有着极好的适应性,尤其对具有复杂边界的流场计算问题特别有效。非结构网格一般通过专门的

程序或软件来生成。 图3 非结构网格实例 2 网格单元的分类 单元(cell)是构成网格的基本元素。在结构网格中,常用的ZD网格单元是四边形单元,3D网格单元是六面体单元。而在非结构网格中,常用的2D网格单元还有三角形单元,3D 网格单元还有四面体单元和五面体单元,其中五面体单元还可分为棱锥形(或楔形)和金字塔形单元等。图4和图5分别示出了常用的2D和3D网格单元。 图4 常用的2D网格单元 图5 常用的3D网格单元

3 单连域与多连域网格 网格区域(cell zone)分为单连域和多连域两类。所谓单连域是指求解区域边界线内不包含有非求解区域的情形。单连域内的任何封闭曲线都能连续地收缩至点而不越过其边界。如果在求解区域内包含有非求解区域,则称该求解区域为多连域。所有的绕流流动,都属于典型的多连域问题,如机翼的绕流,水轮机或水泵内单个叶片或一组叶片的绕流等。图2及图3均是多连域的例子。 对于绕流问题的多连域内的网格,有O型和C型两种。O型网格像一个变形的圆,一圈一圈地包围着翼型,最外层网格线上可以取来流的条件,如图6所示。C型网格则像一个变形的C字,围在翼型的外面,如图7所示。这两种网格部属于结构网格。 图6 O型网格 图7 C型网格 4 生成网格的过程

结构化网格和非结构化网格

1. 什么是结构化网格和非结构化网格 1.1结构化网格 从严格意义上讲,结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。 它可以很容易地实现区域的边界拟合,适于流体和表面应力集中等方面的计算。它的主要优点是: 网格生成的速度快。 网格生成的质量好。 数据结构简单。 对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到,区域光滑,与实际的模型更容易接近。 它的最典型的缺点是适用的范围比较窄,只适用于形状规则的图形。尤其随着近几年的计算机和数值方法的快速发展,人们对求解区域的几何形状的复杂性的要求越来越高,在这种情况下,结构化网格生成技术就显得力不从心了。 1.2非结构化网格 同结构化网格的定义相对应,非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。从定义上可以看出,结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分,即非结构化网格中可能会包含结构化网格的部分。 2.如果一个几何造型中既有结构化网格,也有非结构化网格,分块完成的,分别生成网格后,也可以直接就调入fluent中计算。 3.在fluent中,对同一个几何造型,如果既可以生成结构化网格,也可生成非结构化网格,当然前者要比后者的生成复杂的多,那么应该选择哪种网格,两者计算结果是否相同,哪个的计算结果更好些呢? 一般来说,结构网格的计算结果比非结构网格更容易收敛,也更准确。但后者容易做。 影响精度主要是网格质量,和你是用那种网格形式关系并不是很大,如果结构话网格的质量很差,结果同样不可靠,相对而言,结构化网格更有利于计算机存储数据和加快计算速度。

结构化网格据说计算速度快一些,但是网格划分需要技巧和耐心。非结构化网格容易生成,但相对来说速度要差一些。 4.在gambit中,只有map和submap生成的是结构化网格,其余均为非结构化网格。 采用分块网格划分的时候,在两个相邻块之间设置了connected,但是这两个块我要用不同尺寸的网格来划分。比如说我用结构化的六面体网格来划分,一遍的尺寸为2,另一边的尺寸为3,这时候公共边界面该怎么处理?如果采用cooper 的格式来划分这个网格,尺寸就是前面所说的,该怎么来做呢? 我用单独的两个块试过,就是在公共边界上采用interface的格式,但是由于与这个公共边界相邻的另一个边界也不得不用interface格式,结果导入fluent 的时候就说can not creat a bound loop,也不清楚这是什么问题。 如果中间面两侧的面网格一致,可以直接在fluent中merge,如果不一致,可以设interface 网格的正交性是指三个方向上的网格边之间互相垂直的程度。一般而言,三维网格单元中,三个方向上的网格边之间的夹角越接近90度则质量越好。这一点在规则区域(例如正方形方腔)很容易实现,但对于流动区域比较复杂的问题则非常困难。但一般情况下,应当保证所有的网格单元内的网格边夹角大于10度,否则网格本身就会引入较大的数值误差。 EquiSize Skew(尺寸扭曲率)和EquiAngle Skew(角度扭曲率)是评判网格质量最主要标准,其值越小,网格质量越高 一般来说,Fluent要求扭曲率3D小于0.85,2D小于0.75。 关于复杂模型和gambit中的实体及虚体 模型比较复杂,是在pro/E中建的模,然后用igs导入gambit,不过这样就产生了很多碎线和碎面并且在一些面交界的地方还存在尖角。我曾经做成功过把它们统统merge成一个虚面,中间设置了一个可以容忍尖角的参数,也可以划分网格,但把生成的msh文件导入fluent就会出错,这是virtual geometry的原因还是因为尖角的原因?还有,virtual geometry和普通的真实的几何体到底有什么区别?好像最大的区别是virtual geometry不能进行布尔操作,布尔操作(boolean operation)又是什么?使用virtual geometry需要注意哪些问题?virtual geometry是很头疼的问题。你把它们统统merge成一个虚面 按理说全是虚的也是可以算的。可能是因为尖角的原因,虚实最大差别:是virtual geometry不能进行布尔操作,boolean operation即是并 对于复杂外形的网格生成,不可避免的会用到virtual geometry,virtual face ,和virtual edge等, 1。作网格的时候,把所有的面全部合成一个虚面的做法不好,特别是对于复杂外形的网格生成,你最好在模型变化剧烈的地方多分几个面,这样会更有效的控制网格能够在模型表面曲率比较大的地方能够生成规则的结构或者非结构网格。

基于协同过滤的推荐算法及代码实现

基于协同过滤的推荐算法与代码实现 什么是协同过滤? 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。当然其中有一个核心的问题: 如何确定一个用户是不是和你有相似的品位? 如何将邻居们的喜好组织成一个排序的目录? 简单来说: 1. 和你兴趣合得来的朋友喜欢的,你也很有可能喜欢; 2. 喜欢一件东西A,而另一件东西B 与这件十分相似,就很有可能喜欢B; 3. 大家都比较满意的,人人都追着抢的,我也就很有可能喜欢。 三者均反映在协同过滤的评级(rating)或者群体过滤(social filtering)这种行为特性上。 深入协同过滤的核心 首先,要实现协同过滤,需要一下几个步骤: 1. 收集用户偏好 2. 找到相似的用户或物品 3. 计算推荐 (1)收集用户偏好 要从用户的行为和偏好中发现规律,并基于此给予推荐,如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息,而且不同的应用也可能大不相同,下面举例进行介绍:

以上列举的用户行为都是比较通用的,推荐引擎设计人员可以根据自己应用的特点添加特殊的用户行为,并用他们表示用户对物品的喜好。 在一般应用中,我们提取的用户行为一般都多于一种,关于如何组合这些不同的用户行为,基本上有以下两种方式: 将不同的行为分组:一般可以分为“查看”和“购买”等等,然后基于不同的行为,计算不同的用户/物品相似度。类似于当当网或者Amazon 给出的“购买了该图书的人还购买了...”,“查看了图书的人还查看了...”

三维仿真火灾场景复原系统

三维仿真火灾场景复原系统 产品简介 三维仿真火灾场景复原系统实现三维仿真地理信息数据与消防专题信息无缝整合,是由三维数字化图形仿真软件和360°全自动机器人拍摄系统组成。是北京金视和科技股份有限公司集十几年来图形图像和三维仿真领域的尖端科研成果,并结合多年来对消防系统的调研数据进行定制化开发的解决方案。在产品开发过程中,公司聘请多位火灾现场勘查技术专家作为技术顾问团队,通过全国各地消防部门对火灾事故现场模拟复原分析系统多年的使用意见和反馈信息,不断将产品完善改进至今。 开发背景 为减少人员伤亡、财产损失,提高在特殊火灾和灾害事故处置行动中的成功率,除了加强消防队伍建设和装备建设,更重要的是加强培训基地和模拟训练设施建设,推动训练手段的模拟化和训练场地的基地化。因此很有必要建设一套能逼真地模拟真实火灾环境的消防训练系统。适用于火灾事故现场全景重建、三维重建、现场痕迹物证提取和保存、现场图像绘制以及火灾事故过程分析等环节的规范操作,满足了消防系统对于火灾事故现场绘图、现场三维重建和火灾事故过程模拟分析等标准化工作流程的需求。 产品特点 1、案发现场360度全景数据全自动采集 可以将案发现场图像最终以360°全景图像的形式呈现,并且全景图像中无拼缝或拼接瑕疵。同时在全景中具有方位罗盘定向功能,来确定方向或导航。 2、可结合地理信息系统全方位呈现案发现场 可结合案发现场的地图信息(谷歌地图和百度地图等地图信息系统),同时还可将案发现场全景图与之相关联,全方位呈现案发现场。 3、鼠标拖拽创建逼真的人物动画模拟 三维人物和车辆模型可以简单的创建过程动画模拟,动画创建过程简单快捷,用鼠标右键拖拽来设定人物动作路径,并且结合丰富的人物动作资源,来创建逼真的人物动画。在创建多个人物动画时,多个人物可以实时联动。

网格生成及修正技巧

网格生成及修正技巧 1引言 网格是CFD 模型的几何表达形式,也是模拟与分析的载体。网格质量对CFD 计算精度和计算效率有着重要的影响。对于复杂的CFD 问题,网格的生成极为耗时,并且极易出错,生成网格所需的时间常常大于实际CFD 计算的时间。因此,有必要对网格生成以及修正方法进行足够的研究。 考虑到目前的CFD 计算多是通过专用的网格生成软件来划分所需要的网格,因此,本文就如何利用专用前处理软件GAMBIT 来介绍网格的生成和修正技巧。 2 网格类型 网格主要有两种:结构网格和非结构网格[1] [2]在结构网格中,常用的2D 网格单元是四边形单元,3D 网格单元是六面体单元。而在非结构网格中,常用的2D 网格单元还有三角形单元,3D 网格单元还有四面体单元和五面体单元,其中五面体单元还分为棱锥形(或楔形)和金字塔形单元等。结构网格的最大特点在于网格中节点排列有序,邻点间关系明确,结构简单,构造方便,与计算机语言自然匹配,容易计算,网格生成速度快,质量好,数据结构简单等优点;缺点是适用的范围比较窄,只适用于形状规则的图形,对复杂几何形状的适应能力差。非结构网格舍去了网格节点的结构性限制,易于控制网格单元的大小、形状及节点位置,灵活性好,对复杂外形的适应能力强——流场变化比较大的地方,可以进行局部网格加密。但其无规则性也导致了在模拟计算中存储空间增大,寻址时间增长,计算效率低于结构化网格,计算时间长等缺点。 [1]。 (a )三角形 (b )四边形 图1 常用的2D 网格单元 (a )四面体 (b )六面体 (c )五面体(凌锥) (d )五面体(金字塔) 图2 常用的3D 网格单元 3 单连域与多连域网格 网格区域分为单连域和多连域两类。所谓单连域是指求解区域边界线内不包含有非求解

关于结构化网格和非结构网格的适用性问题

? 傲雪论坛 ? 『 Fluent 专版 』 打印话题 寄给朋友 作者 关于结构化网格和非结构网格的适用性问题 [精华] 翱翔蓝天 发帖: 22 积分: 0 雪币: 22 于 2005-07-23 22:58 有些前辈认为,数值计算中应采用结构化网格,如果非结构网格则计算结果将“惨不忍睹”。搞压气机计算的同行也认为,必须用结构化网格。然而, 对复杂的计算域,如果采用结构化网格必然造成网格质量的急剧下降,扭曲加大等问题。我觉得这时,不如采用非结构网格。诸位,请提出自己的意见 waterstone 我为人人,人人为我 发帖: 78 积分: 0 雪币: 78 于 2005-07-24 09:51 我是这样看的:非结构网格使用很方便,外型越复杂就越显示出其优越性;至于计算结果的精度,就要看 非结构网格在单元网格面、体积处理上方法是不是比结构网格要差。就fluent 软件,它是用体积积分法求 解雷诺平均方程的,在单元网格面、体积处理上方法好像是按非结构网格方法处理的。你就是按结构网格方法来生成网格,进入fluent 中,进行数值计算时都是按非结构网格来处理,所以在fluent 中,你用结构化网格方法生网格,和用非结构网格计算没多大区别!我说说我个人看法。 liuhuafei 于 2005-07-25 13:53

发帖: 872 积分: 6 雪币: 158 来自: 上海 waterstone wrote: 我是这样看的:非结构网格使用很方便,外型越复杂就越显示出其优越性;至于计算结果的 精度,就要看非结构网格在单元网格面、体积处理上方法是不是比结构网格要差。就fluent 软件,它是用体积积分法求解雷诺平均方程的,在单元网格面、体积处理上方法好像是按非 结构网格方法处理的。你就是按结构网格方法来生成网格,进入fluent 中,进行数值计算时都是按非结构网格来处理,所以在fluent 中,你用结构化网格方法生网格,和用非结构网格计算没多大区别!我说说我个人看法。 计算精度,主要在于网格的质量(正交性,长宽比等),并不决定于拓扑(是结构化还是非结构化)。 例如同样的2d 的10×10的正交网格,fluent 采用非结构化方式对网格编号,另一种软件按结构化网格处理,如果其它条件相同,二者的精度应该是一样的。 我们通常所说的非结构化网格,第一映象就是网格质量差,不正交的,编排无规律的网格的三角形网格或四面体网格,实际上一个二维区域的三角形网格,如果控制得好(如相邻控制 体中心的连线与公共边基本接近正交的话),其不结构化网格(网格正交性好)的精度是一致的 翱翔蓝天 发帖: 22 积分: 雪币: 22 于 2005-07-25 23:00 谢了,有收获,受益匪浅 edwardzhu 发帖: 60 积分: 1 于 2005-08-05 11:08 听楼上一席话,胜读一年书。

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/d312617035.html,/journal/hjdm https://https://www.doczj.com/doc/d312617035.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学,辽宁大连 收稿日期:2019年6月19日;录用日期:2019年7月2日;发布日期:2019年7月9日 摘要 近年来,“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中,它成为了计算机相关领域中的热门词汇,同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题,计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

三维虚拟建筑空间的仿真设计与实现

三维虚拟建筑空间的仿真设计与实现 摘要:沙盘在展示虚拟建筑时,由于空间的约束性,在虚拟建筑空间的细节处理上效果差,缺乏有效渲染以及动画呈现方式,导致建筑空间仿真效果差。提出三维虚拟建筑空间的仿真设计与实现方法,在对建筑空间进行虚拟现实和仿真设计时,基于构建的建筑空间坐标系和比例尺,采用构件的位置和参数构建建筑空间构件数学模型,对各构件的数学模型实施融合后构建总体建筑空间的数学模型。采用OpenGL虚拟现实技术,基于目标建筑空间数学模型对目标建筑进行扩展加工,给目标建筑赋予材质和纹理特征,获取理想的建筑空间三维虚拟视图,将建筑空间三维虚拟视图进行三维渲染处理,呈现出生动形象的建筑空间三维虚拟效果图,使用动画设计技术对建筑空间三维虚拟效果图进行动画展示。实验结果表明,所提设计方法的点线渲染和整体渲染效果佳,能得到更加逼真的三维虚拟建筑空间仿真设计成果,并且具有较高的交互性和实用性。 关键词:三维虚拟建筑空间;仿真设计;三维渲染;三维建模;动画设计;数学模型 中图分类号:TN812?34;TP391.72 文献标识码:A 文章编号:1004?373X(2018)16?0168?04 Abstract:Virtual building exhibition on the sand table has

poor detail processing effect of virtual building space due to space constraint,and poor simulation effect of building space due to lack of effective rendering and animation presentation mode. Therefore,a simulation design and implementation method of 3D virtual building space is proposed. During the virtual implementation and simulation design of building space,the position and parameter of the component are used to construct the mathematical model of the building space component based on the constructed building space coordinate and proportional scale. The mathematical model of the whole building space is constructed after fusing mathematical models of various components. The OpenGL virtual reality technology is used to perform extend processing of the target building based on the mathematical model of target building space. The material and texture feature of the target building are given to obtain the optimal 3D virtual view of building space. The 3D rendering for the 3D virtual view of building space is performed to present a vivid 3D virtual effect image of building space. The animation design technology is used to conduct animation display of the 3D virtual effect image of building space. The experimental results show that the proposed design method has good effects of dot?line rendering and whole rendering,can

结构化网格与非结构化网格

对于连续的物理系统的数学描述,如航天飞机周围的空气的流动,水坝的应力集中等等,通常是用偏微分方程来完成的。为了在计算机上实现对这些物理系统的行为或状态的模拟,连续的方程必须离散化,在方程的求解域上(时间和空间)仅仅需要有限个点,通过计算这些点上的未知变量既而得到整个区域上的物理量的分布。有限差分,有限体积和有限元等数值方法都是通过这种方法来实现的。这些数值方法的非常重要的一个部分就是实现对求解区域的网格剖分。 网格剖分技术已经有几十年的发展历史了。到目前为止,结构化网格技术发展得相对比较成熟,而非结构化网格技术由于起步较晚,实现比较困难等方面的原因,现在正在处于逐渐走向成熟的阶段。下面就简要介绍一些这方面的情况。 1.1结构化网格 从严格意义上讲,结构化网格是指网格区域内所有的内部点都具有相同的毗邻单元。结构化网格生成技术有大量的文献资料[1,2,3,4]。结构化网格有很多优点: 1.它可以很容易地实现区域的边界拟合,适于流体和表面应力集中等方面的计算。 2.网格生成的速度快。 3.网格生成的质量好 4.数据结构简单 5.对曲面或空间的拟合大多数采用参数化或样条插值的方法得到,区域光滑,与实际的模型更容易接近。 它的最典型的缺点是适用的范围比较窄。尤其随着近几年的计算机和数值方法的快速发展,人们对求解区域的复杂性的要求越来越高,在这种情况下,结构化网格生成技术就显得力不从心了。 结构化网格的生成技术只要有: 代数网格生成方法。主要应用参数化和插值的方法,对处理简单的求解区域十分有效。PDE网格生成方法。主要用于空间曲面网格的生成。 1.2非结构化网格 同结构化网格的定义相对应,非结构化网格是指网格区域内的内部点不具有相同的毗邻单元。即与网格剖分区域内的不同内点相连的网格数目不同。从定义上可以看出,结构化网格和非结构化网格有相互重叠的部分,即非结构化网格中可能会包含结构化网格的部分。 非结构化网格技术从六十年代开始得到了发展,主要是弥补结构化网格不能够解决任意形状和任意连通区域的网格剖分的缺欠.到90年代时,非结构化网格的文献达到了它的高峰时期.由于非结构化网格的生成技术比较复杂,随着人们对求解区域的复杂性的不断提高,对非结构化网格生成技术的要求越来越高.从现在的文献调查的情况来看,非结构化网格生成技术中只有平面三角形的自动生成技术比较成熟(边界的恢复问题仍然是一个难题,现在正在广泛讨论),平面四边形网格的生成技术正在走向成熟。而空间任意曲面的三角形、四边形网格的生成,三维任意几何形状实体的四面体网格和六面体网格的生成技术还远远没有达到成熟。需要解决的问题还非常多。主要的困难是从二维到三维以后,待剖分网格的空间区非常复杂,除四面体单元以外,很难生成同一种类型的网格。需要各种网格形式之间的过度,如金字塔形,五面体形等等。 非结构化网格技术的分类,可以根据应用的领域分为应用于差分法的网格生成技术(常常成为grid generation technology)和应用于有限元方法中的网格生成技术(常常成为mesh generation technology),应用于差分计算领域的网格要除了要满足区域的几何形状要求以外,还要满足某些特殊的性质(如垂直正交,与流线平行正交等),因而从技术实现上来说就更困难一些。基于有限元方法的网格生成技术相对非常自由,对生成的网格只要满足一些形状

基于内容的推荐算法

基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation)1.基本思想 基本思想就是给用户推荐与他们曾经喜欢的项目内容相匹配的新项目。 基于内容的推荐的基本思想是:对每个项目的内容进行特征提取(FeatureExtraction),形成特征向量(Feature Vector);对每个用户都用一个称作用户的兴趣模型(User Profile)的文件构成数据结构来描述其喜好;当需要对某个用户进行推荐时,把该用户的用户兴趣模型同所有项目的特征矩阵进行比较得到二者的相似度,系统通过相似度推荐文档。 (基于内容的推荐算法不用用户对项目的评分,它通过特定的特征提取方法得到项目特征用来表示项目,根据用户所偏好的项目的特征来训练学习用户的兴趣模型,然后计算一个新项目的内容特征和用户兴趣模型的匹配程度,进而把匹配程度高的项目推荐给用户。) 2.基于内容的推荐层次结构图:

CB的过程一般包括以下三步: (1)Item Representation:为每个item抽取出一些特征(也就是item的content 了)来表示此item;对应着上图中的Content Analyzer。 (2)Profile Learning:利用一个用户过去喜欢(及不喜欢)的item的特征数据,来学习出此用户的喜好特征(profile);对应着上图中的Profile Learner。 (3)Recommendation Generation:通过比较上一步得到的用户profile与候选item 的特征,为此用户推荐一组相关性最大的item。对应着上图中的Filtering Component。 3.详细介绍上面的三个步骤: 3.1 Item Representation 项目表示:对项目进行特征提取,比如最著名的特征向量空间模型,它首先将一份文本(项目)以词袋形式来表示,然后对每一个词用词频-逆向文档频率(TF-IDF)来计算权重,找出若干权重较大的词作为关键词(特征)。每个文本(项目)都可以表示成相同维度的一个向量 TF-IDF词频-逆文档频率计算: TF 词项t在文档d中出现的次数,df 表示词项t在所有文档出现的次数,idf 为反向文档频率,N为文档集中所有文档的数目。 TF-IDF公式同时引入词频和反向文档频率,词频TF表示词项在单个文档中的局部权重,某一词项在文档中出现的频率越高,说明它区分文档内容的属性越强,权重越大。IDF表示词项在整个文档集中的全局权重,某一词项在各大文档都有出现,说明它区分文档类别属性的能力越低,权值越小。

医学护理三维虚拟仿真系统

医学护理虚拟仿真系统 1.产科护理虚拟仿真软件 1)四步触诊:可以完整、清楚地展示四步触诊的步骤,从多个模式、多个 方位对操作步骤逐一进行观看,例如,在透视模式下可以显示出子宫内胎儿情况。 2)平产接生:从接产前准备到接产步骤:完整、清楚地展示平产接生的步骤,从多个模式、多个方位对操作步骤逐一进行观看,例如,可以通过三维交互操作,身临其境地练习接生手法。 3)人工流产:完整、清楚地展示人工流产的操作步骤,从多个模式、多个 方位对操作步骤逐一进行观看,例如,在剖视模式下可以直观显示出器械在阴道和子宫内部的具体情况。 4)影响产妇的四个因素:可以完整、清楚地展示产力(子宫收缩力、腹壁 肌及膈肌收缩力、肛提肌收缩力),产道,胎儿的相互关系,从多种模式、多个方位观看相关肌肉收缩情况。

5)臀位助产:完整、清楚地展示臀位助产的操作步骤,从多个模式、多个 方位对操作步骤逐一进行观看,例如,在透视模式下可以显示出胎儿与子宫的变化关系。 6)分娩机制:在原理模式下,可以清楚了解每个步骤胎头各相应径线和骨 盆入口平面、中骨盆平面及出口平面的相互关系。可以观察到胎头的前囟门和后囟门。 2.基础护理三维仿真软件 1)心肺复苏:可以完整、清楚、准确地展示心肺复苏的步骤,从多个模式、多个方位对操作步骤逐一进行观看,例如,可以在三维透视模式下显示病人心肺内部三维结构的变化情况。

2)留置导尿术:通过三维泌尿系统和导尿管真实模拟出导尿管在尿道内的 位置关系和运动反馈;例如,可以在透视和剖视模式下观看导尿管通过尿道的过程。 3)静脉输液:可以完整、清楚、准确地展示对患者的评估核对,七步洗手 法洗手,戴口罩,用物准备,操作过程。可以从多个方位观看如何选静脉,如何 持针、如何插针,如何固定,如何拔针等,例如可以在三维透视模式下查看静脉 内部结构,针头与静脉的位置关系等。 4)鼻饲法:通过三维消化系统和导管真实模拟出导管在体内的位置距离, 吞咽时食道的变化,误插入管,患者出现的咳嗽、呼吸困难、发绀的症状;例如,可以在透视和剖视模式下观看口腔和食道内的插管过程。 福建水立方三维数字科技有限公司是一家专注于虚拟仿真/VR/AR/MR技术在医学护理领域应用软件及系统的研发和推广的高新技术企业。公司专注于助产、护理、基础医学、中医学等医学三维虚拟仿真技术的研发。公司的主要产品(服 务)包括:提供VR虚拟现实系统、MR/AR系统、3D交互墙、大型Cave系统等解决方案,构建实验教学平台、微创手术系统、教育培训系统、虚拟仿真平台。 公司为福建省高新技术企业,也是目前国内首家的集VR/AR临床医学培训+解决方案+平台建设于一体的高新技术企业。“公司自成立以来,已相继研发出"

自动网格生成法

自动网格生成法 二维网格生成—Advancing Front方法 从概念上来讲,Advancing front方法是最简洁的方法之一。单位元素生成算法始于一个特殊边界条件所定义的“front”,此算法逐级地生成各个元素,同时“front”元素离散地前进,直至整个区域都被元素所覆盖。 网格生成过程包括三个主要步骤: 1、在边界上生成节点,形成一个离散的区域边界。 2、在离散区域边界内生成元素(亦或节点)。 3、强化节点形状以提高网格图形清晰度。 在介绍这个方法之前我们先介绍以下有关于二维空间地几何表示。 一、二维网格的几何特征 我们利用网格参数(一般是空间的函数)来表征网格的一些性质,诸如节点尺寸,节点形状和节点方向等等。网格参数包括两个相互正交的单位矢量a1和a2表示的方向参数,和由两个相互正交代表节点形状的矢量的模值h1和h2。前者表征网格节点伸展的方向,注意的是,只有在生成的是非各向同性的网格内,方向参数才有定义,否则方向矢量是常单位矢量,而尺寸参数有h1=h2,这样就定义了各向同性的平凡网格。 二、区域的几何表示 边界曲线的表示: 我们一般用组合参数样条线表示曲线边界单位,利用参数t,我们利用二维矢量函数表达出曲线边界: r t=x t,y t,0≤t≤1 一般来讲,一条组合样条曲线至少是C1连续的,以保证边界曲线平滑和算法要求的数学连续性。我们下面将要用厄米三阶样条线,当然还有许多就不一一举例了。 样条线的参数表达式如下: X t=H0t,H1t,G0t,G1t?x0,x1,x,t0,x,t1T,0≤t≤1 转置的前两项是曲线的两个端点,而后两项是它们对t求导现在端点处的值。另外G和H分别是四个三阶厄米多项式: H0t=1?3t2+2t3 ; H1t=3t2?2t3 G0t=t?2t2+t3 ; G1t=?t2+t3 此时,参数表达式可以通过一个系数矩阵来描述: X t=1,t,t2,t3M x0,x1,x,t0,x,t1T,0≤t≤1 其中M矩阵读者很容易写出,是一个4*4的方阵,而每一列是这些厄米多项式的系数排列而成。我们把这个表示称之为样本表示。每个边界都包含n个这样的数据点: x i,i=1,2,3,……,n 利用内插法可以构造出如下形式的关系式: X u=H0t x u i?1+H1t x u i+Δi G0t x,t u i?1+Δi G1t x,t u i 其中Δi是单位区间的长度。同时参数t也变为离散的取值是单位区间从原点到任意点所有的个数。如果参数的离散取值正好是i,那么u的表达式将简化为:

Fluent 结构化网格与非结构化网格

简单地说:结构化网格只包含四边形或者六面体,非结构化网格是三角形和四面体。 结构网格再拓扑结构上相当于矩形域内的均匀网格,器节点定义在每一层的网格线上,且每一层上节点数都是相等的,这样使复杂外形的贴体网格生成比较困难。非结构网格没有规则的拓扑结构,也没有层的概念,网格节点的分布是随意的,因此具有灵活性。不过非结构网格计算的时候需要较大的内存。 在计算流体动力学中,按照一定规律分布于流场中的离散点的集合叫网格(Grid),分布这些网格节点的过程叫网格生成(Grid Generation)。网格生成对CFD至关重要,直接关系到CFD计算问题的成败。 非结构三角形网格方法 复杂外形网格生成的第二方向是最近应用比较广泛的非结构三角形网格方法,它利用三角形(二维)或四面体(三维)在定义复杂外形时的灵活性,以Delaunay法或推进波阵面法为基础,全部采用三角形(四面体)来填充二维(三维)空间,它消除了结构网格中节点的结构性限制,节点和单元的分可控性好,因而能较好地处理边界,适用于模拟真实复杂外型。非结构网格生成方法在其生成过程中采用一定的准则进行优化判断,因而能生成高质量的网格,很容易控制网格的大小和节点的密度,它采用随机的数据结构有利于进行网格自适应。一旦在边界上指定网格的分布,在边界之间可以自动生成网格,无需分块或用户的干预,而且不需要在子域之间传递信息。因而,近年来非结构网格方法受到了高度的重视,有了很大发展。 非结构网格方法的一个不利之处就是不能很好地处理粘性问题,在附面层内只采用三角形或四面体网格,其网格数量将极其巨大。现在比较好的方法就是采用混合网格技术,即先贴体生成能用于粘性计算的四边型或三棱柱网格,然后以此为物面边界,生成三角形非结构网格,但是生成复杂外型的四边形或三棱柱网格难度很大。 非结构网格方法的另一个不利之处就是对于相同的物理空间,网格填充效率不高,在满足同样流场计算条件的情况下,它产生的网格数量要比结构网格的数量大得多(一个长方体要划分为5个四面体)。随机的数据结构也增加了流场参数交换的时间,因此此方法要求较大的计算机内存,计算时间长。在物面附近,非结构网格方法,特别是对于复杂外形如凹槽、细缝等处比较难以处理。 非结构网格与结构网格一样都属于贴体网格,模型表面网格的好坏直接关系到空间网格的质量,因而它们的模型表面网格必须同时与网格拓扑结构和当地的几何外形特性相适应,为了更好地适应其中一方面,有时不得不在另一方面作出让步,因而往往顾此失彼。因此,在生成非结构网格和结构网格时,处理模型表面又成为一个关键而费时的工作。 计算精度,主要在于网格的质量(正交性,长宽比等),并不决定于拓扑(是结构化还是非结构化)。个人感觉采用结构化网格还是非结构化网格,主要看解决什么问题,如果是无粘欧拉方程的话,只要合理布局,结构和非结构都能得到较为理想的结果。但如果涉及到粘性影响的话,尤其在壁面处,结构网格有一定优势,并且其对外形适应性差的缺点,也可以通过多块拼接网格解决。事实上,目前有的非结构网格软件,也开始借鉴结构网格的优点,在壁面处进行了类似结构网格的处理,如cfx的壁面加密功能。 一般来说,网格节点走向(这里假设计算过程中物理量定义在网格节点上)贴近流动方向,那么计算的结果就要好一些。对于不是非常复杂的流动。例如气体的喷管流动,使用四边形(二维)网格就比较三角形网格要好。不过即便是四边形网格,fluent也是按照无结构网格进行处理的。 非结构和结构网格的计算结果如何取决于算法,除非网格实在惨不忍睹。我觉得现在已发展到了基于结构网格与非结构网格上的计算,各自的优势相差越来越不是很明显了。

三维仿真模拟运营

LGD oh my god 公司(第4 小组)发展战略规划书 课程:三维仿真模拟运营 指导老师:普丹萍 班级:商旅13-2班 小组成员姓名学号职务 张姣201305006860 总经理 刘仕鹏201305005642 生产总监

格式要求 1.字体字号:小四号,宋体,一级标题加粗; 2.字数:3000字以上; 3.字距行距:首行缩进2字符,1.5倍行距; 4.打印方式:双面打印。 5.书写要求:必须按照所列提纲从第4页开始书写,除在封面填写相关信息以外,不要改动前3页内容和格式。

提纲一、公司现状 (一)发展历程 (二)企业特色 二、行业发展机遇 (一)行业分析 (二)主要业务 (三)行业问题 (四)行业前景 (五)企业自我分析(SWOT分析) 三、企业发展目标 (一)企业发展阶段 (二)企业发展目标(短期、中期、长期)(三)企业中长期经营目标 (四)企业中长期管理目标 四、发展战略 (一)企业定位 (二)计划实施战略类型及具体实施方案五、企业管理 (一)生产管理 (二)技术管理 (三)营销管理 (四)财务管理 (五)人力资源管理 (六)信息管理 六、企业文化 (一)企业宗旨

(二)经营理念 (三)管理理念 一.公司现状 (一)发展历程 我公司成立于2015年4月21日,是一家致力于手机电子产业研发的企业,LGD oh my god是我们公司的名称。我公司有两个成员,总经理——张姣,生产总监——刘仕鹏。 我公司注册300万资金,资金充足,在2015年第一季度我们就开始开拓华东市场,东北市场以及华中市场,第二季度已经完成华东市场和华中市场的开拓,预计第三季度能完成东北市场的开拓,另外我们还追加了资质认证投入。在现阶段,我们主要有青少年,中老年,商务人士这三个消费群体,目前我们已经有青少年这个消费群体的经营权,在第一季度我们就开始对中老年和商务人士的产品进行研发,预计第三季度能完成对中老年产品的研发,第四季度能完成对商务人士产品的研发。另外我们公司还直接购买了一个中型厂房和一条青少年的全自动生产线,第二季度开始投入生产。预计能获得好的收益。 (二)企业特色 LGD oh my god公司市场广阔,生产和销售能力强,公司员工团结意识强,销售对象多,经营绩效好,未来前景好。 二.行业发展机遇 (一)行业分析 主要市场:华东市场.华中市场.华南市场.华北市场.东北市场.西南市场 .西北市场。 消费群体:轻少年.中老年.商务人士。 当前市场需求量大,市场广阔,但是竞争激烈,需要不断的长信自己的产品。 (二)主要业务 青少年产品,中老年产品商务人士产品的生产与销售。 (三)行业问题 当前市场的需求量大,供不应求,竞争激烈,对自己企业了解不深,不能及

delaunay三角网生长准则及算法

Delaunay 三角网是Voronoi(或称thiessen多边形,V 图)图的伴生图形 ◆Delaunay 三角网的定义: 由一系列相连的但不重叠的三角形的集合, 而且这些 三角形的外接圆不包含这个面域的其他任何点。 ◆Voronoi图的定义: Voronoi图把平面分成N 个区,每一个区包括一个点, 该点所在的区域是距离该点最近的点的集合。 ◆Delaunay三角网的特性: ◆不存在四点共圆; ◆每个三角形对应于一个Voronoi图顶点; ◆每个三角形边对应于一个Voronoi图边; ◆每个结点对应于一个Voronoi图区域; ◆Delaunay图的边界是一个凸壳; ◆三角网中三角形的最小角最大。 空外接圆准则最大最小角准则最短距离和准则 在TIN中,过每个三角形的外接圆均不包含点集的其余任何点在TIN中的两相邻三角形形成 的凸四边形中,这两三角形 中的最小内角一定大于交换 凸四边形对角线后所形成的 两三角形的最小内角 一点到基边的两端的距离 和为最小 Delaunay三角剖分的重要的准则

张角最大准则面积比准则对角线准则 一点到基边的张角为最大三角形内切圆面积与三角形 面积或三角形面积与周长平 方之比最小 两三角形组成的凸四边形 的两条对角线之比。这一 准则的比值限定值,须给 定,即当计算值超过限定 值才进行优化 Delaunay三角剖分的重要的准则 不规则三角网(TIN)的建立 ●三角网生长算法就是从一个“源”开始,逐步形成覆盖整个数据区域的三角网。 ●从生长过程角度,三角网生长算法分为收缩生长算法和扩张生长算法两类。 方法说明方法实例 收缩生长算法先形成整个数据域的数据边界(凸壳), 并以此作为源头,逐步缩小以形成整个三 角网 分割合并算法 逐点插入算法 扩张生长算法从一个三角形开始向外层层扩展,形成覆 盖整个区域的三角网 递归生长算法

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