导读:本文包含了自适应细分论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:二面角,顶点平坦度,插值细分,自适应细分方法
自适应细分论文文献综述
王艳艳,罗晓锋,张胤,惠丽峰,李海荣[1]（2018）在《一种自适应渐进插值的Loop细分方法》一文中研究指出提出了一种自适应插值Loop细分方法,利用Loop细分方法的极限点公式,采用迭代方法反复增加网格的顶点来构建Loop插值曲面.新生成的顶点只与其邻域的顶点有关联.在细分的过程中,以二面角为细分准则来实现Loop曲面的自适应细分.该方法是一种局部方法,即计算简单、易于实现,又能在保证曲面特征的情况下减少Loop细分产生的大量数据、节省存储空间,适用于曲面模型的网络传输.(本文来源于《内蒙古科技大学学报》期刊2018年03期）
李纯金,杨秋林[2]（2018）在《基于自适应叁角化的船舶曲面分段网格细分》一文中研究指出结合非结构网格划分相关理论,分析了现有的Delaunay叁角网格划分及细分算法的优劣处。针对船舶曲面分段划分注重精度大于计算效率的特性,通过改变自适应算法中的步长值来进行船舶曲面分段的网格细分,再通过Delaunay叁角网格划分对自适应网格化后的曲面进行最终叁角化处理。文末以船舶曲面分段为例,通过与曲面估算出的曲率云图进行对比,验证细分算法效果的正确性,这在船舶曲面分段展开领域具有一定实用意义。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年11期）
李钢[3]（2018）在《光栅信号自适应细分方法与误差修正算法研究》一文中研究指出光栅传感器不仅具有测量量程大和测量精度高的优势,而且在工控系统中易于实现数字化,因此在精密自动化测量领域得到了广泛运用。但无论是绝对式还是增量式光栅,其原理都是被测物体每移动一个单位栅距,传感器就输出一个周期的信号。对输出信号进行分析,就能得到物体的移动位移。因此栅线刻划的精度决定了光栅传感器的精度。栅线刻划的密度决定了传感器的分辨率。而由于工艺制造水平发展的限制,栅距的细化程度是有限的。因此对光栅传感器输出的原始信号进行辅助细分处理成为提高光栅传感器分辨率的主要方法之一。在对光栅的机械特性和运动特性进行深入研究后,本文提出一种预测细分模型。根据光栅运动状态的不同,该模型能够实现对光栅信号的自适应细分。该方法利用高速的嵌入式设备对光栅输出信号进行采样,获取历史单位栅距的通过时间并组成观测样本序列。利用自适应的预测算法搭建预测数学模型对下一个栅距的运行时间进行预测并实时的对预测误差进行修正。在光栅运动到下一个栅线之前,嵌入式系统同步的输出代表细分后微位移的细分方波,实现对光栅原始信号的细分。与现有的辅助细分方法不同,预测细分模型的细分效果与光栅输出信号的正弦性,幅值性等因素无关。本文将海德汉生产的圆光栅ROD880输出的原始信号作为辅助细分对象,开展了以下内容的研究。(1)对传统的位移测量细分方式和以时间为基准的细分方式进行了介绍,并分析了利用两种细分方式进行光栅信号细分时的优缺点,最终提出了光栅信号的预测细分法。(2)对采集得到的样本序列进行分析,划分光栅传感器运动状态。当光栅运动在稳定状态时采用二次指数平滑法建立预测模型。而当光栅处于过渡状态时,则利用灰色预测算法搭建预测模型。为提高预测准确度,构建马尔科夫误差修正模型修正预测误差。(3)利用高速的ARM+FPGA架构实现了整个细分系统中嵌入式硬件平台的设计。并对光栅处于不同运动状态下时的细分能力进行了实验研究。同时对影响细分效果的因素进行了分析。在不同的运动状态下对光栅进行动态实验,对实验结果分析表明,利用本文提出的光栅信号自适应细分方法以及误差修正算法,将细分倍数设定为400时,单位栅距内的细分误差为±0.65″。(本文来源于《重庆理工大学》期刊2018-03-25）
胡晓雪[4]（2017）在《考虑类结构变动的自适应进化聚类及其在客户细分中的应用》一文中研究指出【目的】针对多时段动态客户细分问题,提出一种面向契约型客户的类结构变动自适应进化聚类框架。【方法】通过构建一个动态更新相似矩阵和聚类参数的聚类环,实现对客户细分结果的跟踪。在每个聚类时段,首先,以前一相邻时段的聚类结果为基础,依据客户契约的失效信息制定类消亡的判定准则;其次,计算原客户在该时段的估计相似矩阵,根据新客户数据判断类结构的变动情况并制定创建新类的准则;最后,在更新的相似矩阵和聚类参数上运行静态聚类算法得到该时段的聚类结果。【结果】采用某电力企业客户数据进行实验,结果表明,该框架在保证聚类质量的基础上通过取消聚类数目判定和聚类结果匹配两个环节,能显着提高聚类效率。【局限】由于数据的可获得性,尚未在其他领域或高维数据集上对算法效率进行验证。【结论】考虑类结构变动的自适应进化聚类框架不仅能有效追踪客户群的进化轨迹,而且可以避免传统方法对聚类数目的重复判定和聚类结果的匹配问题,适用于契约型客户的多时段动态细分。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2017年12期）
竹俊杰,李建军[5]（2017）在《自适应细分模量的路基强度检测模型》一文中研究指出路基强度检测有利于确保公路路基路面质量,延长公路路面路基的使用寿命,为了提高路基强度检测的精度,本文提出了一种基于自适应细分模量的路基强度检测模型。首先根据FWD实测弯沉盆进行路面结构层模量反算,将其转化为一个多变量单目标优化问题,然后提出了根据信息量大小来确定算法是否进行自适应细分模量解空间的机制,缩小算法后期反算中的搜索空间。算法实例仿真实验结果表明,本文提出的改进算法相比较标准遗传算法具有较好的收敛性,并且在路基强度检测中误差较小。(本文来源于《科技通报》期刊2017年11期）
王现辉,刘宇建,禹建功[6]（2017）在《一种自适应单元细分方法估计二维近奇异积分》一文中研究指出当使用边界积分方程方法分析薄型结构等问题,会出大量的近奇异积分,处理好近奇异积分问题是边界元法正确分析这些问题的关键。单元细分法可以对该类积分进行比较精确的估计。但是当源点非常靠近积分单元时,为了确保积分的精度,需要划分大量的子单元,计算量太大,因此采用这种方法成本较高。本文基于一种新的子单元划分准则,发展一种自适应单元细分方法处理二维边界元法中的近奇异积分。在本方法中,考虑将参数坐标系从一维虚拟为二维,在参数坐标系下进行单元划分。在划分准则中,使用距离函数的二阶Taylor展开式代替原函数进行计算。和传统单元细分方法相比,本方法采用迭代的方式求出子单元的端点,具有计算量小,编程容易等优点。数值算例表明,该方法具有较高的计算效率。同时在较少的子单元数目下,本方法可以得到高精度的计算结果。(本文来源于《第十一届南方计算力学学术会议（SCCM-11）摘要集》期刊2017-10-20）
李根[7]（2017）在《基于自适应体素细分和图谱配准的BLT重建》一文中研究指出生物发光断层成像技术(bioluminescence tomography,BLT)由于具有灵敏度高、安全性高和低成本的特点,近年来逐渐成为研究的热点。但是BLT逆向求解是严重的病态问题,主要解决方法是通过采集多光谱数据增加数据量,采集组织结构信息提供模型准确度和划定可行域增加先验知识。其中,小动物内部精确的组织结构信息通常利用微型计算机断层成像技术(micro computed tomography,Micro-CT)或磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)获取,该过程中需对小鼠注射造影剂以获得高对比度的数据,但造影剂可能造成小鼠拍摄过程中的意外死亡;在分割采集得到的小鼠Micro-CT或MRI数据时,由于某些软组织对比度不高,需要借助人工手动分割,不仅费时费力,且误差较大;另外,在BLT重建过程中通常采用基于四面体模型进行重建,但是四面体模型剖分后单元数量多,占用的存储空间大,重建的精度低。针对以上问题,本文提出了基于自适应体素细分和图谱分割的BLT重建方法,并在Micro-CT和MRI数据上进行验证。首先,为了解决手动分割问题,本文采用基于图谱配准的方法进行分割。图谱配准分为单图谱配准和多图谱配准,本文借助Amira软件手动分割了50组小鼠MicroCT数据,制备了配准过程中需要的单图谱和多图谱。然后,利用采集的小鼠MicroCT和MRI数据分别通过两种图谱配准方法分割出小鼠内部器官,验证了图谱分割方法的有效性,并基于Dice系数和皮肤表面距离对两种配准方法的结果进行定量分析。实验结果证明,通过图谱配准的方法,不仅能够解决人工手动分割耗时耗力和造影剂致死的问题,而且能够准确的分割出小鼠内部的各个器官组织;另外证明了多图谱的配准效果优于单图谱的配准结果。其次,本文分别从6组小鼠Micro-CT数据的在体实验和3组小鼠MRI数据的在体实验中选出最好的一组,设计了五组对照实验进行BLT重建实验,包括匀质重建、非匀质重建、基于单图谱配准的结果重建、基于多图谱配准的结果重建和基于自适应体素划分和多图谱配准结果的重建,其中前四组重建采用四面体模型。通过计算各个重建光源位置和真实光源位置的偏差定量分析重建结果,可以得出非匀质重建的精度较匀质重建的精度高,基于多图谱的重建精度较基于单图谱重建精度高,基于自适应体素细分和多图谱配准的重建结果优于基于四面体剖分和多图谱配准的重建结果。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
何震震[8]（2017）在《基于自适应曲面细分的地震数据叁维显示研究》一文中研究指出随着计算机技术的快速发展,数据可视化的应用场景愈加广泛,数据可视化的出现使得研究人员不必面对枯燥的数据而是生动的画面,这种便利提高了数据解释的正确性。在地质勘探中,地震数据可视化是地震资料解释的重要一环,好的地震数据可视化软件可以提高工作人员进行地震资料解释时的正确性。随着计算机硬件的快速发展,尤其是图形卡的发展,使得越来越复杂精细的场景实时绘制成为了可能。本文主要在传统的地震数据叁维显示技术上做出改进,研究自适应曲面细分算法在地震数据叁维显示中的应用。论文的主要工作和创新点如下:(1)提出了一种基于曲面细分的地震数据叁维显示方法。本文对传统的基于剖面的地震数据叁维显示方法做了研究,结合图形学中的曲面细分方法对其改进:基于GPU的曲面细分算法实现了一种地震数据叁维显示方法,与传统方法相比,利用曲面细分解决了连接歧义问题和网格化问题。(2)提出了一种基于GPU的自适应曲面细分方法。该方法的自适应策略的计算任务完全由GPU完成,大大减轻了CPU的计算负担。自适应策略包括:背部剔除测试、距离自适应策略、垂直面自适应策略以及面片大小自适应策略。在最后通过裂缝消除算法,把由于使用自适应策略导致的面片之间的裂缝消除。(3)设计并实现了一个实时的地震数据叁维显示系统。系统基于(1)和(2)两个研究成果,编程实现了一个地震数据叁维显示系统,此系统不但使算法更加完善,而且为地震数据解释工作提供了有力的保障,在实际应用中具有重要意义。(本文来源于《北京工业大学》期刊2017-05-01）
宫宁刚[9]（2017）在《基于叁角域的自适应细分曲面的构建》一文中研究指出细分曲面技术具有传统参数曲面、隐式曲面造型技术不具备的诸多优点,因此广泛应用于计算机辅助几何设计和计算机动画造型等领域。但细分曲面的所有细分模式都存在一个亟待解决的问题:对模型进行细分时,在每一层都是全局细分,随着细分次数的增多,网格的面片数成指数级增长,巨大的数据量使得细分后的模型难以进行其它处理。然而实际情况下并不需要对整个模型细分来获得光滑的曲面,仅需在不平坦或曲率较高的区域进行细分使得这部分区域更光滑。此外对一块已光滑的区域实施细分迭代操作,对改善模型的光滑度效果很不明显。针对这个问题,本文利用控制网格的局部信息,提出了一种基于二面角阈值和Loop模式的自适应细分算法,利用该算法可避免在相对光滑处再细分,与正常细分相比,既大大减少了数据量,提高了模型的处理速度,又达到了对模型进行细分的目的。本论文的主要工作围绕下面叁点展开:(1)对细分方法的基本理论和方法进行了比较全面的阐述,并对细分曲线算法、DooSabin细分算法、Catmull-Clark细分曲面算法、蝶型细分模式、√3细分模式等几种典型细分模式学习并实现。(2)对目前现有的自适应算法进行比较,分析了他们的优点和不足。针对Loop细分模式实现了基于二面角阈值的自适应细分模式。该算法构造了新的细分规则,实验结果表明该方法在保证曲面质量的同时,控制了细分面片数量的过快增长。(3)在ubuntu 16.04桌面版64位系统下,使用C++语言和OpenGL、CGAL、GLUT技术,采用可以快速查询网格信息的半边型数据结构和方便读写的off模型文件,初步实现了自适应Loop细分曲面造型算法。同时,该算法可以实现对模型的旋转、缩放等操作。并选择龙、正四面体、兔子模型进行了全局细分和自适应细分,进行对比分析。结果表明,针对不同的模型,面片减少率9.4%-82.0%,从而节省了大量的CPU和显存资源。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2017-05-01）
林金花,王延杰,孙宏海[10]（2018）在《改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制》一文中研究指出传统的自适应特征细分(FAS)算法对曲面上的全部特征点进行统一深度的细分,影响算法的执行效率,针对这一问题,提出了一种自适应特征细分方法。首先,设计了一种模块,即特征块处理单元(FPU),用于计算不规则区域的细分因子,根据Catmull-Clark细分模式来处理特征区域的不规则块,同时减少了GPU渲染块的数目;然后,对FAS的数据结构进行扩充,将关键点数据存放在细分表和渲染表中,GPU对表中数据进行全局细分与绘制,提高了细分和绘制的速度。实验结果表明,改进后的细分表和渲染表结构能够保证细分的动态特性和渲染的实时性。与传统FAS方法相比,本文算法能够保证叁维曲面的绘制精度的同时,提高了28%的绘制速度,在实时性方面优于传统FAS方法。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2018年02期）
自适应细分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
结合非结构网格划分相关理论,分析了现有的Delaunay叁角网格划分及细分算法的优劣处。针对船舶曲面分段划分注重精度大于计算效率的特性,通过改变自适应算法中的步长值来进行船舶曲面分段的网格细分,再通过Delaunay叁角网格划分对自适应网格化后的曲面进行最终叁角化处理。文末以船舶曲面分段为例,通过与曲面估算出的曲率云图进行对比,验证细分算法效果的正确性,这在船舶曲面分段展开领域具有一定实用意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应细分论文参考文献
[1].王艳艳,罗晓锋,张胤,惠丽峰,李海荣.一种自适应渐进插值的Loop细分方法[J].内蒙古科技大学学报.2018
[2].李纯金,杨秋林.基于自适应叁角化的船舶曲面分段网格细分[J].舰船科学技术.2018
[3].李钢.光栅信号自适应细分方法与误差修正算法研究[D].重庆理工大学.2018
[4].胡晓雪.考虑类结构变动的自适应进化聚类及其在客户细分中的应用[J].数据分析与知识发现.2017
[5].竹俊杰,李建军.自适应细分模量的路基强度检测模型[J].科技通报.2017
[6].王现辉,刘宇建,禹建功.一种自适应单元细分方法估计二维近奇异积分[C].第十一届南方计算力学学术会议（SCCM-11）摘要集.2017
[7].李根.基于自适应体素细分和图谱配准的BLT重建[D].西安电子科技大学.2017
[8].何震震.基于自适应曲面细分的地震数据叁维显示研究[D].北京工业大学.2017
[9].宫宁刚.基于叁角域的自适应细分曲面的构建[D].西北农林科技大学.2017
[10].林金花,王延杰,孙宏海.改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J].吉林大学学报(工学版).2018