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一种基于曲率流的网格平滑方法_陈伟

一种基于曲率流的网格平滑方法_陈伟
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曲率与挠率

曲率与挠率 摘要:三维欧氏空间中的曲线中的曲率与挠率是空间曲线理论中最基本、最重要的两个概念,分别刻画空间曲线在一点邻近的弯曲程度和离开密切平面的程度,本文中给出了曲率与挠率的定义及其计算公式,并根椐公式 实例进行计算,以及曲率和挠率关于刚性运动及参数变换的不变性. 关键词:曲率与挠率 平面特征 刚性运动 1. 曲率与挠率的定义及其几何意义 1.1曲率的解析定义 设曲线C 的自然参数方程为()s r r =,且()s r 有二阶连续的导矢量r ,称()s r 为曲线C 在弧长为s 的点处的曲率,记为()()s r s k =,并称()s r 为C 的曲率向量,当 ()0≠s k 时,称()() s k s p 1 = 为曲线在该点处的曲率半径. 1.2 挠率的解析定义 空间曲线不但要弯曲,而且还要扭曲,即要离开它的密切平面,为了能刻画这一扭曲程度,等价于去研究密切平面的法矢量(即曲线的副法矢量)关于弧长的变化率,为此我们先给出如下引理. 引理:设自然参数曲线C :()s r r =本向量为βα ,和γ ,则0=?α r ,即r r 垂直于α . 另一方面由于1=r ,两边关于弧于s 求导便得 0=?r r , 即r 垂直于r ,这两方面说明r 与γα ?共线,即r 与β 共线. 由()βτ s r -=(负号是为了以后运算方便而引进的)所确定的函数()s r 称为曲线C

的挠率.当()0≠s τ时,它的倒数 () 1 s τ称为挠率半径. 1.3曲率与挠率的几何意义 1.3.1 曲率的几何意义 任取曲线C :()s r r =上的一点()p s 及其邻近点()Q s s +?,P 和Q 点处的单位 切向量分别为()()s r s =α和()()s s r s s ?+=?+ α,它们的夹角设为θ?,将()s s ?+α 的起点移到()p s 点,则()()2 sin 2θ αα?=-?+s s s ,于是 ()() s s s s s s ?????=??= ?-?+θθθ θαα2 2sin 2sin 2 故 ()()s r s k = ()() s s s s s s s s ??=?????=?-?+=→?→?→?→?θθθθ ααθθ000 lim lim 2 2sin lim lim 这表明曲线在一点处的曲率等于此点与邻近点的切线向量之间的夹角关于弧长的变化率,也就是曲线在该点附近切线方向改弯的程度,它反映了曲线的弯曲程度.如果曲线在某点处的曲率愈大,表示曲线在该点附近切线方向改变的愈快,因此曲线在该点的弯曲程度愈大. 1.3.2挠率的几何意义 由挠率的定义和()γ τ =s ,因此挠率的绝对值表示曲线的副法向量关于弧长的变化率,换句话说,挠率的绝对值刻画了曲线的密切平面的变化程度.所以曲线的挠率就绝对值而言其几何意义是反映了曲线离开密切平面的快慢,即曲线的扭曲程度. 1.4 直线与平面曲线的特征

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。

1基于网格的数据流聚类算法

3)国家自然科学基金(60172012)。刘青宝 博士生,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;戴超凡 博士,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;邓 苏 博士,教授,主要研究方向指挥自动化、信息综合处理与辅助决策;张维明 博士生导师,教授,主要研究方向为军事信息系统、信息综合处理与辅助决策。 计算机科学2007Vol 134№13   基于网格的数据流聚类算法3) 刘青宝 戴超凡 邓 苏 张维明 (国防科学技术大学信息系统与管理学院 长沙410073)   摘 要 本文提出的基于网格的数据流聚类算法,克服了算法CluStream 对非球形的聚类效果不好等缺陷,不仅能在 噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。关键词 聚类,数据流,聚类参数,相对密度  G rid 2based Data Stream Clustering Algorithm L IU Qing 2Bao DA I Chao 2Fan DEN G Su ZHAN G Wei 2Ming (College of Information System and Management ,National University of Defense Technology ,Changsha 410073)   Abstract With strong ability for discovering arbitrary shape clusters and handling noise ,grid 2based data stream cluste 2ring algorithm efficiently resolves these problem of being very sensitive to the user 2defined parameters and difficult to distinguish the density distinction of clusters.K eyw ords Clustering ,Data stream ,Clustering parameter ,Relative density 随着计算机和传感器技术的发展和应用,数据流挖掘技术在国内外得到广泛研究。它在网络监控、证券交易分析、电信记录分析等方面有着巨大的应用前景。特别在军事应用中,为了获得及时的战场态势信息,大量使用了各种传感器,对这些传感器数据流的分析处理已显得极为重要。针对数据流数据持续到达,且速度快、规模大等特点,数据流挖掘技术的研究重点是设计高效的单遍数据集扫描算法[12]。数据流聚类问题一直是吸引许多研究者关注的热点问题,已提出多种一次性扫描的方法和算法,如文[1~4]等等,但它们的聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类[5]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法,在有限内存条件下,以单遍扫描方式,不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了基于绝对密度聚类算法所存在的高密度聚类结果被包含在相连的低密度聚类结果中的问题。 本文第1节简要介绍数据流聚类相关研究,并引出基于网格的数据流聚类算法的思路及其与相关研究的异同;第2节给出基于网格的数据流聚类算法所使用到的基本概念;第3节给出一个完整的基于网格的数据流聚类算法,详细解析算法的执行过程;第4节进行算法性能分析对比;最后总结本文的主要工作和贡献,并指出需要进一步研究和改进的工作。 1 相关研究 在有限内存约束下,一般方法很难对数据流进行任意形状的聚类。第一个增量式聚类挖掘方法是文[6]提出的In 2crementalDBSCAN 算法,它是一个用于数据仓库环境(相对稳定的数据流)的有效聚类算法,可以在有噪声的数据集中发现任意形状的类。但是,它为了形成任意形状的类,必须用类中的所有点来表示,要求获得整个数据流的全局信息,这在内存有限情况下是难以做到的。而且,它采用全局一致的绝对 密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感,设置的细微不同即可能导致差别很大的聚类结果。 Aggarwal 在2003年提出的一个解决数据流聚类问题的框架CluStream [1]。它使用了两个过程来处理数据流聚类问题:首先,使用一个在线的micro 2cluster 过程对数据流进行初级聚类,并按一定的时间跨度将micro 2cluster 的结果按一种称为pyramid time f rame 的结构储存下来。同时,使用另一个离线的macro 2cluster 过程,根据用户的具体要求对micro 2cluster 聚类的结果进行再分析。但它采用距离作为度量参数,聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类。而且,它维护的是micro 2cluster 的聚类特征向量(CF 2x ;CF 1x ;CF 2t ;CF 1t ;n ),这在噪声情况下,会产生干扰误差。 2006年,Feng Cao 等人在文[5]中提出了针对动态进化数据流的DenStream 算法。它相对CluStream 有很大的改进,继承了IncrementalDBSCAN 基于密度的优点,能够支持对有噪声的动态进化(非稳定)的数据流进行任意形状的聚类。但由于采用全局一致的绝对密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感。同时,与CluStream 算法相比,它只能提供对当前数据流的一种描述,不能反映用户指定时间窗内的流数据的变化情况。 朱蔚恒等在文[13]中提出的基于密度与空间的ACluS 2tream 聚类算法,通过引入有严格空间的意义聚类块,在对数据流进行初步聚类的同时,尽量保留数据的空间特性,有效克服了CluStream 算法不能支持对任意形状聚类的缺陷。但它在处理不属于已有聚类块的新数据点时,使用一种类似“抛硬币”的方法来猜测是否为该点创建一个新的聚类块,误差较大。而且它以绝对密度做参考,所以在聚类结果中无法区分密度等级不同的簇[7]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法GClustream

如何计算抛物线点处的曲率和曲率半径

用物理方法计算抛物线某点处的曲率和曲率半径 对于一般的弧来说,各点处曲率可能不同,但当弧上点A处的曲率不为零时,我们可以设想在弧的凹方一侧有一个圆周,它与弧在点A相切(即与弧有公切线),这样的圆就称为弧上A点处的曲率圆。 对于函数图形某点的曲率和曲率半径,在数学上我们需要用到求二阶导数的方法。 今天我想简单说一种有趣的方法,将该问题用物理的思维来解决,无需求导便能够知道抛物线某点处的曲率和曲率半径。这种方法不属于主流方法,因此不能用它代替常规方法。介绍此方法的目的,只是为了让大家对抛物线及抛体运动和圆周运动乃至整个曲线运动本质上的联系有更加深刻的认识。 举一个最简单的例子:y=-x2,我们作出它的图像 设图像上存在一点A(a,-a2),求该点的曲率和曲率半径。 我们假设一质点从顶点O开始做平抛运动,恰经过A(a,-a2)。 接下来,我们可以算出该点处质点的速度大小:先得到下落时间,接着算出水平速度和竖直速度分量,再合成。质点在该点处速度大小为v=√(g/2+2a2g)。 接下来,我们利用角度关系,将A处的加速度(即重力加速度g)沿速度方向和垂直于速度方向分解,如下图:

令A点处质点速度方向与水平方向的夹角为θ,可得垂直于速度方向的加速度分量为gcosθ。我们可以求出cosθ=v0/v=1/√(1+4a2),那么垂直于速度方向的加速度分量就等于g/√(1+4a2)。 我们想象一下在A点处有个圆与抛物线切于A,且该圆为抛物线A点处的曲率圆,半径为r。 根据圆周运动向心加速度计算式a=v2/r,得到gcosθ=g/√(1+4a2)=(g/2+2a2g)/r。 从而可以求出r=(1/2+2a2)√(1+4a2) 我们用微积分可求出该函数图象某点处曲率半径为:R=|{1+[y’(x)]2}3/2/y”|(x)。 在A点,导数为-2a,二阶导数为-2,所以上式就等于(1+4a2)3/2/2=(1/2+2a2)√(1+4a2)。 与上面算出的半径相等! 因而,曲率半径K=1/r=2/(1+4a2)3/2 抛体运动和圆周运动都是曲线运动,但在高中课本里它们是分开学习的,大家或许曲线运动学得都不错,但或许很少有人想过抛体运动和圆周运动的内在联系。 高中阶段数学还没有曲率半径的概念,写本文的目的并不在于提前灌输曲率知识,也并不代表这种求法能够替代微积分。表面上看,这是一种新的数学求法,但实质上是以数学的形式为物理服务,目的是让大家看到抛体运动和圆周运动这两种曲线运动并不是割裂开的,它们内部有着非常大的联系,甚至可以说本质是相同的,我们甚至可以将抛体运动视为由无数个圆周运动组合而成!

物理方法求曲率半径

用物理方法求常见曲线的曲率半径 王吉旭 滑县第一高级中学 456400 求曲线曲率的问题常出现在高中物理竞赛中,而近年来高考中也涉及到曲线曲率的问题,例如2008年江苏理综14题涉及到曲率半径,2011年高考安徽理综17题更是要求求出曲线曲率. 在数学中曲线的曲率半径可以用高等数学的方法求出,这里我们另辟蹊径,从物理的角度采用初等数学求出曲线曲率半径. 我们首先来看2011高考安徽理综17题: 一般的曲线运动可以分成很多小段,每小段都可以看成圆周运动的一部分,即把整条曲线用一系列不同半径的小圆弧来代替. 如图(a )所示,曲线上A 点的曲率圆定义为:通过A 点和曲线上紧邻A 点两侧的两点作一圆,在极限情况下,这个圆就叫做A 点的曲率圆,其半径ρ叫做A 点的曲率半径. 现将一物体沿与水平面成α角的方向以速度v 0抛出,如图(b )所示。则在其轨迹最高点P 处得曲率半径是( ) A .g v 20 B .g v α220sin C .g v α220cos D .ααsin cos 220g v [解析] 物体在最高点P,只有水平速度为αcos 0v ,物体只受重力. 由r v m F 2 =向得: ρα20)cos (v m mg = 则有:g v αρ220cos = 本题正确答案为C 上述问题给我们启示: 从物理的角度,我们也可以求出曲线上某点的曲率半径. 事实上,物理学上我们常讨论的曲线有抛物线、椭圆、双曲线等,我们都可以利用上述的方法求曲率半径.下面我们来逐一研究. 一、求抛物线顶点的曲率半径 物体做平抛运动时其轨迹就是抛物线.假设物体平抛初速度为0v ,运动轨迹如图2所示. 则有将物体的运动分解为水平分运动和竖直分运动: 公式为:t v x 0= ① 22 1gt y = ② 联立①②式得220 2x v g y = 图1

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。

物理方法求曲率半径

用物理方法求常见曲线的曲率半径 求曲线曲率的问题常出现在高中物理竞赛中,而近年来高考中也涉及到曲线曲率的问题,例如江苏理综14题涉及到曲率半径,高考安徽理综17题更是要求求出曲线曲率. 在数学中曲线的曲率半径可以用高等数学的方法求出,这里我们另辟蹊径,从物理的角度采用初等数学求出曲线曲率半径. 我们首先来看高考安徽理综17题: 一般的曲线运动可以分成很多小段,每小段都可以看成圆周运动的一部分,即把整条曲线用一系列不同半径的小圆弧来代替. 如图(a )所示,曲线上A 点的曲率圆定义为:通过A 点和曲线上紧邻A 点两侧的两点作一圆,在极限情况下,这个圆就叫做A 点的曲率圆,其半径ρ叫做A 点的曲率半径. 现将一物体沿与水平面成α角的方向以速度v 0抛出,如图(b )所示。则在其轨迹最高点P 处得曲率半径是( ) A .g v 20 B .g v α220sin C .g v α220cos D .α αsin cos 220g v [解析] 物体在最高点P,只有水平速度为αcos 0v ,物体只受重力. 由r v m F 2 =向得: ρα20)cos (v m mg = 则有:g v α ρ22 0cos = 本题正确答案为C 上述问题给我们启示: 从物理的角度,我们也可以求出曲线上某点的曲率半径. 事实上,物理学上我们常讨论的曲线有抛物线、椭圆、双曲线等,我们都可以利用上述的方法求曲率半径.下面我们来逐一研究. 一、求抛物线顶点的曲率半径 物体做平抛运动时其轨迹就是抛物线.假设物体平抛初速度为0v ,运动轨迹如图2所示. 则有将物体的运动分解为水平分运动和竖直分运动: 公式为:t v x 0= ① 2 2 1gt y = ② 联立①②式得2 2 2x v g y = 图1 x y O 图2 v 0

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

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。

结构化网格和非结构化网格特点

关于网格的经典文献你可以参看thomphson的Numecrial grid generation那本书,讲的有pde 和参数化代数方法.书后附有算例和代码. NURBS参数化曲线和曲面在自由曲线和曲面的cad造型广泛应用,也见到国内外的文献提到用这种方法生成网格,国内可能还没用这种方法来生成网格的实例. 如果网格生成算法感兴趣,可以看看。 关于结构和非结构网格,各有应用场合。个人比较喜欢结构网格。通过观察IDEAS中结构网格生成的步骤及要求,我觉得对于复杂的几何体,生成结构网格也是可以的,前提是采用适当的partition方法,将几何体分解成规则的基本几何体。而分解几何体是几何建模的任务。 个人感觉:生成网格的软件名目繁多,但是网格生成基本原理和算法可以归成下列所述的类别。 主要差别可能在于辅助的几何建模方法不同。网格生成应当辅以几何建模,只有与几何建模结合,才可以对复杂几何体生成高质量的网格。 网格生成的另外一个要素就是物体的参数化表示技术,当采用适当的参数化表示实体表面时,同样的网格生成技术有时候可以得到非常好的网格。NURBS是我所知道的CDA/CAM中应用较为广泛的构造复杂曲面的参数化表示技术。 不知道哪位朋友可以提供一些关于网格生成基本算法的源代码。 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。

结构化网格和非结构化网格

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

结构化网格和非结构化网格

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。 结构网格在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。 非结构网格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。在物面附近,非结构网格方法,特别是对于复杂外形如凹槽、细缝等处难以处理。 到空间网格的质量, 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做出让步,因而往往顾此失彼。 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)。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。目前有的非结构网格软件,也开始借鉴结构网格,如cfx的壁面加密功能。 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。主要是看流向是否与网格平行如果是平行的则计算中不容易出现假扩散,计算的结果就好,但是成角度的时候计算的结果搞不好就有扩散现象,所以不在于结构和非结构。 非结构和结构网格的计算结果如何取决于算法。GRIDGEN在结构网格方面有着强大的生命力,很多非常复杂的几何形状用它没问题;基于非结构网格方面的计算格式得到的结果的准确度也不次于基于结构网格的结果了。

高斯曲率的计算公式

高斯曲率的计算公式 高斯曲率绝妙定理 2 122LN M K k k EG F -== - 。 注意 (,,)uu r r r L n r =?= r r r r r , (,,) uv r r r M n r =?= r r , (,,) vv r r r N n r =?= r r 。 所以 2 2LN M K EG F -=- 2221[(,,)(,,)(,,)]() u v uu u v vv u v uv r r r r r r r r r EG F =--r r r r r r r r r , 利用行列式的转置性质和矩阵乘法

性质,得 2(,,)(,,)(,,)u v uu u v vv u v uv r r r r r r r r r -r r r r r r r r r (,,)(,,) u u v u v vv v u v uv uu uv r r r r r r r r r r r r ???? ? ?=- ? ? ? ????? r r r r r r r r r r r r u u u v u vv u u u v u uv v u v v v vv v u v v v uv uu u uu v uu vv uv u uv v uv uv r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r ??????=???-?????????r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r u vv u uv v vv v uv uu u uu v uu vv uv u uv v uv uv E F r r E F r r F G r r F G r r r r r r r r r r r r r r ??=?-???????r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r u vv u uv v vv v uv uu u uu v uu vv uv uv uv u uv v E F r r E F r r F G r r F G r r r r r r r r r r r r r r ??=?-????-???r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r , (其中用到行列式按第三行展开计 算的性质。) 利用 u u r r E ?=r r ,u v r r F ?=r r ,

结构和非结构网格

CFD网格的分类,如果按照构成形式分,可以分为结构化和非结构化 结构化:只能有六面体一种网格单元,六面体顾名思义,也就是有六个面,但这里要区分一下六 面体和长方体。长方体(也就是所有边都是两两正交的六面体)是最理想完美的六面体网格。但如 果边边不是正交,一般就说网格单元有扭曲(skewed). 但绝大多数情况下,是不可能得到完全没有 扭曲的六面体网格的。一般用skewness来评估网格的质量,sknewness=V/(a*b*c). 这里V是网格 的体积,a,b,c是六面体长,宽和斜边。sknewness越接近1,网格质量就越好。很明显对于长 方体,sknewness=1. 那些扭曲很厉害的网格,sknewness很小。一般说如果所有网格sknewness>0.1也就可以了。结构化网格是有分区的。简单说就是每一个六面体单元是有它的坐标的,这些坐标用,分区号码(B),I,J,K四个数字代表的。区和区之间有数据交换。比如一个单元,它的属性是B=1, I=2,J=3,K=4。其实整个结构化单元的概念就是CFD计算从物理空间到计算空间mapping的概念。I,J,K可以认为是空间x,y,z在结构化网格结构中的变量。 非机构化:可以是多种形状,四面体(也就三角的形状),六面体,棱形。对任何网格,都是希 望网格单元越规则越好,比如六面体希望是长方形,对于四面体,高质量的四面体网格就是正四 面体。sknewness的概念这里同样适用,sknewness越小,网格形状相比正方形或者正四面体就越 扭曲。越接近1就越好。 很明显非结构化网格也可以是六面体,但非结构化六面体网格没有什么B,IJK的概念,他们就是充 满整个空间。 对于复杂形状,结构化网格比较难以生成。主要是生成时候要建立拓扑,拓扑是个外来词,英语 是topology,所以不要试图从字面上来理解它的意思。其实拓扑就是指一种有点和线组成的结构。工人建房子,需要先搭房粱,立房柱子,然后再砌砖头。拓扑其实就是房子的结构。这么理解拓 扑比较容易些,以后认识多了,就能彻底通了。 生成结构化网格的软件gridgen,icem等等都是需要你去建立拓扑,也就是结构,然后软件好根据 你的机构来建立网格,或者砌砖头,呵呵。 非结构化网格的生成相对简单,四面体网格基本就是简单的填充。非结构化六面体网格生成还有 些复杂的。但仍然比结构化的建立拓扑简单多。比如 gambit的非结构化六面体网格是建立在从一 个面到另外一个面扫描(sweep)的基础上的。Numeca公司的hexpress的非结构化六面体网格是用 的一种吸附的方法。反正你还是要花点功夫。 另外一点就是,结构化网格可以直接应与于各种非结构化网格的CFD软件,比如你在gridgen里 面生成了一个结构化网格,用fluent读入就可以了。fluent是非结构化网格CFD软件,它会忽略 那些结构化网格的结构信息(也就是B,I,J,K),当成简单的非结构网格读入。非结构化六面体网格 就不能用在结构化网格的CFD求解器了. 结构化网格仍然是CFD工程师的首选。非结构化六面体网格也还凑合,四面体网格我就不喜欢了。数量多,计算慢,后处理难看。简单说,如果非结构化即快又好,结构化网格早就被淘汰了。总 结一下,

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