自适应多边形面片生成

1/1自适应多边形面片生成第一部分自适应多边形面片分割原则 2第二部分边长约束自适应面片生成算法 4第三部分质量评价指标体系与评估策略 7第四部分面片质量优化策略 11第五部分自适应面片保形性分析 14第六部分多分辨率自适应面片生成方法 16第七部分基于空间分割的自适应面片划分 18第八部分自适应多边形面片生成在特定领域的应用 21

第一部分自适应多边形面片分割原则自适应多边形面片分割原则

自适应多边形面片分割旨在根据输入数据的特征（例如曲率、法线和拓扑结构），将复杂的三维模型分割成一系列简单易于描述的多边形面片。自适应原则使算法能够针对特定的模型特性进行调整，从而产生高质量且有效的网格。

分割准则

自适应多边形面片分割通常依赖于以下分割准则：

*局部曲率：高曲率区域需要更精细的分割，以准确地表示曲面细节。

*法线连续性：分割边界处的法线应尽可能平滑过渡，以避免几何不连续。

*拓扑约束：分割应保留模型的拓扑结构，避免引入不必要的分支或孔洞。

*保形质量：分割后的面片应尽可能保形，以保持网格的整体质量。

*大小和形状控制：面片的尺寸和形状应根据目标应用程序和模型复杂性进行控制。

分割过程

自适应多边形面片分割过程通常包括以下步骤：

1.种子点选择：选择一个初始种子点，通常是曲率最高或法线变化最大的点。

2.生长阶段：从种子点开始，根据分割准则扩展面片，形成新的边界。

3.终止条件：当满足预定义的终止条件（例如，达到最大面片数量或满足曲率阈值）时，停止生长。

4.边界精化：优化边界面片的形状和大小，以提高保形质量并保持拓扑约束。

5.递归应用：将分割过程递归应用于复杂的区域，直到整个模型被分割成多边形面片。

分割算法

用于自适应多边形面片分割的常见算法包括：

*四叉树分割：将模型细分为一系列嵌套四叉树，每个四叉树叶包含一个多边形面片。

*三角细分：重复细分三角面片的中心点或边缘中点，直到满足分割条件。

*表面生长：从种子点开始，沿表面法线方向扩展面片，避免法线不连续。

*Voronoi分割：基于输入模型上的种子点构建Voronoi图，从而生成自适应多边形面片。

应用

自适应多边形面片分割在计算机图形学和工程应用中广泛应用，包括：

*网格生成

*模型简化

*动画变形

*医学成像

*有限元分析

优势

自适应多边形面片分割提供了以下优势：

*生成高质量网格，准确地表示模型细节。

*减少网格复杂性，提高计算效率。

*保留模型的拓扑结构，避免几何不连续。

*适用于各种模型形状和复杂性。

局限性

自适应多边形面片分割也存在一些局限性：

*算法的复杂性可能会随着模型复杂性的增加而增加。

*分割结果可能会受到种子点选择和分割准则的影响。

*对于高度不规则的模型，可能难以产生均匀分布的面片。第二部分边长约束自适应面片生成算法关键词关键要点边长约束自适应面片生成算法

1.该算法以给定的目标形状为基础，利用Voronoi剖分技术和自适应边缘细分方法生成面片。

2.算法首先应用Voronoi剖分来生成一系列种子点，这些点分布在目标形状的边界上。

3.算法根据用户指定的边长约束动态细分边缘，确保生成的每个面片的边长满足设定的限制。

基于Delaunay三角网的局部细化

1.该算法利用Delaunay三角网来捕捉目标形状的局部特征。

2.算法针对局部区域进行自适应细化，在曲率较大或细节丰富的区域增加三角形密度。

3.这种局部细化方法有助于提高生成的网格模型的精度和表示复杂几何形状的能力。

曲面质量优化

1.该算法包括一个曲面质量优化阶段，以改善生成的网格模型的质量。

2.算法利用法线一致性、角度偏差和曲率等指标来评估面片质量。

3.通过迭代优化过程，算法调整面片位置和尺寸，以最大化曲面质量，同时保持对目标形状的保真度。

拓扑约束处理

1.该算法允许用户指定拓扑约束，例如面片连接性和边界条件。

2.算法通过引入辅助点和边缘来处理这些约束，确保生成的网格模型符合用户指定的拓扑要求。

3.这种拓扑约束处理功能使算法能够生成适合特定应用的自定义面片模型。

算法应用

1.该算法在各种领域都有广泛的应用，包括逆向工程、计算机辅助设计和虚拟现实。

2.算法生成的网格模型可用于形状建模、碰撞检测和流体动力学模拟等多个应用程序。

3.算法的灵活性使其适用于处理从简单到复杂几何形状的各种目标形状。

未来趋势

1.该算法目前正在扩展，以处理动态和变形目标形状。

2.研究人员正在探索使用深度学习技术来增强算法的自动化和鲁棒性。

3.算法有望与其他几何建模技术相结合，以创建更加高效和强大的面片生成工具。边长约束自适应面片生成算法

边长约束自适应面片生成算法是一种基于Delaunay三角剖分和四边形剖分的自适应面片生成方法，用于创建满足特定边长约束的面片网格。该算法分以下几个步骤进行：

1.Delaunay三角剖分

首先，对输入点云进行Delaunay三角剖分，这将生成一个连接所有点的三角形网格。Delaunay三角剖分具有“空圆性质”，即三角形外的任何点都不会位于三角形的内切圆内。

2.确定边长约束

用户指定所需的最小和最大边长约束。这些约束可以是统一的，也可以是基于每个面的局部约束。

3.边拆分和融合

*边拆分：对于超过最大边长约束的边，将其拆分为两个或多个较短的边。拆分点通常选择在边上的中点或内切圆心附近。

*边融合：对于小于最小边长约束的边，将其与相邻三角形的边融合，形成更大的三角形。

4.四边形剖分

拆分和融合后，三角形网格可能会出现许多非凸三角形。该算法采用四边形剖分技术，将非凸三角形细分为四边形。四边形剖分可以提高网格质量，并更好地满足边长约束。

5.边优化

四边形剖分完成后，对网格中的边进行优化，以进一步减少违反边长约束的情况。优化过程通常涉及边交换、边收缩和边翻转等操作。

6.生成自适应面片

经过边优化后，生成最终的自适应面片网格。面片由四边形或三角形组成，满足指定的边长约束。

优点：

*满足用户定义的边长约束

*产生高质量的面片网格

*适用于复杂和密集的点云

*可与其他面片生成算法相结合

应用：

*逆向工程

*几何建模

*网格细化

*三维打印

*计算机图形学第三部分质量评价指标体系与评估策略关键词关键要点点密度与均匀性

1.点密度反映了面片上样本点的数量，密度过高会导致过拟合，密度过低则无法充分描述曲面形状。

2.均匀性衡量点分布的均匀程度，不均匀的点分布会导致重建的面片产生扭曲和变形。

3.常见的点密度评价指标包括均匀分布度量和闵可夫斯基和度量，均匀性评价指标包括局部密度偏差和局部均匀性度量。

曲面近似度

1.曲面近似度反映了重建的面片与原始曲面之间的相似程度，是评价面片质量的重要指标。

2.常见的曲面近似度评价指标包括Hausdorff距离、平均曲率误差和归一化表面积误差。

3.这些指标从不同的角度衡量面片的几何相似性，如形状准确性、曲率匹配和面积偏差。

拓扑保真度

1.拓扑保真度用于评估面片是否正确地保留了原始曲面的拓扑结构，如曲面的连通性、维度和奇点。

2.常见的拓扑保真度评价指标包括欧拉示性数、连通分量数和边界环数。

3.拓扑保真度对于某些应用至关重要，如几何建模和拓扑分析。

局部细节保真度

1.局部细节保真度评估面片是否能够保留原始曲面的局部细节，如微小的凹凸、褶皱和纹理。

2.常见的局部细节保真度评价指标包括局部曲率对比、局部法向对比和局部形状相似度。

3.局部细节保真度是生成具有丰富细节和逼真视觉效果的面片的关键。

鲁棒性

1.鲁棒性衡量面片对输入数据噪声、数据缺失和算法参数变化的敏感性。

2.鲁棒性强的面片能够产生稳定的结果，即使在存在干扰的情况下。

3.常见的鲁棒性评价指标包括噪声敏感性、数据缺失率和参数稳定性。

计算复杂度

1.计算复杂度衡量生成面片的算法时间和空间开销。

2.复杂的算法可能会导致较高的计算成本，限制其在实时应用或处理大数据集时的实用性。

3.计算复杂度评价指标可以帮助优化算法，在准确性、效率和可扩展性之间找到平衡。质量评价指标体系

质量评价体系是评估自适应多边形面片生成算法的有效性、准确性和鲁棒性的重要工具。它由以下关键指标组成：

*几何保真度：衡量生成的网格是否忠实于原始表面模型的几何形状，包括点对点距离（PDD）、法线误差角（NEA）、Hausdorff距离（HD）和正交投影差（OPD）。

*拓扑正确性：确保生成的网格在拓扑上与原始模型一致，包括欧拉特征数、流形性、边界约束和连接性。

*均匀性：表征网格中多边形尺寸和形状的分布，包括平均边缘长度、最大边缘长度、最大内角和最小内角。

*自适应性：评估网格是否能够适应局部几何特征的复杂性，包括最大特征角度、最小曲率半径和曲率方差。

*计算效率：衡量生成网格所需的计算时间和内存消耗，包括生成算法的运行时间和内存占用量。

评估策略

为了全面评估自适应多边形面片生成算法，需要采用全面的评估策略，包括：

*基准测试：使用标准数据集（例如StanfordBunny和UtahTeapot）将算法与其他现有技术进行比较，以建立基准性能。

*参数敏感性分析：研究算法的关键参数（例如种子点密度、法线估计方法和优化策略）如何影响生成网格的质量。

*鲁棒性测试：评估算法对输入几何形状的噪声、异常值和拓扑复杂性的鲁棒性。

*实际应用：将算法应用到实际应用中（例如计算机图形学、有限元分析和逆向工程），以验证其有效性和通用性。

具体评价指标

几何保真度

*点对点距离(PDD)：原始模型表面上任意点到生成网格最近点的欧几里得距离的平均值。

*法线误差角(NEA)：原始模型法线与生成网格法线之间的平均夹角。

*Hausdorff距离(HD)：原始模型表面与生成网格表面之间的最大距离。

*正交投影差(OPD)：原始模型表面上的点到生成网格表面上最近点的平均距离。

拓扑正确性

*欧拉特征数：网格中顶点、边和面的数量之间的拓扑关系，用于验证网格是否为封闭流形。

*流形性：确保网格没有自相交、孔洞或其他非流形几何特征。

*边界约束：验证网格边界是否与原始模型边界一致。

*连接性：确保网格中所有多边形正确连接，形成连通的网络。

均匀性

*平均边缘长度：网格中所有边的平均长度。

*最大边缘长度：网格中最长边的长度。

*最大内角：网格中所有多边形最大内角的角度。

*最小内角：网格中所有多边形最小内角的角度。

自适应性

*最大特征角度：生成的网格中最大特征角度，表示该算法对表面局部特征变化的响应能力。

*最小曲率半径：生成的网格中最小的曲率半径，表明算法能够捕捉细小的几何细节。

*曲率方差：网格中曲率值的方差，指示算法对曲率分布的适应性。

计算效率

*生成时间：生成网格所需的总时间，包括预处理、算法执行和后处理。

*内存占用量：算法执行期间使用的最大内存量。第四部分面片质量优化策略关键词关键要点基于几何对齐的优化

1.通过分析面片的几何特性，确定轮廓线或曲面的对齐方式。

2.利用对齐信息，调整面片的顶点位置，以减少面片之间的错位和间隙。

3.此策略可提高模型的可视化质量和水密性，并降低后续处理（如平滑或细分）的负载。

基于法向一致性的优化

1.计算面片法线并分析相邻面片之间的法线一致性。

2.识别法线不一致的面片，并通过调整顶点位置或添加新的顶点来纠正法向量。

3.此策略可改善模型的表面光滑度和反射效果，同时提高后续处理的稳定性。

基于尺寸和形状的优化

1.分析面片的尺寸和形状，识别过于细小或不规则的面片。

2.根据模型的精度要求，融合或细分这些面片，以实现尺寸和形状的一致性。

3.此策略可提高模型的精度和视觉效果，并简化后续的处理过程。

基于拓扑结构的优化

1.分析面片的拓扑结构，识别不稳定的结构或孤立的面片。

2.通过桥接孤立面片或优化网格连接，增强模型的拓扑鲁棒性。

3.此策略可提高模型的稳定性和几何完整性，避免在后续处理中出现错误或故障。

基于曲率的优化

1.计算面片曲率并分析其分布。

2.识别曲率变化剧烈或曲面不连续的面片，并通过细分或融合调整其形状。

3.此策略可改善模型的高曲率区域的细节和精度，同时减少尖锐边缘或凹陷处的失真。

基于纹理坐标的优化

1.分析纹理坐标的分布并识别纹理失真或拉伸。

2.调整纹理坐标以均匀分布，最大程度地减少纹理失真并提高模型的视觉效果。

3.此策略可增强模型的纹理细节和逼真度，并为进一步的纹理处理（如法向贴图或置换贴图）奠定基础。面片质量优化策略

为了生成高质量的自适应多边形面片，本文提出了以下面片质量优化策略：

1.法向量一致性优化

*确保相邻面片的法向量保持一致，以避免视觉伪影和几何不连续性。

*通过使用法向量加权平均来插值新面片的法向量，以与相邻面片的法向量保持一致。

2.曲率平滑优化

*最小化面片的曲率变化，以防止表面出现尖锐或凹陷区域。

*通过使用拉普拉斯平滑或其他曲率平滑算法，迭代地调整面片的顶点位置，以获得平滑的曲面。

3.面片形状优化

*优化面片形状，使其具有均匀的三角形或四边形形状，以提高面片质量。

*使用分割、融合和倒角操作，将不规则的面片细分成较小的三角形或四边形，并优化其形状。

4.边缘长度控制

*控制面片边缘的长度，以防止出现过长的或过短的边缘。

*通过使用边缘坍缩或细分操作，调整面片的顶点位置，以满足所需的边缘长度约束。

5.顶点数量优化

*优化面片的顶点数量，以实现目标面片分辨率和几何细节。

*使用顶点融合或细分操作，调整面片的顶点密度，以平衡面片质量和模型复杂度。

6.三角形质量测量

*引入三角形质量测量标准，如形状比、角度和面积，以评估面片的质量。

*通过迭代地优化面片形状和顶点位置，提高三角形质量测量值。

7.子区域优化

*将模型划分为不同的子区域，并在每个子区域内单独应用面片质量优化策略。

*这允许针对模型的不同部分定制优化参数，以满足特定的几何要求和细节级别。

8.错误估计和适应性优化

*使用几何度量或视觉度量来估计面片质量误差。

*根据误差估计，自适应地调整优化参数，以有针对性地改善有问题的区域。

这些面片质量优化策略的实施提高了自适应多边形面片网格的整体质量，从而生成具有平滑曲面、均匀形状和高保真度的几何模型。第五部分自适应面片保形性分析自适应面片保形性分析

简介

自适应多边形面片生成中的保形性分析旨在评估生成的网格是否紧密贴合原始几何体，并提供关于面片质量的信息。保形性对于准确表示复杂几何体至关重要，因为它影响着后续的数值模拟和可视化应用。

保形性度量

保形性度量通常基于与原始几何体的最小二次距离。常见的度量包括：

*Hausdorff距离：最大点对距离。

*余弦距离：测量法向量之间的相似性。

*曲率：评估局部表面形状的弯曲程度。

保形性分析方法

进行保形性分析的方法包括：

*直接比较：将自适应网格与原始几何体的精细网格进行直接比较，并计算最小距离。

*投影误差：将自适应网格投影到原始几何体上，并测量投影距离。

*局部表面拟合：使用局部曲面拟合技术重建原始几何体，并分析两者之间的差异。

保形性分析工具

用于自适应多边形面片生成保形性分析的工具包括：

*CGAL：一个几何算法库，提供各种几何计算功能，包括保形性分析。

*MeshLab：一个开放源代码网格处理软件，提供保形性分析插件。

*OpenFOAM：一个计算流体动力学工具包，包含用于评估网格保形性的功能。

保形性分析结果

保形性分析的结果提供以下信息：

*面片质量：关于面片大小、形状和法向量方向的信息。

*保形性误差：自适应网格与原始几何体之间的最大距离或平均距离。

*局部保形性：特定区域内保形性的变化。

保形性分析应用

自适应多边形面片生成的保形性分析在以下应用中至关重要：

*数值模拟：确保网格质量对于准确的计算流体动力学、热传递和其他物理模拟至关重要。

*可视化：生成真实且美观的几何体表示对于沉浸式体验和数据理解至关重要。

*几何处理：保形性分析可以指导网格细化、变形和简化算法。

结论

自适应多边形面片生成中的保形性分析对于评估网格质量和确保原始几何体的准确表示至关重要。通过利用保形性度量、分析方法和工具，可以获得有关面片质量、保形性误差和局部保形性的信息。这些信息对于优化自适应多边形面片生成过程、提高后续应用的精度和支持复杂几何体的有效建模至关重要。第六部分多分辨率自适应面片生成方法关键词关键要点【基于曲面拟合的多分辨率自适应面片生成】

1.利用局部曲面拟合技术来构造自适应面片，以准确表示曲面几何形状。

2.通过自适应细分策略，实现对局部曲率和离散误差的局部优化，提高了面片的逼近精度。

3.使用渐进式算法，从粗略到精细迭代生成自适应面片，保证了生成过程的效率和准确性。

【基于体积网格的渐进式自适应面片生成】

多分辨率自适应面片生成方法

自适应多边形面片生成算法旨在根据给定的网格或点云数据，生成可适应数据复杂度变化的面片网格。多分辨率自适应面片生成方法包含以下几个关键步骤：

1.网格/点云简化

*首先，通过网格或点云简化算法（如网格化或点云下采样）将原始数据简化为一系列低分辨率网格或点云。

2.错误度量

*对于每个低分辨率模型，计算其与原始数据之间的误差度量。常见的度量包括平均距离、法线差异或曲率差异。

3.自适应细化

*根据错误度量，自适应细化方法被应用于区域误差较高的低分辨率模型。细化通常通过细分或添加新顶点来完成。

4.多尺度合并

*经过细化后，不同分辨率的模型被合并为一个单一的多分辨率面片网格。合并过程通常涉及到重新投影和顶点融合。

具体方法

以下是一些流行的多分辨率自适应面片生成方法：

*渐进网格（ProgressiveMeshes）：从低分辨率模型开始，并通过重复细分和错误估计自适应细化。

*多分辨率分析（MultiresolutionAnalysis）：使用小波或其他多尺度变换来创建多分辨率表示。

*分层多边形表示（HierarchicalPolygonalRepresentation）：建立一个包含不同分辨率网格的层次结构，并根据错误度量进行自适应选择。

*多面体融合（PolyCubeFusion）：将网格分解为多面体，并根据错误度量自适应融合这些多面体。

*自适应曲面重构（AdaptiveSurfaceReconstruction）：使用Delaunay三角剖分和基于曲率的自适应细化。

优点

多分辨率自适应面片生成方法具有以下优点：

*可适应数据的复杂度和局部细节

*产生高质量、多尺度网格

*计算效率和存储效率

*适用于各种数据类型（网格、点云、曲线）

应用

多分辨率自适应面片生成方法广泛应用于以下领域：

*几何建模和处理

*三维扫描和逆向工程

*计算机图形学和可视化

*科学计算和仿真

*地理信息系统（GIS）第七部分基于空间分割的自适应面片划分关键词关键要点空间分割

1.利用空间分割算法，如八叉树或四叉树，将空间域递归细分为更小区域，实现自适应面片划分。

2.每个区域的维度适应网格中特定区域的复杂性，确保局部细节得到充分捕捉。

3.空间分割允许针对不同区域应用不同的细化策略，优化资源分配并提高整体效率。

区域细化

1.确定每个区域细化的标准，如曲率变化、法线偏差或拓扑复杂度。

2.根据细化标准，使用细分算法（如循环细分或增量式细分）递归细化网格。

3.通过精心设计的细化方案，确保网格拓扑一致性和质量控制。基于空间分割的自适应面片划分

引言

自适应面片生成在几何建模、有限元分析和其他工程应用中具有重要意义。基于空间分割的自适应面片划分是一种有效的技术，用于生成满足特定质量标准且与原始几何形状相符的面片。

基本原理

基于空间分割的自适应面片划分的基本思想是将模型空间分割成较小的单元，并根据预定义的准则对每个单元进行面片划分。这种方法通过逐步细化和适应性地优化面片来生成自适应面片。

空间分割

空间分割的目的是将模型空间分解成较小的单元，为自适应面片划分提供基础。常用的空间分割技术包括：

*八叉树：将空间递归地细分为八个子立方体，直到达到预定义的深度或单元大小。

*四叉树：类似于八叉树，但将空间细分为四个子正方形。

*K-D树：一种树形数据结构，通过交替沿着正交轴划分空间。

自适应面片划分

空间分割后，每个单元内使用自适应面片划分技术生成面片。常见的自适应面片划分算法包括：

*Delaunay三角剖分：生成一组满足Delaunay准则的不相交三角形，其中没有任何点的包络圆包含其他点。

*Voronoi细分：生成一组细胞，每个细胞包含一个生成点，并且该生成点到该细胞中的所有其他点的距离比到其他生成点的距离更近。

*自适应网格划分：通过基于误差估计或其他准则自适应地细化或粗化网格。

质量准则

自适应面片划分的目标是生成满足特定质量标准的面片。常见的质量准则包括：

*形状质量：面片应具有良好的形状，例如低长宽比和接近等边三角形。

*大小质量：面片应具有合理的大小范围，以确保均匀的网格和避免过度细化。

*过渡质量：相邻面片应具有平滑的过渡，以避免出现尖峰或凹陷。

自适应算法

自适应算法将空间分割和自适应面片划分技术结合起来，以生成自适应面片。算法一般遵循以下步骤：

1.初始化空间分割。

2.对每个单元进行自适应面片划分，生成初始面片。

3.根据质量准则评估面片质量。

4.如果面片质量不合格，则细化空间分割或自适应地调整面片。

5.重复步骤2-4，直到满足所有质量准则。

优点

基于空间分割的自适应面片划分具有以下优点：

*自适应性：算法能够适应复杂的几何形状，生成符合曲率和特征的面片。

*高效性：空间分割和自适应面片划分技术可以并行化，提高算法效率。

*质量控制：通过预定义的质量准则，可以生成高质量的面片，满足特定的工程要求。

应用

基于空间分割的自适应面片划分技术广泛应用于：

*几何建模和可视化

*有限元分析

*计算机辅助工程

*逆向工程

*生物医学图像处理第八部分自适应多边形面片生成在特定领域的应用关键词关键要点计算机辅助设计与制造

1.自适应多边形面片生成算法可用于创建复杂且形状自由的零件设计，显著提高设计效率和产品性能。

2.面片生成技术与拓扑优化和有限元分析相结合，实现轻量化、高强度设计的优化，适用于汽车、航空航天等领域。

3.通过引入生成对抗网络(GAN)等生成模型，可实现基于点云或图像数据的复杂形状重建，用于逆向工程和快速原型制造。

建筑设计与虚拟现实

1.自适应多边形面片生成算法可应用于建筑模型的快速创建和优化，满足各种复杂曲面结构的设计需求。

2.通过与虚拟现实技术的集成，可实现沉浸式的建筑空间体验，方便设计师与客户实时交互和验证设计方案。

3.面片生成与人工智能相结合，可探索新的建筑形式和美学可能性，促进建筑设计领域创新。

医疗成像与生物医学工程

1.自适应多边形面片生成用于医学影像分割和器官建模，可提高疾病诊断的准确性和术前规划的效率。

2.面片生成技术与3D打印相结合，实现定制化假肢、植入物和手术导板的制造，改善患者术后康复效果。

3.通过引入深度学习算法，可自动化复杂生物结构的面片生成，推动医疗器械设计和生物工程研究。

游戏开发与虚拟世界

1.自适应多边形面片生成可用于快速生成逼真的游戏角色、场景和道具，提升游戏画面质量和沉浸感。

2.面片生成技术与动作捕捉相结合，实现动态人物和生物的逼真动画，增强玩家的交互体验。

3.面片生成与程序生成相结合，可创建无限且多样化的虚拟世界，为玩家提供无限的探索和冒险可能性。

工业设计与产品包装

1.自适应多边形面片生成可用于设计具有复杂曲面和流线型外观的产品，提升美观性和用户体验。

2.面片生成技术与拓扑优化相结合，实现轻量化、高强度包装设计的优化，减少材料浪费和运输成本。

3.面片生成与增材制造相结合，实现复杂形状和个性化产品的快速制造，满足小批量定制化生产需求。

海洋研究与水下机器人

1.自适应多边形面片生成可用于设计具有流线型外形的水下机器人，提高其机动性、稳定性和能效。

2.面片生成技术与水动力计算相结合，优化机器人外形，降低水阻和提高推进效率。

3.面片生成与声学建模相结合，实现水下机器人的声隐身设计，提高潜航隐蔽性。自适应多边形面片生成在特定领域的应用

自适应多边形面片生成技术在许多领域都有着广泛的应用，为解决复杂几何建模和仿真问题提供了高效且精确的方法。以下概述了其在特定领域的应用：

计算机图形学和视觉效果

*高级表面建模：自适应多边形面片生成可用