1) Random nodes
散乱节点
2) scattered points
散乱点
1.
Tool-Path Planning of NC Machining Based on Scattered Points;
基于散乱点的数控加工刀位规划
2.
The boundary curve of the planar projected points of the measured scattered points had been extracted.
研究了测量得到的散乱数据点在平面上投影点的边界轮廓提取算法;以抬刀次数最少为优化目标,通过引入计算几何中单调链的概念,确定了最佳的行切加工方向和最少单调链数;给出了在平面区域内行切法加工的刀位计算与Z字形刀位连接方法,该方法适用于模具型腔的刀位规划;针对圆环刀、球头刀和平头刀,提出了不发生干涉的曲面三轴加工刀位计算方法,可基于散乱点测量数据直接生成数控加工刀位,此刀位计算方法也可用于模具型腔的修复。
3.
The inherent topologic relations between the scattered points on the curved surface are reconstructed by the weight vectors of the neurons on the output layer of the neural network.
探讨了曲面密集三维散乱点数据的拓扑矩形网格自组织压缩重建方法。
3) scattered point cloud
散乱点云
1.
Data preprocessing technique of scattered point cloud in reverse engineering;
反求工程中散乱点云的数据预处理技术
2.
Simplification of scattered point cloud with geometric feature reservation
保留几何特征的散乱点云简化方法
3.
The measurement of scattered point cloud data is the foundation of surface reconstruction of a 3D object.
散乱点云数据的测量是三维物体曲面重建的前提和基础。
4) scattered points
散乱点云
1.
A novel algorithm based on scanning step d for speeding up the process to find the all k nearest neighbors of scattered points was presented.
该算法根据三维测量原理,综合考虑了测量数据的密度ρ和测量误差δ,给出了散乱点云数据的临界搜索半径r,极大地缩小了k近邻的搜索区域。
2.
A new reduction algorithm for scattered points based on local surface feature was proposed.
提出一种基于局部型面特征的散乱点云精简算法,该算法采用R*-tree建立点云动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取点云局部型面参考数据;采用自由曲面逼近该数据并估算该数据的曲率,依据曲率分布状况精简点云数据。
5) scattered point
散乱点
1.
This paper discussed the extension of the paving algorithm for all quadrilateral mesh generation to use scattered points as input instead of CAD model.
提出一种基于散乱点的全自动三维非结构化四边形网格剖分方法。
2.
In order to extend the applicability of data processing and surface rendering on the VTK-based visualization platform,a new method is presented which can convert scattered points into the standard VTK data format.
散乱点数据在机械产品测量造型、地理信息系统等众多领域来说都较易得到。
6) unorganized points
散乱点
1.
An algorithm for curve reconstruction from unorganized points is presented.
提出了一种算法用于从散乱点云中重构曲线,点云通过一个滤波器后被细化。
2.
The triangulation of unorganized points on a surface plays a important role for surface reconstruction.
曲面上散乱点的三角剖分在曲面重建中发挥着重要作用。
3.
This thesis centers on the issue of surface reconstruction in graph division, parameterization and construction from unorganized points, contour points and triangle meshes.
本文针对散乱点、截面线点和三角网格构造曲面的问题,通过研究解决反求工程中的图形分割、参数化处理和曲面拼接三个部分的问题,给出了这三种数据的曲面重构算法。
补充资料：电力网节点编号优化
电力网节点编号优化
network nodes order optimization
d旧nl!wong Jled一anb旧nhoo youhuo电力网节点编号优化(network nodes order。Ptimization)用稀疏矩阵技术求解电力系统网络方程时，为了节省计算机内存和加快计算速度，按照一定规则编排电力网各个节点次序。 在电力系统计算中，网络方程通常采用导纳矩阵方程的形式，它的求解多采用高斯消去法和直接三角分解等(见网络方程求解方法)。导纳矩阵是零元素很多的稀硫矩阵，对它进行消元或三角分解后所得的三角矩阵，要增加一些称为注人元的非零元素。为节约计算机内存及避免对零元素的不必要运算，在计算机中一般只贮存三角矩阵中的非零元素.因此，三角矩阵中非零元素的个数，直接影响计算机内存的需要量及程序计算速度.导纳矩阵非零元素的分布直接影响消元或分解后三角矩阵非零元素的数目.而网络节点编号次序又与导纳矩阵非零元素的分布密切相关(见图1)，因此，电力网节点编号优化是求解网络方程前的一项重要工作。┌─────┬────┬─────────┬────┐│节点.号.形│导纳矩阵│消元或分解后三角阵│注入元致│├─────┼────┼─────────┼────┤│么 │麟 │魏 │弓 ││21月 │ │ │ │├─────┼────┼─────────┼────┤│上 │瀚 │魏 │l │├─────┼────┼─────────┼────┤│。~主钩 │麟 │继 │(j │└─────┴────┴─────────┴────┘ 图1节点编号对注入元的影响 ·一非零元素;X一非零注入元紊 节点编号的最优化是寻求一种使注人元素数目最少的节点编号方案.对n个节点的电力网来说，其节点编号方案可以有川种，选最优的工作量将非常大.因此，在实际中往往采取一些简化的方法对节点编号进行优化，并不一定追求“最优”。 根据消元的计算公式或星形一三角形变换规则(见图2)，每消去一个节点i，新增加的元素数为八一冬Ji(J‘一，)一及 ‘(1) l、、一一洲声图2消去节点1网络变化示意图式中J‘为在消去节点i时节点i的出线数;及为在消去节点i时与节点i有连线的各节点之间已有的连线数.常用的一些节点编号优化方案，大都根据式(1)或对其作一些简化得到的，主要可分以下三类。 (l)静态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，视去为常数，即不考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称静态优化法。该方法简单、快速、应用极为普遍。 (2)动态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，但考虑Ji的变化，即考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称半动态优化法。 (3)动态按增加出线数最少编号.对式(1)考虑及项和J‘的变化，即动态按增加出线数最少的原则编号，也称动态优化法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条