STL模型拓扑重建：一种高效算法在GSM-R通信系统仿真的应用

"这篇论文探讨了随机Petri网理论在GSM-R通信系统中的仿真应用，以及在机检测系统中STL模型三角面片的拓扑重建方法。" 正文: 在计算机工程与应用领域，随机Petri网理论是一种强大的工具，尤其在通信系统模拟和分析中，如GSM-R（Global System for Mobile Communications - Railway）通信系统。GSM-R是专门为铁路通信设计的一种专有移动通信系统，用于保障列车运行安全和提高运营效率。通过随机Petri网，研究人员可以对GSM-R网络的复杂行为进行建模，分析系统的性能，如通信容量、服务质量（QoS）以及故障恢复能力。随机Petri网结合了离散事件和连续过程，能够精确地描述通信网络中并发事件的发生和交互，从而为优化系统设计提供依据。 另一方面，STL（Stereo Lithography）模型是3D打印和计算机辅助制造中常用的数据格式，由一系列三角面片表示物体表面。在机检测系统中，为了实现高效的表面特征识别和检测路径规划，需要对STL模型进行拓扑重建。传统的直接遍历方法处理大规模数据时效率低下，因此，论文提出了一种基于关联-散列结构的三角网格拓扑重建方法。 该方法首先建立点-边拓扑关系，然后将基于顶点坐标值的半边匹配转换为基于索引值的整型数匹配，以减少计算量。通过引入散列结构作为辅助数据结构，可以有效地合并重复的顶点信息，同时利用STL模型相邻网格单元的数据相关性简化哈希函数的构建，提高冲突处理效率。这种方法能够在滤除冗余数据的同时，快速准确地建立拓扑关系，从而解决了STL模型数据冗余问题，提升了后续处理的效率和准确性。 论文中的计算实例验证了所提算法在处理STL模型时的高效性和有效性，这对于在机检测系统中实现高质量的曲面划分和特征识别至关重要。通过这种拓扑重建技术，可以在不增加额外计算负担的情况下，提高在机检测的精度和速度，对于提升制造业的自动化水平和产品质量有着显著的意义。