自动化六面体网格生成：体积分解与特征识别

"VOLUME DECOMPOSITION AND FEATURE RECOGNITION - HEXAHEDRAL MESH GENERATION" 在计算机辅助设计（CAD）领域，自动六面体网格生成（Hexahedral Mesh Generation）是至关重要的一个环节，它对计算流体力学、结构分析和其他数值模拟有着重要影响。近年来，该领域取得了显著的进步，出现了多种能够在特定几何形状上表现非常可靠的自动网格划分算法。然而，尽管通用算法的研究始终是追求的目标，但针对更复杂几何形状的有效解决方案同样不可或缺。 本文由Yong Lu、Rajit Gadh和Timothy J. Tautges共同撰写，探讨了通过体积分解和特征识别技术来优化六面体网格生成的方法。体积分解是将整个几何体分割成可独立网格化的部分，这些部分与特定的网格生成算法相匹配，使得原本难以处理的复杂几何形状变得可以进行网格划分。这样不仅能简化问题，还可能提高网格的质量。 特征识别（Feature Recognition）在这一过程中起着关键作用。它能够识别出几何模型中的各个特征，如边缘、平面、孔洞和曲面等。这些特征被作为网格化特征，为网格生成提供指导。通过对几何体进行精确的特征识别，可以确保网格在关键区域（如边界层、连接部位）的精细化，从而提升仿真精度。 六面体网格相比于四面体或其他类型的网格，具有更好的数值稳定性和更高的计算效率。因此，研究如何在复杂几何形状上生成高质量的六面体网格，一直是研究的重点。文章可能详细讨论了如何结合现有成熟算法，针对不同几何特征采用不同的网格生成策略，以及如何通过优化算法提高整体的网格生成效率和质量。 "VOLUME DECOMPOSITION AND FEATURE RECOGNITION"的研究旨在解决复杂几何模型的自动化网格生成难题，通过将几何体细分和特征识别相结合，实现更高效、更精确的六面体网格划分，从而提升工程模拟的精度和可靠性。这项工作对于推动CAD和相关领域的技术发展具有重要意义。