改进的Laplacian能量六面体网格拟合算法在CAD模型中的应用

"该文章是计算设计与工程杂志上发表的一篇研究，主要探讨了基于Laplacian能量的CAD模型四六面体网格拟合算法的改进方法，特别是针对尖锐特征的处理，以提高有限元分析的准确性。文章作者提出了一种自动六面体网格生成技术，用于精确表示目标形状，特别关注对凹尖锐特征的精确建模。他们通过改进拉普拉斯能量最小化算法，引入多法向量的概念，以增强凹特征的表现力。此外，还强调了对凸/凹表面子集的选择，以更好地模拟凹尖锐特征。文章指出，四面体网格虽然常见，但六面体网格在精确分析中更具优势。随着逆向工程的发展，从实际产品扫描的点云生成高质量的六面体网格成为关键。" 在当前的工业制造中，计算机辅助设计（CAD）仿真扮演着至关重要的角色，它降低了对物理原型测试的需求，从而节省了成本。然而，由于制造过程中的各种因素，如材料回弹，实际产品可能与CAD模型存在形状差异。为了实现更精确的模拟，需要确保CAD模型与实际产品完全匹配。随着逆向工程的进步，人们开始从点云数据中构建几何模型，这一过程中生成的网格质量直接影响仿真结果的准确性。 传统的四面体网格虽然广泛使用，但其在解析复杂几何形状尤其是尖锐特征时，往往不如六面体网格精确。因此，文章的焦点在于如何生成高精度的六面体网格。研究人员提出了一种基于体素的算法，利用拉普拉斯能量最小化原理来拟合体素表面与目标表面，同时引入多法向量的概念来处理凹尖锐特征。这种方法能够更好地保留和表现这些特征，而不像以前仅依赖单个法向量的方法那样可能导致不准确的表示。 文章的关键词包括CAD模型、六面体网格、尖锐特征、拟合算法以及多法向量，这些都反映了研究的核心内容。通过对拉普拉斯能量最小化的改进，并结合特定的表面子集处理，作者旨在创建一种能够准确模拟复杂几何形状，特别是凹陷尖锐特征的网格生成方法。这不仅对于提高有限元分析的精确性至关重要，也为制造业中的计算机模拟提供了更强大的工具，有助于在产品设计和分析阶段减少错误和成本。