【摘 要】
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为解决细分过程中曲面网格增长速度过快的问题,以二面角准则为自适应细分准则,提出一种基于顶点平坦度的Catmull-Clark自适应细分算法。该算法通过计算顶点1-邻域内所有面之
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51065021,51365037)
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为解决细分过程中曲面网格增长速度过快的问题,以二面角准则为自适应细分准则,提出一种基于顶点平坦度的Catmull-Clark自适应细分算法。该算法通过计算顶点1-邻域内所有面之间的法向夹角,定义顶点平坦度作为阈值来判断网格面是否需要进一步细分。以发动机零件为例,应用Catmull-Clark基本算法和自适应算法对网格曲面细分展开对比分析。实验结果显示,通过调节细分阈值的大小,自适应算法能减少细分过程中产生的网格数量,有效降低网格增长速度,减少内存占有空间和网格细分时间,细分算法效率得到明显提高。
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