基于遗传算法的三角网格折叠简化

被引：10

作者：

段黎明 ^{[1
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杨尚朋 ^{[1
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]}

张霞 ^{[3
]}

任华桥 ^{[1
,2
]}

沈宽 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心

[2] 重庆大学机械工程学院

[3] 中国科学院重庆绿色智能技术研究院

来源：

光学精密工程 | 2018年 / 06期

关键词：

网格简化; 三角形折叠; 遗传算法; 三角形质量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对处理大数据量的三角网格模型会给计算机带来较大压力的问题,本文提出了一种基于遗传算法的三角形折叠简化方法。先求取三角形重心,用重心的三个坐标值与初始化的三个步长进行计算,得到新点坐标,重复多次得到顶点种群,利用遗传算法求取适应度值最小点,修正后得到最优折叠点,最后依照简化误差对三角形排序并根据输入的简化比进行折叠简化。本文方法的适应度函数采用简化误差和三角形规范化系数之商。采用本文方法对花朵和瓶子的三角网格模型进行简化,体积变化率分别为0.010 6%和0.2%,规范化系数分别提高了11.0%和4.56%,优于其他方法。实验结果表明本文方法在有效简化模型的同时,既能保形又能提升三角形的质量。

引用

页码：1489 / 1496

页数：8

共 13 条

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