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diannao/2025/10/26 21:32:20/文章来源:
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The proposed HybridOctree_Hex begins by detecting curvatures and narrow regions of the input boundary to identify key surface features and initialize an octree structure. Subsequently, a strongly balanced octree is constructed using the balancing and pairing rules. Inspired by our earlier preliminary hybrid octree-based work, templates are designed to guarantee an all-hexahedral dual mesh generation directly from the strongly balanced octree. With these pre-defined templates, the sophisticated hybrid octree construction step is skipped to achieve an efficient implementation. After that, elements outside and around the boundary are removed to create a core mesh. The boundary points of the core mesh are connected to their corresponding closest points on the surface to fill the buffer zone and build the final mesh. Coupled with smart Laplacian smoothing, HybridOctree_Hex takes advantage of a delicate optimization-based quality improvement method considering geometric fitting, Jacobian and scaled Jacobian, to achieve a minimum scaled Jacobian that is higher than 0.5. We empirically verify the robustness and efficiency of our method by running the HybridOctree_Hex software on dozens of complex 3D models without any manual intervention or parameter adjustment. We provide the HybridOctree_Hex source code, along with comprehensive results encompassing the input and output files and statistical data in the following repository 源码stoneold/HybridOctree_Hex 难题五AI技术提升六面体网格生成自动化问题 技术背景 1. 业务场景在使用工业软件对各物理场问题分析过程中相对于其他网格六面体网格具有更好的计算精度、更高的计算效率、更强的抗畸变能力并能更自然地顺应边界和物理场的走向。目前六面体网格主要依赖半自动半手工模式--扫掠法来得到。 2. 技术选题的关键性六面体剖分以扫掠法为主对一些复杂的工程问题所需工作量要以人月甚至人年记。如能提升六面体网格生成自动化程度将大幅减轻工程师的劳动强度显著提升工作效率缩短仿真时间和产品开发周期。 3. 技术选题的泛用性六面体网格生成技术是工业软件和一些相关领域的通用技术并不局限于某个特定的应用场景。 技术挑战 1. 设计基于AI的三维几何体分块算法将物体分割为一些适合于扫掠的块。 2. 对于分割后剩余的不可扫掠块设计AI指导下的空腔填充算法以填充剩余块内部。 3. 空腔填充算法也应适用于四面体网格。 技术诉求 1. 可自动剖分模型的复杂程度用基本体素进行10次以内布尔运算得出的几何模型(占比30%)。 2. 对更复杂模型可减少交互工作量30%以上。 3. 单元质量要求雅可比值不低于0.1。 参考文献 [1] Pietroni N, Campen M, Sheffer A, et al. Hex-mesh generation and processing: a survey[J]. ACM TOG , 2022,42(2): 1-44. [2] Fang X, Xu W, Bao H, and Huang J. All-Hex Meshing using Closed-Form Induced Polycube. ACM TOG , 2016; 35(4). [3] Tautges TJ, Blacker T, Mitchell SA. The whisker weaving algorithm: A connectivity-based method for constructing all-hexahedral finite element meshes. IJNME, 1996; 39(19): 3327–3349. [4] Price MA, Armstrong CG. Hexahedral mesh generation by medial surface subdivision: part II. Solids with flat and concave edges. IJNME, 1997; 40: 111-136. [5] Livesu M, Pietroni N, Puppo E, Sheffer A, and Cignoni P. LoopyCuts: practical feature-preserving block decomposition for strongly hexdominant meshing. ACM TOG(SIGGRAPH) ; 2020: 39(4). [6] Lu Y, Gadh R, Tautges TJ. Feature based hex meshing methodology: feature recognition and volume decomposition. Computer Aided Design, 2001; 33(3): 221–32. [7] Lei, Na , et al. Quadrilateral mesh generation II: Meromorphic quartic differentials and Abel-Jacobi condition. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering , 2020. [8] Liu JF, Sun SL, Chen YQ. A new method of quality improvement for quadrilateral mesh based on small polygon reconnection, Acta Mechanica Sinica , 2012, 28(1):140-145. [9] Biesbroeck A V , Shang F , Bassir D . CAD Model Segmentation Via Deep Learning[J]. International Journal of Computational Methods, 2020. 联系人吴瑾    lion.wujinhuawei.com

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