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基于循环神经网络的正交网格的自动化生成算法
基于循环神经网络的正交网格的自动化生成算法
作者:
徐世明
黄中展
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
正交网格生成
循环神经网络
单连通区域
自动化
共形映射
摘要:
随着计算机图形学、工业设计、自然科学等领域的飞速发展,对高质量的科学计算方法的需求随之增大,而这些科学计算的方法离不开高质量的网格生成算法.对于常用的正交网格生成算法,是否能减少计算量以及是否能降低的人工干预等问题仍是它们所面临的主要挑战.针对这些挑战,对于单连通的目标区域,提出了基于循环神经网络之一的长短期记忆网络(LSTM)和Schwarz-Christoffel共形映射(SC映射)的正交网格自动化生成算法.首先,利用基于SC映射的Gridgen-c工具的基本条件将网格生成问题转换为一个带线性限制条件的整数规划问题.接着,利用预处理后的GADM数据集和LSTM训练获得能计算目标多边形区域每个顶点转角类型的概率的分类器.该分类器可以大幅度降低整数规划问题的时间复杂度,使该问题能被自动化且快速地求解.最后以简单图形区域、动画图形区域、地理边界区域为样例,进行网格生成实验.结果表明:对于简单图形区域,所提算法均能达到最优解;而对于具有复杂边界的动画图形区域和地理边界区域,实例网格结果表明,所提算法能使这些目标区域的计算量分别降低88.42%和91.16%,且能自动化地生成较好的正交网格.
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篇名
基于循环神经网络的正交网格的自动化生成算法
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
正交网格生成
循环神经网络
单连通区域
自动化
共形映射
年,卷(期)
2020,(7)
所属期刊栏目
先进计算
研究方向
页码范围
2009-2015
页数
7页
分类号
TP399
字数
7198字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2019112062
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
黄中展
清华大学地球系统科学系
1
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徐世明
清华大学地球系统科学系
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研究来源
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研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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