MESH2D是一个基于MATLAB的二维几何Delaunay网格生成器。它旨在为平面中的一般多边形区域生成高质量的约束Delaunay三角剖分。除了“爬山”类型的网格优化外，MESH2D还提供了“Delaunay细化”和“Frontal Delaunay”三角剖分技术的简单而有效的实现。支持用户定义的“网格间距”函数和“多部分”几何定义，允许在复杂域内指定不同级别的网格分辨率。在MESH2D中实现的算法是“可证明良好的”——确保收敛性、几何和拓扑正确性，并为算法终止和最坏情况下的元素质量边界提供保证。MESH2D通常产生非常高质量的输出，适用于各种有限体积/单元类型的应用 tridemo(0); % a very simple example to get everything started. tridemo(1); % investigate the impact of the "radius-edge" threshold. tridemo(2); % Frontal-Delaunay vs. Delaunay-refinement algorithms. tridemo(3)

GeoJson是一种基于JSON格式的数据交换标准，主要用于地理空间数据的表示和存储。它在WebGIS领域广泛应用，因为JSON是轻量级的、易于解析的，同时兼容JavaScript，使得Web应用程序可以方便地处理地理信息。 标题提到的是“网格状GeoJson矢量面（Polygon）数据”，这暗示了数据是以多边形（Polygon）的形式组织，每个多边形可能代表一个区域或者网格。Polygon是GeoJson中的几何对象类型之一，用于表示闭合的多边形区域。每个Polygon由一个外环（outer boundary）和零个或多个内环（inner boundaries，即洞）组成，通常用来表示地理上的行政区域、地形特征等。 描述中提到了几个关键属性： 1. **name**：这是一个常见的属性，通常用来标识或命名特定的地理实体，如区域的名字。 2. **color**：这个属性可能是用来指定每个Polygon的填充颜色，用于视觉上的区分。 3. **rotation**：表示旋转角度，可能用于旋转Polygon，比如在地图上展示时根据需要调整方向。 4. **opacity**：透明度，用于控制Polygon在显示时的透明程度，可以改变其在地图上的可见性。 压缩包内的两个文件——`polygon_25W.json`和`polygon_1W.json`，分别表示包含25万个和1万个Polygon的数据集。文件名中的数字可能指的是包含的Polygon数量，这将影响数据集的大小和加载速度。在实际应用中，如果需要展示大量地理信息，可能需要考虑分块加载或者动态渲染来优化性能。 处理这样的数据，你可以使用各种GIS库，例如在JavaScript中可以使用Leaflet、Mapbox GL JS，在Python中可以使用geopandas、folium等。这些工具可以帮助你解析GeoJson文件，进行数据操作，以及在地图上绘制和交互。 例如，如果你使用JavaScript和Leaflet，你可以读取GeoJson文件，然后创建LayerGroup，将Polygon对象添加到地图上，同时根据`color`、`rotation`和`opacity`属性进行定制化渲染： ```javascript fetch('polygon_25W.json') .then(response => response.json()) .then(data => { let layerGroup = L.layerGroup().addTo(map); data.features.forEach(feature => { let polygon = L.geoJSON(feature, { style: { color: feature.properties.color, fillOpacity: feature.properties.opacity }, rotation: feature.properties.rotation // 假设L.Polygon支持旋转 }).addTo(layerGroup); }); }); ``` 对于大规模数据，可能需要使用流式解析（streaming parsing）或分块加载策略，以避免一次性加载大量数据导致浏览器卡顿。 GeoJson网格状Polygon数据提供了丰富的地理信息，可以通过各种GIS工具进行分析、可视化，适用于地图应用、数据分析等多个场景。理解并熟练运用这些数据，对于提升地理信息系统项目的效果和用户体验至关重要。

资源名称：二维四边形网格有限体积法Matlab程序 核心功能：该程序实现了基于二维四边形网格的有限体积法（Finite Volume Method, FVM），适用于任意仿射四边形网格的计算。有限体积法是一种强大的数值方法，广泛用于求解偏微分方程，特别是流体力学、热传导等领域的复杂物理问题。该程序通过离散化连续求解区域为一系列互不重叠的四边形控制体，并在每个控制体上应用守恒定律进行数值求解。 学习内容： 有限体积法基础：用户可以通过该程序深入理解有限体积法的基本原理，包括控制体的划分、物理量的积分、离散化方程的构建等。 网格生成与操作：程序支持任意仿射四边形网格，用户可以学习如何生成和操作这类网格，包括网格的划分、节点的编号、单元的连接等。 离散化技术：通过程序的实现，用户可以学习如何将连续的物理方程离散化为代数方程，以及不同离散化格式（如中心差分、上游差分等）的选择和应用。 数值解与误差分析：程序计算了L2和H1误差，这是评估数值解精度的重要指标。用户可以学习如何进行误差分析，了解不同网格密度和离散化方法对解的精度的影响。 结果可视化：程序可以画出数值解和精确解的对比图象.

在IT行业中，雷达数据处理是一项重要的任务，尤其是在气象学、航空航天和国防等领域。Py-ART（Python ARM Radar Toolkit）是一个强大的开源库，专门用于分析和可视化雷达数据。本篇文章将深入探讨如何使用Py-ART来生成网格化的雷达产品，帮助你理解和应用这个工具。 了解"雷达网格化"的概念至关重要。雷达网格化是将雷达数据投影到一个二维或三维的网格上，使得数据可以被空间上连续地分析和处理。这个过程通常涉及到距离折叠、地理校准和插值等步骤，确保数据准确地反映实际天气现象的空间分布。 Py-ART库为雷达数据处理提供了丰富的功能，包括数据读取、质量控制、回波强度计算、风暴跟踪等。其中，生成网格化雷达产品是其核心功能之一。下面我们将详细讨论如何利用Py-ART实现这一目标： 1. **数据读取**：Py-ART支持多种雷达数据格式，如NEXRAD Level 2和Level 3数据、ARM雷达数据等。你可以使用`pyart.io.read`函数读取数据文件，将其转化为Py-ART的`Radar`对象。 2. **设置网格参数**：在生成网格之前，需要定义网格的参数，包括经纬度范围、分辨率、高度层等。这可以通过`pyart.grid.RadarGridParameters`类来完成。 3. **网格化雷达数据**：有了`Radar`对象和网格参数后，可以使用`pyart.grid.radar_to_grid`函数将雷达数据投影到预设的网格上。这个过程会涉及到插值算法，如最近邻、线性或高阶多项式插值，以将雷达点数据转换为连续的网格面。 4. **处理和分析网格数据**：一旦数据网格化，你可以使用Py-ART提供的各种工具进行进一步分析，如计算反射率因子、速度、谱宽等。同时，还可以执行质量控制，识别并剔除噪声和异常值。 5. **可视化网格数据**：Py-ART集成了matplotlib库，可以方便地绘制出网格数据的图像，如反射率图、速度图等。通过`pyart.graph.RadarDisplay`类，你可以自定义颜色图、轮廓线、地图背景等视觉效果。 6. **保存和共享网格产品**：可以将网格数据和相关的可视化结果保存为常见格式，如NETCDF或图像文件，便于进一步分析或与其他用户分享。 通过实践以上步骤，你将能够熟练地使用Py-ART生成网格化的雷达产品，从而更好地理解雷达数据并进行气象分析。在Python环境中，Py-ART提供了高效且灵活的工具，使得雷达数据处理变得简单而直观。无论你是科研人员还是工程师，都能从中受益，提高你的数据分析能力。

在ANSYS软件中进行局部网格细化是解决复杂问题的关键步骤，尤其当模型的某些区域需要更高精度时。本文将深入探讨在ANSYS中如何实现这一功能，帮助你优化计算资源，提升模拟精度。 理解网格细化的目的至关重要。网格细化（Mesh Refinement）是为了在模型的敏感或关键区域提高计算精度，比如边界层、应力集中点或者流场过渡区域。通过增加这些区域的网格密度，可以更精确地捕捉物理现象的变化。 在ANSYS中，局部细化通常涉及以下步骤： 1. **模型准备**：创建或导入你的几何模型。确保模型无误，边界条件设置正确，这是所有模拟的基础。 2. **全局网格划分**：在全局划分网格阶段，你可以选择不同的网格类型，如结构网格、流体网格等，以及相应的划分策略。全局网格划分通常用于模型的大范围部分，保持相对较低的网格密度。 3. **选择细化区域**：确定需要细化的区域。这可能是基于物理问题的理解，例如靠近自由表面的边界层，或者结构中的应力集中点。 4. **定义细化层次**：在ANSYS中，你可以定义多个细化层次。每个层次对应不同的网格尺寸，层次越高，网格越细。通常，细化层次从粗到细进行设置。 5. **应用网格细化工具**：使用ANSYS的“Refine”命令来指定细化区域。可以使用边界条件、几何特征或者用户自定义的表达式来定义这些区域。例如，你可以通过距离边界一定厚度的区域内进行细化，或者根据应力结果自动细化。 6. **控制细化参数**：在细化过程中，你可以设置细化因子，它决定了相邻层次之间的网格大小比例。细化因子越大，网格尺寸变化越平滑，但可能导致过渡区的网格过多；反之，细化因子小可能造成过渡不平滑。 7. **检查和调整**：在划分网格后，务必检查网格质量。高质量的网格对于准确的求解至关重要。如果发现局部网格质量不佳，可能需要重新调整细化区域或细化因子。 8. **执行网格生成**：运行网格生成命令，ANSYS将根据设定的规则生成网格。记得在生成后再次检查网格，确保细化区域的网格满足预期。 9. **运行求解**：完成网格划分后，就可以进行求解过程了。局部细化的网格将帮助你在关键区域获得更精确的解决方案。 通过以上步骤，你可以在ANSYS中有效地实现局部网格细化，提高计算精度，同时避免全局细化带来的计算资源浪费。在实际操作中，应根据具体问题和计算资源灵活调整细化策略，找到最佳的平衡点。

智慧景区云网格解决方案是当前旅游业数字化转型的重要方向，旨在利用物联网、大数据、云计算以及人工智能等先进技术，提升景区的管理效率和服务质量。该方案的核心在于构建一个全面覆盖、智能化的管理体系，实现对景区人、事、物的高效监管与服务。 1. 网格化管理：智慧景区云网格借鉴了社会治理的网格化理念，将景区划分为多个网格，每个网格都有明确的责任人，确保管理无死角。这种模式有利于提升景区的精细化管理水平，提高事件响应速度。 2. 物联网感知层：通过部署各类传感器，如人员定位终端、车辆定位终端、环境监测设备等，实现对景区内部的实时监测。例如，人员定位可以掌握工作人员动态，车辆管理确保交通有序，环境监测则能及时预警气象变化和空气质量问题。 3. 平台层与应用层：利用GIS能力平台、物联网管理平台、大数据分析平台和云计算平台，整合收集到的数据，进行分析和决策支持。例如，视频监控确保安全，考勤管理优化人力资源，事件上报和工单管理促进问题解决流程的标准化。 4. 规范管理与游客服务：通过建立电子档案，对景区的设备、物资、人员等进行规范化管理，同时提供游客服务，如古树名木、园林建筑的介绍，以及设施故障上报等。此外，通知公告功能可以及时发布景区信息，提高游客体验。 5. 有效监管与大数据可视化：大数据可视化工具可以帮助管理层直观地了解景区状况，通过数据分析进行决策。例如，应急物资的GIS地图展示在紧急情况下能迅速调动资源，事件上报及处置系统则能高效处理各种突发事件。 6. 应急管理和党建管理：应急预案的编制和管理确保景区在面对突发情况时能迅速响应，而通过互联网+党建，可以提升组织工作效能，为党员教育和学习提供便利。 7. 移动互联与智能应用：结合移动客户端和微信小程序，景区工作人员可以进行巡查管理、工单处理，游客则可以方便地获取信息、预约服务，提升互动体验。 智慧景区云网格解决方案旨在打造一个智能化、一体化的景区管理生态系统，通过科技手段解决传统管理中的痛点，实现景区运营的智能化升级，最终建设美丽、和谐、高效的旅游环境。

在计算机图形学中，将三角形网格转换为四边形网格是一种常见的操作，尤其是在3D建模、游戏开发和动画领域。四边形网格因为其更规则的结构，便于进行编辑和动画处理，因此通常优于三角形网格。本文将深入探讨一种C++实现的算法，该算法用于将三角形网格转换为四边形网格。 我们要理解三角形网格和四边形网格的基本概念。三角形网格是由一系列相互连接的三角形面片组成的，这种结构能够精确地表示复杂的3D形状。而四边形网格则由四个边界的多边形组成，更利于进行拓扑优化和变形操作。 四边形化的过程通常包括以下几个步骤： 1. **预处理**：需要对输入的三角形网格进行预处理，如检查是否存在孤岛（单独的三角形）或悬挂边（只被一个顶点连接的边）。这些异常情况可能会影响后续的转换过程。 2. **边缘匹配**：算法会尝试找到相邻的三角形之间的公共边，并尝试将它们合并成一条四边形的边界。这一步骤需要考虑保持拓扑一致性，避免形成自交或非平面的四边形。 3. **孔洞填充**：对于三角形内部的孔洞，算法需要找到合适的顶点来填满它们，这通常通过插入新的顶点或者重新排列现有的顶点来实现。插入新顶点时要考虑如何最小化变形和保持几何细节。 4. **细分与优化**：为了保证生成的四边形网格质量，可能需要对某些大角度的四边形进行细分，或者对不规则的四边形进行平滑处理。这个阶段可以使用细分算法如Catmull-Clark或Loop细分，同时结合拓扑优化来改善网格结构。 5. **后处理**：检查并修复任何可能遗留的问题，如检查四边形的正确性，去除重复的顶点，以及优化顶点顺序以减少渲染时的接缝。 在“tri-quad-mesh-converter-master”这个压缩包中，可能包含了实现上述步骤的源代码和示例数据。源代码可能会使用数据结构如邻接表来存储网格信息，同时使用图论算法来处理边的连接关系。此外，为了提高效率，可能还采用了启发式方法来决定最优的四边形化策略。 理解并实现这样的转换算法对于深入学习计算机图形学和3D建模技术非常有帮助。开发者可以通过分析和改进这个C++实现，来优化转换性能，或者增加更多的功能，如支持自定义的四边形化规则和质量指标。在实际应用中，这种转换算法可以集成到3D建模软件或游戏引擎中，提高用户的工作效率。

非结构化网格中辐射传热的数值计算，张敏，John C. Chai，用基元有限体积法和非结构化网格求解吸收/散射介质空间的辐射传热问题。空间离散采用三角形非结构化网格，方向角离散采用四边形�

Unity——网格变形（制作一个压力球）参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_43042683/article/details/130088596?spm=1001.2014.3001.5501 unity_网格变形(mesh-deformer)实例_制作一个压力球 1.在物体上投射射线并画出调试线。 2.将力转换为顶点的速度。 3.用弹簧和阻尼保持形状。 4.补偿物体变形。

AliceFlow_v0.48 程序Alice_Flow_v0.48用于在三维固态模型中计算温度场。 在某些情况下，会考虑冷却剂的对流传递。 也考虑了不同的非线性。 支持热瞬态响应的计算。 为了加快计算速度，使用了代数多重网格方法。 为了加快非平稳计算，实现了自适应局部细化网格（Alice）。 演算法 计算域的曲线边界充当步骤。 子网格解析方法未实现（丢失）。 建议使用矩形计算区域（3D体积）。 用于共轭传热的3D温度求解器。 有限体积法。 偶发的或短暂的。 来自文件的分析力或负载或零速度分量（vx，vy，vz）取决于。 牛顿里奇曼（Newton Richman）或斯特凡·博尔曼（Stefan Bolcman）边界条件。 压力链接方程的3D cfd半隐式方法（SIMPLE [1972]）。 可以使用固定式或非固定式流体动力学求解器。 压力单调器SM Rhee和WL Chow [19