通过程序语言编程与ANSYS软件将Delaunay三角剖分算法拓展到三维空间,并结合Delaunay三角剖分图与voronoi图的几何对偶关系建立了混凝土的三维随机骨料模型。应用LS-DYNA软件对文献中混凝土板的侵彻试验进行了模拟比较,模拟结果与实验值基本一致,验证了模型的有效性。利用该有效模型分析了弹体在穿透混凝土靶板过程中,混凝土骨料的平均直径与体积分数对弹体偏转角及剩余速度的影响。结果表明,相对于骨料所占体积比,骨料平均直径与弹体直径之比对弹体的偏转影响更大,当比值大约增大到2.5时,偏转角不再增大;弹体直径一定时,弹体剩余速度随着骨料直径的增大而减小,随着骨料体积比的增大而减小。

德劳内三角测量 该项目旨在用 C++ 实现增量 Delaunay 三角剖分算法。 该算法用于最大化三角剖分中所有三角形的角度的最小角度。 我们在这个项目中使用的数据结构称为“半边”数据结构，它是由石溪大学计算机科学系顾贤峰教授开发的。 主要实现显示在 GaussCurvature_Sample -> GaussCurvature -> main.cpp

Delaunay三角剖分算法（三维）

概述 Triangler是使用生成低多边形图像的工具。 目录 样本 执照 安装 下载Windows Binary 您可以下载Windows二进制文件。 请注意，Windows二进制文件比从源代码运行的速度慢。 下载页面 注意：二进制发行版通常较旧，需要重建。 有关用法，请参见#usage部分。 从源头运行 您需要Python 3.6或更高版本。 我强烈建议使用Anaconda虚拟环境。 您可以在此处下载Anaconda 。 请按照下面的手册使用Anaconda为Triangler创建python虚拟环境。 $ conda create -n triangler python=3.8 $ activate triangler (triangler)$ git clone https://github.com/tdh8316/triangler.git (triangler)

德劳内三角剖分 用于三角剖分的Javascript模块。 关于Delaunay三角剖分 平面中一组P点的Delaunay三角剖分是DT（P）的三角剖分，因此P中的任何点都不在DT（P）中任何三角形的之内。 在上获取更多信息。 现场演示 安装 npm install delaunay-triangulation --save 基本用法示例 var Delaunay = require ( 'delaunay-triangulation' ) ; var vertices = [ new Delaunay . Point ( 10 , 14 ) , new Delaunay . Point ( 1 , 15 ) , new Delaunay . Point ( 18 , 10 ) , new Delaunay . Point ( 8 , 10 ) , new Delaunay

circlefit3d.m 函数是从 MatLab 文件交换下载的。 请查看功能以查看所有者详细信息。 该演示是出于教学目的而生成的，并未进行优化。 为了在大型点云上应用网格重建，优化至关重要。

用powercrust算法实现的delaunay三角剖分算法，用到了MATLAB的delaunayn函数库，有兔子等点云源数据和完整的代码，程序可运行，亲测可用

Paul Bourke提出的 Delaunay 三角剖分算法的 Rust 实现 。 这是为了更好地习惯 Rust 而开发的。据我所知，它有效，但可能无效。此外，这是一个 O(n 1.5 ) （近似）算法，它没有并行化，并且根本不使用 GPU。

物体的三维重建是计算机视觉、虚拟现实、人工智能等领域研究的重点和难点，为了能够更好的重建物体三维表面，文中提出了一种改进的Delaunay三角剖分算法。此算法与原有的逐点插入Delaunay三角剖分算法的不同在于增加了对三角形边长的约束条件，去除了重建过程中不符合要求的三角形，使其重建效果更加真实可靠。并且基于TOF3D相机拍摄得到的目标物体单视角下的点云数据，结合KNN邻域滤波算法验证了改进的Delaunay算法的可靠性和稳定性。本论文中对单视角下物体表面重建的研究为多视角下物体完整表面3维重建的研究与实现奠定了基础。

Delaunay三角剖分算法.ppt