inpolygon

inpolygon是MATLAB中用于检测点是否位于多边形内部或边界上的函数。它支持非凸、自相交多边形,以及多重连接的多边形。函数返回一个指示点位置的矩阵,并能区分点在边界上还是完全在内部。提供的两个示例分别展示了自相交和多重连接的多边形应用。

inpolygon True for points inside or on a polygonal region.
    IN = inpolygon(X,Y,XV,YV) returns a matrix IN the size of X and Y.
    IN(p,q) = 1 if the point (X(p,q), Y(p,q)) is either strictly inside or
    on the edge of the polygonal region whose vertices are specified by the
    vectors XV and YV; otherwise IN(p,q) = 0.
 
    [IN ON] = inpolygon(X,Y,XV,YV) returns a second matrix, ON, which is 
    the size of X and Y.  ON(p,q) = 1 if the point (X(p,q), Y(p,q)) is on 
    the edge of the polygonal region; otherwise ON(p,q) = 0.
 
    inpolygon supports non-convex and self-intersecting polygons.
    The function also supports multiply-connected or disjoint polygons; 
    however, the distinct edge loops should be separated by NaNs. In the
    case of multiply-connected polygons, the externa

<think>好的,用户遇到了PFC代码中出现“Non-convex polygon created”错误的问题,需要解决方案。首先,我需要理解这个错误的背景。PFC可能是指Particle Flow Code,一种离散元模拟软件,常用于岩土工程等领域。错误信息提示创建了非凸多边形,这可能在几何建模或网格生成时发生。 根据用户提供的引用内容,尤其是引用[2]和[4],提到Unity中非凸MeshCollider与Rigidbody组件的问题,解决方法包括使用凸面替代或移除Rigidbody。虽然这是针对Unity的,但原理可能类似:非凸形状在物理模拟中可能导致计算问题。 接下来,我需要考虑PFC中的多边形处理。在离散元方法中,非凸多边形可能在接触检测或力学计算时引发问题,因为算法可能仅支持凸多边形。因此,解决方案可能包括检查多边形是否为凸,若不是,则进行分解或调整顶点顺序。 另外,引用[1]和[3]提到非凸优化问题,虽然主要针对数学规划,但可能间接说明处理非凸结构的复杂性。用户可能需要将复杂形状分解为多个凸部分,或调整参数允许非凸结构,但这可能影响计算效率。 可能的解决步骤:1. 检查生成多边形的顶点,确保其凸性。2. 若必须使用非凸多边形,分解为多个凸多边形。3. 调整顶点顺序避免自相交。4. 查看PFC文档是否有相关参数设置,如是否允许非凸形状。5. 更新软件版本或寻求官方支持。 需要验证这些步骤是否适用于PFC,可能需要参考软件手册或社区讨论。同时,用户可能需要使用凸分解工具,或手动调整几何结构。此外,错误可能出现在特定操作中,如网格导入或参数设置,需检查工作流程中的每个环节。 最后,确保回答结构清晰,分点说明解决方案,并引用相关资料辅助用户理解。可能需要提醒用户注意性能影响,或提供替代方法以应对不同场景的需求。</think>关于PFC代码中“Non-convex polygon created”错误的解决方案,可参考以下步骤: ### 问题原因 该错误表明在创建几何模型时生成了非凸多边形。PFC(如Particle Flow Code)等离散元模拟软件中,非凸多边形可能导致接触检测失败或计算不稳定[^2][^4]。 ### 解决方案 1. **验证多边形凸性** 检查所有多边形的顶点坐标是否满足凸性条件(所有内角≤180°且无自交叉)。可通过以下方法验证: - 计算相邻边向量叉积,若符号一致则为凸多边形 - 使用凸性检测工具(如MATLAB的`convhull`函数对比原多边形) 2. **分解非凸多边形** 若必须保留形状,将非凸多边形拆分为多个凸多边形组合: ```python # 示例:使用scipy进行凸分解 from scipy.spatial import Delaunay def convex_decomposition(points): tri = Delaunay(points) return tri.simplices ``` 3. **调整顶点顺序** 重新排列顶点确保按顺时针/逆时针顺序且无自相交,例如: $$ \text{顶点序列满足} \ \forall i, (v_{i+1}-v_i) \times (v_{i+2}-v_{i+1}) > 0 $$ 4. **参数调整** 检查PFC相关参数设置: - 启用`allow-non-convex`标志(若软件支持) - 降低网格生成精度容差[^2] 5. **特殊处理** 若涉及物理模拟(如与Rigidbody交互),优先使用凸多边形或组合凸体近似 ### 注意事项 - 凸分解可能导致计算量增加,需权衡精度与性能[^5] - 部分场景允许设置`NonConvex=2`参数绕过限制(参考数学规划中的处理方法[^1]) - 检查软件版本是否包含相关补丁
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值