9、分层Delaunay三角剖分与动态旅行商问题的求解策略

分层Delaunay三角剖分与动态旅行商问题的求解策略

在计算几何和优化问题领域,分层Delaunay三角剖分和动态旅行商问题(DTSP)是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关的研究内容和成果。

分层Delaunay三角剖分

分层Delaunay三角剖分在网格生成中具有重要应用。在研究中,我们关注所创建的变形三角剖分是否为约束Delaunay三角剖分。在特定情况下,三角剖分的所有约束边都位于外边界(如圆上),这使得约束Delaunay问题简化为实际的Delaunay问题。非边界三角形通常满足Delaunay性质,而边界三角形是否都能证明为Delaunay三角形,还有待进一步研究。

CGAL算法在椭圆焊盘细化中的表现

我们使用CGAL的2D约束Delaunay三角剖分算法对椭圆焊盘(特殊情况为圆形)进行连续细化。在每次迭代中,该算法先移除与约束边相交的边,然后对新边产生的空洞进行重新三角剖分,最后通过边翻转恢复约束Delaunay性质。

实验设置了CGAL的参数,最小角度约为20.6度,最长边长度上限为2mm。测试案例的椭圆纵横比从1(圆形)到2变化。结果如图7所示,细化级别从圆上6个顶点开始,以翻倍的方式增加到96个顶点。

圆上顶点数 三角形数量 2型边界三角形数量 斯坦纳点数 平均斯坦纳点顶点度 平均三角形质量 非2型三角形平均质量 是否为Delaunay三角剖分
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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