[发明专利]一种基于自适应空间剖分的离散点云重复点快速查找方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应空间剖分的离散点云重复点快速查找方法，通过构建一个包括所有网格点的长方体空间，通过限定重复点查找问题的规模，对离散点超出限定规模的长方体空间按照八叉树方式进行剖分，并采用双向链表的方式将新剖分出的长方体空间添加到链表的两端。然后循环遍历长方体空间链表，对网格点数超出限定规模的长方体空间不断进行剖分，直至所有长方体空间的离散点规模均低于限定值；通过自适应空间剖分，既可以快速有效地降低重复点查找的规模、提高重复点查找的效率，还可以减少无效长方体空间的数量，从而降低方法的内存消耗，提高方法处理离散点云的规模。

技术领域

本发明涉及计算力学中网格生成和网格变形，尤其涉及计算流体力学中的网格生成和网格变形领域中的一种基于自适应空间剖分的离散点云重复点快速查找方法。

背景技术

计算流体力学CFD(Computational Fluid Dynamics)是开展流体力学机理研究的重要手段之一，在航空航天飞行器设计与性能评估中发挥着愈来愈重要的作用。CFD通过计算网格对流场空间进行离散，然后求解代数离散方程获取流动变量，如密度、压力和温度等，并沿飞行器表面积分得到飞行器整体的性能特性。因此，计算网格是开展CFD数值仿真的基础，决定着数值分析的计算精度和仿真效率，良好的计算网格不仅可以加速收敛，还可以改善预测精度。对于气动外形设计优化、非定常流动和气动弹性等外形需要发生变化的特殊问题，网格变形是开展对应数值仿真的关键技术。

在网格生成和变形中，均可能遇到多个不同点集的合并和匹配问题，就需要对点集中存在的重复点进行标记和删除，以建立统一的点云集合。在实际应用过程中，多采用循环遍历的方式，逐个点进行对比，然后将相互之间重合的点进行标记。对于规模较小的点云问题，该方法能够比较快速地获得重复点的信息。但该算法的时间复杂度是点云中网格点数量的平方，随着点云规模的增大，重复点查找时间迅速增加，将极大地增加网格生成或网格变形的时间消耗，提高数值仿真的计算成本。作者等人曾提出一种离散点云重复点快速查找方法[ZL202110308512.4]，通过空间剖分的方式，将离散点云所在的长方体空间剖分为多个规则的空间小格，然后在空间小格内查找重复点，并组装得到整个离散点云的重复点信息。该专利所提方法通过对空间进行剖分，降低重复点查找问题的规模，从而能够有效降低重复点查找的时间消耗。专利[ZL202110308512.4]中方法对于网格点均匀分布的离散点云具有很好的处理效果，但对于工程应用中常见的网格点非均匀分布的情况，需要人工调整空间的剖分参数，才能将重复点查找的规模降低、有效减少重复点查找的时间消耗，并且很多不包含网格点的无效空间的开辟，将极大地增加方法的计算机内存开销，降低处理问题的规模。

发明内容

本发明的目的是通过构建长方体空间双向链表结构和限定长方体空间中离散网格点的数量，大幅降低重复点查找的计算量，提高重复点查找效率，并且通过减少无效长方体空间的数量，有效降低方法的计算机内存消耗，显著提升处理离散点云问题的规模。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于自适应空间剖分的离散点云重复点快速查找方法，用于计算流体力学仿真前的离散网格生成，构建网格点拓扑连接关系，生成获取压力、速度、密度物理量的网格，包括以下步骤：

S1: 循环遍历离散点云中的所有空间点，计算出所有空间点在三个坐标方向的最大值和最小值，确定离散点云所在空间的边界；

S2：根据全部空间点三个坐标方向的最大值和最小值构建离散点云所在的长方体空间；

S3：将构建的长方体空间作为节点加入双向链表结构，初始化长方体空间双向链表；

S4：检查当前指针指向的当前长方体空间，当网格点数量规模超过限定值时，对长方体空间进行剖分；

S5：从双向链表中删除被剖分的长方体空间，修改当前指针的指向，更新链表信息，并添加新剖分的长方体空间；