[发明专利]一种复杂曲面自适应采样方法

摘要

一种复杂曲面自适应采样方法，其内容包括：根据采样精度确定采样数量；给定正方形区域纳入复杂曲面投影点，转化为具有密度属性的二维投影点；在设定初始温度下随机生成样本点；搜索样本点，计算两代发生元的均值，使其逐步接近质心点；以方差函数为准则判定解的优劣，对于恶化解，设定随机概率以扩大解空间；更新发生元，判断发生元与质心点的重合精度；选择重合精度最高的发生元作为质心点作为全局最优解返回；将最优解映射回复杂曲面作为最优采样解输出。本发明计算速度快、效率高，提高了曲面自适应采样的测量效率和测量精度。

主权项

1.一种复杂曲面自适应采样方法，其特征在于：该方法内容包括以下步骤：步骤1：根据曲面采样精度，求得曲面所需测量采样点的数量k；步骤2：给定正方形闭域，将复杂曲面离散并投影到正方形闭域中，化为具有密度属性的二维投影点，组成一个全部投影点的点集；步骤3：根据MacQueen K‑means算法，在正方形闭域中的投影点集中随机生成k个发生元，形成k个初始Voronoi域，落入各Voronoi域的投影点构成子集；同时设定模拟退火算法参数中的初始温度；步骤4：搜索样本点，计算子集中样本点坐标的平均值作为更新的发生元，使更新的发生元与质心点逐步接近；步骤5：以方差函数为收敛准则，计算方差函数并比较，以选择优化解，同时对于恶化解，根据模拟退火算法的思想，生成随机数，就是以一定的概率去接受恶化解，以增大解的范围而不陷入局部解；步骤6：重复进行步骤3～步骤5，直到满足方差函数收敛准则；步骤7：根据模拟退火算法的思想，设置降温系数进行降温，重复进行步骤3～步骤6，直到满足两代发生元重合精度的停止准则，得到全局最优的二维质心Voronoi结构；否则，返回步骤3；步骤8：将得到的二维质心Voronoi结构的质心点重新映射回原复杂曲面，得到分布合理的曲面测量采样点。