Geração de nuvem de pontos para métodos sem malhas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/RCMA-8PXM7W |
Resumo: | Uma técnica para gerar nuvens de pontos para métodos sem malha, que são limitadas por uma função de densidade especificada e pela geometria de entrada é apresentada. Inicialmente, os pontos são distribuídos ao longo das bordas da geometria identificando seus limites e as fronteiras entre diferentes materiais. Para gerar pontos dentro da geometria, duas abordagens diferentes são usadas: (i) distribuição aleatória e (ii) uma subdivisão baseada em quadtree, onde o menor quadrado que circunda a geometria é recursivamente subdividido em quatro, com a criação de um novo ponto no centro de cada quadrado. Em ambos os casos, o processo iterativo é interrompido quando a densidade de pontos se aproxima da função de densidade especificada. Os pontos iniciais são redistribuídos usando o algoritmo iterativo de refinamento de Lloyd, até a distribuição esperada ser cumprida. Tanto distribuições uniformes de pontos quanto não uniformes, onde a função de densidade não é constante, podem ser atendidas. A qualidade final da nuvem resultante só depende do algoritmo de refinamento de Lloyd. No entanto, o algoritmo que gera pontos iniciais com base em quadtrees, embora mais complexa do que a geração aleatória, necessita menos iterações do algoritmo de Lloyd para atingir a qualidade esperada. Isto é devido ao fato de que seus pontos de distribuição inicial já levam em conta a função de densidade especificada. |
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Renato Cardoso MesquitaLucas Pantuza Amorim2019-08-11T14:45:45Z2019-08-11T14:45:45Z2011-09-12http://hdl.handle.net/1843/RCMA-8PXM7WUma técnica para gerar nuvens de pontos para métodos sem malha, que são limitadas por uma função de densidade especificada e pela geometria de entrada é apresentada. Inicialmente, os pontos são distribuídos ao longo das bordas da geometria identificando seus limites e as fronteiras entre diferentes materiais. Para gerar pontos dentro da geometria, duas abordagens diferentes são usadas: (i) distribuição aleatória e (ii) uma subdivisão baseada em quadtree, onde o menor quadrado que circunda a geometria é recursivamente subdividido em quatro, com a criação de um novo ponto no centro de cada quadrado. Em ambos os casos, o processo iterativo é interrompido quando a densidade de pontos se aproxima da função de densidade especificada. Os pontos iniciais são redistribuídos usando o algoritmo iterativo de refinamento de Lloyd, até a distribuição esperada ser cumprida. Tanto distribuições uniformes de pontos quanto não uniformes, onde a função de densidade não é constante, podem ser atendidas. A qualidade final da nuvem resultante só depende do algoritmo de refinamento de Lloyd. No entanto, o algoritmo que gera pontos iniciais com base em quadtrees, embora mais complexa do que a geração aleatória, necessita menos iterações do algoritmo de Lloyd para atingir a qualidade esperada. Isto é devido ao fato de que seus pontos de distribuição inicial já levam em conta a função de densidade especificada.A technique to generate point clouds for meshless methods which are constrained by an specified density function and by the input geometry is presented. Initially, points are distributed along the geometry edges identifying their limits and the boundaries between different materials. To generate points inside the geometry, two different approaches are used: (i) random distribution and (ii) a subdivision-based quadtree, where the smallest square that surrounds the geometry is recursively subdivided into four, with the creation of a new point in the center of each square. In both cases, the iterative process stops when the points density approximates the specified density function. The initial points are redistributed using an iterative Lloyd refinement algorithm, until the expected distribution is met. Uniform distributions of points as well non-uniform ones, where the density function is not constant, can be met. The final quality of the resulting cloud just depends on the Lloyd refinement algorithm. However, the algorithm that generates initial points based on quadtrees, although more complex than the random generation, needs less iterations of the Lloyd algorithm to achieve the expected quality. This is due to the fact that its initial points distribution already takes into account the specified density function.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia elétricaGeometria ComputacionalAlgoritmo de LoydMétodos sem malhaDiagramas de VoronoiGeração de nuvens de pontosGeração de nuvem de pontos para métodos sem malhasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALlucas_pantuza_amorim.pdfapplication/pdf3725633https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RCMA-8PXM7W/1/lucas_pantuza_amorim.pdfb68afd570f8fa3992f9bd74c781cd55fMD51TEXTlucas_pantuza_amorim.pdf.txtlucas_pantuza_amorim.pdf.txtExtracted texttext/plain141121https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RCMA-8PXM7W/2/lucas_pantuza_amorim.pdf.txt434fabc9a58cf44040345a6ffd3ec978MD521843/RCMA-8PXM7W2019-11-14 08:06:26.664oai:repositorio.ufmg.br:1843/RCMA-8PXM7WRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T11:06:26Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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