Conforming hexahedral (hex) meshes are favored in simulation for their superior numerical properties, yet automatically decomposing a general 3D volume into a conforming hex mesh remains a formidable challenge. Among existing approaches, methods that construct an adaptive Cartesian grid and subsequently convert it into a conforming mesh stand out for their robustness. However, the topological schemes enabling this conversion require strict compatibility conditions among grid elements, which inevitably refine the initial grid and increase element count. Developing more relaxed conditions to minimize this overhead has been a persistent research focus. State-of-the-art 2-refinement octree methods employ a weakly-balanced condition combined with a generalized pairing condition, using a dual transformation to yield exceptionally low element counts. Yet this approach suffers from critical limitations: information stored on primal cells, such as signed distance fields or triangle index sets, is lost after dualization, and the resulting dual cells often exhibit poor minimum scaled Jacobian (min SJ) with non-planar quadrilateral (quad) faces. Alternatively, 3-refinement 27-tree methods can directly generate conforming hex meshes through template-based replacement of primal cells, producing higher-quality elements with planar quad faces. However, previous 3-refinement techniques impose conditions far more strict than 2-refinement counterparts, severely over-refining grids by factors of ten to one hundred, creating a major bottleneck in simulation pipelines. This article introduces a novel 3-refinement approach that transforms an adaptive 3-refinement grid into a conforming grid using a moderately-balanced condition, slightly stronger than the weakly-balanced condition but substantially more relaxed than prior 3-refinement requirements...... (check PDF for the full abstract)


翻译:在数值模拟中,保形六面体网格因其优越的数值特性而备受青睐,然而将任意三维体自动分解为保形六面体网格仍是一项艰巨挑战。在现有方法中,先构建自适应笛卡尔网格再将其转换为保形网格的方法以其鲁棒性脱颖而出。然而,实现这种转换的拓扑方案要求网格单元间满足严格的兼容性条件,这不可避免地会细化初始网格并增加单元数量。开发更宽松的条件以最小化此开销一直是持续的研究重点。最先进的二维细化八叉树方法采用弱平衡条件结合广义配对条件,通过对偶变换产生极低的单元数量。但该方法存在关键局限:存储在原始单元上的信息(如有符号距离场或三角形索引集)在对偶化后会丢失,且生成的对偶单元通常表现出较差的最小缩放雅可比行列式,并具有非平面四边形面。作为替代方案,三维细化27叉树方法可通过基于模板的原始单元替换直接生成保形六面体网格,产生具有平面四边形面的更高质量单元。然而,先前的三维细化技术施加的条件远较二维细化方法严格,导致网格过度细化达十倍至百倍,成为模拟流程中的主要瓶颈。本文提出一种新颖的三维细化方法,采用适度平衡条件将自适应三维细化网格转换为保形网格——该条件略强于弱平衡条件,但比先前的三维细化要求显著宽松……(完整摘要请查阅PDF)

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