亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

TopoCut

计算机科学 稳健性(进化) 几何处理 拓扑(电路) 算法 计算 可视化 网格生成 多边形网格 数学 数学优化 理论计算机科学 人工智能 有限元法 计算机图形学(图像) 组合数学 热力学 基因 物理 生物化学 化学
作者
Xianzhong Fang,Mathieu Desbrun,Hujun Bao,Jin Huang
出处
期刊:ACM Transactions on Graphics [Association for Computing Machinery]
卷期号:41 (4): 1-15 被引量:7
标识
DOI:10.1145/3528223.3530149
摘要

Given a complex three-dimensional domain delimited by a closed and non-degenerate input triangle mesh without any self-intersection, a common geometry processing task consists in cutting up the domain into cells through a set of planar cuts, creating a "cut-cell mesh", i.e., a volumetric decomposition of the domain amenable to visualization (e.g., exploded views), animation (e.g., virtual surgery), or simulation (finite volume computations). A large number of methods have proposed either efficient or robust solutions, sometimes restricting the cuts to form a regular or adaptive grid for simplicity; yet, none can guarantee both properties, severely limiting their usefulness in practice. At the core of the difficulty is the determination of topological relationships among large numbers of vertices, edges, faces and cells in order to assemble a proper cut-cell mesh: while exact geometric computations provide a robust solution to this issue, their high computational cost has prompted a number of faster solutions based on, e.g., local floating-point angle sorting to significantly accelerate the process --- but losing robustness in doing so. In this paper, we introduce a new approach to planar cutting of 3D domains that substitutes topological inference for numerical ordering through a novel mesh data structure, and revert to exact numerical evaluations only in the few rare cases where it is strictly necessary. We show that our novel concept of topological cuts exploits the inherent structure of cut-cell mesh generation to save computational time while still guaranteeing exactness for, and robustness to, arbitrary cuts and surface geometry. We demonstrate the superiority of our approach over state-of-the-art methods on almost 10,000 meshes with a wide range of geometric and topological complexity. We also provide an open source implementation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大饼完成签到 ,获得积分10
刚刚
又又发布了新的文献求助10
3秒前
30秒前
啾啾发布了新的文献求助10
34秒前
FeelingUnreal完成签到,获得积分10
35秒前
GHOSTagw完成签到,获得积分10
38秒前
英俊的铭应助又又采纳,获得10
42秒前
小二郎应助啾啾采纳,获得10
51秒前
53秒前
又又发布了新的文献求助10
58秒前
领导范儿应助又又采纳,获得10
1分钟前
我是老大应助孙伟健采纳,获得10
1分钟前
在水一方应助孙伟健采纳,获得10
1分钟前
今后应助孙伟健采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
孙伟健发布了新的文献求助10
1分钟前
孙伟健发布了新的文献求助10
1分钟前
孙伟健发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
啾啾发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
大模型应助啾啾采纳,获得10
2分钟前
柳贯一发布了新的文献求助10
2分钟前
斑鸠津完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
Yumm完成签到 ,获得积分10
3分钟前
又又发布了新的文献求助10
3分钟前
爆米花应助孙伟健采纳,获得10
3分钟前
搜集达人应助又又采纳,获得10
3分钟前
星辰大海应助孙伟健采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
ngan0901发布了新的文献求助10
3分钟前
又又发布了新的文献求助10
3分钟前
孙伟健发布了新的文献求助10
3分钟前
孙伟健发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
Cronologia da história de Macau 1600
Treatment response-adapted risk index model for survival prediction and adjuvant chemotherapy selection in nonmetastatic nasopharyngeal carcinoma 1000
Lloyd's Register of Shipping's Approach to the Control of Incidents of Brittle Fracture in Ship Structures 1000
BRITTLE FRACTURE IN WELDED SHIPS 1000
Intentional optical interference with precision weapons (in Russian) Преднамеренные оптические помехи высокоточному оружию 1000
Atlas of Anatomy 5th original digital 2025的PDF高清电子版(非压缩版,大小约400-600兆,能更大就更好了) 1000
Current concept for improving treatment of prostate cancer based on combination of LH-RH agonists with other agents 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 物理化学 光电子学 细胞生物学 基因 电极 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6187689
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8015106
关于积分的说明 16672687
捐赠科研通 5285616
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2817504
邀请新用户注册赠送积分活动 1797074
关于科研通互助平台的介绍 1661273