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摘要：本发明公开了一种基于CAD模型的RAR网格优化方法及系统，通过对经过三角网格离散化按面储存的CAD网格模型进行特征计算，得到特征边和目标边长，然后据获取的特征边和目标边长，对经过三角网格离散化按面储存的CAD网格模型逐面进行网格优化，利用特征边和目标边长，对各个面同时并行进行网格优化操作，各个面进行网格优化不会互相干扰，可以大大节约网格优化的时间，通过将网格模型与原始的CAD模型进行逼近，保证初始网格特征的准确，通过引入特征边和面的边界边，对原有网格优化操作算子做进一步约束，在保证网格优化质量的条件下，原始CAD模型的特征不会在网格优化的过程中被消除。
主权项：1.一种基于CAD模型的RAR网格优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对经过三角网格离散化按面储存的CAD网格模型进行特征计算，得到特征边和目标边长；根据相邻两个三角面的法向量n1，n2，若满足：cosn1，n2t其中t为特征边角度阈值，相邻两个三角面的公共边为特征边；设从光滑曲面到三角网格的最大几何偏差，通过最大曲率和最大几何偏差计算得到目标边长；目标边长的区间最大值为面平均边长的2倍，最小值为面平均边长的12；S2，根据获取的特征边和目标边长，对经过三角网格离散化按面储存的CAD网格模型逐面进行网格优化；采用网格逼近CAD模型，然后对CAD网格模型的每个面使用局部操作算子进行并行网格优化，最后对网格优化后的模型进行退化三角形处理。
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百度查询： 西安交通大学 一种基于CAD模型的RAR网格优化方法及系统
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