結構數據生成的案例
【代碼分享-04-Delft3d結構化網格轉MIKE非結構化網格存儲及Delft3D、MIKE網格生成前處理GIS數據轉換
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/// 將GIS的線矢量shp文件轉換為MIKE網格繪制需要的邊界xyz文件（格式為：x y connectivity）
///
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///
public static void Shp2xyz(string shpfile, string xyzfile)
{
if (File.Exists(shpfile))
{
//存儲所有線段的坐標點
List<</SPAN>IList<</SPAN>Coordinate>> lstpts = new List<</SPAN>IList<</SPAN>Coordinate>>();
IFeatureSet fs = FeatureSet.Open(shpfile);
IFeatureList lstf = fs.Features;
foreach (Feature f in lstf)
{
lstpts.Add(f.Coordinates);
}
//寫x,y,connectivity格式ascii文件
StringBuilder sb = new StringBuilder();
int idx = 1;
foreach (IList<</SPAN
展開 CAD里如何生成橫斷面數據
在使用 CAD 對工程和地形圖進行繪制的過程中，我們經常需要在圖紙上生成橫斷面數據。那么如何在 CAD 中生成橫斷面數據？本篇文章將介紹幾種常見的生成橫斷面數據的方法：
方法一：使用 CAD 插件
一些 CAD 插件專門用于生成橫斷面數據，特別是用于土木工程和地形圖。這些插件通常提供從已有數據生成橫斷面的功能。
方法二：創建基礎幾何形狀
1. 創建基礎幾何：使用 CAD 中的多段線、樣條曲線、圓弧等工具，創建代表不同數據的幾何形狀。這可能是地形、道路、建筑物或其他項目的剖面。
2. 定位剖面位置：根據需要確定橫斷面的切割位置，并繪制相應的參考線。
3. 使用切割或投影工具：根據參考線使用 CAD 中的切割或投影工具，生成剖面數據。你可以用命令 “SLICE” 切割三維對象，或使用 “SECTION” 生成剖面線。
方法三：從地形數據生成橫斷面
1. 導入地形數據：將地形數據導入 CAD。這些數據可能是從測量、GIS、或其他來源獲得的三維數據。
2. 使用工具生成橫斷面：CAD 中的一些工具允許從地形數據生成橫斷面。比如，在 AutoCAD Civil 3D 中，你可以使用 “截面樣式” 和 “截面查看器” 等工具來生成和查看橫斷面。
3. 提取橫斷面數據：使用 “截面樣式” 或類似工具生成橫斷面，然后可以通過命令導出數據到 Excel 或其他文件格式，供進一步分析。
方法四：自定義編程
1. 使用 AutoLISP 或 VBA：如果你有編程經驗，可以使用 AutoLISP、VBA 或.NET 等語言編寫腳本，以自動生成橫斷面數據。這需要了解 CAD 的 API 和編程接口。
2. 讀取幾何數據：從 CAD 中讀取現有幾何數據，并使用編程方法計算和生成橫斷面。
3.
展開 SimData：基于aiSim的高保真虛擬數據集生成方案
一、前言
在自動駕駛感知系統的研發過程中，模型的性能高度依賴于大規模、高質量的感知數據集。目前業界常用的數據集包括 KITTI、nuScenes、Waymo Open Dataset 等，它們為自動駕駛算法的發展奠定了重要基礎。
然而，構建真實世界的感知數據集并非易事——不僅需要投入大量人力、物力與時間成本，還需要面對數據采集受限、隱私合規、標注耗時以及極端場景（corner case）難以獲取等諸多挑戰。
在此背景下，高保真虛擬數據集正成為自動駕駛感知算法研究的新方向。通過仿真平臺生成的虛擬數據，不僅能夠快速擴充數據規模，還可靈活構造復雜路況、惡劣天氣及罕見事件，為模型提供更全面的訓練樣本。
基于此，本文介紹全新的高保真虛擬數據集——SimData。SimData依托aiSim的高精度物理建模與逼真視覺渲染能力，能夠生成多傳感器同步數據（包括相機、激光雷達、雷達、IMU 等），實現與真實世界數據一致的多模態特性。SimData數據結構嚴格遵循nuScenes數據集格式規范，可直接使用官方nuscenes-devkit工具解析和可視化，大幅降低開發者上手成本。
本文將介紹SimData的核心特性與構建流程，并展示其在典型感知任務中的表現。SimData 正式版及相關對比測試報告將于近期發布。
二、SimData構建過程
1、傳感器布局
在 aiSim 仿真平臺中，我們嚴格復現了 nuScenes 數據集的傳感器布局，以確保數據結構和多模態同步特性的一致性。 仿真車輛共配置了 6 路環視相機、5 個雷達（Radar）、1 個激光雷達（LiDAR）、1 個慣性測量單元（IMU）以及 1 個定位系統（GPS）。 其中，相機與雷達的采樣頻率均為 40 Hz，激光雷達的采樣頻率為 80 Hz，能夠滿足高時序精度的多傳感器同步采集需求。
展開 一個網格生成數據導入fortran程序的問題。
我是一個新手，想請教一下：
我想用軟件生成網格，然后導入我的fortran程序進行流場計算，是不是用gridgen比較方便啊？還有就是實體模型，能推薦一下用什么做嗎？gridgen可以導入我自己用fortran程序生成的實體坐標嗎？
盼回帖，謝謝大家！！！
使用大數據最大限度地減少用戶生成內容的風險
幸運的是，大數據可以幫助企業更有效地審查內容。他們可以使用復雜的數據挖掘工具在其平臺上識別不良內容，并及時將其刪除。
在廣告中使用之前驗證用戶生成內容的準確性
如果用戶沒有發布不良信息或支持企業，他們通常不會對用戶生成的內容負責。他們開始積極推廣后，承擔的責任要高得多。
例如，Quiznos公司在向客戶收集Subway公司的視頻時遇到問題。Subway公司認為一些人分享的視頻有一些信息對其不利，而Quiznos公司在其自己的廣告活動中使用了這些視頻，因此Subway公司認為Quiznos公司是這些不利信息來源的罪魁禍首。
大數據使企業更容易審核用戶生成內容，這有助于他們在將內容用于自己的廣告之前對內容進行清理。它有助于增強自己的信譽，并將民事訴訟的風險降到最低。
對用戶生成的內容進行引導
企業總是無法控制用戶生成的內容的方向。這是麥當勞公司三年前不得不面對的一個教訓，當時麥當勞公司希望客戶通過#MeetTheFarmers#標簽分享他們的故事時，消費者卻分享了一些麥當勞不良行為的故事，其效果適得其反。
大數據可以通過事先了解公眾情緒可以幫助企業避免這些失敗。如果公眾的看法是消極的，他們可以專注于建立更多的關系，然后讓客戶對用戶生成的內容策略產生影響。
用戶生成的內容似乎是企業構建一種良好關注的方式。但理解這些風險對于企業保持更好的運營和聲譽至關重要。因此，使用大數據可以用來協助企業在這方面持續努力。
展開 數據分析與AI丨在企業環境中利用知識圖譜賦能生成式 AI
<strong>企業用戶可利用知識圖譜提升數據質量和準確性，整合新舊數據以理解復雜關系，將傳統數據庫升級為多維框架。</strong></p><p><br></p><p><strong>Altair? Graph Studio?作為企業級數據發現和集成工具集，</strong>可用于托管知識圖譜。用戶能夠清理、協調和互連多源數據，簡化對結構化和非結構化數據的訪問。</p><p><br></p><p>Graph Studio 擁有集成多數據源的統一數據層，可快速解答用戶的臨時性問題，<strong>將分散的數據整合為企業專屬的互連數據架構。
展開 NURBS曲面結構及生成原理、修改方法
UV結構切割案例應用
非原生修剪案例應用
所以，深入理解線及面的生成概念和邏輯，及修改的方法，為我們在建模時，搭建線，創建曲面，提供了軟件在背后的計算法則，這樣能讓你進一步了解Rhino并提升建設思維及方法。
本文轉自：黃山手繪工廠
— END —
NURBS曲面結構及生成原理、修改方法
生成曲面的原則一
生成后的曲面屬性繼承UV線的階數及點數。
生成曲面的原則二
通過邊界UV趨勢變化達成造型目的。
生成曲面原則三
支持收斂
原則上最理想的狀態是生產4邊面，但是為了造型需求允許收斂的現象。
生成曲面的原則四
先低階，在升級調形，曲面階數建議控制在7階以下足夠滿足G3連續性。
當我們已經生產了一些基礎面后，還是滿足不了我們的造型需求時，就要對它進行再次的編輯了，可從以下幾個方面著手：
曲面修改的方法
一、通過重建或升階改變曲面屬性
生成后的曲面不是一成不變的，不滿意我們可以對它進行重新的修改或定義對曲面屬性進行修改常用的命令： 重建曲面和更改階數用到最為頻繁。
如上面GIF圖示，我們可以用重建曲面對已經建立的曲面進行更改UV方向的階數，來改變造型，這方面更詳細操作觀看今天次條文章相關教學視頻（更改曲面結構+調整形態）
二、通過調點達成造型的目的
我們也可以對已經生成的曲面，打開控制點，通過調整控制點來改變造型。
三、通過修剪達成造型目的
對曲面修剪的話有兩種方法，第一種修剪的方式就是用UV結構線對曲面進行修剪（原生修剪），第二種就是用另一特征曲線或曲面產生交集在進行修剪（非原生修剪）
原生UV修剪
畫面時優先考慮UV趨勢去造型，然后用UV去切割出細節設計。
優點： 1、邊緣修剪后原DNA保持不變；
2、可縮回成獨立原生曲面成。
展開 實際約束條件下成像系統的初始結構的生成
第一個案例引用自文獻[6]的快速近紅外（NIR）鏡頭研究，作者從已知的六片式鏡頭結構出發，應用并比較了多種全局優化策略。該系統的規格與約束條件如下：前置光闌、100 mm焦距、f/1.5（入瞳直徑66.7 mm）、16°全視場、畸變≤5%（未公開，由本文設定）、總長≤181.5 mm、后焦距≥4 mm、NIR波段0.9-1.7 μm。文獻中通過Zemax中的“Hammer”優化方法獲得的平均RMS光斑尺寸約為55 μm，色差校正效果中等。基于同等規格與約束，我們采用自主研發的FTR初始透鏡生成器，在數分鐘內即創建出多個更加優質的設計方案。圖1展示了由FTR程序生成的五類不同透鏡系統的選擇。
圖1.FTR初始透鏡生成器產生的各種5L和6L系統
所有初始透鏡方案均展現出優異性能，平均RMS光斑尺寸介于60-90 μm。經快速優化后，可在短時間內將平均RMS光斑尺寸降至約30 μm，并實現色差的良好校正。后續將展示更多初始透鏡結構設計的案例，涵蓋雙遠心鏡頭到廣角成像系統。
3.集成制造可行性分析：“First Time Right’”與PanDao的協同
PanDao是近期研發的一款建模軟件工具，可讀取透鏡數據并確定最佳制造鏈，在考慮約360種制造技術的前提下實現制造成本與風險最小化。為展示FTR與PanDao協同工作的獨特能力，我們選用機器視覺鏡頭進行驗證（文件3-2-3-2_Machine-vision_Fig-3-26.zmx ），該鏡頭是由R. Siew提供的Zemax案例庫。通過FTR初始透鏡生成器進行規格化與約束后，僅篩選光學性能相當或更優的透鏡方案，最終選定了三種差異比較顯著的設計（見圖2）。
圖2.
展開 實際約束條件下成像系統的初始結構的生成
第一個案例引用自文獻[6]的快速近紅外（NIR）鏡頭研究，作者從已知的六片式鏡頭結構出發，應用并比較了多種全局優化策略。該系統的規格與約束條件如下：前置光闌、100 mm焦距、f/1.5（入瞳直徑66.7 mm）、16°全視場、畸變≤5%（未公開，由本文設定）、總長≤181.5 mm、后焦距≥4 mm、NIR波段0.9-1.7 μm。文獻中通過Zemax中的“Hammer”優化方法獲得的平均RMS光斑尺寸約為55 μm，色差校正效果中等。基于同等規格與約束，我們采用自主研發的FTR初始透鏡生成器，在數分鐘內即創建出多個更加優質的設計方案。圖1展示了由FTR程序生成的五類不同透鏡系統的選擇。
圖1.FTR初始透鏡生成器產生的各種5L和6L系統
所有初始透鏡方案均展現出優異性能，平均RMS光斑尺寸介于60-90 μm。經快速優化后，可在短時間內將平均RMS光斑尺寸降至約30 μm，并實現色差的良好校正。后續將展示更多初始透鏡結構設計的案例，涵蓋雙遠心鏡頭到廣角成像系統。
3.集成制造可行性分析：“First Time Right’”與PanDao的協同
PanDao是近期研發的一款建模軟件工具，可讀取透鏡數據并確定最佳制造鏈，在考慮約360種制造技術的前提下實現制造成本與風險最小化。為展示FTR與PanDao協同工作的獨特能力，我們選用機器視覺鏡頭進行驗證（文件3-2-3-2_Machine-vision_Fig-3-26.zmx ），該鏡頭是由R. Siew提供的Zemax案例庫。通過FTR初始透鏡生成器進行規格化與約束后，僅篩選光學性能相當或更優的透鏡方案，最終選定了三種差異比較顯著的設計（見圖2）。
圖2.
展開 任意多晶微觀結構生成，GUI操作，模型直接下載
然而，傳統的建模方法往往面臨重重困難：使用商業軟件手動分割效率低下；利用專業建模軟件（如 Neper）雖然強大，但命令行操作和復雜的參數配置讓許多初學者望而卻步；而自編程序生成 Voronoi 鑲嵌模型，又難以精準控制晶粒尺寸分布和形狀統計特征。
有沒有一種工具，既能保證模型的科學性，又能像“點外賣”一樣簡單快捷？
今天，我們要向大家強烈推薦一個在線神器——Synthetmic。
【核心介紹：什么是 Synthetmic？】Synthetmic 是由赫瑞-瓦特大學（Heriot-Watt University）的 David Bourne 博士開發的一款基于 R 語言 Shiny 框架的在線 GUI 工具。它的核心使命是通過數學算法，快速生成具有特定幾何特性的合成多晶微觀結構。
該工具不僅支持傳統的 Voronoi 鑲嵌，更引入了功能強大的 Laguerre 鑲嵌（權重 Voronoi）算法。這意味著你不再受限于勻稱的晶粒，而是可以生成具有特定體積分布、更接近真實金屬組織的復雜模型。
網站地址：https://david-bourne.shinyapps.io/synthetmic-gui/
【功能亮點：為什么它值得收藏？】
零門檻，全在線操作： 無需安裝任何環境，打開瀏覽器即可完成從參數配置到模型生成的全過程。
高度可定制的統計控制： * 晶粒數量： 自由設定生成 10 到 1000+ 個晶粒。
尺寸分布： 支持對晶粒體積的對數正態分布（Log-normal）進行精準控制，模擬不同加工狀態下的組織。
空間排布： 通過調整點過程參數，控制晶粒的密集程度與均勻性。
實時可視化預覽： 網頁右側提供 3D 實時渲染，調整左側參數后，模型形態即刻更新，真正實現“所見即所得”。
展開 
CFD分析的結構化網格自動生成方法
在CFD分析的全自動優化過程中，一個關鍵任務就是如何實現模型、網格的自動生成以及CFD流場分析的自動運行。最近，我們在的一個名為“GAMMA”研究項目中，遇到這樣一個難題——要求自動的生成一個結構化網格。
為什么要結構化網格
與非結構化網格相比，結構化網格可以極大地加快流場分析，并且能得到一個精度較好的結果。在大型設計研究中進行高質量的分析時，兩者都可以很好的應用。然而，在優化研究中，非結構化網格的自動化生成會更加容易實現——只需幾何模型就可以實現。結構畫網格卻不是這么簡單。
結構網格的挑戰
關鍵問題在于結構化網格如何去填充一個任意幾何的全部特征？舉個我們研究的例子，例如渦輪增壓器的蝸殼，它就存在一個雖然很小，但卻很難處理的幾何特征——蝸舌。如下圖所示：
蝸舌區域是蝸管體和出口段之間的過渡區域。這對于結構網格來說有點復雜。對于蝸管主體，可以很好劃分結構化網格，一般這部分的結構化網格方式比較明確。但是在蝸殼存在蝸舌結構，如何對蝸舌處劃分結構化網格？在這里就有一些用戶迷茫了。
幾何框架
考慮在這樣的蝸殼幾何生成結構化網格，那么就需要要為網格系統提取一些有用的信息。對于各類復雜幾何，是不可能只以一種方式來自動生成結構化網格。我們所做的不僅是生成出新設計的網格，還基于CAESES軟件建立一套基于模型參數化的幾何框架（能引導生成結構化網格），它在某種邏輯上展示了網格是如何劃分的，然后用該幾何框架生成結構畫網格。下圖展示了幾何框架是如何布置的。
通過這些幾何信息，實現了對這個復雜幾何結構的結構化網格劃分。由于這些內部曲線是模型本身的一部分，所以當修改蝸殼的設計變量時，它們也會自動調整。對于無界面使用者，也可以在優化過程中通過腳本形式創建幾何，實現相同的效果，例如通過外部優化工具控制。這也使得該方法能直接適用于HPC環境。
展開 MATLAB的數據結構
findstr(A,B)
測試A是否為B的子字符串，或反過來
strrep(A,s1,s2)
在A中用s2替換s1
length(A)
字符串A的長度
deblank(A)
刪除A字符串尾部的空格
double(A)
字符串轉換雙精度數據
(4) 單元數據結構
用類似矩陣的記號將給復雜的數據結構納入一個變量之下。和矩陣中的圓括號表示下標類似，單元數組由大括號表示下標。
訪問單元數組應該由大括號進行，如第 4 單元中的元素可以由下面的語句得出
(5) 結構體
MATLAB 的結構體有點象 C 語言的結構體數據結構。每個成員變量用點號表示，如 A.p 表示 A 變量的 p 成員變量。獲得該成員比 C 更直觀，仍用 A.p 訪問，而不用 A->p。用下面的語句可以建立一個小型的數據庫。
其中 test 成員為單元型數據。刪除成員變量可以由 rmfield() 函數進行，添加成員變量可以直接由賦值語句即可。另外數據讀取還可以由 setfield 和 getfield 函數完成。
(6) 類與對象
類與對象是 MATLAB 5.* 開始引入的數據結構。在 MATLAB 手冊中定義了一各很好的類 -- 多項式類。該例子值得細讀，去體會類和對象的定義，重載函數編寫等信息。事實上，在實際工具箱設計中，用到了很多的類，例如在控制系統工具箱中定義了 LTI (線性時不變系統) 類，并在此基礎上定義了其子類：傳遞函數類 TF, 狀態方程類 SS, 零極點類 ZPK 和頻率響應類 FR。
舉例：我們將通過一個例子來介紹類的構造。 在 MATLAB 語言使用手冊中給出了一個很有代表性的例子：多項式類的建立問題。假設我們想為多項式建立一個單獨的類，重新定義加、減、乘及乘方等運算，并定義其顯示方式。
展開 TSolidX應用：液晶掩膜結構GDSⅡ文件的生成和導出
導出GDSⅡ文件
2.1 在Layout軟件中創建好結構后，如下圖找到導出選項
2.2 設置導出GDSⅡ文件的一些必要信息，并點擊OK按鈕
2.3 導出完成后，即可在相應文件夾中找到*.gds文件
Julia——基本數據結構
Julia中涵蓋的基本數據結構如下，本文按此順序介紹：
元組
字典
數組
元組
將有序的元素集合用括號包裹生成元組，中間用逗號隔開，基本用法與Python沒什么不同。
Syntax:
(item1, item2, ...) 復制代碼
實例如下：
myfavoriteanimals = ("penguins", "cats", "sugargliders") # ("penguins", "cats", "sugargliders") myfavoriteanimals[1] # "penguins" myfavoriteanimals[1] = "otters" # 元組是不可變的，無法更新數據 # ERROR: MethodError: no method matching setindex!(::Tuple{String,String,String}, ::String, ::Int64) 復制代碼
與Python不同的是，Julia進行了拓展（1.0版本及以上），元組中的分量可以被命名：
myfavoriteanimals = (bird = "penguins", mammal = "cats", marsupial = "sugargliders") # (bird = "penguins", mammal = "cats", marsupial = "sugargliders") myfavoriteanimals[1] # "penguins" myfavoriteanimals.bird # "penguins" 復制代碼
字典
創建字典需要通過內建的Dict()函數，函數的參數可以是空或者鍵值對，鍵值對需要使用箭頭符號=>進行關聯。
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