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非結構化網格更靈活地表示復雜的幾何形狀，通常使用三角剖分方法來精確地表示此類復雜的域。Voronoi 圖和 Delaunay 三角剖分通常用于生成非結構化網格。 德勞內三角剖分 德勞內三角剖分 Delaunay 三角剖分是一種有助于將平面中的離散點集劃分以形成一組三角形的算法。

Delaunay 細化網格生成示例 計算流體動力學 (CFD) 中流動模型仿真的準確性在很大程度上取決于網格生成的質量?？紤]到它們對各種幾何形狀的準確性和網格劃分靈活性，用于生成三角形網格的選項是有效的。Delaunay 三角剖分是為高度定義的不規則幾何體生成非重疊三角形的有用方法。 通常，必須實施一組特定的算法才能從 Delaunay 三角剖分中生成高質量的元素。

Lawson 算法特別適用于二維Delaunay 三角化, 它不存在象Watson 算法中出現的退化現象, 對約束情況同樣適用, 計算效率高。但在三維情況下, 對角線交換的推廣變成了對角面交換, 而對角面交換將可能改變區域體積和外邊界, 因此Lawson 算法不能直接推廣到三維情況。

第一個是使用 Delaunay 算法生成的，具有非零偏度的單元分布，如圖 4 所示，可以清楚地看到偏度對解決方案準確性的影響。使用 Advancing Front 算法生成的第二個非結構化網格包含在大部分計算域中具有零偏度的等邊三角形。圖 4. 在 Delaunay 三角網格上計算的解的誤差比結構化網格的誤差高得多。圖 5.

基于 Delaunay 的各向同性網格器填充最終前沿所包圍的區域。如何使用 T-Rex 進行表面網格劃分？非結構化表面網格使用 Delaunay 技術自動初始化，該技術在整個表面生成各向同性單元。使用Grid菜單中的T-Rex命令設置T-Rex屬性，然后重新初始化。圖 2. T-Rex 技術通過網格菜單應用于非結構化網格。

算法說明 創建Voronoi圖通常需要先構建Delaunay三角網，這是因為Voronoi圖與Delaunay三角網是對偶結構，即它們之間存在一一對應關系。以下是建立Voronoi圖的一般算法： 1、首先布置Voronoi的控制點，并基于控制點構建Delaunay三角網。

而根據其生成方式又可以分為結構化與非結構化網格（stuctured, non-structured），貼體與非貼體網格（conformal, non-conformal），等等。 對于四面體網格，較為常用的生成算法包括Delaunay法和波前法（advancing front）等。

Delaunay 三角剖分的示例Delaunay 三角剖分是由非重疊三角形組成的逐點結構，如上所示。當擴展到平面或表面時，三角形不限于均勻性。我們現在知道 Voronoi 圖將空間分割成包圍生成點的多邊形。DT是Voronoi圖中細胞的神經，稱為后者的幾何對偶。DT 主要用于創建可用于有限元分析和有限體積法求解器的網格，因為它的角度保證和快速三角測量算法可用。

根據要求在不同表面上設置尺寸 設置全局網格大小 使用 Octree 算法創建網格并刪除體積網格。光滑的表面嚙合達到所需的質量。 在風力渦輪機葉片后面的尾流區域中創建用于網格細化的密度框。 使用 Delaunay 算法創建體積網格。

1.3 參數化 DOE 矢高 -> 利用 FFT/Huygens PSF 光線追跡除了使用相位輪廓來表示DOE之外，還可以直接在序列模式下對詳細的矢高進行建模，並使用傳統的光線追跡引擎設計DOE並進行FFT和Huygens PSF之類的分析。此方法僅在DOE的特徵尺寸不太接近波長尺度（矢量繞射效果很強）時才有效。因此，該方法不適用於超穎透鏡。

由于用于點插入的 Delaunay 算法的性質，這對于非結構化塊來說是正確的：它比在結構化網格上求解泊松方程更難預測。文章來源：cadence博客

ICEM-CFD用于上半身的八叉樹網格， TGrid用于身體下方的非結構化Delaunay網格。今天，網格化是用CEI的魚叉完成的，CEI是一種八叉樹網格器，它產生一個以六角為主的網格。為了評估兩種不同網格對仿真結果的影響，計算了SUV Volvo XC 90的兩種變體（帶和不帶車身下面板（UBP），圖2）。 這是一款帶有后視鏡、完全詳細的車身、相當詳細的發動機部件和開放式輪輞的外部車型。

從生成算法來講，結構網格的算法有：插值法、拉伸、掃略等。非結構網格的算法有：Delaunay、AFT、四叉樹、八叉樹等。本文僅描述使用Gmsh生成四邊形和六面體的方法。 1.Transfinite 方法此方法通過指定“相對著的線”上節點數一致，指定“面上的Corner點”（超過四條邊界的面），指定“體上的Corner”（超過八個邊界面的體）。

當TI≒0時，式(2)為最小曲率格網化方程。邊界條件為： ⑶ 式中：TB為邊界張力參數，在[0，1)區間取值。 這種算法最主要的是確定張力參數，參數越大，格網化結果越平滑。該算法用來計算了全球廣泛使用的DBM，例如GEBCO發布的GEBCO_2019網格模型以及南北極的網格模型。Akkala等認為最適合張力樣條插值的是不規則間隔的數據。