基于符号距离场和OpenFOAM的浸入边界方法（IBM）-ITADN社区

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本研究提出了一种结合符号距离场与OpenFOAM软件的浸入边界法（IBM），有效解决了复杂几何形状在流体动力学模拟中的网格生成难题，提高了计算精度与效率。 SDFIBM 是一种用于模拟流固耦合及多颗粒流动的沉浸边界方法。安装要求：需具备支持 C++11 和 OpenFOAM v6 的 g++ 编译器，其他编译器未经测试但可能正常工作。第一步是按照官方指南来安装 OpenFOAM v6，并进行一些简单的串行和并行教程案例以确保安装无误。第二步是在便携式计算机或HPC集群上执行以下命令： ``` git clone https://github.com/ChenguangZhang/sdfibm.git cd sdfibm/src make ``` 求解器的二进制文件为 `./src/sdfibm`。建议将此链接软绑定到系统路径，如使用命令：`sudo ln -s ~/sdfibm/src/sdfibm /usr/local/bin/sdfibm` ，这样在运行仿真时就可以直接输入`sdfibm`而无需指定完整路径。重要提示！坐标系的约定是：（此处原文未详细说明具体坐标的使用方法，因此保持原样）

浸入边界法的应用探讨

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本文主要探讨了浸入边界法在不同领域中的应用情况，并对其未来发展进行了展望。通过分析实例，深入挖掘其优势与局限性。浸入边界法主要用于模拟粘性不可压缩流场中的复杂几何外形的弹性膜结构运动，是一种有效的处理方法。该方法在多个领域有广泛应用。

关于刚性边界条件下浸入边界的算法研究进展

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本研究聚焦于刚性边界条件下的浸入边界（IB）方法，探讨了该领域最新的技术突破和挑战，旨在提高模拟复杂流体动力学问题的精度与效率。浸入边界法经过几十年的发展，在实际工程应用中的不断改进形成了一个庞大的算法体系。然而，早期的浸入边界法主要集中在弹性边界的研宄上。近年来，对于刚性边界的浸入边界算法的研究也逐渐增多。

基于点云重心距离的边界检测点云数据配准方法

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本研究提出了一种新颖的点云数据配准技术，利用重心距离进行边界检测，有效提升不同视角下3D模型的精确对齐。为解决现有迭代最近点（ICP）算法在处理点云数据配准过程中查找对应最近点速度慢、效率低的问题，本段落提出了一种采用点云重心距离进行边界检测的新方法来提高点云数据的配准效果。该新算法首先利用主成分分析法对原始点云数据执行粗略配准操作以获得一个较好的初始姿态。随后，在此基础上通过计算各点与整个点云重心的距离来进行边界识别，并从待处理的数据中提取出关键边界的特征点集，从而大幅减少需要精确匹配的点的数量。紧接着，算法采用K-D树技术在经过筛选后的两个边界集合之间高效地寻找最近邻对；同时结合单位四元数法进行坐标变换计算，进而迅速得出平移和旋转矩阵以完成最终的数据配准过程。实验数据显示：相较于传统ICP方法及近期改进的ICP方案，本段落所提策略不仅能在简化率达到2.4%的情况下显著提升运算速度（效率提高约25.8%），而且在精度方面依然保持了高水平。综上所述，该算法能够在确保数据准确性的前提下大幅增强点云配准的速度和性能，尤其适用于大规模复杂场景下的应用。

FEMAcoustics-master_声场边界元_边界元方法_声场分析_声场.zip

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本资源为声学领域专业工具包，包含声场边界元及边界元方法相关代码和文档，适用于进行复杂环境下的声场分析与模拟。 FEMAcoustics-master_边界元_边界元方法_声场边界元_声场分析_声场.zip

基于MATLAB Delaunay算法的离散点边界提取方法

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本研究提出了一种利用MATLAB中的Delaunay三角剖分算法来有效提取离散点集边界的创新方法。通过优化后的算法，能够准确、高效地识别复杂形状中离散数据的边界特征，适用于图像处理和地理信息系统等领域。最近在项目进行过程中遇到需要提取离散点边界的问题，对于不太熟悉 MATLAB 的人来说可能会感到困惑，不知道应该选择哪种算法来有效地获取所有已知点的轮廓线。经过大量的文献搜索及代码实验后，我找到了几种效果较好的轮廓提取方法，并在此总结一下希望能对有类似需求的朋友有所帮助。关于离散点边界提取的方法主要包括以下三种： 1. 使用 Convhull 算法获得离散点集的边界。 2. 采用 Alpha Shape 算法检测边缘点。 3. 应用 Delaunay 三角剖分算法。前两种方法在之前的博客中已经有所介绍，这里不再赘述。接下来重点讲解第三种方法——Delaunay 三角剖分算法。该算法的主要步骤如下： 1、利用 MATLAB 的 delaunay 函数对所有数据点进行处理。 2、通过 Delaunay 三角化结果来确定离散点的边界轮廓线。

设计方法详解：基于准远场距离的远场方向图计算

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本文章详细探讨了通过利用准远场概念简化计算，实现高效准确地获取远场方向图的设计方法，为天线工程与无线通信领域提供理论支持和实用指导。 1.1 消息格式在和芯星通软件接口协议中，输入与输出语句统称为消息。每条消息均由全 ASCII 字符组成。消息的基本结构如下： $MSGNAME,data1,data2,data3,…rn 所有消息均以美元符号（0x24）开头，并紧接着是消息名称，随后是一系列参数或数据。消息名和各数据项之间通过逗号（0x2C）分隔开。输入的消息可以使用回车符‘r’ (0x0D) 或换行符 ‘n’ (0x0A)，或者同时用两者来结尾；而输出的消息则统一以“rn”作为结束标志。消息名和参数中的字母都不区分大小写。对于某些命令，部分输入参数可以省略（在相关说明中会被标记为可选）。这些被忽略的参数之间可以用空字符表示，即两个逗号间没有任何内容。除非另有特别指示，未指定选项将保持不变。有些消息名称既可以用于发送指令也可以用来接收信息反馈；作为输入时该消息名代表对特定配置或设置的操作请求；而当用作输出时则展示设备当前的状态或者配置详情。 1.2 数据类型和芯星通软件接口协议中，数据包含以下几种主要形式： - 字符串（STR）：字符串由除回车‘r’与换行‘n’外的最多32个ASCII字符组成。例如GPSL1。 - 无符号整数（UINT）：范围从0到4294967295，可以以十进制或十六进制形式表示。十进制无符号整数由数字0至9的ASCII字符构成；而十六进制则需要在数值前加上字母h作为标识符，后跟最多8位包含0-9和A-F的组合字符串（不含h）。例如hE10或hE41BA7C0。 - 有符号整数（INT）：由数字字符组成，允许负值存在。其范围从 -2147483648 到 2147483647。比如123217754或-245278。 - 双精度浮点数（DOUBLE）：以0至9的数字字符、负号和小数点构成，数值范围从 -2^1023 到 2^1023。例如3.1415926或-9024.12367225。

使用getBoundingClientRect获取元素与浏览器边界的距离方法

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本文章介绍如何利用JavaScript中的getBoundingClientRect() 方法来精确测量页面元素相对于浏览器视口的位置和尺寸。在JavaScript里，`getBoundingClientRect()` 是一个非常有用的DOM元素方法。它可以帮助开发者获取到某个元素相对于浏览器窗口的几何位置信息，包括距离视口顶部、底部、左侧及右侧的具体数值。使用这个方法时，可以通过以下方式调用： ```javascript var element = document.getElementById(elementId); var rect = element.getBoundingClientRect(); ``` `rect` 对象会包含如下属性： - `top`: 元素的上边沿到浏览器视口顶部的距离。 - `right`: 元素的右边沿距离浏览器左边框的具体数值。 - `bottom`: 元素下边缘距浏览器窗口顶部的实际长度。 - `left`: 距离浏览器左边界的位置值，即元素左侧与视图最左边的距离。 - `width`: 不包括内边距和边框在内的宽度大小。 - `height`: 也是不包含任何内边距或边界的高度。值得注意的是，这些测量值是相对于视口的，并且当用户滚动页面时会有所变化。此外，它不会考虑CSS变换效果（如旋转、缩放等），仅反映元素在未变形状态下的位置信息。为了确保兼容性特别是IE浏览器环境中的正确显示，在计算边界矩形的位置时通常需要调整默认偏移量： ```javascript function getRect(elements) { var rect = elements.getBoundingClientRect(); var clientTop = document.documentElement.clientTop; var clientLeft = document.documentElement.clientLeft; return { top: rect.top - clientTop, bottom: rect.bottom - clientTop, left: rect.left - clientLeft, right: rect.right - clientLeft }; } alert(getRect(box).top); ``` 上述代码定义了一个名为 `getRect` 的函数，该函数可以获取元素相对于浏览器窗口的精确位置，并考虑了可能存在的默认偏移量。通过传入特定的DOM元素（如这里的“box”），我们可以得到其距离视口顶部的具体数值。总的来说，JavaScript中的`getBoundingClientRect()`方法对于需要精确定位和布局设计的应用来说是一个不可或缺的功能点。结合其他的技术手段，比如CSS属性调整或动态样式变化，可以实现诸如浮动控件定位、拖拽交互等高级功能。

基于PCA的马氏距离方法

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本研究提出了一种结合主成分分析（PCA）与马氏距离的方法，旨在优化多变量数据集中的分类和聚类效果。通过降维减少计算复杂度并提升数据间关系的表现力。 PCA结合马氏距离的方法在数据分析中有广泛应用。这种方法通过主成分分析减少数据维度，并利用马氏距离进行进一步的处理和分类。需要注意的是，在应用该方法时通常需要确保样本数量大于50个以获得更可靠的结果。

基于欧氏距离的LSH方法

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本研究探讨了利用欧式距离度量下的局部敏感哈希（LSH）技术，旨在高效地解决高维数据集中的近似最近邻搜索问题。原始的LSH是基于哈米ング距离的，而这里介绍的是基于欧式距离的LSH（E2LSH）C++代码。

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基于符号距离场和OpenFOAM的浸入边界方法（IBM）

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