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Enregistrement W3160106327 · doi:10.1002/nme.6747

Automatic feature‐preserving size field for three‐dimensional mesh generation

2021· article· en· W3160106327 sur OpenAlex
Arthur Bawin, François Henrotte, Jean‐François Remacle

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilFonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’AgricultureEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolygon meshMesh generationOctreeVolume meshComputationAlgorithmComputer scienceSurface (topology)TriangulationMathematicsGeometryFinite element methodEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents a methodology aiming at easing considerably the generation of high‐quality meshes for complex three‐dimensional (3D) domains. To this end, a mesh size field h ( x ) is computed, taking surface curvatures and geometric features into account. The size field is tuned by five intuitive parameters and yields quality meshes for arbitrary geometries. Mesh size is initialized on a surface triangulation of the domain based on discrete curvatures and medial axis transform computations. It is then propagated into the volume while ensuring the size gradient ∇ h is controlled so as to obtain a smoothly graded mesh. As the size field is stored in an independent octree data structure, it can be computed separately, then plugged into any mesh generator able to respect a prescribed size field. The procedure is automatic, in the sense that minimal interaction with the user is required. Applications of our methodology on CAD models taken from the very large ABC dataset are presented. In particular, all presented meshes were obtained with the same generic set of parameters, demonstrating the universality of the technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle