MESH2D是一个基于matlab的Delaunay网格生成器，用于二维几何图形。它的设计是为平面上的一般多边形区域生成高质量的约束Delaunay三角剖分。除了“爬山”类型的网格优化，MESH2D还提供了简单而有效的“delaunay细化”和“front - delaunay”三角剖分技术实现。金宝app支持用户定义的“网格间距”函数和“多部分”几何定义，允许在复杂域内指定不同级别的网格分辨率。MESH2D中实现的算法是“证明良好的”——确保了收敛性、几何和拓扑的正确性，并提供了算法终止和最坏情况元素质量边界的保证。MESH2D通常生成非常高质量的输出，适用于各种有限体积/单元类型的应用程序。
参见TRIDEMO以一组示例问题开始:
tridemo（0）；%这是一个非常简单的开始一切的示例。
tridemo (1);%调查“半径-边缘”阈值的影响。
tridemo (2);Frontal-Delaunay和delaunay -refine算法。
tridemo (3);%探索用户定义的网格尺寸约束的影响。
tridemo（4）；%探索“爬山”网格优化的影响。
tridemo（5）；%为“多部分”几何体组装三角剖分。
tridemo（6）；%使用“内部”约束组装三角剖分。
tridemo（7）；%研究“四叉树”类型细化的使用。
tridemo (8);%探索自定义、用户定义的网格大小函数的使用。
tridemo (9);%更大规模的问题，网格优化+优化。
tridemo (10);%中等规模的问题，网格优化+优化。
其他信息和参考可通过GitHub存储库获取:http://github.com/dengwirda/mesh2d．
MESH2D是我的三维网格生成算法JIGSAW的简化版本，提供了“可证明良好”的Delaunay细化和正面Delaunay三角剖分技术的实现。JIGSAW可在以下位置获得：http://github.com/dengwirda/jigsaw-matlab．
MESH2D还使用了我的AABBTREE和FINDTRIA包来计算高效的空间查询和交集测试。看到http://github.com/dengwirda/aabb-tree和http://github.com/dengwirda/find-tria获取详细信息。
引用作为
D. Engwirda，局部最优Delaunay求精和基于优化的网格生成，悉尼大学数学与统计学院博士学位论文，http://hdl.handle.net/2123/13148, 2014.
D. Engwirda, Navier-Stokes方程的非结构化网格方法，荣誉论文，悉尼大学航空航天学院，机械与机电工程，2005。
MATLAB版本兼容性
平台的兼容性
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确认
启发:d维中的单形点查询。，AABBTREE -一种d维边界盒树。
启发:Im2mesh（二维图像到三角形网格），删除无关的三角形，FGT-折叠几何体工具箱，加速MATLAB有限元分析(FEA)
