MESH2D是一个基于matlab的用于二维几何的Delaunay网格生成器。它的目的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。MESH2D提供了简单而有效的“delaunay细化”和“front - delaunay”三角测量技术的实现，以及“爬坡”类型的网格优化。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。在MESH2D中实现的算法是“可证明良好的”——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差情况下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/元素类型的应用程序。
请参阅TRIDEMO以一组示例问题开始:
tridemo (0);一个非常简单的例子来开始一切。
tridemo (1);调查“半径-边缘”阈值的影响。
tridemo (2);% front - delaunay vs. delaunay -细分算法。
tridemo (3);探索用户定义的网格大小约束的影响。
tridemo (4);探索“爬坡”网格优化的影响。
tridemo (5);为“多部分”几何图形组装三角测量。
tridemo (6);用“内部”约束组装三角测量。
tridemo (7);研究使用“四叉树”类型的细化。
tridemo (8);探索使用自定义、用户定义的网格大小函数。。
tridemo (9);%大规模的问题，网格优化+优化。
tridemo (10);%中等规模问题，网格细化+优化。
其他信息和参考资料可通过GitHub存储库: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“证明良好的”delaunay细化和front - delaunay三角测量技术的实现。JIGSAW在这里可用:http://github.com/dengwirda/jigsaw-matlab．
MESH2D还使用了我的AABBTREE和FINDTRIA包来计算有效的空间查询和交集测试。看到http://github.com/dengwirda/aabb-tree而且http://github.com/dengwirda/find-tria获取详细信息。
引用作为
D. Engwirda，局部最优delaunay细化和基于优化的网格生成，博士论文，悉尼大学数学与统计学院，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，航空航天，机械和机电工程学院，悉尼大学，2005。
MATLAB版本兼容性
平台的兼容性
窗户 macOS Linux标签
确认
启发:FINDTRIA -d维的单形点查询。，AABBTREE -d维的有界盒树。
启发:Im2mesh(二维图像到三角形网格)，移除未连接三角形，FGT -折叠几何工具箱，MATLAB加速有限元分析(FEA)
