网格质量评价标准 网格质量评价标准是什么

我在网上找到一种Gambit用古钱法画圆柱体网格的方法，请问谁知道这钟画法的好处吗？

用古钱画的网格为六面体结构化网格，而你自动生成的是四面体非结构化网格~~

网格质量评价标准 网格质量评价标准是什么

网格质量评价标准 网格质量评价标准是什么

网格质量评价标准 网格质量评价标准是什么

计算精度，主要在于网格的质量（正交性，长宽比等），在某些情况下，两者可能计算结果别不大~

但是达到同样效果，一般结构化网格需要的网格数较少，计算收敛也快~~

最关键的是结构化网格比较容易控制，比如你说的圆柱体网格，如果我需要对圆柱的边界进行加密处理，用古钱画结构化网格，很容易实现，只需要控制一下结点的疏密就可以了~但是非结构化网格确做不到~~

祝好~

Delaunay细分

地质特征具有结构性(局部连续性)，而实际地质采样具有不规则性和稀疏性，使得由钻孔孔口坐标点所剖分的初始三角网格可能存在畸形和尺寸过大的情况，可视化效果，也不能真实地反映地层的分布特征。因此，需要对初始三角网格进行细分，以消除这些影响。

网格细分要求进行质量控制和尺度控制(杨钦，2005)。质量控制方法是在畸形网格单元顶点附近加点的方法来实现。加点细化后网格保持了Delaunay三角化的一些优良特性，且向一个符合Delaunay优化准则的网格中加入一个点是一个局部运算，算法效率更高。主要采用两种加点方法：①畸形网格单元的最长边中点加点；②畸形网格单元的外接圆圆心加点。通常，第二种方法优于种方法。

为了使网格具有一定的密度，对于尺寸超过标准的网格单元应该进行加点细分。加点方案同质量控制一样。

因此，无论是对三角网进行质量控制还是尺寸控制，均选择三角单元外接圆圆心作为点插入的位置。同时，需要建立评价点插入的收敛准则：

(1)用三角形单元的外接圆半径与内切圆半径的比值来度量网格单元的质量，称为三角形单元的纵横比(aspect ratio)；

(2)用三角单元的外接圆半径与最短边长度的比值来度量网格单元的质量，建成为Radius-Edge比。用ρ来表示三角单元T的Radius-Edge比，R表示T的外接圆半径，Lmin表示T的最短边长度，有：

数字地下空间与工程三维地质建模及应用研究

由于三角形的内切圆半径的计算比较烦琐，通常采用第二种方法作为三角形的质量评价标准。采用三角形的Radius-Edge比作为质量评价的另一个好处是根据三角形T的Radius-Edge比ρ(T)可以直接计算三角形最小角的角度，如图3.9所示。

图3.9 三角形的Radius-Edge比和最小角度的关系

由图3.9中的几何关系可以得到：

数字地下空间与工程三维地质建模及应用研究

不难看出，ρ(T)具有明显几何意义：

ρ(T)越大，T的最小角度也越小，T就越畸形。

ρ(T)越小，T的最小角度也越大，T就越接近正三角形。

当T是正三角形时，ρ(T)达到最小，其值为 ，网格质量。

通过设置不同的网格质量和尺寸的控制性参数，可以得到不同的网格质量和密度的网格剖分结果，从而可以实现模型的精度控制。图3.10是以主要陆地区域作为约束边界，一些控制点作为约束点，在一定质量和尺寸控制下的三角剖分，剖分结果为非常均匀的三角网格。该方法用于钻孔加密，可以实现钻孔(包括虚拟钻孔)的相对均匀分布，进而可以了解各个位置处的地层分布。

网格服务满意度是什么意思

是指一个人对一段关系质量的主观评价。网格化管理依托统一的城市管理以及数字化的平台，将城市管理辖区按照一定的标准划分成为单元网格，通过加强对单元网格的部件和巡查，建立一种监督和处置互相分离的形式，服务满意度就是指一个人对一段关系质量的主观评价。

在ICEM中怎么根据以下这种图像判断网格的质量有多好？

数值越大越好，不允许有负值，一般0,3以上就可以了。

有几个网格在0.2-0.3之间，没啥大问题。点击可显示网格的位置。

反复用网格光滑作可提高质量，但提高有限。

网格质量和设置有关，设置好可提高质量。也和形状有关，形状复杂不规则有尖角各部分尺寸得太大等等，质量就不会太好

流体仿真中 评价网格质量更倾向于看正交质量还是倾斜度 我用的是workbench里的mesh画网格

1，知其然不知其所以然：主要指标是正交质量。

2，知其然且知其所以然：正交质量、纵横比等参数都不是评价网格质量的标准，只是一个参考值。网格质量好，其本质是：离散误小。从有限体积法的角度看，离散误主要是网格面通量（质量流量和热流）的插值计算误。如果没有内存和计算时间的限制，我们让网格尺寸足够小，网格数量足够多，离散误就足够小，这样就无所谓网格质量。什么样的网格都可以。什么纵横比、正交性，只要网格足够小，这些参数都无所谓。但数值计算的网格不可能足够小，因此必须通过网格的形状和分布密度，使离散误依然可以达到足够小。

（具体解释起来太长。如果有兴趣，私下讨论吧。）