利用图像识别技术进行全自动非结构化网格划分

引言

本文旨在探讨创建一个结合图像数据与有限元分析的创新工具。我们利用MATLAB平台底层算法设计了一款功能强大的网格生成工具。该工具能够解析输入图像，实现异构化的网格生成过程，从而适应于高度多样化的应用需求。特别地，我们运用了非结构化划分网格的概念，针对二值数据（如黑色代表区域）进行自动分割和密集性控制调节。此外，本文还阐述了该工具与ABAQUS软件的集成方式，以及如何对生成的网格进行质量评估与验证。

科技原理




1. MATLAB内核算法分析

非结构化网格生成：文章中展示的主函数文件`get_mesh`，通过以下步骤构建非结构化网格：首先使用`rgb2gray`和`imbinarize`等函数处理输入图像，以提取具有特定颜色（黑色）的区域，形成二值图像。接着，通过控制单元尺寸（最小/最大尺寸由`h_min`和`h_max`决定）与增长速率（`h_growth`)，可以精细调整网格密度。

2. 参数调节与功能扩展

用户可调参数：包括缩放比例（`scale`）和简化容忍度（`simplify_tol`），这一章节细化了现有参数的数学意义与影响，阐述了它们如何适应于网格稀疏度和局部加密的调整，为用户提供了更灵活的自定义选项。

ABAQUS接口设计


集成MATLAB生成的网格与ABAQUS软件，通过以下步骤完成：

1. MATLAB生成数据格式转换：通过编写MATLAB脚本，输出符合ABAQUS要求的`Element.txt`与`Node.txt`文件，其中包含了节点与元素数据。

2. ABAQUS导入与操作：依据输出文件`Element.txt`和`Node.txt`的引用格式，ABAQUS脚本或GUI界面进行网格数据加载，并执行有限元分析，确保算法性能与光学品质。

实验验证与效果展示

测试案例：应用了两个案例，证实了通过粗/密集控制和网格质量检查，构建出形状与质感良好的法兰盘以进行扭曲分析，结果显示了高计算效率与准确性。

结论

我们的非结构化网格生成工具实现了图像到仿真领域的无缝过渡，结合MATLAB的数字处理能力和ABAQUS的先进有限元分析工具，确保了模拟的精确度与效率。特别是针对特殊图像这样离散性特征的数据来源，该工具展现出了灵活性和强大适用性，为模拟领域带来了创新性的解决方案。

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