Memory-efficient constrained Delaunay tetrahedralization of large three-dimensional triangular meshes
Büyük üç boyutlu üçgensel modellerin bellek verimli kısıtlı Delaunay dörtyüzlemesi
- Tez No: 741012
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Kısıtlı Delaunay Üçgenleme (KDÜ) problemini çözebilen bir böl-ve-yönet algoritması öneriyoruz. Algoritmamız üç aşamadan oluşmaktadır: Girdi Bölme, Yüzey Kapatma, ve Birleştirme. Problemin boyutunu küçültmek için önce girdiyi birkaç parçaya bölüyoruz. Yeni parçaları su geçirmez hale getirmek adına açık yüzeyleri kapatmak için 2D Üçgenleme uyguluyoruz. Her parça daha sonra işlenmek üzere TetGen [Hang Si, TetGen, a Delaunay-Based Quality Tetrahedral Mesh Generator, ACM Transactions on Mathematical Software, Cilt 41, Sayı 2, Makale No. 11, 36 sayfa, Ocak 2015] programına gönderiyoruz. Sonunda, nihai çözümü hesaplamak için her bir dörtyüzlü ağı birleştiriyoruz. Ek olarak, girdi üçgenlerini korumak için girdi bölme aşamasında eklediğimiz köşeleri kaldırma işlemi uyguluyoruz. Yeni köşe eklemeyen ve de köşeleri geri silme işlemini ortadan kaldıran alternatif bir yaklaşım da mümkündür; ancak, bu yaklaşım her zaman doğru bir şekilde çalışmamaktadır. Yöntemimizin yararı, bellek kullanımını azaltabilmesi ya da işlemin hızının artırabilmesidir. Yöntemimiz TetGen'in bellek yetersizliğinden dolayı yapamadığı girdileri başarı ile işleyebilmektedir. Ayrıca, bu yöntemin dörtyüzlü ağ kalitesini artırabildiğini de gözlemledik.
Özet (Çeviri)
We propose a divide-and-conquer algorithm that can solve the Constrained Delaunay Tetrahedralization (CDT) problem. It consists of three stages: Input Partitioning, Surface Closure, and Merge. We first partition the input into several pieces to reduce the problem size. We apply 2D Triangulation to close the open boundaries to make new pieces watertight. Each piece is then sent to TetGen [Hang Si, TetGen, a Delaunay-Based Quality Tetrahedral Mesh Generator, ACM Transactions on Mathematical Software, Vol. 41, No. 2, Article No. 11, 36 pages, January 2015] for processing. We finally merge each tetrahedral mesh to calculate the final solution. In addition, we apply post-processing to remove vertices we introduced during the input partitioning stage to preserve the input triangles. An alternative approach that does not insert new vertices and eliminates the need for post-processing is also possible but not robust. The benefit of our method is that it can reduce memory usage or increase the speed of the process. It can even tetrahedralize meshes that TetGen cannot do due to the memory's insufficiency. We also observe that this method can increase the overall tetrahedral mesh quality.
Benzer Tezler
- Training memory-constrained deep learning models using automatic dataflow-graph partitioning
Başlık çevirisi yok
FAREED MOHAMMAD FAREED QARARYAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİDEM UNAT
- Algılayıcı ağlar için enerji verimli baz istasyonu konum optimizasyonu
Energy efficient base station position optimization for sensor networks
SAHAR SALAHELDEEN ABDELGADER ABBAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU
DOÇ. DR. TAMER DAĞ
- Enhancing lightweight models for efficient sensor-based human activity recognition
Verimli sensör tabanlı insan aktivitesi tanıma için hafif modellerin iyileştirilmesi
SÜMEYYE AĞAÇ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK GÖKBERK
DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- A real time demonstrative analysis of lightweight payload encryption in resource constrained devices based on MQTT
MQTT'ye dayanan kaynak kısıtlı cihazlarda hafif yük şifrelemesinin gerçek zamanlı bir demonstrasyon analizi
NANABAYIN MENYAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZMEN
- Evrişimsel sinir ağlarının FPGA üzerindehızlı ve kaynak verimli kısmi yapılandırma tabanlı gerçeklenmesi
Fast and resource efficient implementation of convolutional neural networks on FPGA based on partial reconfiguration
HADEE MAD-A-DUM
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ