简介:现代空间网壳结构以自由曲面造型为重要特征,如何对自由曲面进行网格划分是结构设计的关键问题.本文采用三维建模软件Rhinoceros及其可视化编程插件Grasshopper实现了一种基于简单几何原理的自由曲面网壳结构菱形网格划分方法.该方法的优点是生成的网格具有统一长度,有利于降低结构设计、构件制造及施工的复杂度.通过造型各异的算例验证了该方法的有效性.
简介:数据流的概念会随着时间的变化而变化,例如天气预报和网络监控。这种随时改变概念的现象叫做概念漂移。如果不处理好概念漂移不仅降低聚类的质量,并且还会导致错误的聚类结果。现有的概念漂移算法大多都依据分类算法,根据分类算法中的错误率来判断概念漂移。然而,在随时变化的数据流中很难发现类标签。在聚类检测概念漂移中,很多聚类算法都是再概念漂移检测之前,所以当发生概念漂移的时候还要重新聚类。我们提出了一种基于密度网格的数据流聚类和概念漂移检测算法,这个框架采用了一种策略动态地改变滑动窗口。由于用到了密度网格技术,它提升了DCDA检测算法的效率,并且利用可变滑动窗口替换了固定滑动窗口以适应数据流的变化。实验结果证明我们的框架在准确率和时间效率上好于DCDA。