非封闭曲面的海量空间数据点四边形网格生成算法

建筑结构模型的四边形网格生成算法

第１期陈沸镔，等：建筑结构模型的四边形网格生成算法２ｌ Ｌ１＋Ｌ２＋￡３＋Ｌ４＝偶数，所以Ｌ３＝Ｌｌ＋Ｎ×２（Ⅳ≥０） 根据Ｎ＝０及Ｎ＞０这２种情况，分别采用不同模板 进行网格划分．图１１～１３分别是Ｌ３＝Ｌ。，Ｌ３＝Ｌ，＋２ 和Ｌ。＝Ｌ，＋４这３种情况的网格划分方式． Ｌ３Ｌ３ ￡：［］ｃ。≥Ｌ２匝唧上。 ￡１Ｌ１ 图１１狭长四边形单元网格划分（Ｌ，＝Ｌ。） 三３上３ Ｌｚ［］￡。≥上ｚ压酗ｃ。 ＬｔＬｉ 图１２狭长四边形单元网格划分（Ｌ，＝Ｌ，＋２） 图１３狭长四边形单元网格划分（Ｌ，＝Ｌ。＋４） ３算例 将上述算法用ＶＣ＋＋．ＮＥＴ及ＯｐｅｎＧＬ在ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ２００５编译环境编程实现，实验效果见图１４～１６．图１４为将图２中框架剪力墙墙体模型进行四边形网格生成的结果，图１５为某框架剪力墙高层结构模型进行四边形网格生成的结果，图１６为某多塔楼高层结构模型进行四边形网格生成的结果． 图１６某多塔楼高层结构的四边形网格划分 表２为图１４～１６这３种结构模型使用模板法生成网格耗费的时间．由表２可知，使用模板法进行模型内部网格生成效率较高．图１７为图１４网格生成的局部放大图，从该图可见由于建筑结构模型初始单元较为规则，使用模板法生成网格的质量较好．总之，本文的四边形网格生成算法在建筑结构模型方面有较好的适应性． 表２模板法生成网格时间 模型名称区域单元数边界单元数生成网格时间／ｍｓ框架剪力墙墙体６６６１９８４１２５ 剪力墙高层结构５２７４１３９６８２０３１ 多塔楼高层结构３４６６９５５５１５１６ 图１７图１４网格划分的局部放大 图１４图２框架剪力墙墙体的四边形网格划分５结论 图１５某框架剪力墙高层结构的四边形网格划分 阐述用有限元分析建筑结构模型特点、设计快速建立结构模型索引信息的算法，根据四边形网格划分的要求，给出调整单元边界划分节点的算法，在内部网格划分时，采用分区域模板法生成网格，算法理论简单可行、效率较高． 下一步将考虑初始板单元为复杂多边形的情况，以及内部网格的生成优化和网格质量改进等方面一Ｊ，以期得到适用性更好、通用性更强的算法． （下转第２６页）

搜狗地图景点信息采集方法

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 本文介绍使用八爪鱼采集搜狗地图（以惠州-景点为例）的方法 采集网站： https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,/#c=12683571.543198185,2562773.9201191864,1 4 示例规则下载： 使用功能点： ●列表及详细信息采集 https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,/tutorial/fylbxq7.aspx?t=1 ●文本循环教程 https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,/tutorial/wbxh_7.aspx?t=1 ●AJAX点击和翻页 https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,/tutorial/ajaxdjfy_7.aspx?t=1 相关采集教程： 八爪鱼采集原理 百度搜索结果采集

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 1）进入主界面，选择“自定义采集” 搜狗地图景点信息采集方法图1 2）将要采集的网站URL复制粘贴到输入框中，点击“保存网址”

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 搜狗地图景点信息采集方法图2 步骤2：输入采集信息 1）在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。点击地图上的输入框，然后在右侧操作提示框中，选择“输入文字”

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 搜狗地图景点信息采集方法图3 2）在操作框提示中，输入想要查询的文本。这里输入“惠州景点”。输入完成后，点击“确定”

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 搜狗地图景点信息采集方法图4 3）“惠州景点”会自动填充到输入框。先点击“搜索”按钮，然后在右侧操作提示框中，选择“点击该按钮”

铝合金空间网格结构支承面检验批质量验收记录

铝合金空间网格结构支承面检验批质量验收记录 注：本表内容的填写需依据《现场验收检验批检查原始记录》。本检验批质量验收的规范依据见本页背面。

填写说明 一、填写依据 1 《铝合金结构工程施工质量验收规范》GB50576-2010。 2 《建筑工程施工质量验收统一标准》GB50300-2013。 二、检验批划分 铝合金空间网格结构安装工程应按变形缝、施工段或空间刚度单元划分成一个或若干个检验批。 三、GB50576-2010规范摘要 主控项目 11.2.1 铝合金空间网格结构支座定位轴线的位置、支柱锚栓的规格应符合设计要求。 检查数量：按支座数抽查10%，且不应少于4处。 检验方法：用经纬仪和钢尺实测。 11.2.2 支承面顶板的位置、标高、水平度以及支座锚栓位置的允许偏差应符合表11.2.2的规定。 检查数量：按支座数抽查10%，且不应少于4处。 检验方法：用全站仪或经纬仪、水准仪、钢尺实测。 注：L为顶面测量水平度时两个测点间的距离。 11.2.3 支承垫块的种类、规格、摆放位置和朝向，必须符合设计要求和国家现行有关标准的规定。橡胶垫块与刚性垫块之间或不同类型刚性垫块之间不得互换使用。 检查数量：按支座数抽查10%，且不应少于4处。 检验方法：观察和用钢尺实测。 11.2.4 铝合金空间网格结构支座锚栓的紧固应符合设计要求。 检查数量：按支座数抽查10%，且不应少于4处。 检验方法：观察检查。 一般项目 11.2.5 支座锚栓尺寸的允许偏差应符合本规范表10.2.4的规定。支座锚栓的螺纹应受到保护。 检查数量：按支座数抽查10%，且不应少于4处。 检验方法：用钢尺实测和观察。

百度地图坐标采集方法

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 百度地图坐标采集方法 本文介绍使用八爪鱼采集器简易模式采集百度地图坐标的方法。 需要采集百度内容的，在网页简易模式界面里点击百度进去之后可以看到所有关于百度的规则信息，我们直接使用就可以的。 百度地图坐标采集方法步骤1 采集百度地图坐标内容（下图所示）即通过在百度地图输入关键词进行搜索， 采集搜索到的店铺的经纬度数据。 1、 找到百度地图坐标规则然后点击立即使用

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 百度地图坐标采集方法步骤2 2、下图显示的即为简易模式里面百度地图坐标的规则 查看详情：点开可以看到采集的目标网址。 任务名：自定义任务名，默认为百度地图坐标采集 任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组城市：输入要采集的目标城市名，如：深圳 搜索关键词：设置要采集的关键词，这个任务一次只能搜索一个关键词示例数据：这个规则采集的所有字段信息

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 百度地图坐标采集方法步骤3 3、规则制作示例 例如采集搜索深圳所有肯德基的数据信息，在设置里如下图所示：任务名：自定义任务名，也可以不设置按照默认的就行 任务组：自定义任务组，也可以不设置按照默认的就行 城市：输入要采集的目标城市深圳 搜索关键词：设置要采集的关键词肯德基 设置好之后点击保存

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 百度地图坐标采集方法步骤4 保存之后会出现开始采集的按钮

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 百度地图坐标采集方法步骤5 4、选择开始采集之后系统将会弹出运行任务的界面 可以选择启动本地采集（本地执行采集流程）或者启动云采集（由云服务器执行采集流程），这里以启动本地采集为例，我们选择启动本地采集按钮

基于一种海量数据处理分析系统设计文档

中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作

为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。

野外数据采集方法

野外数据采集方法 野外数据采集包括两个阶段：控制测量、碎部点采集。控制测量的方法与传统的测图中的控制测量基本相似，但以导线测量为主的方式测定控制点位置。碎部点数据采集与传统的作业方法有较大的差别。这里主要介绍采用全站仪进行碎部点数据采集的两种方法。 一、测记法数据采集 碎部点的数据采集每作业组一般需要仪器观测员1人、绘草图领尺（镜）员1人、立尺（镜）员1~2人，其中绘草图领尺员是作业组的核心、指挥者。作业组的仪器配备：全站仪1台、电子手簿1台、通讯电缆1根、对讲机1副、单杆棱镜1~2个，皮尺1把。 数据采集之前，先将作业区的已知点成果输入电子手簿。绘草图领尺员了解测站周围地形、地物分布，并及时勾绘一份含主要地物、地貌的草图（也可在放大的旧图上勾绘），以便观测时标明所测碎部点的位置及点号。仪器观测员在测站点上架好仪器、连接电子手簿，并选定一已知点进行观测以便检查。之后可以进行碎部点的采集工作。采集碎部点时，观测员与立镜员或绘草图员之间要及时联络，以便使电子手簿上记录的点号和草图上标注的点号保持一致。绘草图员必须把所测点的属性标注在草图上，以供内业处理、图形编辑时用。草图的勾绘要遵循清晰、易读、相对位置准确、比例一致的原则。一个测站的所有碎部点测完之后，要找一个已知点重测进行检查。 二、电子平板数据采集 测图时作业人员一般配备：观测员1人、电子平板（便携机）操作员1人、立尺（镜）员1~2人。 进行碎部测图时，在测站点安置全站仪，输入测站信息：测站点号、后视点号及仪器高，然后以极坐标法为主，配合其它碎部点测量方法施测碎部点。例如电子平板测 绘系统中，常用的方法有极坐标法、坐标输入法，它们的数据输入 可以通过通信方式由全站仪直接传送到计算机，也可以采用设计友 好、清晰的图形界面对话框输入，如图6-31。 对于电子平板数字测图系统，数据采集与绘图同步进行，即 测即绘，所显即所测。 图6-31 碎部点测量输入对话框

Fluent 结构化网格与非结构化网格

简单地说：结构化网格只包含四边形或者六面体，非结构化网格是三角形和四面体。 结构网格再拓扑结构上相当于矩形域内的均匀网格，器节点定义在每一层的网格线上，且每一层上节点数都是相等的，这样使复杂外形的贴体网格生成比较困难。非结构网格没有规则的拓扑结构，也没有层的概念，网格节点的分布是随意的，因此具有灵活性。不过非结构网格计算的时候需要较大的内存。 在计算流体动力学中，按照一定规律分布于流场中的离散点的集合叫网格（Grid），分布这些网格节点的过程叫网格生成（Grid Generation）。网格生成对CFD至关重要，直接关系到CFD计算问题的成败。 非结构三角形网格方法 复杂外形网格生成的第二方向是最近应用比较广泛的非结构三角形网格方法，它利用三角形（二维）或四面体（三维）在定义复杂外形时的灵活性，以Delaunay法或推进波阵面法为基础，全部采用三角形（四面体）来填充二维（三维）空间，它消除了结构网格中节点的结构性限制，节点和单元的分可控性好，因而能较好地处理边界，适用于模拟真实复杂外型。非结构网格生成方法在其生成过程中采用一定的准则进行优化判断，因而能生成高质量的网格，很容易控制网格的大小和节点的密度，它采用随机的数据结构有利于进行网格自适应。一旦在边界上指定网格的分布，在边界之间可以自动生成网格，无需分块或用户的干预，而且不需要在子域之间传递信息。因而，近年来非结构网格方法受到了高度的重视，有了很大发展。 非结构网格方法的一个不利之处就是不能很好地处理粘性问题，在附面层内只采用三角形或四面体网格，其网格数量将极其巨大。现在比较好的方法就是采用混合网格技术，即先贴体生成能用于粘性计算的四边型或三棱柱网格，然后以此为物面边界，生成三角形非结构网格，但是生成复杂外型的四边形或三棱柱网格难度很大。 非结构网格方法的另一个不利之处就是对于相同的物理空间，网格填充效率不高，在满足同样流场计算条件的情况下，它产生的网格数量要比结构网格的数量大得多（一个长方体要划分为5个四面体）。随机的数据结构也增加了流场参数交换的时间，因此此方法要求较大的计算机内存，计算时间长。在物面附近，非结构网格方法，特别是对于复杂外形如凹槽、细缝等处比较难以处理。 非结构网格与结构网格一样都属于贴体网格，模型表面网格的好坏直接关系到空间网格的质量，因而它们的模型表面网格必须同时与网格拓扑结构和当地的几何外形特性相适应，为了更好地适应其中一方面，有时不得不在另一方面作出让步，因而往往顾此失彼。因此，在生成非结构网格和结构网格时，处理模型表面又成为一个关键而费时的工作。 计算精度，主要在于网格的质量（正交性，长宽比等），并不决定于拓扑（是结构化还是非结构化）。个人感觉采用结构化网格还是非结构化网格，主要看解决什么问题，如果是无粘欧拉方程的话，只要合理布局，结构和非结构都能得到较为理想的结果。但如果涉及到粘性影响的话，尤其在壁面处，结构网格有一定优势，并且其对外形适应性差的缺点，也可以通过多块拼接网格解决。事实上，目前有的非结构网格软件，也开始借鉴结构网格的优点，在壁面处进行了类似结构网格的处理，如cfx的壁面加密功能。 一般来说，网格节点走向（这里假设计算过程中物理量定义在网格节点上）贴近流动方向，那么计算的结果就要好一些。对于不是非常复杂的流动。例如气体的喷管流动，使用四边形（二维）网格就比较三角形网格要好。不过即便是四边形网格，fluent也是按照无结构网格进行处理的。 非结构和结构网格的计算结果如何取决于算法，除非网格实在惨不忍睹。我觉得现在已发展到了基于结构网格与非结构网格上的计算,各自的优势相差越来越不是很明显了。

史上最全的数据来源和数据分析平台

史上最全的数据来源（数据分析）平台 网站分析类： 百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台 Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索 360指数- 基于360搜索的大数据分享平台 Alexa - 网站排名 Google Analytics - Google出品，可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具 腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品 移动应用分析类： 友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据，提供应用排行榜 ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用，分析超过6亿条数据 蝉大师- App数据分析与ASO优化专家，应用与游戏推广平台 百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具 QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商 应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析 Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台 媒体传播类： 微博指数 优酷指数 微票儿票房分析 BOM票房数据 爱奇艺指数 数说传播 百度风云榜 微博风云榜 爱奇艺风云榜 豆瓣电影排行榜 新媒体排行榜 品牌微信排行榜 清博指数 易赞- 公众号画像 电商数据类：

阿里价格指数 淘宝魔方 京东智圈 淘宝排行榜 投资数据类： Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库 清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究 IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库 创投库- 提供最全的投资公司信息 Angel - 美国创业项目大全 Next - 36kr子站，每天更新新产品介绍 Beta List - 介绍初创公司 金融数据类： 积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台 网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据 网贷之家- P2P网贷平台排名 网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数 零壹数据-专业互联网金融数据中心 大公金融数据 全球股票指数 爱股说-基金经理分析找股平台 私募基金管理人综合查询 中财网数据引擎 游戏数据： 百度网游风云榜 360手机游戏排行榜 360手游指数 CGWR排行榜 App Annie游戏指数 小米应用商店游戏排名 TalkingData游戏指数 游戏玩家排名&赛事数据 国家社会数据： 中国综合社会调查 中国人口普查数据 中国国家数据中心

结构化网格和非结构化网格

结构化网格只包含四边形或者六面体，非结构化网格是三角形和四面体。 结构网格在拓扑结构上相当于矩形域内的均匀网格，器节点定义在每一层的网格线上，且每一层上节点数都是相等的，这样使复杂外形的贴体网格生成比较困难。非结构网格没有规则的拓扑结构，也没有层的概念，网格节点的分布是随意的，因此具有灵活性。不过非结构网格计算的时候需要较大的内存。 非结构网格不利之处就是不能很好地处理粘性问题，在附面层内只采用三角形或四面体网格，其网格数量将极其巨大。现在比较好的方法就是采用混合网格技术，即先贴体生成能用于粘性计算的四边型或三棱柱网格，然后以此为物面边界，生成三角形非结构网格，但是生成复杂外型的四边形或三棱柱网格难度很大。在物面附近，非结构网格方法，特别是对于复杂外形如凹槽、细缝等处难以处理。 到空间网格的质量， 几何外形特性相适应，为了更好地适应其中一方面，有时不得不在另一方面做出让步，因而往往顾此失彼。 计算精度，主要在于网格的质量（正交性，长宽比等），并不决定于拓扑（是结构化还是非结构化）。采用结构化网格还是非结构化网格，主要看解决什么问题，如果是无粘欧拉方程的话，只要合理布局，结构和非结构都能得到较为理想的结果。但如果涉及到粘性影响的话，尤其在壁面处，结构网格有一定优势，并且其对外形适应性差的缺点，也可以通过多块拼接网格解决。目前有的非结构网格软件，也开始借鉴结构网格，如cfx的壁面加密功能。 网格节点走向（这里假设计算过程中物理量定义在网格节点上）贴近流动方向，那么计算的结果就要好一些。对于不是非常复杂的流动。例如气体的喷管流动，使用四边形（二维）网格就比三角形网格要好。不过即便是四边形网格，fluent 也是按照无结构网格进行处理的。主要是看流向是否与网格平行如果是平行的则计算中不容易出现假扩散，计算的结果就好，但是成角度的时候计算的结果搞不好就有扩散现象，所以不在于结构和非结构。 非结构和结构网格的计算结果如何取决于算法。GRIDGEN在结构网格方面有着强大的生命力，很多非常复杂的几何形状用它没问题；基于非结构网格方面的计算格式得到的结果的准确度也不次于基于结构网格的结果了。

基于STL格式文件的全四边形网格生成方法

基于STL格式文件的全四边形网格生成方法 陈涛+, 高晖, 李光耀 (汽车车身先进设计制造国家重点实验室湖南大学长沙410082) 摘要: 提出一种以STL格式文件所描述的离散几何模型为基础，使用改进的铺路法自动生成全四边形网格的方法。重建STL文件的拓扑结构数据，而后进行模型的内外边界搜索及初始化布点。算法依次向模型内部加入新的节点以生成新的四边形网格单元，直至把模型内部全部覆盖。原始几何模型中的特征线被提取出来，并在网格生成阶段将其作为内部孔洞处理，减小了生成网格模型所导致的离散误差，在特征所在区域生成质量较佳的网格。使用一种联合Laplacian方法与小种群遗传算法（μGA）的网格光顺方法，可以有效地纠正反转单元、退化单元等形态质量很差的单元。多个算例验证了本文提出方法的有效性。 关键词: STL；网格剖分；特征提取；网格光顺；小种群遗传算法 0.引言 随着汽车碰撞有限元仿真分析在国际上各大汽车公司的广泛应用，对有限元网格模型的要求也越来越高。一方面，CAD模型中大量的细节需要在网格模型中得以保留，以便更加真实的模拟汽车碰撞过程；另一方面，为了提高碰撞仿真计算精度，保证求解的稳定性，要求网格模型中的单元具有更高的质量。目前在主流CAD（Computer Aided Design 计算机辅助设计）软件使用NURBS（非均匀有理b样条）作为几何建模内核，商业化网格生成软件需要通过接口软件从软件中获取模型进行网格剖分。但通过接口软件进行数据交换时常常会产生数据丢失或数据错误，严重影响了网格剖分的进行。近年来，面片格式的几何模型表述方式得到了广泛应用，逐渐成为NURBS表述的一种替代方式，如在快速原型制造领域使用的STL（Stereo lithography）文件格式，它使用三角形来表述几何模型，格式简单且不易出错，因此更多的研究者把倾向于使用面片模型作为网格剖分的输入模型[1]。 在汽车碰撞和薄板冲压等强非线性问题的有限元仿真计算中，优先使用四边形单元，因为相比于三角形单元，四边形单元具有更高的求解精度和计算效率。非结构化四边形网格的生成方法分为直接法和间接法两大类[2]。直接法包括影射法、铺路法、前沿 *国家973计划(2004CB719402)和教育部跨世纪优秀人才计划资助项目。. * 联系作者：陈涛Email: danielchen2005@https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,

地图采集器使用方法

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 地图采集器使用方法 随着出行方式的不断进步，地图越来越成为出行不可缺少的一部分。人们不但可以在地图上搜寻地理位置，还可以查找商家信息等大量的资讯。如何把纷繁复杂的信息整理出来呢，这就需要用到地图采集器。接下来，有几款软件给大家推荐。下面是具体的软件介绍和使用方法： 1、八爪鱼 一款可视化免编程的网页采集软件，可以从不同网站中快速提取规范化数据， 帮助用户实现数据的自动化采集、编辑以及规范化，降低工作成本。云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模的采集。可视化操作，无需编写代码，制作规则采集，适用于零编程基础的用户。 八爪鱼里有简易采集模式，可以直接利用里面的模板进行地图的数据采集。 首先打开客户端主页，选择简易采集，然后在简易采集里找自己需要的模板，比如高德地图，

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 然后根据提示设置相关的参数，启动采集 之后就可以看到需要采集的数据

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 2、前嗅 ForeSpider爬虫有自己的内置数据库，当然也支持MySQL等主流数据存储系统，它也可以用来采集地图数据，采集全面，支持配置脚本，数据提取同样可进行可视化操作，此外，支持正则表达式和脚本配置。

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 首先从创建表单开始，然后配置采集源，就可以开始操作采集任务了。 3、GooSeeker 一款简单易用的网页信息抓取软件,能够抓取网页文字、图表、超链接等多种网页元素，提供好用的网页抓取软件、数据挖掘攻略、行业资讯和前沿科技等。下面讲一下大致的操作流程。 1）首先打开MetaStudio，将想要采集的地图网址放进去，它自动加载进去，新建一个主题 然后新建bucket，这里边的东西就是你要在地图页面爬取的东西。 2 ）然后在刚bucket里的信息属性添加映射。这里有数据映射和FreeFormat映射，前边就是字符对应了。 3 ）添加翻页线内线索Marker，就是控制翻页的 4 ）添加二级索引，就是给bucket里的超链接添加的，定义一个主题 并上传到服务器 5 )然后打开DataScraper开始爬这个列表页，然后回到metaStudio，在里面识别你给二级索引建立的主题。 6）之后会自动加载一个样本页面，你再选择要抓取那些内容，上传到服务器 最后打开DataScraper开始爬二级页面，记着要用多少页面就写多少索引 4、老树地图数据采集大师

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

腾讯地图数据采集

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 腾讯地图数据采集 本文介绍使用八爪鱼采集腾讯地图的方法，地图已经是好多用户的日常使用工具了，出去吃喝玩乐，都可以上地图上搜一搜，主要是因为地图上已经包含了各色各样的商家信息，用户可以轻松在上面搜索获取到。所以本次教程教大家怎么使用八爪鱼来采集你想要的关键词信息。 采集网站： https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,/ 本文就以大江南北，男女老少都喜欢的餐饮关键词-烧烤为例，来教大家怎么去采集腾讯地图里的所有包含烧烤的商家信息。 采集的内容包括：店铺名，店铺主页URL，店铺评论数，店铺团购信息，店铺电话，店铺地址。 使用功能点： ●文本输入 ●Ajax点击

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 循环创建 步骤1：创建腾讯地图采集任务 1）进入主界面，选择“自定义采集” 2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，你可以选择要保存的任务组，也可以新建一个，然后点击“保存网址”

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 步骤2：创建输入文本步骤 1）打开腾讯地图主页后，鼠标右键点击到输入框的位置，弹出一个提示栏，选择输入文本，输入你要搜索的关键词，然后点击保存。

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 步骤3 ：创建点击搜索步骤 1）输入文本后，再右键选择一下输入框右侧的搜索按钮，选择点击该按钮，这时，地图左侧就会出现输入烧烤后搜索的结果

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,

https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html, 2）这时，前面的搜索步骤就已经做好了，然后打开右上角的流程按钮，可以查看到设置好的步骤，注意观察，网页的url链接是没有变化的，所以我们要在点击元素的高级选项里勾选一下ajax，时间5秒左右即可 步骤4：创建循环翻页和循环列表 1）我们拖动左侧搜索后结果那的条形框，来到最底部，找到下一页的按钮

海量数据处理

海量数据处理 1　背景 我们生活在一个数据时代： (1) 每天有10 TB的视频数据被上传到世界上最大的视频分享网站Youtube上。 (2) 美国的纽约证劵交易所每天大约产生1 TB的交易数据。 (3) 中国深圳市拥有20万个交通监控摄像头，每天产生的数据大于 1 PB。 (4) 瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机，每年大约产生15 PB的数据。 …… 已经很难衡量现今的社会中存储的电子数据总量，但是 据IDC（Internet Data Center）估计，2006年“数字全球”项目（digital universe）的数据总量为0.18 ZB，并且预测到2011年这个数字将达到1.8 ZB，为2006年的10倍。1 ZB相当于10的21次方字节，或者相当于1 000 EB、1 000 000 PB，或者大家更为熟悉的10亿TB。这相当于世界上每个人一个磁盘驱动器的数量级[1]。 如图1所示[2]，股票交易、商品零售、交通、通信、生产、Web、音像业等多数据源使得数据类型复杂化，包括有结构、无结构（文本、图像、音频、视频等）数据。数据本身也越来越趋于复杂化、高维化。

图 1海量数据及其复杂类型 技术的进步已经使得数据存储变得相对便宜，带宽相对充足，导致了这一系列的海量数据被存储下来，继而在大数据集上的建模和仿真。这样的大数据存储普遍存在于一个多样化的应用领域中，包括科学研究（生物信息，气候变化）。从这样海量数据中提取珍贵知识的挑战，随着多类型数据、多数据源、多种多样的规模，越来越使人变得畏缩，更不要提最终目标是去实时处理。有句话说得好：“算法再好，通常也难敌更多的数据。”意思就是说对于某些问题（譬如基于既往偏好生成的电影和音乐推荐），不论你的算法有多厉害，它们总会在更多的数据面前变得无能为力（更不用说没有优化过的算法）。为了剖析与研究问题，科学与技术目标可归为下面主要的三种：管理数据爆炸性、从海量数据中提取知识、归纳数据使得人类易于理解和反应。如图2所示①。 图 2海量数据的处理过程

Fluent结构化网格与非结构化网格

Fluent结构化网格与非结构化网格简单地说:结构化网格只包含四边形或者六面体，非结构化网格是三角形和四面体。 结构网格再拓扑结构上相当于矩形域内的均匀网格，器节点定义在每一层的网格线上，且每一层上节点数都是相等的，这样使复杂外形的贴体网格生成比较困难。非结构网格没有规则的拓扑结构，也没有层的概念，网格节点的分布是随意的，因此具有灵活性。不过非结构网格计算的时候需要较大的内存。 在计算流体动力学中，按照一定规律分布于流场中的离散点的集合叫网格(Grid)，分布这些网格节点的过程叫网格生成(Grid Generation)。网格生成对CFD至关重要，直接关系到CFD计算问题的成败。 非结构三角形网格方法 复杂外形网格生成的第二方向是最近应用比较广泛的非结构三角形网格方法，它利用三角形(二维)或四面体(三维)在定义复杂外形时的灵活性，以Delaunay法或推进波阵面法为基础，全部采用三角形(四面体)来填充二维(三维)空间，它消除了结构网格中节点的结构性限制，节点和单元的分可控性好，因而能较好地处理边界，适用于模拟真实复杂外型。非结构网格生成方法在其生成过程中采用一定的准则进行优化判断，因而能生成高质量的网格，很容易控制网格的大小和节点的密度，它采用随机的数据结构有利于进行网格自适应。一旦在边界上指定网格的分布，在边界之间可以自动生成网格，无需分块或用户的干预，而且不需要在子域之间传递信息。因而，近年来非结构网格方法受到了高度的重视，有了很大发展。 非结构网格方法的一个不利之处就是不能很好地处理粘性问题，在附面层内只采用三角形或四面体网格，其网格数量将极其巨大。现在比较好的方法就是采用混合网格技术，即先贴体生成能用于粘性计算的四边型或三棱柱网格，然后以此为物

空间网架结构

空间网架结构 1、网架的特点和形式 网架结构一般是以大致相同的格子或尺寸较小的单元（重复）组成的。常应用在屋盖结构。通常将平板型的空间网格结构称为网架，将曲面型的空间网格结构简称为网壳。 网架一般是双层的（以保证必要的刚度），在某些情况下也可做成三层，而网壳有单层和双层两种。平板网架无论在设计、计算、构造还是施工制作等方面均较简便，因此是近乎“全能”的适用大、中、小跨度屋盖体系的一种良好的形式。 （1）网架特点 ①网架结构是高次超静定空间结构。空间刚度大、整体性好、抗震能力强，而且能够承受由于地基不均匀沉降带来的不利影响。

②网架结构的自重轻，用钢量省； ③既适用于中小跨度，也适用于大跨度的房屋； ④同时也适用于各种平面形式的建筑，如：矩形、圆形、扇形及多边形。 ⑤网架结构取材方便，一般采用Q235钢或Q345钢，杆件截面形式有钢管和角钢两类，以钢管采用较多，并可用小规格的杆件截面建造大跨度的建筑（因为网架结构能充分发挥材料的强度，节省钢材）。 ⑥网架结构其杆件规格统一，适宜工厂化生产，为提高工程进度提供了有利的条件和保证。 由多根杆件按照一定的网格形式通过节点连结而成的平板空间结构。具有空间受力、重量轻、刚度大、抗震性能好等优点；网架结构广泛用作体育馆、展览馆、俱乐部、

影剧院、食堂、会议室、候车厅、飞机库、车间等的屋盖结构。具有工业化程度高、自重轻、稳定性好、外形美观的特点。缺点是汇交于节点上的杆件数量较多，制作安装较平面结构复杂。 （2）网架的形式 ①网架按弦杆层的形式：按弦杆层数不同可分为双层网架和三层网架。 (a) (b) 图3—1 双层及三层网架 ②双层网架的形式 a.平面桁架系网架：包括两向正交正放网架、两向正交斜放、斜交斜放网架和三向网架。特点：由平面桁架相互交叉所组成，其上、

海量数据处理的几个技术问题及其解决方案

保险职业学院学报2005年第5期 (总第102期)海量数据处理的几个技术问题 及其解决方案 李向阳　李朝庆 [摘　要]本文讨论了海量数据处理的几个技术问题,并从应用实践上提出了一些解决方案。这些措施在应用软件的开发实践中,被证明是有效的。 [关键词]数据处理;I/O界面;开发平台;数据安全性和一致性 [中图分类号]TP39 [文献标识码]A [文章编号]1673—1360(2005)05—0051—02 一、引言 众所周知,大数据量的数据处理(简称海量数据处理)是当今计算机应用的主要领域之一。这类问题的显著特点是输入/输出量很大,而计算(处理)并不复杂。但要恰当解决这类问题,面临一些严峻的技术问题;因为当数据量到达一定规模时,看似很简单的问题,实际操作起来却十分费力。笔者根据多年从事数据处理的实践,提出以下几个问题,同大家共同探讨。 二、关于初始数据的录入 很多数据处理问题都面临大量原始数据的录入。如人口普查、人事档案、人才招聘与考核、保费管理、账务管理、销售管理等,每天发生的数据量是很大的,如何确保这些数据快速、正确进入电脑呢?人们赏试了众多的录入方案,例如汉字信息和数字信息分别采用不同的录入手段。目前通行的做法是:将汉字信息用区位码填制信息卡,然后用OCR(光电阅读器)录入;而数字信息则用键盘录入。我们在开发高考招生系统时就是这样做的。因为每个考生的基本信息(如姓名、性别、类别、科目、地址等)约占200字节,而每年报考的考生人数多达30万左右,信息总量高达60G B。对这些汉字信息的录入,采用分散填制信息卡,用OCR集中录入,然后打印出来分散核对。而数字信息(如试卷分数、经济数据等)则不宜采用信息卡,因为数字信息比汉字信息要求有更高的准确率,而用键盘录入又比较快捷。但如何保证人工录入的正确性呢?我们采用的做法是,由三名训练有素的录入人员分别对同一科目的考分并行录入,然后经程序检验:对同一名考生该科目的成绩,三名录入人员录入的数据是否一致,如果一致,则写入文件记录,否则剔出来,下次重新录入。这种作法的理论依据是:按概率统计规律,如果一名录入人员录入的出错率是1/100,则三名录入员在同一数据上同时出错的概率是三个独立事件概率的乘积,即出错率为百万分之一。据此可以看出出错的几率已大大降低了,实际上可以容许。另外,要尽量减少输入量。凡是能自动生成的数据,如考生号码、职工编码、商品代码等,尽量不用手工录入,而由程序自动生成。在建立表结构时,对某些字段可定义默认值,从而减少录入量(如性别、职务等),提高准确率。人工干预越少,数据出错率越低。 三、关于开发平台的选择 显然,数据库技术是解决数据处理问题的首选平台,目前已有众多的关系数据库管理系统可供选择,如:visual F oxpro、delphi、S Q L server、sybase、oracle、https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,等。在选择平台时,要考虑应用程序的开发和运行环境,目前大部分业务需要在客户机/服务器模式下工作。这时,中小公司可以选用visual F oxpro,因为它的稳定性高,易于操作,面向对象编程,功能也足够强大。大型公司大都涉及到广域网和互连网,选用S Q L server或Oracle为宜。值得注意的是,这些多用户网络数据库系统查询功能很强,其安全性和运行效率都很高,但用户界面不够友好。 为了提高应用系统的图形化界面水平,可以在数据库系统的基础上,引入https://www.wendangku.net/doc/2212990542.html,、java,利用后者的图形界面功能,使开发出来的应用系统更方便用户使用。还要提及一点的是,当系统测试通过以后,应将所有源程序联合编译,生成可执行文件,以便直接在windows操作系统下运行,提供给用户的是一个经压缩打包的系统,这不仅是软件保护的需要,而且可以防止用户有意、无意的错误 15

一种全四边形有限元网格生成方法——堆砌法

一种全四边形有限元网格生成方法——堆 砌法 第36卷第l0期 2000年10月 机械工程 CHINESEJOURNALOFMECHANICALENGINEERING V36No10 Oct.2000 一 种全四边形有限元网格生成方法 —— 堆砌法 王世军 (西安理工夫学机械与 张广鹏 院西安710048) 7一7 仡1))中围j2_-一——, 0《ul1.. 0前言 有限元方法是一种在工程上非常重要的数值分 析方法,尤其是在复杂结构的分析中得到广泛应用 随着计算机技术的快速发展,分析问题的规模越来 越大,从印,70年代的几十至几百个结点到目前的 几十万至几百万个结点.用人工进行网格划分已经 不能满足需要.另一方面,自适应分析与设计技术 的出现与发展,也迫切要求网格划分自动化.有限

元网格的自动生成算法有着潜在的,巨大的价值,在 这个领域一直有着广泛的研究.这些研究多数都使 用三角形网格,三角形单元的精度较四边形低,在分 析过程中并不推荐使用.也有部分算法可以实现部 分的或完全的四边形网格划分,但是这些算法往往 存在这样或那样的问题,不能获得广泛使用.铺路 法(Pavingmethod)_】是目前较好的一种全四边形网 格生成算法_2"J,生成的网格质量较高.缺点是算 法复杂,计算时问长,对复杂形状的划分区域适应性 差,因此,难以将其推广到三维区域.本文针对铺路 法的这些特点,提出了一种改进算法一堆砌法,较好 地克服了铺路法存在的缺点. 1堆砌法的原理 铺路技术是将单元一层一层从边界铺到区域的 内部,如图1所示,这些单元最终会填满整个划分区 域.一般说,在区域内部铺设单元时,肯定会产生交 叠.在一层单元铺设完毕后,要对交叉的部分进行 特殊处理——边的缝合和单元湮灭,使得生成的单 *西安理工大学青年科技基盎资助项目,20000228收到初稿2o~o4i5收到修改祷 元之间保持相容性.之后进行光顺处理.交叉部分 的处理,是铺路技术的难点.区域形状越复杂,产生 的交叉越多,处理起来越麻烦,处理时间也越长. 口口(b) 日醒噩(c) 图1铺路法原理 堆砌技术的基本思想是沿着网格划分区域内的 一 条直线铺设单元,铺完一层单元以后,平移这条