文件名称：OptimalAlphaShapes:使用 alpha 形状的非定常流中最优轨迹计算的 Python 实现
文件大小：3.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-18 02:04:50
Mathematica
最佳AlphaShapes 使用 alpha 形状的非定常流中最优轨迹计算的 Python 实现。 作者： Nicholas Sharp ( ) 和 Shane Ross ( ) ###Overview 使用 alpha 形状来网格化 3D 前向传播搜索。 有关更多详细信息，请参阅论文（提交给 ACC 2015）。 解决两个主要问题： 在 3D 电流场中寻找时间最优路径 当最优度量包括时间和能量时，在二维电流场中寻找最优路径 （ACC 提交中仅解决了第一个问题，后者是即将开展的工作的重点） 请注意，在这两种情况下，此方法对时变场以及电流明显强于车辆推进力的弱推进情况均有效。 据作者所知，这是第一个发布的解决这些问题的方法 ###Running 请注意，与 CGAL 接口的 CGAL_Alpha_Wrapper.cpp 代码需要针对 CGAL 进行编译和链接。 这可能很困难，
【文件预览】：
OptimalAlphaShapes-master
----SpacetimePlot.nb(110KB)
----PlotPath_2D.py(5KB)
----CurrentControlSolver_2D.py(5KB)
----AlphaHullProp_2D.py(23KB)
----AlphaReconciliation.txt(4KB)
----CGAL_Alpha_Wrapper.cpp(4KB)
----TE_Derivations.nb(18KB)
----FluidFuncs.py(6KB)
----AlphaHullProp_3D.py(24KB)
----PlotPath_3D.py(7KB)
----.gitignore(544B)
----ABC_Flow_Movie.mp4(3.34MB)
----PlotSets_3D.py(11KB)
----README.md(1KB)
----CurrentControlSolver_3D.py(5KB)
----CGAL_Alpha_Wrapper(1.81MB)
----LICENSE.txt(1KB)
----3D_Derivations.nb(47KB)