在文档中提到的自适应数值积分方法是一种用于处理软组织变形计算的方法。在传统的数值积分方法中,如高斯积分,对于有理形状函数(如MLS和MMLS)的积分是不精确的。因此,空间积分可能会引入额外的误差。为了解决这个问题,文档中提到了一种自适应数值积分算法,该算法由Joldes等人在2015年开发。这种算法可以根据形状函数的特性自适应地选择合适的积分点,从而提高积分的精确性。相比其他数值积分方法,自适应数值积分方法具有以下特点:1. 精确性:自适应数值积分方法可以根据形状函数的特性选择合适的积分点,从而提高积分的精确性。这对于软组织变形计算非常重要,因为精确的积分可以减小误差并提高计算结果的准确性。2. 自适应性:自适应数值积分方法可以根据形状函数的特性自适应地选择合适的积分点。这意味着在不同的情况下,可以选择不同数量和位置的积分点,以适应不同的计算需求和几何形状。3. 高效性:自适应数值积分方法可以根据形状函数的特性选择合适的积分点,从而减少计算的时间和资源消耗。这对于实时计算和手术模拟等应用非常重要。总之,自适应数值积分方法在软组织变形计算中的应用可以提高计算的精确。
参考文献二
脑组织压缩力学性能和本构模型
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