孫黎明 魏迎奇 蔡紅 嚴(yán)俊 宋建正 喬蕓蕓

摘要：為處理地質(zhì)界面之間的空間相交關(guān)系，提出一種新的針對(duì)三角地質(zhì)曲面的快速求交方法。該方法融合優(yōu)化八叉樹(shù)法和OBB搜索樹(shù)方法，可以更快速準(zhǔn)確地剔除遠(yuǎn)離交線的其他三角形。求交剩余的三角形得到交線，應(yīng)用三角網(wǎng)局部重構(gòu)和網(wǎng)格優(yōu)化算法修正交線附近的三角網(wǎng)，最終分割交線兩側(cè)的地質(zhì)曲面，完成2個(gè)地質(zhì)曲面的離散化求交過(guò)程。與AABB、OBB和空間分解法相比，該方法在大數(shù)據(jù)量三角曲面求交中效率優(yōu)勢(shì)明顯，可以快速準(zhǔn)確處理地質(zhì)模型構(gòu)建和分析中的曲面求交問(wèn)題，為三維地質(zhì)模型自動(dòng)化構(gòu)建的實(shí)現(xiàn)提供有效支撐。

關(guān)鍵詞：地質(zhì)建模；地質(zhì)曲面；曲面求交；八叉樹(shù)；OBB搜索樹(shù)；三角網(wǎng)重構(gòu)；模型切割；區(qū)域離散化

中圖分類號(hào)：P221.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

0 引 言

三角形的地質(zhì)曲面是構(gòu)成三維地質(zhì)模型的基本幾何元素，在大區(qū)域復(fù)雜地質(zhì)模型的自動(dòng)化構(gòu)建中，通常需要處理地質(zhì)界面之間的空間相交關(guān)系，這是三維地質(zhì)建模應(yīng)用研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。[1-6]在建模過(guò)程中，不整合地層邊界計(jì)算、斷層面與地層的交線和任意切割面與地層的交線等[7-8]應(yīng)用廣泛。三維地質(zhì)模型的分析應(yīng)用，例如剖面制作、巷道模擬和地下工程等[9]，需要準(zhǔn)確快速得到相交區(qū)域的空間位置、拓?fù)湫畔⒑蛢?nèi)部構(gòu)造，以對(duì)模型區(qū)域有更準(zhǔn)確的理解，同時(shí)也需要進(jìn)行多次曲面求交和計(jì)算分析。[10]隨著地質(zhì)建模數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大，尤其是地震數(shù)據(jù)重構(gòu)斷層和地層時(shí)，三維地質(zhì)建模需要一種快速穩(wěn)定的三角曲面求交算法。地質(zhì)曲面的求交過(guò)程根據(jù)2個(gè)已有的三角曲面集合，得到相交曲面之間的交線，并重構(gòu)2個(gè)三角曲面和交線兩側(cè)的三角形，完成曲面的離散化。如果循環(huán)判斷求交，那么所有的三角形都要參與求交計(jì)算，算法的效率為O（n2）。

實(shí)際進(jìn)行求交的三角形對(duì)直接影響三角曲面求交速度，因而算法的核心是快速準(zhǔn)確地找到與交線相關(guān)的三角形。目前，曲面求交和物體碰撞檢測(cè)的方法主要有空間分解法（八叉樹(shù)、BSP樹(shù)和KD樹(shù)）和層次包圍盒法（AABB、OBB、球體包圍盒和k-DOP）等。地質(zhì)曲面求交通常直接采用物體碰撞檢測(cè)的方法，LINDENBECK等[11]開(kāi)發(fā)TRICUT軟件，用Rapid庫(kù)解決三角網(wǎng)求交問(wèn)題，應(yīng)用廣泛。CGAL計(jì)算幾何算法庫(kù)改進(jìn)了AABB樹(shù)求交方法 [12]，基于OBB的地質(zhì)曲面切割方法也廣泛應(yīng)用并取得良好效果[13]，但在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，構(gòu)建層次搜索樹(shù)十分耗時(shí)。YANG等[8]提出一種基于混合包圍盒的針對(duì)真三維模型的切割方法，可解決多種幾何體一體切割的問(wèn)題。ELSHEIKH等[14]提出一種基于追蹤法的可靠地質(zhì)曲面求交方法，需要利用三角網(wǎng)拓?fù)渥粉櫱娼痪€，但尋找起始追蹤點(diǎn)較困難。

本文提出一種改進(jìn)的地質(zhì)曲面快速求交方法，用結(jié)構(gòu)化的八叉樹(shù)算法與改進(jìn)的OBB混合搜索樹(shù)相結(jié)合的方法快速求取三角曲面交線，并重構(gòu)交線所影響的三角形，然后將算法應(yīng)用于地質(zhì)建模分析的典型問(wèn)題中，包括曲面切割地質(zhì)模型，斷層面求交和地質(zhì)區(qū)域離散化等。為將復(fù)雜地質(zhì)曲面求交問(wèn)題簡(jiǎn)化，將地層求交分解為任意兩兩三角曲面求交。

1 理論方法和求交步驟

檢測(cè)2個(gè)三角曲面的相交部分，核心是快速找到相交的三角形。無(wú)論曲面三角形數(shù)量多大，實(shí)際相交的三角形都很少，直接構(gòu)建層次搜索樹(shù)效率很低，因此快速剔除大部分不相交的三角形，只留下交線附近區(qū)域的三角形，然后再構(gòu)建層次搜索樹(shù)，可大大提升求交速度。采用結(jié)構(gòu)化的八叉樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高效剔除求交曲面中的大多數(shù)不相交三角形，構(gòu)建基于改進(jìn)OBB的搜索樹(shù)，快速準(zhǔn)確地求取交線，改進(jìn)曲面求交方法流程見(jiàn)圖1。采用靜態(tài)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[15-16]表達(dá)1個(gè)三角曲面，即用1個(gè)大于三角網(wǎng)的六面體等分后表達(dá)地質(zhì)界面和2個(gè)曲面相交的三角形，建立特殊的層次二叉搜索樹(shù)，根節(jié)點(diǎn)根據(jù)三角形的AABB表示，葉節(jié)點(diǎn)則用OBB代替，最后對(duì)三角形求交得到交線。

1.1 優(yōu)化八叉樹(shù)的粗略求交

空間八叉樹(shù)是二維平面中四叉樹(shù)在三維空間的擴(kuò)展，是用均勻細(xì)分空間描述三維場(chǎng)景中幾何對(duì)象的一種樹(shù)狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其每個(gè)父節(jié)點(diǎn)用一個(gè)正方體表示，每個(gè)父節(jié)點(diǎn)都有8個(gè)子節(jié)點(diǎn)，是將父節(jié)點(diǎn)均勻細(xì)分為8個(gè)小正方體得到的。八叉樹(shù)通常用于三維空間中海量物體的快速查詢和空間索引，目前廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)量的三維GIS，包括三維智慧城市、三維數(shù)字管線、三維BIM可視化和3D大場(chǎng)景游戲等。

八叉樹(shù)的特點(diǎn)是可以用多層樹(shù)快速索引每個(gè)節(jié)點(diǎn)，但對(duì)于海量數(shù)據(jù)離散點(diǎn)構(gòu)建的地質(zhì)曲面和細(xì)分到單一節(jié)點(diǎn)的八叉樹(shù)，每次計(jì)算的迭代數(shù)量龐大，且八叉樹(shù)的層級(jí)非常多，計(jì)算效率更低，每次循環(huán)計(jì)算耗時(shí)很長(zhǎng)。本文提出一種非對(duì)稱的空間八叉樹(shù)模型，用于快速查找2個(gè)三角曲面交線所在的三角形。與傳統(tǒng)空間八叉樹(shù)模型不同，該模型不是每層都按照8n細(xì)分，而是達(dá)到一定的邊界條件就采用結(jié)合OBB的方法進(jìn)行求交。設(shè)計(jì)八叉樹(shù)的邊界條件，計(jì)算八叉樹(shù)停止的條件，以省略八叉樹(shù)細(xì)分到葉節(jié)點(diǎn)的過(guò)程，提高求交的計(jì)算效率。優(yōu)化八叉樹(shù)求交過(guò)程見(jiàn)圖2。

地質(zhì)曲面所在的三維笛卡爾坐標(biāo)系定義為R，定義三角網(wǎng)中的點(diǎn)VR、三角形TR、地層三角網(wǎng)SR。任意點(diǎn)P（x， y， z）對(duì)應(yīng)立方體ER，立方體的邊長(zhǎng)為三角網(wǎng)包圍盒在x、y和z這3個(gè)方向上長(zhǎng)度的最大值l。依次將每個(gè)父節(jié)點(diǎn)分為8個(gè)子節(jié)點(diǎn)，葉節(jié)點(diǎn)滿足與同行列子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的曲面點(diǎn)個(gè)數(shù)接近條件，并且當(dāng)個(gè)數(shù)最小時(shí)八叉樹(shù)就不再細(xì)分。與交線不相關(guān)的不相交三角形見(jiàn)圖3，剔除遠(yuǎn)離交線后的三角網(wǎng)見(jiàn)圖4。

利用八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)計(jì)算1個(gè)子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的三角形，可以很快找到距離另一個(gè)曲面最近的三角形集合（見(jiàn)圖3）。顯然，該方法得到的結(jié)果仍然包括許多不相交的三角形，如果單用此算法求交，效率不高，因此本文結(jié)合改進(jìn)OBB層次搜索樹(shù)的方法進(jìn)一步剔除不相交的三角形。

1.2 OBB混合搜索樹(shù)的精確求交

OBB是1個(gè)緊密的包圍盒，是包含該物體且相對(duì)于坐標(biāo)軸任意方向的最小六面體，可提高檢測(cè)效率。2個(gè)相交地質(zhì)曲面的OBB包圍盒見(jiàn)圖5。

構(gòu)建OBB搜索樹(shù)和計(jì)算OBB比計(jì)算AABB更繁瑣耗時(shí)。根據(jù)幾何坐標(biāo)計(jì)算物體的OBB，因?yàn)槿切蜲BB需要多2個(gè)向量計(jì)算，所以大數(shù)據(jù)量時(shí)直接構(gòu)建OBB搜索樹(shù)復(fù)雜低效。GOTTSCHALK等[17]提出一種有效的實(shí)現(xiàn)方法，采用AABB構(gòu)建中間所有層次的根節(jié)點(diǎn)，將第1.1節(jié)中計(jì)算的六面體包圍盒直接作為AABB，而葉節(jié)點(diǎn)采用OBB方法，OBB混合搜索樹(shù)見(jiàn)圖6。

搜索樹(shù)采用二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)存

儲(chǔ)，最終葉節(jié)點(diǎn)采用OBB求交，能最大限度減少精確判斷相交的三角形對(duì)。綜合利用2種包圍盒的優(yōu)點(diǎn)，可減少計(jì)算量，加快搜索樹(shù)的構(gòu)建速度。[18]

根據(jù)可能相交的三角形構(gòu)建層次搜索樹(shù)的簡(jiǎn)要步驟如下：

（1）選擇根節(jié)點(diǎn)。將所有的三角形最大包圍盒投影到3個(gè)坐標(biāo)軸，找到3個(gè)方向中的最長(zhǎng)軸，選擇其中間值為最大值與最小值之和的1/2。

（2）構(gòu)建搜索樹(shù)。根據(jù)平均三角形AABB的大小，選擇樹(shù)的深度層次。樹(shù)的深度選擇是影響搜索求交速度的重要因素。經(jīng)過(guò)第1.1節(jié)剔除工作后，求交的三角形只占曲面三角形總數(shù)的小部分，層次不需太深。

（3）遞歸分割。同時(shí)將每個(gè)三角形和點(diǎn)的包圍盒自頂向下遍歷并存放指針到每一層合適的位置節(jié)點(diǎn)，直到單一三角形為止，向下一直到葉節(jié)點(diǎn)都是三角形，葉節(jié)點(diǎn)用OBB代替AABB。

（4）求交。自頂而下判斷包圍盒是否相交，如果遞歸到葉節(jié)點(diǎn)，根據(jù)三角形的3個(gè)點(diǎn)構(gòu)造OBB，采用SAT方法求交。[19-20]

1.3 交線區(qū)域網(wǎng)格重構(gòu)

對(duì)得到的所有三角形對(duì)逐一求交，即可得到最終的交線。一對(duì)空間三角形相交的結(jié)果有3種情況：點(diǎn)、線段和相交三角形。地質(zhì)曲面求交中最常見(jiàn)的是線段，線段首尾相連形成交線。交線可以有多條，也可能是封閉環(huán)。目前，空間三角形求交的算法主要分為標(biāo)量判別法和矢量判別法[21]，本文選擇適于地質(zhì)曲面求交的MLLER[22]三角形求交法。

加入新的交線后，將交線點(diǎn)分別加入到交線兩側(cè)的三角網(wǎng)中，旋轉(zhuǎn)變換（不是投影）到合適的二維平面。[23]采用局部三角形修復(fù)方法，若交點(diǎn)在三角形的邊上，則在此處添加新點(diǎn)，將這條邊分割；若交點(diǎn)在三角形內(nèi)部，則在內(nèi)部添加新點(diǎn)，連接頂點(diǎn)構(gòu)成新三角形，盡量滿足Delaunay法則，加入新點(diǎn)后的三角網(wǎng)重構(gòu)見(jiàn)圖7。

新的三角網(wǎng)交線區(qū)域必須進(jìn)行網(wǎng)格質(zhì)量?jī)?yōu)化。若新加入的點(diǎn)形成狹長(zhǎng)三角形和拓?fù)溴e(cuò)誤三角形，在地質(zhì)模型空間分析、體元?jiǎng)澐趾蛿?shù)值評(píng)估中都無(wú)法滿足要求，則需要進(jìn)行三角網(wǎng)質(zhì)量?jī)?yōu)化，局部修改

重構(gòu)。根據(jù)交線點(diǎn)所在的三角形的網(wǎng)格拓?fù)湔业街車切蝃24-25]，優(yōu)化網(wǎng)格質(zhì)量，包括邊界交換、合并三角形、點(diǎn)重構(gòu)和插入新點(diǎn)。[26]

將局部修復(fù)好的三角形重新變換回三維空間，將原來(lái)的曲面以交線為邊界分為2個(gè)曲面，判斷其他三角形頂點(diǎn)相對(duì)交線的位置，若分別屬于不同的曲面，則求取2個(gè)曲面的交線。多個(gè)地質(zhì)曲面求交見(jiàn)圖8。

2 實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用

2.1 算法性能測(cè)試對(duì)比

在一臺(tái)型號(hào)為Intel i3-2330M、CPU為2.1 GHz、內(nèi)存為6 GB的計(jì)算機(jī)上測(cè)試算法效率，并與其他2種方法進(jìn)行對(duì)比，見(jiàn)圖9。靜態(tài)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索的速度與分割的包圍盒的個(gè)數(shù)有關(guān)，與三角形個(gè)數(shù)關(guān)系不大，時(shí)間復(fù)雜度為O（2n），保證用于構(gòu)建OBB混合搜索樹(shù)的三角形個(gè)數(shù)隨求交三角形個(gè)數(shù)的增加而平穩(wěn)增長(zhǎng)。該改進(jìn)算法在數(shù)據(jù)量大的曲面求交中效率優(yōu)勢(shì)明顯。

2.2 改進(jìn)算法在三維地質(zhì)建模中的應(yīng)用

由于地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜性，地質(zhì)曲面之間的空間關(guān)系非常復(fù)雜，因此在建模過(guò)程中，地層與地層或斷層相交時(shí)，通常需要求取交線并離散化，最常用的方法是任意剖面切割法。三維曲面求交方法為基礎(chǔ)算法，可以很好地應(yīng)用到地質(zhì)自動(dòng)化建模和分析中。

在三維地質(zhì)建模中，構(gòu)建含斷層的地質(zhì)模型是研究熱點(diǎn)。根據(jù)地質(zhì)剖面圖確定斷點(diǎn)、斷距和傾角等基本信息，構(gòu)建初始斷層面，得到現(xiàn)有斷層面與地層面的求交線，切割上、下2個(gè)地層面，重構(gòu)地層和斷層面邊界。保證模型和數(shù)據(jù)的一致性，檢查拓?fù)潢P(guān)系的正確性是核心。含簡(jiǎn)單斷層的地層模型見(jiàn)圖10。

復(fù)雜的地質(zhì)構(gòu)造有許多界面相交，分割線通過(guò)一系列線段表示，不同區(qū)域之間用多個(gè)線段隔開(kāi)。為自動(dòng)化模型重構(gòu)和模型數(shù)值分析[27]，需要分離交線分割的不同區(qū)域，手動(dòng)方法繁瑣且不可靠。為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分離不同區(qū)域，嘗試改進(jìn)前文提出的求交算法以處理簡(jiǎn)單區(qū)域劃分的問(wèn)題。先確定交線類型，再根據(jù)交線追蹤區(qū)域邊界，形成內(nèi)部環(huán)。遇到邊界就停止追蹤，形成多個(gè)相鄰多邊形封閉區(qū)域。根據(jù)三角形和交線的相對(duì)位置，劃分所有三角形到其所屬的區(qū)域內(nèi)，完成地質(zhì)區(qū)域離散，見(jiàn)圖11。

3 結(jié)束語(yǔ)

為解決三維地質(zhì)建模過(guò)程和模型分析中的三角曲面求交問(wèn)題，提出基于優(yōu)化八叉樹(shù)的搜索算法和OBB混合搜索樹(shù)相結(jié)合的曲面求交方法。通過(guò)結(jié)構(gòu)化搜索快速剔除遠(yuǎn)離交線的不相交三角形，結(jié)合OBB混合層次搜索樹(shù)，快速求取三角曲面的交線，并將該方法應(yīng)用到地質(zhì)建模和分析中，驗(yàn)證算法的可靠性和實(shí)用性。采用優(yōu)化的八叉樹(shù)快速剔除大量不相交三角形，可提升求交算法的效率，除三角曲面外還可以擴(kuò)展到其他類型曲面。將該算法應(yīng)用到地質(zhì)分析中，解決參數(shù)曲面切割地質(zhì)模型、斷層構(gòu)建和區(qū)域離散化問(wèn)題。將該算法作為基礎(chǔ)算法工具應(yīng)用到三維地質(zhì)模型的構(gòu)建和分析中，為快速自動(dòng)化建模分析提供一種新的方法。

改進(jìn)的曲面求交方法可以較好地處理地質(zhì)曲面求交的相關(guān)問(wèn)題，未來(lái)可以嘗試采用GPU并行計(jì)算的方法提升運(yùn)算效率。在解決地質(zhì)曲面求交相關(guān)應(yīng)用問(wèn)題上，工作流程自動(dòng)化和減少人工干預(yù)是未來(lái)努力的主要方向。

參考文獻(xiàn)：

[1] 鄧飛， 王瑞， 王美平， 等. 復(fù)雜三維地層建模及快速射線追蹤的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 大慶石油地質(zhì)與開(kāi)發(fā)， 2007， 26（1）： 113-118. DOI： 10.3969/j.issn.1000-3754.2007.01.028.

[2] LI N， BAGAS L， LINDSAY M， et al. An irregular triangle mesh buffer analysis method for boundary representation geological object in three-dimension[J]. Earth Science Informatics， 2017， 10（2）： 149-167.

[3] FU Q， WU Z， WANG X， et al. An algorithm for finding intersection between ball B-spline curves[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics， 2018， 327： 260-273.

[4] WELLMANN J F， de la VARGA M， MURDIE R E， et al. Uncertainty estimation for a geological model of Sandstone greenstone belt， Western Australia-insights from integrated geological and geophysical inversion in a Bayesian inference framework[J]. Geological Society， London， Special Publications， 2017， 453（1）： 41. DOI： 10.1144/SP453.12.

[5] CALCAGNO P， COURRIOUX G， LOPEZ S， et al. How geological architecture helps 3D modelling[C]// Proceedings of 4th Meeting of European 3D GeoModelling Community. Orleans， 2018.

[6] JIANG Q P， JIE T， YUAN C F. Fast triangle mesh surface intersection algorithm based on uniform grid[J]. Computer Engineering， 2008， 34（21）： 172-174.

[7] BISTACCHI A， MASSIRONI M， dal PIAZ G V， et al. 3D fold and fault reconstruction with an uncertainty model： An example from an Alpine tunnel case study[J]. Computers & Geosciences， 2008， 34（4）： 351-372.

[8] YANG Y， LIU X J， ZHOU B， et al. Research of 3D GIS section for true three-dimensional geo-spatial model[C]// Proceedings of 2010 International Conference on Multimedia Technology. Ningbo： IEEE， 2010： 1-4. DOI： 10.1109/ICMULT.2010.5631185.

[9] 孫黎明， 李青元， 譚海， 等. 基于Netgen的層狀地質(zhì)體四面體網(wǎng)格劃分方法[J]. 計(jì)算機(jī)輔助工程， 2013， 22（3）： 47-52. DOI： 10.3969/j.issn.1006-0871.2013.03.010.

[10] FRANK T， TERTOIS A L， MALLET J L. 3D-reconstruction of complex geological interfaces from irregularly distributed and noisy point data[J]. Computers & Geosciences， 2007， 33（7）： 932-943. DOI： 10.1016/j.cageo.2006.11.014.

[11] LINDENBECK C H， EBERT H D， ULMER H， et al. TRICUT： A program to clip triangle meshes using rapid and triangle libraries and visualization toolkit[J]. Computers & Geosciences， 2002， 28（7）： 841-850. DOI： 10.1016/S0098-3004（01）00110-8.

[12] FABRI A， PION S. CGAL-computational geometry algorithms library[C]// Proceedings of 17th ACM SIGSPATIAL International Symposium on Advances in Geographic Information Systems. Washington， 2009. DOI： 10.1145/1653771.1653865.

[13] 黃松柏， 徐華. 基于動(dòng)態(tài)OBB層次結(jié)構(gòu)的曲面相交算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究， 2011， 28（8）： 3181-3184. DOI： 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.08.106.

[14] ELSHEIKH A H， ELSHEIKH M. A reliable triangular mesh intersection algorithm and its application in geological modelling[J]. Engineering with Computers， 2014， 30（1）： 143-157. DOI： 10.1007/s00366-012-0297-3.

[15] SAMET H. Foundations of multidimensional and metric data structures[M]. San Francisco： Morgan Kaufmann， 2006.

[16] DASSI F， PEROTTO S， FORMAGGIA L， et al. Efficient geometric reconstruction of complex geological structures[J]. Mathematics and Computers in Simulation， 2014， 106： 163-184. DOI： 10.1016/j.matcom.2014.01.005.

[17] GOTTSCHALK S， LIN M C， MANOCHA D. OBB tree： A hierarchical structure for rapid interference detection[C]// Proceedings of 23rd Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. New York， 1996： 171-180. DOI： 10.1145/237170.237244.

[18] FANG Z G， XU J， JIANG J X， et al. Efficient collision detection using bounding volume hierarchies of OBB-AABBs and its application[C]//Proceedings of 2010 International Conference on Computer Design and Applications. Qinhuangdao： IEEE， 2010. DOI： 10.1109/ICCDA.2010.5541315.

[19] CHANG J W， KIM M S. Efficient triangle-triangle intersection test for OBB-based collision detection[J]. Computers & Graphics， 2009， 33（3）： 235-240. DOI： 10.1016/j.cag.2009.03.009.

[20] VAN DEN BERGEN G. Efficient collision detection of complex deformable models using AABB trees[J]. Journal of Graphics Tools， 2012，2（4）： 37-41. DOI： 10.1080/10867651.1997.10487480.

[21] 鄒益勝， 丁國(guó)富， 何邕， 等. 空間三角形快速相交檢測(cè)算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究， 2008， 25（10）： 2906-2910. DOI： 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.10.007.

[22] MLLER T. A fast triangle-triangle intersection test[J]. Journal of Graphics Tools， 1997， 2（2）： 25-30. DOI： 10.1080/10867651.1997.10487472.

[23] MCLAURIN D， MARCUM D， REMOTIGUE M， et al. Repairing unstructured triangular mesh intersections[J]. International Journal for Numerical Methods in Engineering， 2013， 93（3）： 266-275. DOI： 10.1002/nme.4385.

[24] HOPPE H， DEROSE T， DUCHAMP T， et al. Mesh optimization[C]// Proceedings of 20th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. New York， 1993. DOI： 10.1145/166117.166119.

[25] ATTENE M， FALCIDIENO B. Remesh： An interactive environment to edit and repair triangle meshes[C]// Proceedings of IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications. Matsushima： IEEE， 2006. DOI： 10.1109/SMI.2006.29.

[26] WANG D， HASSAN O， MORGAN K， et al. Enhanced remeshing from STL files with applications to surface grid generation[J]. Communications in Numerical Methods in Engineering， 2007， 23（2）： 227-239. DOI： 10.1002/cnm.894.

[27] 季順迎， 趙金鳳， 狄少丞， 等. 面向環(huán)境力學(xué)的離散元分析軟件研發(fā)和工程應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)輔助工程， 2014， 23（1）： 69-75. DOI： 10.13340/j.cae.2014.01.014.

（編輯 付宇靚）