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面向外存模型的并行层次细节模型技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 相关概念第11-14页
        1.2.1 网格模型第12页
        1.2.2 网格模型简化第12-13页
        1.2.3 外存模型第13页
        1.2.4 层次细节模型技术第13-14页
        1.2.5 并行网格处理技术第14页
    1.3 研究现状第14-15页
    1.4 研究内容第15-16页
    1.5 论文组织结构第16-17页
第二章 并行LOD技术综述第17-35页
    2.1 LOD执行管线第17-18页
    2.2 LOD调度第18-21页
        2.2.1 LOD调度的分类第18-19页
        2.2.2 调度的判别准则第19-21页
    2.3 模型简化第21-29页
        2.3.1 执行框架第21-22页
        2.3.2 元素删除操作第22-25页
        2.3.3 误差控制第25-29页
    2.4 渐进网格法第29-30页
    2.5 外存模型简化第30-33页
        2.5.1 区域分解法第30-31页
        2.5.2 顶点聚类法第31-33页
    2.6 并行模型简化与LOD控制第33-35页
        2.6.1 区域分解第33-34页
        2.6.2 点分裂操作的功能级并行策略第34-35页
第三章 基于区域分解的并行动态LOD构建算法第35-48页
    3.1 引言第35页
    3.2 算法概述第35页
    3.3 改进的渐进网格表示第35-37页
        3.3.1 改进的渐进网格第36页
        3.3.2 预处理与重构过程第36-37页
    3.4 快速区域分解算法第37-38页
        3.4.1 模型包围盒第37页
        3.4.2 快速区域分解算法第37-38页
    3.5 并行动态LOD构建算法第38-39页
        3.5.1 完整的并行动态LOD构建算法第38-39页
        3.5.2 负载分配第39页
        3.5.3 算法的并行性能优势第39页
    3.6 实验结果第39-46页
        3.6.1 模型效果第39-43页
        3.6.2 并行性能测试第43-45页
        3.6.3 并行算法性能对比第45-46页
    3.7 小结第46-48页
第四章 基于顶点聚类与多数据流的并行外存模型简化算法第48-62页
    4.1 引言第48页
    4.2 算法概述第48页
    4.3 改进的顶点聚类算法第48-51页
        4.3.1 顶点筛选第48-50页
        4.3.2 代表点计算与顶点筛选的比较第50-51页
    4.4 多数据流并行外存模型简化算法第51-56页
        4.4.1 多数据流第51-52页
        4.4.2 完整的并行外存简化算法第52-56页
    4.5 实验与分析第56-60页
        4.5.1 模型简化效果第56-57页
        4.5.2 时间性能第57-60页
    4.6 在GPU上实现的可行性第60页
    4.7 小结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
    5.1 总结第62页
    5.2 展望第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
参加科研项目第69-70页
发表论文情况第70页

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