数据同化方法在曲面重构中的应用

摘要

数据同化方法是气象、海洋进行数值预报的主要方法,四维数据同化的提出提高了其预报的准确性.四维数据同化的实质就是由大量观测值去确定出这些观测值所决定的曲面,而曲面重构也是依据测量所获得的大规模数据点重构实物的曲面模型.因此,本文提出了将数据同化方法应用于曲面重构的设想,文中分别介绍了如何用迭代寻优法进行网格优化和变分伴随同化法进行曲面重构.试验结果表明:优化后的三角网格更趋于正三角形,同化后的曲面逼近精度明显提高,达到了提高重构曲面与实物一致性的目的.