CN116502567B - 一种非结构网格流场的插值求解方法、装置、设备、介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种非结构网格流场的插值求解方法、装置、设备、介质，涉及流体计算研究领域，包括：确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；遍历目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与目标插值点的距离值；利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；基于目标网格节点与目标插值点的距离值和与目标网格节点对应的参数值求解目标插值点的参数值。先确定非结构网格流场中目标区域范围，缩小了插值求解的网格节点范围，减少需要遍历的网格节点，利用预设优先队列对目标区域中的网格节点遍历，快速搜索到距离插值点最近的目标网格节点，进而通过目标网格节点进行快速插值求解。

Description

一种非结构网格流场的插值求解方法、装置、设备、介质

技术领域

本发明涉及流体计算研究领域，特别涉及一种非结构网格流场的插值求解方法、装置、设备、介质。

背景技术

由于非结构网格的网格节点之间的邻接是不规则、无序的，面网格类型及其对应的网格节点数如图1所示，从图1中可以看出1、2、3为三角形网格中的三个网格节点，4、5、6、7为四边形网格的四个网格节点，8、9、10、11为其他多边形网格中的网格节点。在流体计算领域，采用非结构网格可以很好地适应复杂几何构型，简化网格生成难度、提高网格质量，并且随机的数据结构更具灵活性。在进行流场后处理可视化时，计算域表面任意空间位置点流场的值需要通过网格节点的参数值进行插值计算得到。常用方法就是遍历所有网格节点，计算网格节点到指定插值位置点的距离，然后计算所有距离加权值进行线性插值。这种方法不仅需要构建大数组来存储插值信息，线性插值计算量也比较大。对于流场大规模计算，网格量非常大，遍历插值的插值效率低，对于流场参数变化大的情况插值精度降低。

综上，如何实现对流场的插值点求解的简要计算，减少遍历所有网格节点的任务量，提升插值点的求解的效率是本领域有待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种非结构网格流场的插值求解方法、装置、设备、介质，能够实现对流场的插值点求解的简要计算，减少遍历所有网格节点的任务量，提升插值点的求解的效率。其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种非结构网格流场的插值求解方法，包括：

确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；

遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；

利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；

基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。

可选的，所述确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域，包括：

利用包围盒对非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点；

投射经过所述目标插值点和非结构网格流场的网格中心的射线，并统计所述射线交于所述包围盒的交线数量，从所有所述包围盒中确定与所述包围盒交线最多的包围盒为目标包围盒；

将所述目标包围盒所在的非结构网格流场的区域作为目标区域。

可选的，所述利用包围盒对非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点，包括：

创建计算非结构网格流场的网格边界的多个包围盒，利用所述包围盒对所述非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点。

可选的，所述利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点之前，还包括：

根据所述非结构网格流场的网格类型构建相应大小容量的最小优先队列作为预设优先队列。

可选的，所述计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值，包括：

计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中。

可选的，所述将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中过程中，还包括：

判断保存曼哈顿距离值的所述预设优先队列的剩余容量是否超出预设大小容量。

可选的，所述判断保存曼哈顿距离值的所述预设优先队列的剩余容量是否超出预设大小容量之后，还包括：

若当前所述预设优先队列的剩余容量小于所述预设大小容量，则对所述预设优先队列中优先级最低的曼哈顿距离值进行出栈处理；

若当前所述预设优先队列的剩余容量大于或等于所述预设大小容量，则执行计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中的步骤。

第二方面，本申请公开了一种非结构网格流场的插值求解装置，包括：

区域确定模块，用于确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；

节点遍历模块，用于遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；

目标节点确定模块，用于利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；

参数求解模块，用于基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。

第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：

存储器，用于保存计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的非结构网格流场的插值求解方法的步骤。

第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的非结构网格流场的插值求解方法的步骤。

由此可见，本申请公开了一种非结构网格流场的插值求解方法，包括：确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；利用所述预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。可见，通过先确定非结构网格流场中目标区域范围，这样一来，通过缩小了对插值求解的网格节点范围的方式，直接减少需要遍历的网格节点，然后对目标区域中的网格节点遍历，能够快速搜索到距离插值点最近的目标网格节点，进而通过目标网格节点进行快速的插值求解。无需构建大数组来存储插值条件信息，也不需要二次遍历计算所有网格节点到该点的距离加权值来进行大数据的插值，可以提高插值效率和插值精度，并且有效节省内存。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请公开的一种非结构网格面网格类型图；

图2为本申请公开的一种非结构网格流场的插值求解方法流程图；

图3为本申请公开的一种包围盒确定目标区域图；

图4为本申请公开的一种通过网格节点计算插值点示意图；

图5为本申请公开的一种具体的非结构网格流场的插值求解方法流程图；

图6为本申请公开的一种最小优先队列维护曼哈顿距离值的流程图；

图7为本申请公开的一种非结构网格流场的插值求解装置结构示意图；

图8为本申请公开的一种电子设备结构图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

由于非结构网格的网格节点之间的邻接是不规则、无序的，面网格类型及其对应的网格节点数如图1所示，从图1中可以看出1、2、3为三角形网格中的三个网格节点，4、5、6、7为四边形网格的四个网格节点，8、9、10、11为其他多边形网格中的网格节点。在流体计算领域，采用非结构网格可以很好地适应复杂几何构型，简化网格生成难度、提高网格质量，并且随机的数据结构更具灵活性。在进行流场后处理可视化时，计算域表面任意空间位置点流场的值需要通过网格节点的参数值进行插值计算得到。常用方法就是遍历所有网格节点，计算网格节点到指定插值位置点的距离，然后计算所有距离加权值进行线性插值。这种方法不仅需要构建大数组来存储插值信息，线性插值计算量也比较大。对于流场大规模计算，网格量非常大，遍历插值的插值效率低，对于流场参数变化大的情况插值精度降低。

为此，本申请提供了一种非结构网格流场的插值求解方案，能够实现对流场的插值点求解的简要计算，减少遍历所有网格节点的任务量，提升插值点的求解的效率。

参照图2所示，本发明实施例公开了一种非结构网格流场的插值求解方法，包括：

步骤S11：确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域。

本实施例中，利用包围盒对非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点；投射经过所述目标插值点和非结构网格流场的网格中心的射线，并统计所述射线交于所述包围盒的交线数量，从所有所述包围盒中确定与所述包围盒交线最多的包围盒为目标包围盒；将所述目标包围盒所在的非结构网格流场的区域作为目标区域。其中，所述流场可以为高速飞行器气动热流场，对此不作具体限定。可以理解的是，可以利用方向包围盒OBB对非结构网格流场进行搜索，该方向包围盒是包含该对象且相对于坐标轴方向任意的最小的长方体。OBB最大特点是它的方向的任意性，这使得它可以根据被包围对象的形状特点尽可能紧密的包围对象，但同时也使得它的相交测试变得复杂。OBB包围盒比AABB包围盒和包围球更加紧密地逼近物体，能比较显著地减少包围体的个数，从而避免了大量包围体之间的相交检测。这样一来，通过包围盒快速查询并确定非结构网格流场中目标插值点所在的目标区域，具体的，利用包围盒对整个非结构网络流场边界进行查询搜索，获取目标插值点。投射经过目标插值点和非结构网格流场的网格中心的射线，通过投射的射线交于包围盒，并统计每一个包围盒被射线后形成的交线数量，其中，所述经过目标插值点和非结构网格流场的网格中心的射线方向具体可以为由目标插值点至网格中心的方向，还可以为网格中心至目标插值点的方向。

如图3所示，根据网格中心与当前插值点，投射一条射线到各个包围盒的交线，计算射线与包围盒相交的数量，并从所有包围盒中确定出交线数量最大的包围盒为目标包围盒。当获取目标包围盒后，将目标包围盒所包围的非结构网格流场的区域作为目标区域，相应的，将目标区域中的网格节点确定为待遍历网格节点，从所有的网格节点中缩小了需要遍历的网格节点的范围。

本实施例中，所述利用包围盒对非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点，包括：创建计算非结构网格流场的网格边界的多个包围盒，利用所述包围盒对所述非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点。可以理解的是，为了对非结构网格流场的包围搜索，一般创建多个包围盒，利用上述创建的包围盒对非结构网格流场进行搜索，也即，在非结构网格流场上通过多个包围盒进行流场的分割，以形成多块分割后的网格流场，并从分割后的网格流场中确定出目标区域以及获取目标插值点。

步骤S12：遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值。

本实施例中，对目标区域中的网格节点进行遍历，也即，对前述的待遍历网格节点进行遍历，计算遍历过程中的每一个网格节点与目标插值点的距离值。具体的，计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中。可以理解的是，计算每一个网格节点与目标插值点的曼哈顿距离值，其中，计算曼哈顿距离值的公式如下：

；

其中，表示曼哈顿距离值，/>表示在标准坐标系下第i个网格节点的x轴方向的x坐标，/>表示在标准坐标系下第i个网格节点的y轴方向的y坐标，/>表示在标准坐标系下第i个网格节点的z轴方向的z坐标，/>表示在标准坐标系下目标插值点p的x轴方向的x坐标，/>表示在标准坐标系下目标插值点p的y轴方向的y坐标，/>表示在标准坐标系下目标插值点p的z轴方向的z坐标。

通过计算网格节点与目标插值点的x，y，z方向的差值绝对值，并将各个方向的差值绝对值求和即可得到当前的网格节点与目标插值点的曼哈顿距离，并按照上述的计算方法获取目标区域中每一个网格节点与标准插值点的曼哈顿距离值。

步骤S13：利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点。

本实施例中，利用预设优先队列的快速排序确定出满足预设距离条件的网格节点作为目标网格节点，具体的，通过上述方式计算出的曼哈顿距离值后，将该曼哈顿距离值进一步存储于预设优先队列中，进一步的，基于预设距离条件从预设优先队列中确定出符合的网格节点作为目标网格节点。通过构造预设优先队列，遍历计算目标区域内网格节点到目标插值点距离的同时可快速排序查找到距离最近的预设数量的网格节点作为插值有效网格节点，通过有效网格节点可进行快速插值求解。

步骤S14：基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。

本实施例中，当确定目标网格节点后，获取目标网格节点与目标插值点的曼哈顿距离值以及每个目标网格节点各自的参数值，目标网格节点的参数值为目标网格节点的流场压力值和速度值等。基于目标网格节点的参数值和曼哈顿距离值求解目标插值点的参数值，通过找出的目标插值点周围的几个目标网格节点的参数值和存储的相应曼哈顿距离值进行简单线性插值，具体的，可通过距离加权算法快速求解目标插值点参数。如图4所示，基于三角形网格类型目标区域的三个目标网格节点求解目标插值点的具体公式如下：

；

其中，表示目标插值点p的参数值，目标网格节点为网格节点1，网格节点2，网格节点3，/>表示网格节点1与目标插值点p的曼哈顿距离1，/>表示网格节点2与目标插值点p的曼哈顿距离2，/>表示网格节点3与目标插值点p的曼哈顿距离3，/>表示网格节点1的参数值，/>表示网格节点2的参数值，/>表示网格节点3的参数值。

由此可见，本申请公开了一种非结构网格流场的插值求解方法，包括：确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；利用所述预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。可见，通过先确定非结构网格流场中目标区域范围，这样一来，通过缩小了对插值求解的网格节点范围的方式，直接减少需要遍历的网格节点，然后对目标区域中的网格节点遍历，能够快速搜索到距离插值点最近的目标网格节点，进而通过目标网格节点进行快速的插值求解。无需构建大数组来存储插值条件信息，也不需要二次遍历计算所有网格节点到该点的距离加权值来进行大数据的插值，可以提高插值效率和插值精度，并且有效节省内存。

参照图5所示，本发明实施例公开了一种具体的非结构网格流场的插值求解方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的：

步骤S21：确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域。

步骤S22：遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的曼哈顿距离值。

本实施例中，利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点之前，还包括：根据所述非结构网格流场的网格类型构建相应大小容量的最小优先队列作为预设优先队列。可以理解的是，根据非结构网格类型构造一个最小优先队列数据结构，其容量为网格单元对应的网格节点数，例如：三角形网格流场对应的最小优先队列数据结构的容量为3，四边形网格流场对应的最小优先队列数据结构的容量为4，五边形网格流场对应的最小优先队列数据结构的容量为5，其他网格类型类似。

步骤S23：判断保存所述曼哈顿距离值的所述预设优先队列的剩余容量是否超出预设大小容量。

本实施例中，依次计算目标区域中的网格节点与目标插值点的曼哈顿距离值后，将曼哈顿距离值存储至最小优先队列中，此外，在存储的过程中，需要对最小优先队列进行维护，具体的，由于维护最小优先队列的需要根据数据优先级从高到低的方式进行数据存储，其中，数据优先级低的曼哈顿距离值在剩余容量不足时面临出栈处理。因此，在曼哈顿距离值的存储过程中，判断保存曼哈顿距离值的最小优先队列的剩余容量是否超出预设大小容量，具体的，通过最小优先队列的总容量，也即最大堆来进行快速排序，快速找到距离目标插值点最近的几个网格节点，通过剩余容量，也即通过维护最小堆的方式确定最终的目标网格节点。如图6所示，设置最小优先队列的总容量为3，预设大小容量为1，当计算的第一个目标网格节点的曼哈顿距离值时，此时最小优先队列的剩余容量为3，大于预设大小容量，则将目标节点的曼哈顿距离值存储于最小优先队列中，然后更新最小优先队列的剩余容量，以获取最新的最小优先队列为2的剩余容量，当进行第二个目标网格节点的曼哈顿距离值时，由于剩余容量为2大于预设大小容量，则进行第二个曼哈顿距离值入栈的操作，同时更新最小优先队列的剩余容量，以获取最新的最小优先队列为1的剩余容量，然后对所有最小优先队列中的曼哈顿距离值按照优先级从高至低的顺序进行排序，需要注意的是，曼哈顿距离值越小，优先级越高，曼哈顿距离越大，优先级越低。

步骤S24：若当前所述预设优先队列的剩余容量小于所述预设大小容量，则对所述预设优先队列中优先级最低的曼哈顿距离值进行出栈处理；若当前所述预设优先队列的剩余容量大于或等于所述预设大小容量，则执行计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中的步骤。

本实施例中，若最新更新的最小优先队列的剩余容量小于预设大小容量1，则对最小优先队列中优先级最低的曼哈顿距离值进行出栈处理，如果最新更新的最小优先队列的剩余容量大于或者等于预设大小容量，则表明，当前最小优先队列中还存在空余位置，支持曼哈顿距离的存储，无需进行出栈处理，直接数据入栈，并在入栈后与最小优先队列中已存在的曼哈顿距离值进行比较，确认当前最小优先队列中各个曼哈顿距离值的排列顺序，以便后续处理。

步骤S25：利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点。

步骤S26：基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。

其中，步骤S21、S25、S26中更加详细的处理过程请参照前述公开的实施例内容，在此不再进行赘述。

由此可见，通过构造一种最小优先队列数据结构，快速搜索到距离目标插值点最近的目标网格节点，不需要构建大数组，只需要维护一个最小堆来进行快速排序找到距离表面插值点最近的几个网格节点，通过维持优先队列的内存，有效节省内存。

参照图7所示，本发明实施例还相应公开了一种非结构网格流场的插值求解装置，包括：

区域确定模块，用于确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；

节点遍历模块，用于遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；

目标节点确定模块，用于利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；

参数求解模块，用于基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。

由此可见，本申请公开了确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值。可见，通过先确定非结构网格流场中目标区域范围，这样一来，通过缩小了对插值求解的网格节点范围的方式，直接减少需要遍历的网格节点，然后对目标区域中的网格节点遍历，能够快速搜索到距离插值点最近的目标网格节点，进而通过目标网格节点进行快速的插值求解。无需构建大数组来存储插值条件信息，也不需要二次遍历计算所有网格节点到该点的距离加权值来进行大数据的插值，可以提高插值效率和插值精度，并且有效节省内存。

进一步的，本申请实施例还公开了一种电子设备，图8是根据一示例性实施例示出的电子设备结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备，具体可以包括：至少一个处理器、至少一个存储器、电源、通信接口、输入输出接口和通信总线。其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行，以实现前述任一实施例公开的非结构网格流场的插值求解方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备具体可以为电子计算机。

本实施例中，电源用于为电子设备上的各硬件设备提供工作电压；通信接口能够为电子设备创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。

其中，处理器可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central Processing Unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器还可以包括AI(ArtificialIntelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

另外，存储器作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统、计算机程序等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。

其中，操作系统用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序，以实现处理器对存储器中海量数据的运算与处理，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备执行的非结构网格流场的插值求解方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。数据除了可以包括电子设备接收到的由外部设备传输进来的数据，也可以包括由自身输入输出接口采集到的数据等。

进一步的，本申请还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的非结构网格流场的插值求解方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种非结构网格流场的插值求解方法、装置、设备、介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种非结构网格流场的插值求解方法，其特征在于，包括：

确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；

遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；

利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；

基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值；

所述利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点之前，还包括：

根据所述非结构网格流场的网格类型构建相应大小容量的最小优先队列作为预设优先队列；

所述计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值，包括：

计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中；

所述将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中过程中，还包括：

判断保存曼哈顿距离值的所述预设优先队列的剩余容量是否超出预设大小容量；

所述判断保存曼哈顿距离值的所述预设优先队列的剩余容量是否超出预设大小容量之后，还包括：

若当前所述预设优先队列的剩余容量小于所述预设大小容量，则对所述预设优先队列中优先级最低的曼哈顿距离值进行出栈处理；

若当前所述预设优先队列的剩余容量大于或等于所述预设大小容量，则执行计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中的步骤。

2.根据权利要求1所述的非结构网格流场的插值求解方法，其特征在于，所述确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域，包括：

利用包围盒对非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点；

投射经过所述目标插值点和非结构网格流场的网格中心的射线，并统计所述射线交于所述包围盒的交线数量，从所有所述包围盒中确定与所述包围盒交线最多的包围盒为目标包围盒；

将所述目标包围盒所在的非结构网格流场的区域作为目标区域。

3.根据权利要求2所述的非结构网格流场的插值求解方法，其特征在于，所述利用包围盒对非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点，包括：

创建计算非结构网格流场的网格边界的多个包围盒，利用所述包围盒对所述非结构网格流场进行搜索，获取目标插值点。

4.一种非结构网格流场的插值求解装置，其特征在于，包括：

区域确定模块，用于确定目标插值点所在的非结构网格流场的目标区域；

节点遍历模块，用于遍历所述目标区域的所有网格节点，并计算所有网格节点与所述目标插值点的距离值；

目标节点确定模块，用于利用预设优先队列的快速排序确定满足预设距离条件的预设数量个网格节点作为目标网格节点；

参数求解模块，用于基于所述目标网格节点与所述目标插值点的距离值和与所述目标网格节点对应的参数值求解所述目标插值点的参数值；

所述非结构网格流场的插值求解装置，具体用于根据所述非结构网格流场的网格类型构建相应大小容量的最小优先队列作为预设优先队列；

所述节点遍历模块，具体用于计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中；

所述非结构网格流场的插值求解装置，具体用于判断保存曼哈顿距离值的所述预设优先队列的剩余容量是否超出预设大小容量；

所述非结构网格流场的插值求解装置，具体用于若当前所述预设优先队列的剩余容量小于所述预设大小容量，则对所述预设优先队列中优先级最低的曼哈顿距离值进行出栈处理；

若当前所述预设优先队列的剩余容量大于或等于所述预设大小容量，则执行计算每一网格节点与所述目标插值点之间的曼哈顿距离值，并将所有所述曼哈顿距离值作为入栈特征量数据，然后按照优先级进行排序入栈至预设优先队列中的步骤。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于保存计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至3任一项所述的非结构网格流场的插值求解方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的非结构网格流场的插值求解方法的步骤。