<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LevelSetMethod on MagicDPD: Magic Driven Product Development!</title><link>https://magicdpd.com/tags/levelsetmethod/</link><description>MagicDPD: Magic Driven Product Development! (LevelSetMethod)</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Thu, 10 Jan 2019 17:01:23 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://magicdpd.com/tags/levelsetmethod/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>OpenLSTO - открытый код оптимизации топологии</title><link>https://magicdpd.com/posts/2019-01-10-openlsto-otkrytyy-kod-optimizatsii-topo/</link><pubDate>Thu, 10 Jan 2019 17:01:23 +0000</pubDate><guid>https://magicdpd.com/posts/2019-01-10-openlsto-otkrytyy-kod-optimizatsii-topo/</guid><description>&lt;p&gt;OpenLSTO - открытый код оптимизации топологии&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Летом 2018 года команда M2DO (Multiscale Multiphysics Design Optimization Laboratory) Калифорнийского университета Сан-Диего представила новый код для решения задач топологической оптимизации OpenLSTO. &lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Результаты 3D оптимизации&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Название кода расшифровывается как  «open-source software for level set based structural topology optimization», что может быть переведено на русский язык как «программное обеспечение с открытым исходным кодом для топологической оптимизации с использованием метода фиксации уровня».&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Взаимосвязь между функцией фиксации уровня (снизу) и получаемым контуром (сверху)&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Подробнее про работу метода на русском можно почитать статью на Хабре: https://habr.com/post/332692/. Данный метод сейчас начинает очень активно применяться при решении задач оптимизации топологии, так как дает хорошие гладкие формы новой геометрии быстро и эффективно. И OpenLSTO, насколько я знаю, первая open source реализация такого подхода.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Результаты 2D оптимизации&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Код, к сожалению, написан на C++. Без его знания вы хороших результатов не добьётесь, так как GUI у кода пока нет — есть только командная строка под *nix совместимыми операционными системами. Ну хоть результаты можно смотреть в ParaView. &lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Домашняя страница проекта: http://m2do.ucsd.edu/software/
Репозиторий GitHub: https://github.com/M2DOLab/OpenLSTO
Документация с учебными примерами: http://m2do.ucsd.edu/static/pdf/OpenLSTO-Tutorial-v1.0.pdf&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;#LevelSetMethod #M2DO #OpenSource #OpenLSTO #Optimization #Topology
&lt;a href="http://bit.ly/2VLn1bU" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://bit.ly/2VLn1bU&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://habr.com/post/332692/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;Бинарная сегментация изображений методом фиксации уровня (Level set method)&lt;/a&gt;
&lt;a href="http://m2do.ucsd.edu/software/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://m2do.ucsd.edu/software/&lt;/a&gt;
&lt;a href="https://github.com/M2DOLab/OpenLSTO" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;https://github.com/M2DOLab/OpenLSTO&lt;/a&gt;
&lt;a href="http://m2do.ucsd.edu/static/pdf/OpenLSTO-Tutorial-v1.0.pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://m2do.ucsd.edu/static/pdf/OpenLSTO-Tutorial-v1.0.pdf&lt;/a&gt;
&lt;a href="http://bit.ly/2VLn1bU" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://bit.ly/2VLn1bU&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>