正如Jason
Orendorff指出的那样，您应该尝试使用Triangle生成高质量的网格。它具有许多选项，您可以使用这些选项来尝试获得各向同性的网格。然后，您可以尝试使用迭代算法来创建中心良好的三角剖分。更多详细信息在此出版物页面上列出。我已经实施了2007年的论文“以中心为中心的三角剖分-
迭代方法”，它在中型网格上给出了不错的结果。中心良好的三角剖分是所有三角形的外接点都位于相应三角形内的三角剖分。由于您想要一些稍有不同的内容，因此您可以简单地尝试更改所涉及的错误指标。您可以在三角形之间找到一种“非一致性”的度量，并将该误差降至最低。这样的误差函数很可能是非凸的，因此所描述的非线性共轭梯度优化是您所能做到的。
