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基于符号距离场 (Signed Distance Field, SDF) 的高精度三角网格体素化器。
相比 Voxelizer 的列扫描射线投射算法 (仅做布尔内外判定、边界呈 明显阶梯伪影)，本模块为 CFD 高精度仿真提供更精细的体素化结果：
算法概述
- 精确 SDF：对每个采样点，通过 BVH 查询到网格的最近三角面 及最近点，得到无符号欧几里得距离
d；再用最近三角面法向判定内外符号 (Baerentzen & Aanaes, 2002)：若(p - closest) · n < 0则点在内部， SDF = -d，否则 SDF = +d。 - BVH 加速：以三角形包围盒层次结构将 "每采样点找最近三角形" 从 O(采样数 × 三角形数) 降至近似 O(采样数 × log 三角形数)。
- 亚体素抗锯齿：每个体素内按 N×N×N 子网格采样 SDF 符号，统计固体子点 占比作为分数占用率 (occupancy)，显著平滑表面、消除阶梯伪影。
输出
- SDFVoxelizer.Voxelize()：抗锯齿后的二进制 VoxelModel (可直接替换现有体素模型)。
- SDFVoxelizer.ComputeSDF()：连续 SDFVolume (体素中心带符号距离 + 抗锯齿占用率)， 供 CFD 引擎在边界上做高精度处理。
前提条件
符号判定依赖最近三角面法向，因此要求输入网格尽量水密 (watertight) 且法向定向一致； 对薄壁 / 非流形 / 破洞模型，内外符号可能局部出错，建议预先修复模型。