1. 引言

1.1 研究背景與意義

在計算機輔助設計（CAD）、有限元分析（FEA）、計算流體力學（CFD）等領域，網格作為離散化連續空間的基礎載體，其質量直接影響數值模擬的精度與效率。高質量的網格應具備單元形狀規則、分布均勻、邊界貼合度高等特征，而低質量網格可能導致計算收斂困難、結果誤差增大甚至分析失敗。

目前，公開可獲取的網格數據資源日益豐富，如 MeshLab 數據庫、NASA 網格庫、GitHub 開源項目等平臺存儲了大量來自工程實踐與學術研究的網格模型。然而，這些數據往往分散在不同平臺，格式多樣且質量參差不齊，手動收集與預處理不僅效率低下，還難以滿足大規模數值模擬的需求。同時，現有網格優化工具（如 Optimesh、NetGen 等）雖能有效提升網格質量，但缺乏與數據獲取環節的自動化銜接，形成了 “數據孤島” 問題。

Python 作為跨領域的編程語言，其爬蟲生態（Requests、Scrapy 等）與科學計算庫（Optimesh、NumPy 等）的結合為解決上述問題提供了可能。通過自動化爬蟲技術批量獲取網格數據，結合 Optimesh 的優化算法實現質量提升，可構建從數據采集到預處理的全流程自動化系統，顯著降低科研與工程實踐中的數據處理成本。因此，研究 Python 爬蟲與 Optimesh 的集成應用具有重要的實際意義