一种改进的三维流场数据可视化方法

发布时间：2018-08-02 14:52

【摘要】：针对三维流场数据可视化容易出现的显示混乱问题,提出一种三维流场可视化自适应方法。该方法引入模糊支持向量机对流场特征进行分类预处理,并提出一种改进的线积分卷积算法,该算法利用模糊支持向量机得到的隶属度自适应生成Sobol稀疏噪声,避免当噪声过于稠密时产生重叠现象,而当噪声过于稀疏时漏掉流场重要的细节信息。通过多组流场三维可视化仿真实验的比较与分析,验证了本文方法的有效性。
[Abstract]:An adaptive method for visualization of 3D flow field is presented in this paper. This method introduces fuzzy support vector machine (FSVM) to classify and preprocess the flow field, and proposes an improved linear integral convolution algorithm, which adaptively generates Sobol sparse noise by using membership degree obtained by fuzzy support vector machine (FSVM). When the noise is too dense, the overlapping phenomenon is avoided, while the important detail information of the flow field is omitted when the noise is too sparse. The effectiveness of this method is verified by the comparison and analysis of three dimensional visualization simulation experiments of multiple sets of flow fields.
【作者单位】： 海军大连舰艇学院测绘科学与技术博士后科研流动站;海军大连舰艇学院海洋测绘系;海军大连舰艇学院航海系;
【基金】：中国博士后科学基金(2014M552659,2015T81109) 国家自然科学基金(41471380,41171349)~~
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2159791