面向土木工程数值模拟的可视化方法研究

发布时间：2019-08-11 16:13

【摘要】：土木工程数值模拟在防灾减灾中起着重要作用，本文对土木数值模拟数据的可视化方法进行研究。首先，土木灾变中地震波、风场等都是时变矢量场数据，基于粒子的可视化方法是大规模矢量场数据重要的可视化方法之一，然而现有方法在遇到大规模数值模拟数据时，性能较难满足实时要求，绘制效果也难以突出场的特征，需要研究更快速、质量更高的粒子矢量场可视化方法；其次，在土木和建筑领域的有限元求解中，OpenSEES应用广泛，但是其后处理可视化方面的功能薄弱，需要一个功能丰富应用灵活的后处理可视化系统。在基于粒子的矢量场可视化方法中，粒子的布点对可视化质量至关重要。本论文对粒子布点方法进行了深入研究，首先针对粒子初始点选取不佳可能丢失矢量场重要特征的问题，采用流场拓扑分析法进行粒子初始点的布点，针对有的流场可能临界点过多和过少的情况分别提出了拓扑简化和泊松球布点，并针对大规模数据绘制性能问题对拓扑分析方法进行了GPU并行加速。本文还将信息熵的理论应用在时变矢量场拓扑重要度分析中，并指导时变场的布点。为提高灵活性，本文实现了交互布点。实验结果表明通过并行加速，拓扑分析过程在低端显卡上可以达到几十倍的性能提高，实现的布点方法可以很好地表现矢量场的重要特征。本文还对大规模粒子的实时GPU绘制方法进行了研究，首先将基于双缓存纹理的粒子追踪并行方法拓展到时变场中，避免了内存到显存传输数据的性能瓶颈，提高粒子追踪的性能。对于粒子绘制，采用基于纹理精灵的方法提高绘制性能。实现半透明粒子效果减少遮挡，粒子排序使用了不完全迭代的奇偶归并排序，兼顾排序迭代次数和准确性，得到了很好的GPU并行加速性能。本文还实现了流线式粒子绘制，并改进了Depth Peeling方法，实现了粒子与体数据的实时混合绘制。实验结果表明，本论文对矢量场大规模粒子可视化不仅可以达到实时，而且得到了很好的可视化质量，可以很好地满足大规模矢量场数据可视化的需求。本文另一部分工作是OpenSEES后处理可视化的研发。提出边求解边可视化的系统架构，为辅助建筑观察分析，提出基于深度信息的自由剖切方法。针对建筑视角问题，改进面积熵模型，，提出单元数据熵并将其加入到测度视角重要性的目标函数中。相关模块已集成在OpenSEES软件中，并在美国NEES网站发布，研发功能已被国内一些土木研究单位应用于重大工程的灾变数值模拟可视化中。
【图文】：

效果图,旋度,重要性,可视化

1.1 用户关注区域和旋度作为重要性测度的焦点加上下文可视化效果子的绘制效果，很多工作致力于粒子绘制性能的提高，包的并行架构实现[19, 20]，例如采用基于应用控制需求分页的ruckschen 等[21]的工作中，运行时从磁盘加载预先计算的粒g 等[22, 23]研究了数据分块和粒子追踪的缓存策略。Kipfer[24用了基于 GPU 的设计达到大规模粒子实时绘制的效果。他中避免了总线的性能瓶颈。Kruger[25]将 Kipfer 的方法应用实现大规模矢量场粒子的实时绘制效果。基于粒子的矢量场可视化方法的综述中可以看出在大规模为突出，虽然文章[18]使用用户交互的方式有侧重地表现了鲜有自动分析并表现场特征的粒子可视化方法。本文考虑法使粒子可视化突出场的拓扑结构特征，下面介绍拓扑结。

代表特征值,二维矢量,临界点,虚部

1.2 二维矢量场拓扑：临界点由雅阁比矩阵的特征值进行分类，R 代表特征值的实I 代表虚部[28]分隔线和附着线分别对应着平面上流的分离和汇聚。Helman 和 Hesselink 29]中最先提出了可以自动检测分隔线和附着线的方法。他们的方法基于矢分析。认为一条开始于鞍点或交点并结束于另一个鞍点或交点的线是封。而 Kenwright 的算法[30]还可以检测到开放的分隔线，认为分隔线并不总结束于临界点。该算法基于相平面分析。Kenwright 在文章[31]里面拓展了法，提出了一个检测开放分隔线和附着线的平行向量算法。算法认为特某个方向总是平行于渐进汇聚的流线簇的方向。这种方法可以用于在矢位置的局部测试，文章中阐述了该平行向量算法略优于之前提出的相平但是，更难以实现。相位平面算法在每个三角形中使用自助式的分析，适用于非结构化网格。并行向量算法需要计算不规则三角网的矢量梯度曲线网格，并行向量算法是最好的，因为可以矢量梯度可以通过中心差。并行向量算法也解决了相平面算法中的线不连续问题。基于拓扑结构的矢量场设计也是一个热门的研究课题，Theisel 提出了一
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TU17;TP391.41

【共引文献】