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公开(公告)号:CN111104753A
公开(公告)日:2020-05-05
申请号:CN201911390333.9
申请日:2019-12-30
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种基于SPH的粘性不可压缩流体仿真方法,为高精度、高鲁棒性的基于SPH的粘性不可压缩流体仿真方法,通过不可压缩约束和粘性约束的统一求解方案避免其求解过程产生非物理性的冲突和漂移误差,以不布设Ghost粒子的方式快速高效地解决表面粒子缺失问题。本发明可稳定模拟不同粘性系数取值的牛顿流体和变粘性系数的非牛顿流体,可长时间保持粘性流体的表面形态,且能够对粘性流体的拉伸变细过程、绕绳效应、薄膜形态等诸多精细运动过程进行准确地仿真。
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公开(公告)号:CN109359312A
公开(公告)日:2019-02-19
申请号:CN201810866039.X
申请日:2018-08-01
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 北京大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种干燥颗粒流实时仿真与交互方法,其步骤包括:1)利用浅沙方程对干燥颗粒流动力学进行建模;2)利用二维高度场对模型离散化,得到高度场每个网格单元存储干颗粒流的深度及水平运动速度;3)采用三维均匀网格对距离高度场表面设定深度以内的区域离散化;4)利用水平运动速度对3)离散化所得各网格单元中的干燥颗粒沿颗粒流的水平速度方向进行平流操作;然后对干燥颗粒的垂直坐标进行变换,使得干燥颗粒沿着干燥颗粒场的表面运动;5)对高度场施加压强力和摩擦力进行速度更新,并用更新后的速度对颗粒流沿其水平速度方向进行平流操作;6)重复3)~5)之间的操作并更新时间,直到达到设定的仿真终止条件。
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公开(公告)号:CN115374722A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202210976684.3
申请日:2022-08-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种拉伸稳定的SPH流体仿真方法,可有效削弱SPH流体仿真过程中拉伸不稳定问题。本发明在SPH流体仿真过程中引入了两种新的粒子,即:作为压强场采样点的虚粒子,和具有速度属性且携带有流体质量的实粒子,并基于这两种粒子构建了基于SPH投影法的流体仿真技术方法。此外,本发明提供了两中虚粒子生成方法,以在不增加过多计算花销的前提下高效地生成虚粒子。本发明能够有效削弱原SPH流体仿真方法中的拉伸不稳定问题,显著提高流体仿真的稳定性、视觉质量和精确性。本发明不仅能够真实、精确地模拟处于拉伸状态下流体的薄层、细流、飞溅和液滴等形态,而且可实现无粘性流体的稳定模拟。
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公开(公告)号:CN109359312B
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN201810866039.X
申请日:2018-08-01
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 北京大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种干燥颗粒流实时仿真与交互方法,其步骤包括:1)利用浅沙方程对干燥颗粒流动力学进行建模;2)利用二维高度场对模型离散化,得到高度场每个网格单元存储干颗粒流的深度及水平运动速度;3)采用三维均匀网格对距离高度场表面设定深度以内的区域离散化;4)利用水平运动速度对3)离散化所得各网格单元中的干燥颗粒沿颗粒流的水平速度方向进行平流操作;然后对干燥颗粒的垂直坐标进行变换,使得干燥颗粒沿着干燥颗粒场的表面运动;5)对高度场施加压强力和摩擦力进行速度更新,并用更新后的速度对颗粒流沿其水平速度方向进行平流操作;6)重复3)~5)之间的操作并更新时间,直到达到设定的仿真终止条件。
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公开(公告)号:CN112163384B
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202011119179.4
申请日:2020-10-19
Applicant: 北京大学 , 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种面向自由表面流的固体边界提取方法,包括获取自由表面流体中固体边界附近的若干流体粒子组成的流体计算域,计算固体边界的固体体积积分;将固体体积积分转化为固体边界与各流体粒子支撑域相交面上的表面积分,并使用若干三角形代表相应表面积分;生成一均匀网格结构存储若干三角形,获取每一均匀网格单元存储的三角面片;通过各流体粒子所属的均匀网格单元进行邻域查找,获取邻域内的各三角形索引,并对各三角形按照所在平面进行聚类;计算每一流体粒子的每一类三角形相应的固体边界积分,得到自由表面流的固体边界。本发明通过对所有三角形聚类,避免了在相邻三角形之间引入不连续性,能够处理复杂的实心边界。
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公开(公告)号:CN112163384A
公开(公告)日:2021-01-01
申请号:CN202011119179.4
申请日:2020-10-19
Applicant: 北京大学 , 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种面向自由表面流的固体边界提取方法,包括获取自由表面流体中固体边界附近的若干流体粒子组成的流体计算域,计算固体边界的固体体积积分;将固体体积积分转化为固体边界与各流体粒子支撑域相交面上的表面积分,并使用若干三角形代表相应表面积分;生成一均匀网格结构存储若干三角形,获取每一均匀网格单元存储的三角面片;通过各流体粒子所属的均匀网格单元进行邻域查找,获取邻域内的各三角形索引,并对各三角形按照所在平面进行聚类;计算每一流体粒子的每一类三角形相应的固体边界积分,得到自由表面流的固体边界。本发明通过对所有三角形聚类,避免了在相邻三角形之间引入不连续性,能够处理复杂的实心边界。
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公开(公告)号:CN119578027A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411506813.8
申请日:2024-10-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于投影近场动力学的仿射多体系统实时仿真方法,属于计算机图形学领域。本发明针对传统基于隐式欧拉的约束多体动力学求解方法不易并行化的问题,使用投影近场动力学框架重新对问题建模,通过对多体系统中的碰撞物体对构建对偶形式约束关系,建模全局能量方程,使用半隐式连续迭代法对该方程中的非线性约束进行全局求解,使用牛顿法进行局部求解,重复全局求解和局部求解过程直到收敛,最后更新物体的位置、旋转状态、线速度和角速度。本发明无需组装全局海森矩阵,可实现涉及刚体柔体间复杂相互作用的实时仿真,实现高效并行化的多体动力学模拟。
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公开(公告)号:CN119004833A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411145031.6
申请日:2024-08-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/20 , G06F16/901 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种层间独立的平衡树并行构建方法,所述方法包括:采用层次无关的并行算法为最精细一层的每个节点构建N‑平衡最小生成树,其中最精细一层的节点至少包含一个种子节点;使用线程安全的哈希表将所有N‑平衡最小生成树合并到单个树中,以消除重复节点,所述重复节点表示在构建单个树结构过程中被重复创建的节点;为所有的中间节点建立父子关系,基于中间节点及父子关系构建出全部叶节点,完成平衡树构建;其中,所述中间节点表示包括至少一个子节点的节点,所述叶节点表示不包括任何子节点的节点。本发明消除树的构建和平衡细化过程对层次的依赖性,避免了构造重复的内部节点,使得算法与GPU实现完全兼容。
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公开(公告)号:CN111104753B
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN201911390333.9
申请日:2019-12-30
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种基于SPH的粘性不可压缩流体仿真方法,为高精度、高鲁棒性的基于SPH的粘性不可压缩流体仿真方法,通过不可压缩约束和粘性约束的统一求解方案避免其求解过程产生非物理性的冲突和漂移误差,以不布设Ghost粒子的方式快速高效地解决表面粒子缺失问题。本发明可稳定模拟不同粘性系数取值的牛顿流体和变粘性系数的非牛顿流体,可长时间保持粘性流体的表面形态,且能够对粘性流体的拉伸变细过程、绕绳效应、薄膜形态等诸多精细运动过程进行准确地仿真。
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公开(公告)号:CN116187147A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202211717942.2
申请日:2022-12-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F30/25 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于近场动力学的超弹性体半隐式迭代仿真方法,是一种高精度、高鲁棒性、高性能的仿真方法,使用近场动力学理论进行超弹性材料的能量建模,并对余维数物体进行粒子邻域的维数扩展,使用半隐式迭代法进行弹性求解,可以保收敛性,并通过自适应步长稳定地处理迭代过程中的过调问题。本发明可高精度、高鲁棒性、实时地模拟各类超弹性材料、超弹性布料与薄壳状物等余维数材料的动力学过程与交互行为。
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