【摘要】：土木工程數(shù)值模擬在防災(zāi)減災(zāi)中起著重要作用，本文對(duì)土木數(shù)值模擬數(shù)據(jù)的可視化方法進(jìn)行研究。首先，土木災(zāi)變中地震波、風(fēng)場(chǎng)等都是時(shí)變矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)，基于粒子的可視化方法是大規(guī)模矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)重要的可視化方法之一，然而現(xiàn)有方法在遇到大規(guī)模數(shù)值模擬數(shù)據(jù)時(shí)，性能較難滿足實(shí)時(shí)要求，繪制效果也難以突出場(chǎng)的特征，需要研究更快速、質(zhì)量更高的粒子矢量場(chǎng)可視化方法；其次，在土木和建筑領(lǐng)域的有限元求解中，OpenSEES應(yīng)用廣泛，但是其后處理可視化方面的功能薄弱，需要一個(gè)功能豐富應(yīng)用靈活的后處理可視化系統(tǒng)。 在基于粒子的矢量場(chǎng)可視化方法中，粒子的布點(diǎn)對(duì)可視化質(zhì)量至關(guān)重要。本論文對(duì)粒子布點(diǎn)方法進(jìn)行了深入研究，首先針對(duì)粒子初始點(diǎn)選取不佳可能丟失矢量場(chǎng)重要特征的問(wèn)題，采用流場(chǎng)拓?fù)浞治龇ㄟM(jìn)行粒子初始點(diǎn)的布點(diǎn)，針對(duì)有的流場(chǎng)可能臨界點(diǎn)過(guò)多和過(guò)少的情況分別提出了拓?fù)浜?jiǎn)化和泊松球布點(diǎn)，并針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)繪制性能問(wèn)題對(duì)拓?fù)浞治龇椒ㄟM(jìn)行了GPU并行加速。本文還將信息熵的理論應(yīng)用在時(shí)變矢量場(chǎng)拓?fù)渲匾确治鲋�，并指�?dǎo)時(shí)變場(chǎng)的布點(diǎn)。為提高靈活性，本文實(shí)現(xiàn)了交互布點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明通過(guò)并行加速，拓?fù)浞治鲞^(guò)程在低端顯卡上可以達(dá)到幾十倍的性能提高，實(shí)現(xiàn)的布點(diǎn)方法可以很好地表現(xiàn)矢量場(chǎng)的重要特征。 本文還對(duì)大規(guī)模粒子的實(shí)時(shí)GPU繪制方法進(jìn)行了研究，首先將基于雙緩存紋理的粒子追蹤并行方法拓展到時(shí)變場(chǎng)中，避免了內(nèi)存到顯存?zhèn)鬏敂?shù)據(jù)的性能瓶頸，提高粒子追蹤的性能。對(duì)于粒子繪制，采用基于紋理精靈的方法提高繪制性能。實(shí)現(xiàn)半透明粒子效果減少遮擋，粒子排序使用了不完全迭代的奇偶?xì)w并排序，兼顧排序迭代次數(shù)和準(zhǔn)確性，得到了很好的GPU并行加速性能。本文還實(shí)現(xiàn)了流線式粒子繪制，并改進(jìn)了Depth Peeling方法，實(shí)現(xiàn)了粒子與體數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)混合繪制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本論文對(duì)矢量場(chǎng)大規(guī)模粒子可視化不僅可以達(dá)到實(shí)時(shí)，而且得到了很好的可視化質(zhì)量，可以很好地滿足大規(guī)模矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化的需求。 本文另一部分工作是OpenSEES后處理可視化的研發(fā)。提出邊求解邊可視化的系統(tǒng)架構(gòu)，為輔助建筑觀察分析，提出基于深度信息的自由剖切方法。針對(duì)建筑視角問(wèn)題，改進(jìn)面積熵模型，，提出單元數(shù)據(jù)熵并將其加入到測(cè)度視角重要性的目標(biāo)函數(shù)中。相關(guān)模塊已集成在OpenSEES軟件中，并在美國(guó)NEES網(wǎng)站發(fā)布，研發(fā)功能已被國(guó)內(nèi)一些土木研究單位應(yīng)用于重大工程的災(zāi)變數(shù)值模擬可視化中。
【圖文】：

1.1 用戶關(guān)注區(qū)域和旋度作為重要性測(cè)度的焦點(diǎn)加上下文可視化效果子的繪制效果，很多工作致力于粒子繪制性能的提高，包的并行架構(gòu)實(shí)現(xiàn)[19, 20]，例如采用基于應(yīng)用控制需求分頁(yè)的ruckschen 等[21]的工作中，運(yùn)行時(shí)從磁盤(pán)加載預(yù)先計(jì)算的粒g 等[22, 23]研究了數(shù)據(jù)分塊和粒子追蹤的緩存策略。Kipfer[24用了基于 GPU 的設(shè)計(jì)達(dá)到大規(guī)模粒子實(shí)時(shí)繪制的效果。他中避免了總線的性能瓶頸。Kruger[25]將 Kipfer 的方法應(yīng)用實(shí)現(xiàn)大規(guī)模矢量場(chǎng)粒子的實(shí)時(shí)繪制效果。基于粒子的矢量場(chǎng)可視化方法的綜述中可以看出在大規(guī)模為突出，雖然文章[18]使用用戶交互的方式有側(cè)重地表現(xiàn)了鮮有自動(dòng)分析并表現(xiàn)場(chǎng)特征的粒子可視化方法。本文考慮法使粒子可視化突出場(chǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征，下面介紹拓?fù)浣Y(jié)。

1.2 二維矢量場(chǎng)拓?fù)洌号R界點(diǎn)由雅閣比矩陣的特征值進(jìn)行分類(lèi)，R 代表特征值的實(shí)I 代表虛部[28]分隔線和附著線分別對(duì)應(yīng)著平面上流的分離和匯聚。Helman 和 Hesselink 29]中最先提出了可以自動(dòng)檢測(cè)分隔線和附著線的方法。他們的方法基于矢分析。認(rèn)為一條開(kāi)始于鞍點(diǎn)或交點(diǎn)并結(jié)束于另一個(gè)鞍點(diǎn)或交點(diǎn)的線是封。而 Kenwright 的算法[30]還可以檢測(cè)到開(kāi)放的分隔線，認(rèn)為分隔線并不總結(jié)束于臨界點(diǎn)。該算法基于相平面分析。Kenwright 在文章[31]里面拓展了法，提出了一個(gè)檢測(cè)開(kāi)放分隔線和附著線的平行向量算法。算法認(rèn)為特某個(gè)方向總是平行于漸進(jìn)匯聚的流線簇的方向。這種方法可以用于在矢位置的局部測(cè)試，文章中闡述了該平行向量算法略優(yōu)于之前提出的相平但是，更難以實(shí)現(xiàn)。相位平面算法在每個(gè)三角形中使用自助式的分析，適用于非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格。并行向量算法需要計(jì)算不規(guī)則三角網(wǎng)的矢量梯度曲線網(wǎng)格，并行向量算法是最好的，因?yàn)榭梢允噶刻荻瓤梢酝ㄟ^(guò)中心差。并行向量算法也解決了相平面算法中的線不連續(xù)問(wèn)題。基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的矢量場(chǎng)設(shè)計(jì)也是一個(gè)熱門(mén)的研究課題，Theisel 提出了一
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TU17;TP391.41

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2525389