基于笛卡尔切割单元法的复杂河道地理信息系统环评可视化

复杂河道中污染物扩散计算及其在地理信息系统(GIS)上的可视化,对于地表水环境影响评价(EIA)具有非常重要的意义,但在网格生成、污染物计算模型及计算结果可视化方面存在着诸多困难。针对点源岸边排放河流污染物计算及基于GIS可视化中的难点问题,提出了基于切割单元法的地面水环境影响评价可视化方法。将切割单元法应用于网格剖分,通过切割单元交点追踪算法及河道轮廓线内背景网格筛取算法,生成了复杂河道笛卡尔网格。提出了基于污染物二维稳态衰减模式的网格自适应加密与稀疏算法,在非结构化笛卡尔网格基础上采用了基于河流几何信息判断的点源岸边排放河流污染预测算法与区域填充算法,实现了环境影响评价计算结果的可视化显示。通过一个河流污染环境影响评价可视化的实例,验证了所提方法的可行性与有效性。     

GIS环评可视化的自适应图形处理方法

为表现环境影响评价信息的空间特征与属性特征的关系,提出基于GIS的点源大气环评可视化的自适应图形处理方法。针对现有图形处理技术在GIS开发中的不足,提出基于大气污染物浓度分布的自适应网格划分方法和一种新的等值线、区域填充快速生成算法,实现对GIS环评结果的快速可视化显示与分析。     

基于GIS 的高架道路交通噪声环评可视化

针对基于地理信息系统(GIS)的评价区域交通噪声环评可视化问题,引入了基于切 割单元法的评价区域网格生成算法,分别提出了基于道路中心线段集的评价区域边界生成方法 和基于声照区的网格自适应加密与稀疏算法,实现了复杂评价区域内非结构化网格的生成。在 此基础上提出了适应于区域计算的等效声级计算模型,实现了环评计算结果的可视化显示。通 过一个高架高速公路的实例,验证了该方法的准确性与有效性。     

一种快速的三维有限元网格生成方法

针对三维有限元网格的生成的速度较慢并且网格质量不高的问题,提出了一种基于约束波前法的三维有限元网格生成算法。算法的主要思想是用背景网格提高网格单元的可控性,避免网格单元生成时验证有效性的计算量,从而快速生成高质量的三维有限元网格。算法首先借助八叉树方法生成背景网格,其次利用背景网格的密度对模型表面进行三角剖分得到初始波前,然后依据背景网格的特征生成实体网格单元,最后对得到的结果进行优化。实验证明结合了八叉树和推进波前法的三维网格生成算法降低了波前法的时间复杂度,将其效率提高了20%,而且能得到更高质量的网格。     

基于网格计算的水污染运移模拟研究与应用

针对目前水污染运移模拟过程中存在的计算力不足,无法满足全河道污染物运移模拟的问题,利用网格计算提供高性能的计算环境,将原子拆分思想和信息可视化技术引入水污染运移模拟中,构建基于网格的水污染运移模拟平台。通过该平台的有效观测,实现了水污染在全河道内运移的动态可视化展现。实例模拟了松花江污染事件污染物沿河道运移和扩散的运移全过程,为合理处置重大水污染事件提供了新的思路。     

基于网格计算的水污染运移模拟研究与应用

针对目前水污染运移模拟过程中存在的计算力不足,无法满足全河道污染物运移模拟的问题,利用网格计算提供高性能的计算环境,将原子拆分思想和信息可视化技术引入水污染运移模拟中,构建基于网格的水污染运移模拟平台。通过该平台的有效观测,实现了水污染在全河道内运移的动态可视化展现。实例模拟了松花江污染事件污染物沿河道运移和扩散的运移全过程,为合理处置重大水污染事件提供了新的思路。     

基于OpenMP的三维并行Delaunay网格生成算法及实现

针对大多数并行Delaunay网格生成算法无法充分利用多核共享内存结构的问题,在原有面向共享内存的二维并行算法基础上,根据三维问题的特点提出基于OpenMP的三维并行Delaunay网格生成算法。算法采用划分求解区域为方格的方法实现候选点集的划分和并行插点。使用OpenMP对算法进行实现,并利用多种实现技术避免线程间的同步等待,提升算法效率。实验结果表明,本文算法及所采用的实现技术可以在三维条件下快速生成大量网格单元,具有较高的并行效率,同时能够保证良好的网格质量。     

基于MO的河道二维网格生成技术研究*

针对传统贴体网格生成技术中由于对河岸线拟合偏差引起的河道网格化误差问题,提出了一种基于河流中心线的几何网格生成技术。通过拟合河流的中心线并利用MapObject(MO)在河流中心线上绘制椭圆将之与河道进行求交来实现对河流的二维网格化。经实验证明,提出的河流中心线几何网格生成法所生成的网格边界与河道边界完全重合,能更好地解决网格生成技术中的边界拟合问题。     

支持裂纹扩展的三维有限元网格生成算法

描述了任意形状三维区域的非结构四面体网格生成算法,该算法对不含裂纹的区域、含单裂纹或多裂纹的区域都适用。算法首先使用八叉树来确定网格单元大小,然后采用前沿推进技术来生成网格。在前沿推进过程中,采用基于几何形状和基于拓扑结构的两个步骤来保证前沿向前移动过程中发生问题时仍能进行正确执行,并且使用了一种局部网格优化方法来提高网格划分的质量。最后,将算法运用到带有裂纹的复杂实体模型,实验结果表明该算法具有较强的适用性和较高的性能。     

基于OpenGL三维非均匀FDTD网格图形的消隐处理*

在分析了三维非均匀FDTD网格图形性质及计算数据结构特点的基础上,提出了一种基于OpenGL深度缓冲机制的绘图方法,采用多边形深度偏移量修正法进行精细化的消隐修正,实现了网格图形的快速生成与高效消隐,大大提高了FDTD仿真及模拟计算网格图形的可视化效果,并在此基础上设计并实现了基于OpenGL的三维网格模型仿真系统.最后,以U型天线的网格图形为例,展示其可视性.     

多重网格格子Boltzmann方法的并行算法

针对复杂流动数值模拟中的格子Boltzmann方法存在计算网格量大、收敛速度慢的缺点,提出了基于三维几何边界的多重笛卡儿网格并行生成算法,并基于该网格生成方法提出了多重网格并行格子Boltzmann方法（LBM）。该方法结合不同尺度网格间的耦合计算,有效减少了计算网格量,提高了收敛速度;而且测试结果也表明该并行算法具有良好的可扩展性。     

ISAR成像中PFA算法在MTRC中的应用

逆合成孔径雷达(ISAR)转台成像中散射点越距离单元徙动(MTRC)时有发生.在小目标远场情况下,极坐标格式算法(PFA)能够基本消除MTRC,这种算法需要在空间频域进行从极坐标分布到直角坐标分布的二维插值.文中就如何运用PFA算法解决MTRC问题进行了较深入地分析,在距离向给出滤波插值法,并提出了新的补域插值法,方位向则运用斜线投影方法,最终将扇形区域转换为矩形区域.仿真结果表明,此算法比线性距离-多普勒(R-D)算法能更有效的处理MTRC现象;在距离向插值中将滤波法与补域法做了比较,后者计算速度更快.     

基于改进FA算法的河流突发水污染事件溯源

针对河流突发水污染事件的溯源问题,利用正向和逆向质量概率密度之间的耦合关系,实现污染源的位置、排放时间和污染源排放强度之间解耦,并结合一维水体扩散模型和美国特拉基河示踪剂实验监测数据,建立了基于改进萤火虫算法的河流突发水污染事件溯源求解方法.在求解过程中将监测数据划分为训练集和实验集,通过训练集数据利用改进的萤火虫算法对河流的水文参数进行调整,在实验集采用调整后的水文参数,并通过不同监测断面数据独立求解,通过方差分析结果,排除了溯源误差较大的监测断面数据.研究结果表明,溯源结果精度较高,并具有对监测数据的纠错能力,对实际河流突发水污染事件具有一定的指导意义.     

A non-uniform efficient grid type for GPU-parallel Shallow Water Equations models

A GPU-parallel numerical model for the solution of the 2D Shallow Water Equations, based on a novel type of grid called Block-Uniform Quadtree (BUQ), is presented. BUQ grids are based on a data structure which allows to exploit the computational capability of GPUs with minimum overheads, while discretizing the domain with non-uniform resolution. Different cases have been simulated in order to assess the efficiency of the BUQ grids. Theoretical and laboratory tests demonstrate that speed-ups of up to one order of magnitude can be achieved in comparison with uniform Cartesian grids. In the simulation of a hypothetical flood event induced by a levee breach in a real 83 km long river reach, with maximum resolution of 5 m, a ratio of physical to computational time of about 12 was obtained, opening scenarios of quasi real-time 2D simulations in large domains, still retaining a high resolution where necessary.     

松花江突发水污染可视化模拟系统研究与实现

针对目前松花江流域突发水污染日益严重,水污染可视化模拟不足的情况,基于可视化技术,研究水质模型与3S集成环境的融合方法与途径,构建了松花江突发水污染可视化模拟系统,实现了水质模型计算数据的动态可视化展现。着重介绍了三角网的构建和水质数据的拟合。以2005年松花江水污染为例,模拟了污染物的扩散和迁移过程,证明了该系统的有效性。     

Numerical simulation of the unsteady three-dimensional flow in confined domains crossed by moving bodies

A numerical method devoted to the prediction of unsteady flows in complex domains with moving boundaries is presented. Based on the unsteady Euler equations with source terms to take diffusive effects into account as well as additional mass, momentum or enthalpy sources, it has been specially developed to model the thermal and dynamic behavior of the ambient air inside underground stations in the presence of moving trains. The numerical solution method is a unstructured finite-volume cell-centered scheme using the SIMPLE algorithm coupled with a second-order intermediate time stepping scheme. The spatial discretization is realized with an automatic Cartesian grid generator, complemented by a technique of sliding grids to handle straight moving bodies inside the domain.     

Fast, memory-efficient cell location in unstructured grids for visualization

Applying certain visualization techniques to datasets described on unstructured grids requires the interpolation of variables of interest at arbitrary locations within the dataset's domain of definition. Typical solutions to the problem of finding the grid element enclosing a given interpolation point make use of a variety of spatial subdivision schemes. However, existing solutions are memory- intensive, do not scale well to large grids, or do not work reliably on grids describing complex geometries. In this paper, we propose a data structure and associated construction algorithm for fast cell location in unstructured grids, and apply it to the interpolation problem. Based on the concept of bounding interval hierarchies, the proposed approach is memory-efficient, fast and numerically robust. We examine the performance characteristics of the proposed approach and compare it to existing approaches using a number of benchmark problems related to vector field visualization. Furthermore, we demonstrate that our approach can successfully accommodate large datasets, and discuss application to visualization on both CPUs and GPUs.