玉米叶片物理建模与参数确定的运动学分析方法

基于物理的方法是解决植物动态建模与仿真的有效途径,而模型参数的确定是基于物理方法所面临的重要问题.为实现基于生物物理属性特征的玉米叶片高精度、高真实感动态建模与仿真,提出一种基于运动学分析的玉米叶片物理建模与参数确定方法.首先利用运动捕捉技术获取玉米叶片的运动数据;然后根据运动捕捉特征点构建基于质点-弹簧系统的物理模型;最后基于运动学分析建立物理模型参数解析方程组,利用最小二乘法计算物理模型的参数.以此参数构建物理模型实现玉米叶片的动态模拟,并给出2种模型构造方式的玉米叶片虚拟仿真.结果表明,该方法以一种数据驱动的机制有效估算出对应的物理模型参数,生成的玉米叶片动态虚拟仿真过程具有与实际情况较为接近的真实感效果,为虚拟植物建模与应用提供了一种可行的物理建模及参数确定方法.     

能源系统建模与仿真发展综述

目前能源系统建模与仿真的发展趋势是从宏观到介观、微观,即从传统的计算机辅助过程分析工具(如对大型综合系统的模拟)到分子级现象的模拟,传统的建模与仿真方法已不能满足认识能源系统内部发生的复杂过程机理的需要.该文对能源领域建模与仿真的发展趋势进行了综述和展望,论述了能源计算科学的内容及研究范畴.针对欧美几个典型研究项目阐述了建模与仿真的发展方向,即从微观、介观到设备及系统级的建模与仿真,从单纯的CFD模拟或过程模拟到两者的集成应用,并指出开发能源系统的多尺度模拟研究的重要性及意义.     

基于精确Cosserat模型的柔性线缆物理特性建模与变形仿真技术

复杂机电产品中柔性线缆敷设时空间位姿和形态易发生变化,从而导致线缆在敷设过程中线缆取样信息不准确,严重影响线缆敷设效率.为此,提出一种基于精确Cosserat模型的柔性线缆物理特性建模与变形仿真方法.该方法针对线缆大变形特性,先建立线缆活动标架和线缆参数化模型,并分析线缆的空间演化过程;其次对线缆空间位姿和形态进行描述,综合考虑线缆的几何特性和物理特性建立了基于精确Cosserat模型的线缆物理特性模型,构建出柔性线缆的动力学平衡方程;最后对模型进行数值积分求解,模拟线缆在敷设过程中的变形过程.文中设计并开发了相应的柔性线缆布局仿真原型系统,并通过实例对文中方法进行了验证.     

某舵机上电液伺服阀有限元动态仿真

对某舵机上电液伺服阀整体的动态性能进行研究,由于传统方法采用集中参数建立简化模型,忽略的因素较多,系统精度差.为解决上述问题,对电液伺服阀的射流管的流体部分,力矩马达的电磁部分及反馈杆组件结构力学部分分别采用不同的有限元软件进行三维建模仿真,并将各物理场中分析所得的重要数据在Matlab的tool工具箱中分别进行拟合,并采用M函数进行编程,将上述拟合结果以插值的方式进行多物理场的动态联合仿真.仿真结果表明,改进方法真实性高,实时性好,能较为真实的模拟实际情况下电液伺服阀的工作过程,仿真结果与产品的实际性能特征相吻合,能够为不同结构的伺服阀的设计提供可靠的依据.     

基于Abaqus的汽油发动机排气门温度场模拟分析和试验

对某4缸汽油发动机排气门进行建模和计算.采用2种建模方法分析气门的温度场分布,并与试验测温结果进行对比.结果表明:建模时考虑缸盖、阀座、导管与气门的接触导热能非常准确地模拟气门温度分布;传统的采用第三类边界条件的换热计算方式模拟分析得到的结果与试验测温结果误差较大.根据标定好的仿真模型,更改导管材料,可达到气门温度降低19.3℃的效果.     

基于某电台及其安装架的随机振动分析

机载电台安装架的减振器是增加电台抗振性的主要部件.首先对振动方程进行推导并介绍了随机振动理论,通过对整机的建模和几种仿真方式的对比,确定使用直接在四个安装孔对称点上建立combine14单元对减振器进行模拟.有限元仿真与振动实验结果对比表明,采用此种模拟方式与实际的减振器安装方式最接近,有限元分析得到的模态参数与实验结果基本一致,该结论对于以后的减振器模拟有一定的意义.     

计算机仿真中的真与假

计算机仿真,通俗地说,就是在计算机上模拟各种真实的事物或现象.这个过程的实现依赖于三个基本环节:一、将被模拟对象的性质和相关规律用数学、物理语言进行描述,这一过程叫做数理建模;二、结合计算机工作的特点,将建立的数理模型表达成适合计算机快速计算的算法及相应的数据结构,这一过程称为仿真建模;三、将建立的仿真模型在计算机上实施计算并把结果通过图形、动画或专用技术显示出来以实现对对象的分析,这一过程称为仿真试验(也称为可视化过程).……     

基于虚拟化技术的卫星控制系统软件构件库运行监控与可信验证技术

动态系统建模工具可以按照设定的仿真步长对控制器的行为动态模拟,也可以在仿真环境下模拟控制器所在的系统架构和动态数据交互,因此传统的卫星控制系统方案设计时一般采用在同一模型建模体系进行,并进行相应的控制算法设计。但是由于动态系统建模工具其自身的时钟步长和数据流处理逻辑,不能完全模拟目标机的内部ALU逻辑和真实外围设备工作行为,可能与真实物理环境要求的系统有一定的出入,造成对承载卫星控制器功能的目标机CPU处理系统存在一定程度的失真,影响仿真效果。提出了一种基于虚拟化技术的卫星控制系统软件构件库可信验证技术,使用虚拟化技术实现对真实物理目标机功能的完全模拟,运用软件非干涉运行监控技术,获取可信的开发证据和应用证据,利用协同仿真组件和卫星控制系统方案设计的控制算法模型对各个软件构件进行动态同步仿真验证。     

基于传输线模型的开关变换器数字仿真

瞬变过程和动态特性分析在开关变换器的研究设计中占有重要地位.阐述了一种以传输线理论为基础的开关变换器离散数字建模方法-传输线建模方法及其无条件数值稳定性,以Boost变换器为例建立了仿真模型,并对仿真和实验结果进行了比对.仿真结果精确地描述了实际电路的动态过程,在步长从0.02μs到0.2μs范围内变化时,结果保持稳定.这种方法简单实用,物理概念清晰,能有效地对开关变换器进行仿真研究.     

用MapleSim进行多领域混合建模仿真分析

为了评估MapleSim建模与仿真软件性能。该文简要介绍了MapleSim及其特点并阐述了MapleSim进行建模分析的步骤。并实验用MapleSim对一个机械系统和模拟电路信号产生电路建模仿真和分析,比较不同实验情况结果和提取系统方程。结果表明MapleSim是一个优秀的、直观快捷的高性能多领域复杂系统物理建模仿真分析工具。实验有指导意义。     

布料上污渍效果的真实感模拟

布料上的污渍效果是计算机游戏和影视制作中有待模拟的细节之一.提出一种基于物理的布料上污渍效果的真实感模拟的方法--采用多层模型对布料进行建模.对于污渍在布料上的渗透和扩散运动,提出了NSEAM(Navier-Stokes equations for anisotropie media)模型,它可以模拟污渍和布料之间的相互作用,如扩散作用、蒸发作用、渗透作用等.最后,采用硬件加速的方法对上述过程进行了真实感绘制.实验结果表明,文中方法可以生成不同结构的布料上较为逼真的污渍效果,其绘制效果令人满意.     

布料仿真中的自适应各向异性应变限制研究

布料仿真技术旨在通过计算机生成逼真的布料动态效果,在虚拟现实、服装动画等领域有着广泛的应用前景. 为了避免仿真过程中布料的过度形变并且提高布料应变的准确性,在布料模拟过程中为布料添加了自适应的各向异性应变限制约束. 首先将布料模型离散化为三角形网格,在每一帧都对布料进行网格重划的基础上,通过定义内积倒数映射,将规定的布料全局应变限制转化为各个三角形形变主轴的局部应变限制,保证了在每次网格重划之后局部应变限制仍然能够和全局应变限制保持一致. 另外在求解过程中,提出了结合罚函数与拉格朗日乘子法的改进方法求解算法得到的约束非线性规划方程. 实验表明,本文所提出的方法有效地提高了应变限制的准确性.     

基于质点-弹簧模型的布料仿真研究

运动微分方程的数值求解,是实现基于物理模型的织物仿真的技术关键.全面介绍了质点-弹簧模型的织物变形仿真技术,精确构建了织物的力学模型,并对几种不同的显性数值积分方法进行了详细比较,尤其是用RK-4方法对微分方程求解大大提高了解的稳定性.在此基础上,针对质点-弹簧模型在应用中存在过度拉伸的问题,指出了传统方法处理这个问题的缺陷,构造约束变形,合理解决了"超弹性"问题.此织物变形仿真技术已经应用于实际的织物动画仿真软件中,实践证明其仿真技术具有实用性和先进性.     

融合神经网络的布料碰撞检测算法

目的 针对当前在虚拟环境中布料柔体碰撞检测效率慢和准确性低的问题,提出一种根节点双层包围盒树结构和融合OpenNN （open neural networks library）神经网络加速预测碰撞检测的算法。方法 首先改进了碰撞检测常用的包围盒技术,提出根节点双层包围盒算法,减少包围盒的构造时间。其次使用神经网络优化碰撞检测技术,利用神经网络可以处理大量数据的优势,每次可以检测大量基本图元是否发生碰撞,解决了碰撞检测计算复杂性高的问题。最后准确地找到碰撞粒子并做出碰撞响应。结果 在相同的复杂布料模型情况下,根节点双层包围盒算法在运行速度上比传统混合包围盒算法快,耗时缩减了5.51%~11.32%。基于OpenNN算法的总耗时比根节点双层包围盒缩减了11.70%,比融合DNN （deep neural network）的自碰撞检测算法减少了6.62%。随着碰撞检测难度的增大,当布料模型的精度增加84%时,传统物理碰撞检测方法用时增加96%,融合DNN的自碰撞检测算法用时增加90.11%,而本文基于神经网络的算法用时仅增加了68.37%,同时表现出更高的稳定性,满足使用者对实时性的要求。结论 对于模拟场景中简单模型的碰撞,本文提出的根节点双层包围盒算法比传统的包围盒方法耗时短。对于复杂模型,基于OpenNN神经网络的碰撞检测算法在效率上优于传统的包围盒算法和融合DNN的自碰撞检查算法,而且模拟效果的准确性也得以保证,是一种高效的碰撞检测方法。     

Multi‐Resolution Cloth Simulation

We propose a novel, multi‐resolution method to efficiently perform large‐scale cloth simulation. Our cloth simulation method is based on a triangle‐based energy model constructed from a cloth mesh. We identify that solutions of the linear system of cloth simulation are smooth in certain regions of the cloth mesh and solve the linear system on those regions in a reduced solution space. Then we reconstruct the original solutions by performing a simple interpolation from solutions computed in the reduced space. In order to identify regions where solutions are smooth, we propose simplification metrics that consider stretching, shear, and bending forces, as well as geometric collisions. Our multi‐resolution method can be applied to many existing cloth simulation methods, since our method works on a general linear system. In order to demonstrate benefits of our method, we apply our method into four large‐scale cloth benchmarks that consist of tens or hundreds of thousands of triangles. Because of the reduced computations, we achieve a performance improvement by a factor of up to one order of magnitude, with a little loss of simulation quality.     

A collision resolution algorithm for clump-free fast moving cloth

Cloth animation is an important area of computer graphics due to its numerous applications. However, so far a fast moving cloth with multiple wrinkles has been difficult to animate because of the cloth clump problem. Cloth clumps are the frozen areas where cloth pieces are clustered unnaturally — an obstacle in making a realistic cloth animation. Hence we present a novel cloth collision resolution algorithm that prevents clump formation during fast cloth motions. The goal of our resolution algorithm is to make cloth move swiftly without having any unnatural frozen cloth clumps, while preventing any cloth-cloth and rigid-cloth penetrations at any moment of a simulation. The non-penetration status of cloth is maintained without the formation of cloth clumps regardless of the speed of cloth motion. Our algorithm is based on a particular order that we found in the resolution of cloth collisions, and can be used with any structural modeling approaches such as spring-masses or finite elements. This paper includes several realistic simulation examples involving fast motions that are clump-free.     

织物模拟中的自适应网格剖分研究

本文提出一种在织物模拟中的动态网格剖分方法，针对传统模拟算法中因网格剖分固定和曲面整体网格均匀剖分造成模拟误差与计算耗费，分别从织物物理和几何角度出发，提出在动态模拟过程中的自适应的网格剖分方法。利用模拟过程中曲面片局部形变信息，对网格进行动态剖分与合并，有效提高了模拟效率。经实际应用表明：该算法具有模拟效率高、易于计算机实现等优点，特别在对非均匀形变物体模拟中，该算法从模拟效率和精度均得到满意结果。     

Realistic and stable animation of cloth

Researchers have proposed various techniques for cloth simulation in the last decades. The crucial problem in interactive animation for cloth is how to speed up simulation with a stable system. In this paper, we describe a realistic and stable scheme for cloth simulation based on mass‐spring system. This scheme modifies semi‐implicit integration used in cloth simulation system with an efficient damping method. Semi‐implicit integration methods have been widely used in dynamic simulation because of acceptable speed and stability. However, internal damping forces are generated with respect to rotational rigid motions, which are only depending on relative velocities. Undesirable change in global movement of dynamic cloth could result in damping artifact. We replace the internal damping forces with an optimal damping method which is based on iterative spring damping but the limit can be computed directly. The method provides simple damping parameter estimation and guarantees conservation of global movement. As a result, complex clothes can be realistically and stably simulated in real time. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于机器学习合成高分辨率布料褶皱

为了精化布料网格得到逼真的布料模拟效果,提出了一种基于机器学习的方法合成高分辨率布料褶皱。首先模拟真实的布料运动,获取布料运动的帧数据信息,将布料运动的帧数据信息转换为图像信息的形式进行存储。然后将图像信息作为输入,输入到卷积神经网络(CNN)中进行训练,通过将卷积神经网络与缩小网络相结合,最终得到高分辨率布料图像。最后将高分辨率布料图像转换为高分辨率布料网格,对布料进行模拟。实验结果表明,与初始的低分辨率布料网格对比,合成的高分辨率布料网格模拟出的布料有着大量且细微的褶皱,并且能够模拟出真实的布料效果,与真实场景中的布料模拟效果相似。该方法在不同的场景中都可以模拟出高质量的布料动画效果,而且减少了仿真速度,验证了该方法的有效性。     

结合动力学模拟的手绘服装动画生成

手绘服装动画是艺术化绘制风格与服装运动规律的结合体,将手绘风格与服装运动模拟相融合,提出一种高效生成具有手绘效果的服装动画方法.通过手绘图来指定服装动画的艺术效果,并基于逆向动力学原理,采用非线性优化方法从用户输入的手绘图中恢复出服装运动的动力学参数;在此基础上,设计实现了基于广义的中间帧插值方法和结合显式动作数据的外推方法,自动生成用户所期望的、与手绘图风格一致的服装动画序列.实验结果表明,该方法可有效地生成融合服装物理运动属性并保留动画师手绘风格的服装动画,显著提高了手绘服装动画的制作效率.