基于流线的流场可视化绘制方法综述

流场可视化是科学计算可视化中一个重要的分支,主要对计算流体动力学的模拟计算结果进行可视化,给研究人员提供视觉上直观可见的图形图像,方便研究人员进行分析.流场可视化的已知技术包括基于几何的方法(如流线和粒子追踪法)以及基于纹理的方法(如LIC、噪声点、IBFV等).流线可视化是流场可视化的一个重要且常用的几何可视化手段.在流线可视化的研究中,流线的放置是整个流线可视化的重点,流线的数目和位置影响了整个可视化效果.当流线放置过多时,会造成视觉的杂乱;而流线放置过少会使流场信息表达不完整,无法传递完整的信息给领域专家.为了实现对科学数据的精确显示,流线可视化产生了两个重要的研究方向:种子点的放置和流线的约减.文中介绍了种子点放置方法和流线的约减方法的相关研究,总结了在2D和3D流场上出现的一些问题和采取的解决方案,并针对日益增长的科学数据,提出流线可视化下一步需要解决的问题.     

基于拓扑法的与时间相关二维矢量场的可视化

分析与时间相关二维矢量场可视化的拓扑法，并针对其在检测封闭流线时依赖网格以及不能对封闭流线精确定位的问题，进行改进。通过运用特征流场对临界点跟踪以及鞍状连接符对流面积分，提出一种检测封闭流线的方法。该方法不依赖于网格，解决了封闭流线精确定位的问题。实验结果表明本文提出的算法为与参数相关二维矢量场可视化提供一个基本框架。     

一种新的平面矢量场可视化方法

矢量场可视化是科学计算可视化的重要组成部分。提出了一种新的平面矢量场可视化方法，该方法利用局部区域内流线的近似平行性，将种子点的影响范围扩大，使一条流线能够覆盖与其平行的相邻的几条流线上的点，同时对流线之间进行调和，使流线间比较平滑。由于该方法一条流线上覆盖了更多的点，提高了计算速度，可达到交互可视化的要求。并将几种方法的结果图象进行了比较。     

基于流体运动分解模型的流线构造方法及在CFD中的应用

流线的生成是流场可视化研究中的重要问题，也是流带、流管及流面等可视化显示方法实现的基础。经典的流线生成方法大多过于复杂。文中提出一种简化的流线生成方法，将流体质点的运动在单元网格内进行分解，通过判别条件判别流体质点流出的面，通过相邻单元之间的连接关系跟踪流线的轨迹。结合大型泵站流道CFD计算结果，对文中流线生成模型加以验证，其可视化效果良好。     

表意性方法在三维流线可视化中的 应用综述

流线可视化是流场可视化的重要方法,其能直观地表达流场的结构和流动趋势。但在三维流场使 用流线可视化时,不恰当地绘制方法、选择方法、呈现方式会导致可视化结果表达能力差,用户很难从中高效获 取流动信息。重点对解决该类问题的表意性可视化方法进行了调研,为了全面反映表意性方法在三维流线可视化 中的研究进展,对近十几年国内外具有代表性的论文进行了系统地阐述。首先介绍了表意性可视化方法的相关概 念,然后将视觉感知增强类、可见性管理类和焦点+上下文等表意性方法在三维流线可视化中的应用进行分类阐 述,并讨论了各种方法的优缺点。最后总结分析了表意性方法在三维流线可视化中面临的问题和挑战,并对未来 的研究方向进行了展望。     

纹理流线:一种有效的二维向量场可视化方法

向量场可视化是可视化研究的一个焦点.流线能够很好地表现向量场的局部信息,并被用于二维向量场的全局显示.从信号分析的角度讨论了基于流线的全局向量场可视化方法的频域特点,指出其结果图像视觉效果的优缺点.在此基础上提出和分析了一种新的方法:纹理流线方法.新方法的频域意义更为明确,计算简单且开销小.     

基于聚类的二维向量场可视化

已有的二维流场可视化中,鞍点等临界点是最重要的特征之一.文中从一个新的角度提出一种基于流线聚类的二维向量场可视化方法.首先生成采样流线集合,然后将流线聚类,最后引入共轭法向量场和流线密度矩阵对同一个类的流线进行加速排序.在此基础上,提出3种可视化应用:抽取每一类的代表流线进行向量场的流线简洁表达;根据流线之间距离进行多分辨率均匀流线表达;生成权值图,增强基于纹理的向量场可视化.实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,可视化效果优于已有的方法.     

基于流线纹理合成的2D矢量场可视化

针对科学试验数据可视化问题,提出了一种2D矢量场可视化的方法－流线纹理合成方法,即通过将1D纹理映射到流线上,再利用流线纹理来合成可视化图象,因为移动1D纹理很容易形成矢量场动画。该方法是利用局部区域内流线的近似平行性,首先依据临界点来设定流线宽度,然后把流线绘制成多条平行流线,再分别将多条不同的1D纹理映射到流线上,从而能够加快计算。实际结果表明,由于流线纹理合成的纹理图象上清楚地显示了流线,因而反映了矢量场的方向信息,同时,该方法计算速度快,可以达到交互可视化的要求。     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

基于非结构化三角网格的海洋流场可视化

针对二维流场可视化均是基于结构化网格流场数据的情况,提出一种基于非结构化三角网格的海洋流场可视化策略：使用流线表达流场,流线可视化的主要挑战是种子点放置问题,即流线的初始点,制定了非结构化三角网格下基于特征引导的种子点放置策略,合理放置流线初始点以利于表达流场特征;设计了基于网格密度的层次聚类算法,引入网格密度属性对流线进行聚类并基于聚类质心进行流线放置,在保留了FVCOM 模式数据的多密度性前提下提高了流线可视化效果。实验表明,该方法可以有效地保留流场特征,并且借助 FVCOM 模式的边界拟合性能在海湾、河道等地区取得良好的可视化效果;在此基础上,基于 Cesium引擎开发了基于流线聚类数据的动态流场可视化应用,其是 FVCOM 模式数据首次应用于动态粒子流场的一次尝试,并且具有较好的可视化效果。     

Hierarchical streamline bundles

Effective 3D streamline placement and visualization play an essential role in many science and engineering disciplines. The main challenge for effective streamline visualization lies in seed placement, i.e., where to drop seeds and how many seeds should be placed. Seeding too many or too few streamlines may not reveal flow features and patterns either because it easily leads to visual clutter in rendering or it conveys little information about the flow field. Not only does the number of streamlines placed matter, their spatial relationships also play a key role in understanding the flow field. Therefore, effective flow visualization requires the streamlines to be placed in the right place and in the right amount. This paper introduces hierarchical streamline bundles, a novel approach to simplifying and visualizing 3D flow fields defined on regular grids. By placing seeds and generating streamlines according to flow saliency, we produce a set of streamlines that captures important flow features near critical points without enforcing the dense seeding condition. We group spatially neighboring and geometrically similar streamlines to construct a hierarchy from which we extract streamline bundles at different levels of detail. Streamline bundles highlight multiscale flow features and patterns through clustered yet not cluttered display. This selective visualization strategy effectively reduces visual clutter while accentuating visual foci, and therefore is able to convey the desired insight into the flow data.     

Detection and visualization of closed streamlines in planar flows

The analysis and visualization of flows is a central problem in visualization. Topology-based methods have gained increasing interest in recent years. This article describes a method for the detection of closed streamlines in flows. It is based on a special treatment of cases where a streamline reenters a cell to prevent infinite cycling during streamline calculation. The algorithm checks for possible exits of a loop of crossed edges and detects structurally stable closed streamlines. These global features are not detected by conventional topology and feature detection algorithms     

基于拓扑重构的流线特征跟踪算法

地下水流线的构造与可视化有助于提高数值模拟后处理的效率。以研究区地下水渗流场的连续流线仿真模拟为目标,建立了核心拓扑结构和动态重构时所需要的拓展拓扑结构,基于有限元数值计算理论方法,结合地下水渗流场的实际运移情况,探讨了在流线模拟过程中的特征提取问题。在此基础上,提出了一个快速、健壮的流线自动跟踪算法,可用于流线和流经时间的计算。并以北京市平原区地下水渗流场为例,实现了虚拟开采井条件下和实际复杂流场的地下水流动仿真模拟。     

基于Web的风场三维动态可视化设计与仿真

针对在Web端难以快速直观表达风场问题,提出一种基于Web的风场三维动态可视化设计与仿真方法。首先,为解决风场数据不易获取、处理不便问题,给出风场数据的获取、转换、应用流程。其次,设计使用Web Worker多线程技术并行计算生成流线的方法,减少风场流线寻迹生成时间,提高流线生成效率。然后,结合颜色映射技术,设计对流线进行Alpha颜色通道动态修改的方法,以表征风场动态流动。最后,扩展基于WebGL的可视化引擎Cesium进行风场三维可视化渲染,直观表达风场。结果表明,该方法能有效提高在Web端进行风场可视化仿真的效率,可为防风减灾提供支撑。     

两种气象应用分析技术的软件算法研究与实现

以气象水文信息显示系统软件开发为背景,针对风场流线分析与显示和温度对数压力图绘制功能的实现,提出了流线分析算法和温度对数压力图的不稳定能量区分析算法.流线分析算法从流线的基本概念出发,结合其物理连续分布的特征,基于风场格点u/v分量数据直接"跟踪"获得流线,并对过密、过短等情况进行了处理.温度对数压力图的不稳定能量区分析算法利用温压曲线与状态曲线的单调性,分段处理温压曲线与状态曲线的位置关系进行不稳定能量区分析.实际使用结果表明,2种算法均具有良好的显示效果和较高的处理效率.