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GPU中的流体场景实时模拟算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实时模拟真实的大规模流体场景,提出一种基于平滑粒子流体力学(SPH)进行流体场景模拟的算法.首先提出了新的精细程度函数作为非均匀采样的依据,以减少实际模拟时所需的粒子数,提高模拟的速度;然后引入一种三维空间网格划分算法和改进的并行基数排序算法,以加快模拟过程中对邻域粒子和边界的查找及其相互作用的计算;最后使用最新的NVIDIA(CUDA(架构,将SPH的全部模拟计算分配到GPU流处理器中,充分利用GPU的高并行性和可编程性,使得对SPH方法的流体计算和模拟达到实时.实验结果表明,采用文中算法能对流体场景的计算模拟达到实时,并实现比较真实的模拟效果.与已有的SPH流体CPU模拟方法相比,其加速比达到2个数量级以上,同时相比已有GPUSPH方法,能模拟出更为丰富的细节效果. 相似文献
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