| 基于高精度流线生成的交互流场可视化 |
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| 引用本文： | 安逸菲,单桂华,李观,刘俊.基于高精度流线生成的交互流场可视化[J].计算机系统应用,2021,30(10):48-58. |
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| 作者姓名： | 安逸菲 单桂华 李观 刘俊 |
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| 作者单位： | 中国科学院计算机网络信息中心,北京100190;中国科学院大学,北京100049 |
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| 基金项目： | 国家数值风洞工程基础研究课题 (NNW2019ZT6-B19) |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 流场可视化 流线计算 超精度 可视分析 深度学习 |
| 收稿时间： | 2020/12/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/1/25 0:00:00 |
Interactive Flow Visualization Based on Super-Resolution Streamline Generation |
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| AN Yi-Fei,SHAN Gui-Hu,LI Guan,LIU Jun.Interactive Flow Visualization Based on Super-Resolution Streamline Generation[J].Computer Systems& Applications,2021,30(10):48-58. |
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| Authors: | AN Yi-Fei SHAN Gui-Hu LI Guan LIU Jun |
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| Affiliation: | Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | flow visualization streamline computing super-resolution visual analytics deep learning |
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