MSV-Net：面向科学模拟面体混合数据的超分重建方法

高保真度的可视分析通常依赖大规模科学模拟产生的耦合几何模型的高分辨率网格数据,这对数据存储和流畅交互均提出了巨大挑战。提出了MSV-Net,一个面向大规模科学模拟面体混合数据的超分辨率重建方法。该网络为端到端的深度神经网络,通过多层非线性变换实现从低分辨数据到高分辨数据的混合绘制映射的联合学习;该网络舍弃了全连接层,不仅可以减少网络参数,而且能够提升网络的灵活性与可复用性。此外,构建了面向大规模电磁模拟应用的面体混合数据集MSV-Dataset,用于模型训练和验证。该数据集由采用不透明几何模型绘制耦合半透明体绘制的混合绘制的图像构成。与多种传统方法和深度学习方法进行了对比,定量分析结果显示,MOS绝对评价指标达到了4.1,重建准确率仅次于真实图像;基于混合数据绘制1 500×1 500分辨率的图像,采用直接绘制需要66.28 s,而采用MSV-Net则仅需要4.14 s,交互性能提升了约15倍。     

实体建模数值反应堆的高质量绘制

针对传统体绘制算法采用全局实体网格化和光线均匀采样策略,难以适应大规模数值反应堆数据的可视分析问题,提出一种面向实体特征的数值反应堆可视化方法.首先利用高重复性的组件特征设计按需网格化的绘制流水线,支撑网格高效重建;然后采用均质属性的实体特征,提出基于表面的非结构网格体绘制加速算法;最后耦合轮廓线等表意性绘制增强效果.实验结果表明,该方法能够可扩展地处理大规模反应堆数据,高质量地表现反应堆结构和关键介质界面.     

面向虚拟森林仿真的多层场景引擎设计

为快速绘制具有真实感的大规模虚拟森林场景,在分析虚拟森林场景仿真特点的基础上,提出面向虚拟森林仿真多层场景引擎的总体结构,对该场景引擎中的实时地形生成技术、地形模型的简化算法和渲染加速等关键技术展开研究,开发了虚拟森林仿真系统。应用结果表明,面向虚拟森林仿真的多层场景引擎有助于提高复杂森林场景的绘制效率,能较好地满足用户进行实时漫游和交互控制的需求。     

DaisyVA:支持信息多面体可视分析的智能交互式可视化平台

针对目前缺乏有效地支持信息多面体可视分析的交互式信息可视化平台的问题,提出并实现了一个面向最终用户的交互式可视化平台DaisyVA.首先建立了一个支持信息多面体可视分析界面模型IMFA,并定义了IMFA的多面体数据模型、可视表征模型和交互控制模型;然后围绕IMFA设计了DaisyVA的体系架构,讨论了基于模型的系统开发机制、核心模块与运行时框架机理,以及DaisyVA组件库;最后将DaisyVA应用于大型集团制造企业物流网络瓶颈的可视分析实例中.实例分析结果表明,DaisyVA能为多面体数据提供统一建模的支持和可扩展可视化算法库的支持、提供多种所需的交互技术并可灵活定制可视分析的交互任务、支持信息多面体间的内在语义关联分析,以及能够为最终用户提供一种简单快速原型方法,因此能够为信息多面体可视分析提供一种有效的支持.     

激光聚变数值模拟中的大规模数据可视分析

数值模拟是激光聚变物理研究的重要手段.在千万亿次计算机上,实际模拟输出的数据具有规模大、数据结构复杂等特征;其网格单元数达到数十亿,单时间步数据量达数十GB,并涵盖多块变形结构网格、多层自适应网格等复杂网格类型.针对这些特征,围绕激光聚变物理分析需求,着眼于可视分析过程的各个方面,系统地研究了复杂数据分解、可扩展的并行可视分析流程、数值模拟与可视分析高效耦合模式、高表现力的可视化方法等4项关键技术;并通过4个大规模实际模拟结果的可视分析来验证研究成果的有效性.     

一种面向方面的网格安全模型研究*

通过引入面向方面的核心思想,分析了网格安全实现方案GSI中存在的结构复杂和耦合度过高问题。在传统网格安全模型的基础上,利用方面机制来实现网格安全,提出了一种新的面向方面的网格安全模型(AOGSM),并对该模型进行了详细描述。仿真实验表明,面向方面的网格安全模型通过对网格安全横切特性的分离,降低了网格安全机制的复杂度和模块间的耦合度。     

基于区域分解的并行动态LOD构建算法

面向大规模可视数据的高速绘制问题,提出了一种基于区域分解的并行动态LOD（level-of-detail,层次细节模型）构建算法。算法首先改进了传统的渐进网格方法,实现了基于二次误差测度网格简化算法的渐进网格方法;接着提出了一种基于模型包围盒的区域分解算法,实现了原始模型的自适应区域分解;在每个子区域上,并行地执行渐进网格方法,实现了模型的并行动态LOD构建。实验结果表明,该算法可生成高质量的LOD模型,具备理想的加速比和可扩放性;与串行算法相比,该算法有效地提高了算法的执行效率。     

网格计算下大规模虚拟仿真环境应用研究

长久以来大规模虚拟仿真环境由于受到其对计算、存储、实时性等高要求的束缚未能得到广泛的应用.文中研究了网格计算技术的特点,并列出了大规模虚拟仿真环境应用与网格计算技术结合后的优势,接着分别从资源获得、时钟管理、实体交互三个方面分析了大规模虚拟仿真环境应用所存在的问题,并以解决这些问题为目的引入了网格计算技术,提出了在网格计算环境下对大规模虚拟仿真应用这些问题的解决方案.     

高分辨率表意性绘制EI北大核心CSCD

随着实际应用需求日趋复杂,表意性绘制在如何提高计算效率、数据吞吐性能和绘制效果方面都存在着挑战.文中面向大规模三维数据可视化应用,提出一个高效的交互式表意性绘制框架.首先基于Map Reduce并行计算框架提出一种自适应的三维模型高分辨率并行光栅化方法;然后设计了一种称为可交互像素块(IPB)的数据存储格式;再基于IPB提出一种适于在线交互的高分辨率表意性绘制方案,以满足非真实感着色、轮廓线和透明等多种效果的集成显示;最终实现了一种基于浏览器-服务器(B/S)架构的轻量化交互可视化服务.对于任意的三维模型,文中方法只需要对其进行一次并行光栅化预处理即可提供在线服务,满足用户对大规模三维模型的各种表意性绘制和交互探索的需求.实验结果表明,该方法适用于大规模CAD设计、博物馆交互展示以及旅游景区指示等大规模场景可视化应用.     

高分辨率表意性绘制

随着实际应用需求日趋复杂,表意性绘制在如何提高计算效率、数据吞吐性能和绘制效果方面都存在着挑战.文中面向大规模三维数据可视化应用,提出一个高效的交互式表意性绘制框架.首先基于Map Reduce并行计算框架提出一种自适应的三维模型高分辨率并行光栅化方法;然后设计了一种称为可交互像素块(IPB)的数据存储格式;再基于IPB提出一种适于在线交互的高分辨率表意性绘制方案,以满足非真实感着色、轮廓线和透明等多种效果的集成显示;最终实现了一种基于浏览器-服务器(B/S)架构的轻量化交互可视化服务.对于任意的三维模型,文中方法只需要对其进行一次并行光栅化预处理即可提供在线服务,满足用户对大规模三维模型的各种表意性绘制和交互探索的需求.实验结果表明,该方法适用于大规模CAD设计、博物馆交互展示以及旅游景区指示等大规模场景可视化应用.