[發(fā)明專利]一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310167664.2
• 申請日: 2013-04-27
• 公開（公告）號: CN103294850A
• 公開（公告）日: 2013-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐青;張冰;朱彩英;曹丹丹;劉曉春;周揚;葉穎
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州市數(shù)字城市工程研究中心有限公司
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06T17/00
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1.一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于，該方法包括：?

a)收集整理分析自然界常見的流體材料以及仿真算法，建立流體仿真算法庫，所述的流體仿真算法庫包括算法方程庫、流體材料庫、流場環(huán)境模型庫以及目標流體描述語言。?

b)仿真算法智能化匹配，所述的仿真算法智能化匹配指系統(tǒng)以讀入用戶自定義的目標流體特征為條件，確定目標流體描述語言，依據(jù)數(shù)據(jù)庫的存儲邏輯關(guān)系，繼而匹配出滿足用戶需求的流體仿真算法方程；?

c)實時三維動態(tài)流體模型的重建，所述的三維動態(tài)流體模型重建指對流體仿真的驗證確定，該步驟包括改變流體仿真條件、重復構(gòu)建三維動態(tài)流體網(wǎng)格腳本、模型輸出結(jié)果論證，比較取得最合適的效果，其特征在于，系統(tǒng)包括一個演示窗口，用于實時觀察重新構(gòu)建后的流體對象；?

d)控制參數(shù)重構(gòu)與算法重構(gòu)，所述參數(shù)重構(gòu)包括對算法中涉及用到的參數(shù)信息的進行重組定義，例如對在煙霧的仿真算法中，重新設(shè)定它的影響參數(shù)，包括濃度、位置、擴散方向、擴散速度、擴散范圍、風力大小等參數(shù)，并進行參數(shù)賦值，模擬符合用戶個性化需求的煙霧效果；所述的算法重構(gòu)指為鍵入的描述流體的條件信息附上個性參數(shù)信息，例如初始邊界條件、邊界劃分、流體材料特征、流場環(huán)境模型等，建立與之相應(yīng)的目標流體描述語言和模擬驗證后，確定存入算法方程庫的算法重建過程；?

e)構(gòu)建流體仿真算法智能化學習機制；?

上述(c)、(d)、(e)沒有時間上的先后順序，可自由組合重復操作。?

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于，所述的算法方程庫是指通過對如煙霧、火焰、水面等常見的流體種類的仿真算法方程進行收集，對其進行整理分析，根據(jù)其特性以及應(yīng)用范圍、條件等信息進行分類標識，按類存儲入庫，并對其中每一算法方程給予唯一標識的自定義目標流體描述語言說明其運用條件和執(zhí)行參數(shù)，算法包括基于物理模型的算法、基于粒子系統(tǒng)的算法、基于統(tǒng)計模型的算法、基于幾何模型的算法、基于分形幾何的算法、基于過程紋理的算法、基于混合模型的算法。?

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于，所述的流體材料庫包括水、油、空氣和海水等常見流體材料的屬性、紋理圖像數(shù)據(jù)等，所述的流場環(huán)境模型庫包括有管道、立方槽、半圓形管道、地質(zhì)結(jié)構(gòu)空間幾何體等典型的三維幾何模型，所述的地質(zhì)結(jié)構(gòu)空間幾何體包括?水池、不規(guī)則的湖岸、河道、堤壩等由于自然界地殼板塊變化或人工開渠原因形成的一切幾何體形狀。?

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于，所述的目標流體描述語言為綜合了流體參數(shù)、運動、專題分類等信息并對目標流體唯一標識的描述。?

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于，所述的流場環(huán)境模型通過3dsMax、Creator、Maya中任一種三維建模軟件來完成流場三維幾何模型的建模任務(wù)。?

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于，所述的流體材料屬性包括密度、比熱容、電導率、溫度等。?

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于：在步驟d中，所述的參數(shù)重構(gòu)與算法重構(gòu)根據(jù)應(yīng)用需求以及客戶要求對算法的方程以及定制的參數(shù)值進行重新選取設(shè)定，調(diào)整算法以完成特殊效果模擬，并通過步驟c的三維動態(tài)流體模型重建以及算法、參數(shù)驗證分析。?

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維動態(tài)流體仿真算法智能匹配的方法，其特征在于：所述的智能化學習機制指將通過步驟c進行流體模型重構(gòu)以及驗證完善的重構(gòu)算法、重構(gòu)參數(shù)存入算法方程庫，并給予能唯一標識算法的目標流體描述語言作為算法的特征描述，當需要對類似條件信息進行流體仿真模擬時，系統(tǒng)通過自學習的方式從算法庫中篩選算法進行匹配，完成最佳模擬仿真效果。?