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Apprentissage par dictionnaire pour la synthèse des détails de surface d'une simulation de fluide par particules

机译:字典学习用于合成粒子流体模拟的表面细节

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摘要

En infographie, la modélisation de phénomènes naturels, tels que les fluides, est une tâche plutôt complexe et nécessite des temps de calcul importants. De plus, la mise en valeur des détails fins de simulations de fluide, telles que les forces de turbulence en surface, est un sujet actif de recherche dans le domaine des effets visuels. L’intérêt de ces recherches est notamment de conserver ces détails, particulièrement à la surface du fluide.ududIl peut être parfois difficile d’obtenir le résultat désiré avec de telles simulations. D’ailleurs, le comportement d’une simulation est fortement dépendant du nombre de particules. Certains éléments importants peuvent ressortir simplement en augmentant le nombre de particules d’une simulation. L’énergie cinétique et les forces de turbulence sont aussi des facteurs importants qui peuvent influencer le comportement d’un fluide. L’approche présentée dans ce mémoire a pour but de recréer l’apparence en surface d’une simulation en haute résolution à partir d’une simulation en basse résolution, et ce, à l’aide d’un apprentissage par dictionnaire. L’apprentissage est fait à partir d’un dictionnaire couplé, c’est-à-dire généré à partir de la concaténation de trois dictionnaires. Les dictionnaires permettent d’établir une correspondance entre la géométrie de la surface des exemples appris et certaines propriétés physiques. Les exemples appris sont représentés par des parcelles en surface du fluide. Notre méthode considère ces parcelles comme des champs de hauteurs. Le spectre d’énergie cinétique et les forces de vorticité sont aussi évalués par parcelle afin de conserver certaines propriétés physiques du fluide. La modélisation des nouvelles parcelles est formulée comme un problème d’optimisation sous contraintes géométriques et physiques. Le résultat de la minimisation permet d’obtenir une combinaison linéaire pondérée des atomes du dictionnaire. Ce vecteur creux pondéré est utilisé pour obtenir une représentation à haute résolution de chaque parcelle à basse résolution en entrée. Enfin, un terme de cohérence spatiale doit être ajouté pour forcer les bordures d’une parcelle à être alignées avec celles de ses voisins.ududCette approche permet de modéliser l’aspect général de la surface d’un fluide en haute résolution, et ce, uniquement à partir de quelques milliers de particules. De plus, ce traitement est fait en une fraction du temps nécessaire pour générer la simulation en haute résolution. Malgré le fait que les objectifs ne soient pas les mêmes qu’avec des méthodes de synthèse de détail par vortex, notre approche peut être utilisée en complément avec ces dernières.
机译:在计算机图形学中,对自然现象(例如流体)的建模是一项相当复杂的任务,需要大量的计算时间。另外,流体模拟中精细细节的发展,例如表面湍流力,是视觉效果领域研究的活跃主题。该研究的兴趣尤其在于保留这些细节,尤其是在流体表面上。使用这种模拟有时可能难以获得所需的结果。此外,模拟的行为很大程度上取决于粒子的数量。通过增加模拟中的粒子数量,可以得出一些重要的信息。动能和湍流力也是影响流体行为的重要因素。本文提出的方法旨在使用字典学习从低分辨率模拟中重建高分辨率模拟的表面外观。学习是从一个配对的字典完成的,也就是说,是从三个字典的连接中产生的。词典使得在学习的例子的表面的几何形状和某些物理性质之间建立对应关系成为可能。所学习的示例由流体表面上的图表示。我们的方法将这些图视为高度场。为了保留流体的某些物理性质,动能谱和涡旋力也通过曲线图评估。将新图的建模公式化为在几何和物理约束下的优化问题。最小化的结果提供了字典原子的加权线性组合。该加权空心向量用于获得每个低分辨率输入图的高分辨率表示。最后,必须添加一个空间连贯性的术语,以使图的边界与其邻域的边界对齐。 Ud ud此方法可以对高分辨率的流体表面的一般外观进行建模,而这仅来自几千个粒子。另外,该处理只需花费高分辨率生成仿真所需时间的一小部分即可完成。尽管目标与涡旋细节合成方法不同,但除这些方法外,还可以使用我们的方法。

著录项

  • 作者

    Roy Bruno;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
  • 中图分类

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