【摘 要】
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基于物理的流体模拟方法通过数值求解流体的控制方程可获得逼真的模拟结果, 但求解中易产生数值耗散造成流体细节丢失. 本文提出采用涡粒子模拟流体, 通过求解涡度形式的流体
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基于物理的流体模拟方法通过数值求解流体的控制方程可获得逼真的模拟结果, 但求解中易产生数值耗散造成流体细节丢失. 本文提出采用涡粒子模拟流体, 通过求解涡度形式的流体控制方程获得涡度场, 再将涡度场转换为不可压的速度场, 可降低对流数值耗散, 自动保证速度场散度为零, 因而能够保持更丰富的流体细节. 针对算法在涡度转换为速度时需求解泊松方程的性能瓶颈, 基于图形处理器(GPU)设计并实现了一个高效的预条件共轭梯度法求解方程, 比现有求解器加速超过10倍. 实验结果表明, 与现有方法相比, 本文算法能够获得真实感更强的流体模拟效果, 且模拟速度显著提升.
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