真实感流体模拟的目标是获得物理真实、视觉细节丰富的流体动画。欧拉网格法是实现真实感流体模拟的经典方法,并随着近年数据驱动技术的兴起受到进一步重视。然而,欧拉网格法的求解过程存在难以避免的精度损失,造成流体细节丢失,降低了模拟质量,影响模拟流体动画的视觉效果。尽管直接提高模拟分辨率能改善模拟精度,但这同时也引起了计算开销的大幅增长。因此,如何在保证性能的同时,适当补偿求解过程中的精度损失,从而增强模拟流体的真实感细节,是欧拉网格法的重要研究内容之一。对流项求解精度损失是欧拉网格法的主要误差来源之一。针对这一问题,本文以烟雾为研究对象,提出了一种基于对流涡度损失的自适应涡旋限制力方法。本文研究具体从两方面问题入手:一方面,虽然对流求解算法精度不断地被提升,但这些算法通常忽略了速度在自对流时的不可压缩性,模拟系统的部分能量在该过程中被转化成散度分量,并在随后的压力投影步骤中被消除,导致模拟精度损失。另一方面,虽然涡旋限制力作为当前主流的精度补偿方法,能快速地对损失的涡旋细节进行增强,但其强度仅由常数因子ε调节,存在一定的自适应性缺陷,既无法识别和恢复已损失的涡旋分量,也容易在强度控制因子ε较大时造成模拟流体不稳定。基于上述对流精度和自适应性两方面不足,本文提出一种新型的自适应精度补偿方法。其具体过程为,首先借助涡度场特有的无散性,分别对涡度场和速度场进行对流,通过测量对流后涡度场的差异,获得速度自对流中精度损失的情况,构造涡度损失因子;接着,将该损失因子与涡旋限制力结合,提出一种基于对流涡度损失自适应的涡旋限制力方法;最后,使用这一改进的涡旋限制力方法对模拟流体进行自适应精度补偿,从而提升模拟流体的真实感细节丰富度。实验结果从视觉质量和性能分析两方面验证了本文算法的有效性。模拟流体视觉细节的丰富程度是评估流体细节增强算法的主要标准之一。通过在二维和三维的不同场景中应用本文方法,与相关工作进行视觉质量对比,可见本文方法能保存更多的湍流细节,且相比前人的类似方法具有更佳的增强效率和自适应性。随后的性能分析也通过时间开销和系统能量演变进一步展示,本文方法在视觉质量和计算开销两方面取得更好的均衡,能以较高的计算效率有效地实现了对模拟烟雾流体的能量补偿和涡旋细节增强。