布料具有组织结构特殊,轻薄,易弯曲难拉伸力学特征,对其动态模拟一直是计算机图形学领域的研究难题。在不同的应用环境中,对布料模拟的真实感与解算速度有不同的要求。离线环境中,可以通过追加硬件条件保证真实感的呈现；但是在实时环境中,需要解决如何在高效的前提下,保证模拟结果视觉真实感的问题。本文提出了一种基于时空维度运动相似性聚类简化方法来构建布料多分辨率模型。针对实时应用环境,提出数据驱动布料多分辨率动态模拟方法。研究通过对已有动画数据的学习,离线建立低分辨率模型动态形变到高分辨率模型动态形变还有高分辨率模型动态形变到高分辨率模型变形细节的映射关系。实时模拟时,由物理模拟驱动低分辨率模型动态形变。再利用数据驱动将低分辨率模型的形变映射到高分辨率模型上,最后将变形细节映射到高分辨率模型上,从而在不失真实感的情况下提高模拟效率。全文可以分为以下六章：第一章：概述动画从二维到三维发展的历程,阐释布料动画模拟概念与特殊性。从发展状况方面介绍多分辨率建模方法和布料动画模拟的两种主流方法：物理模拟方法和数据驱动方法,同时展示了这两种模拟方法在商业三维模拟应用软件中的应用。通过分析现有研究的问题,给出全文的研究思路,整理归纳了全文的主要研究内容。第二章：本章实现了获取具有真实感布料模拟动画数据的综合模拟方法。介绍了现有物理模拟布料方法的物理模型和数值解算方法,数据驱动人体变形的骨骼子空间变形方法,通过碰撞处理实现人体与布料间的碰撞,从而生成一个与人体运动相关的布料动态模拟模型。获得数据驱动布料变形方法所需的训练数据。第三章：提出了基于运动相似性的模型聚类简化方法,建立布料多分辨率模型。首先,利用SVD分解法,对一个运动序列的高分辨率模型上的点,分别在时间和空间上的运动特征做出分析和度量；然后,对时空维度上具有相似运动的点进行邻域间的聚类,形成局部区片,通过多次迭代与参数调整保证区片的均匀性；最后,在划分好的区片上,根据点的凹凸度筛选出删减点,进行删减并网格重建以完成点的删除简化,获得低分辨率模型。另外,为了保证简化后三角面片的均匀性,我们还针对局部区片边界的不均匀性,提出了一种保边界特征的简化算法。第四章：实现了数据驱动的多分辨率布料变形模拟方法,完成基于数据驱动的布料动态变形,展示高分辨率的细节模拟。首先采用综合模拟方法驱动低分辨率布料模型随着人体的运动进行动态模拟,得到布料大致的变形。再利用SSD方法驱动高分辨率模型和低分辨率模型形态初步匹配,完成第一次变形映射。最后利用动作的姿态信息作为子空间,对初次变形的高分辨率模型变形做出定义,建立姿态与变形细节之间的关系。利用RBF非线性方法生成变形到位移的映射,将高分辨率训练数据的细节添加到初次变形的高分辨率模型上。整个过程中所需要的权重参数通过对已有动画数据的学习得到。第五章：介绍了本文从数据获取到数据驱动模拟的开发流程与系统平台。包括通过BVH数据获取动态模拟数据的Maya平台、集合运动相似性度量分析以及聚类简化和实现数据驱动动态模拟的流程。第六章：全文的总结与展望,总结了本文的研究特点,并展望了今后进一步研究方向。