【摘 要】
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流体动画模拟的真实感与实时性一直是流体模拟研究中的热点.针对在复杂地形场景中不稳定的流体表面运动现象,本文提出一种基于地形差异的自适应流体速度控制力,建立了稳定性光滑粒子流体动力学方法以求解浅水方程数值模型.首先,将模拟域从三维降至二维表面来降低计算量,通过粒子的密度大小表示其水深高度值;其次,采用变长光滑搜索半径,确保搜索邻域内的粒子数目稳定在固定范围内,提高模拟精度;最后引入一种基于地形差异的自适应流体速度控制力,根据粒子密度大小的实时变化来确定计算速度控制力的地形研究范围,通过插值计算粒子运动前后时
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,保定071003
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流体动画模拟的真实感与实时性一直是流体模拟研究中的热点.针对在复杂地形场景中不稳定的流体表面运动现象,本文提出一种基于地形差异的自适应流体速度控制力,建立了稳定性光滑粒子流体动力学方法以求解浅水方程数值模型.首先,将模拟域从三维降至二维表面来降低计算量,通过粒子的密度大小表示其水深高度值;其次,采用变长光滑搜索半径,确保搜索邻域内的粒子数目稳定在固定范围内,提高模拟精度;最后引入一种基于地形差异的自适应流体速度控制力,根据粒子密度大小的实时变化来确定计算速度控制力的地形研究范围,通过插值计算粒子运动前后时间步所处地形位置的差异来修正粒子的速度和位置.本文使用屏幕空间流体渲染方法对流体表面进行绘制,避免了表面网格的提取与重建,流体的运动数值计算和渲染均被加载到GPU上并行化执行,实验结果表明在达到实时交互级别的同时,本文方法有效地改善了在复杂地形场景中流体表面的不稳定运动现象,同时流体模拟过程中密度与压强的分布均匀.
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通过序参量来研究量子相变是比较传统的做法,而从机器学习的角度研究相变是一块全新的领域.本文提出了先采用无监督学习算法中的高斯混合模型对J1-J2反铁磁海森伯自旋链系统的态矢量进行分类,再使用监督学习算法中的卷积神经网络鉴别无监督学习算法给出的分类点是否是相变点的方法,并使用交叉验证的方法对学习效果进行验证.结果 表明,上述机器学习方法可以从基态精确找到J1-J2反铁磁海森伯自旋链系统的一阶相变点、无法找到无穷阶相变点,从第一激发态不仅能找到一阶相变点,还能找到无穷阶相变点.
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