【摘 要】
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传统的流线可视化方法因视线遮挡和数据密集难以刻画流场特征,难以应对大规模数据,为此,从数据驱动的思路出发,提出了一种筛选三维流线的算法,实现对大规模精细流场的特征刻
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室; 中国航天空气动力技术研究院;
【基金项目】
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2019年中央基本业务费项目(RC201958)
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传统的流线可视化方法因视线遮挡和数据密集难以刻画流场特征,难以应对大规模数据,为此,从数据驱动的思路出发,提出了一种筛选三维流线的算法,实现对大规模精细流场的特征刻画.该算法对广泛撒点取得的流线集进行特征化,通过计算流线上各点的特征,并以此为依据对流线进行分段;基于所有分段的几何特征构建一组特征向量,并利用词袋方法建立一组词向量;以词向量为基础计算流线间的几何特征相似度,以评估各个流线间的相似性,实现对流线的筛选.通过在特定流线的查询和整体流线流场的压缩这2个典型应用场景上的应用,检验了该方法对流线筛选的效果.
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