基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法
专利汇可以提供基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于 流体 力 学 与GPU优化 渲染 的可交互 水 墨模拟方法，可解决现有的水墨模拟方法不具备真实水墨流体运动模拟过程的实时性、多样性和不可预测性的技术问题。通过计算机设备执行以下步骤：基于粒子个体的受力规则实现流体运动模拟；将交互信息作为外力引入，实现对水墨流体流动规律的模拟；采用GPU Compute Shader进行优化运算；采用GPU可编程流水线进行场景绘制，采用GPU Shader 着色器 直接获取计算结果，同时渲染虚拟场景的内容。本 发明 实现水墨流体静止、运动状态以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动规律，并引入多种互动元素，为传统水墨文化艺术作品提供一种全新的演绎形式，为普通人提供一种全新的视觉体验。，下面是基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法专利的具体信息内容。
1.一种基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：通过计算机设备执行以下步骤：
步骤S101、建立流体力学模型，对粒子受力规则分析，基于粒子个体的受力规则实现流体运动模拟；
步骤S102、基于流体运动模拟运算，采用传感器设备采集交互信息，进行固液交互分析，实现可交互流体模拟；
步骤S103、采用GPU Compute Shader对交互流体模拟运算进行优化，并将优化后的运算移植到GPU上；
步骤S104、基于流体模拟优化后的运算结果，采用GPU可编程流水线进行场景绘制，采用GPU Shader着色器直接获取计算结果，同时渲染虚拟场景的内容，并采用GPU Shader将流体运动结构、流体交互及虚拟场景最终渲染到显示介质上。
2.根据权利要求1所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述步骤S101建立流体力学模型，对粒子受力规则分析，基于粒子个体的受力规则实现流体运动模拟；
具体为基于光滑粒子流体力学算法，通过对粒子个体相互作用的描述，求解质点组的动力学方程和跟踪每个质点的运动轨道，基于粒子个体的受力规则实现流体运动模拟。
3.根据权利要求2所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述基于光滑粒子流体力学算法，通过对粒子个体相互作用的描述，求解质点组的动力学方程和跟踪每个质点的运动轨道，基于粒子个体的受力规则实现流体运动模拟；
步骤如下：
包括：对于每个单独的流体粒子，遵循最基本的牛顿第二定律，粒子受力 为：
其中，表示粒子运动的加速度矢量，m表示流体质量，而流体质量是由流体单元密度决定，所以用密度ρ代替质量，粒子受力 表示为：
在一个粒子上的作用力 包括三部分：外力项，压力项，粘度项；
外力项 计算公式为：
其中，ρ代表密度，代表重力加速度矢量；
压力项计算公式 为：
其中：p代表压力场； 表示压力场的梯度；
其中 表示哈密顿(Hamiltonian)算子，哈密顿算子的定义如下：
将哈密顿算子 作用于压力场p，得到压力场的梯度；
粘度项 表示为：
其中：
μ表示粘度系数，为常量；
代表速度变化场，即流体粒子之间的速度差；
其中 表示拉普拉斯(Laplace)算子，其定义如下：
拉普拉斯算子是二阶微分算子，不能单独存在，必须和其他符号放在一起使用，将其作用于A＝f(x,y,z)时，得到
该运算为求标量函数梯度场的散度，将其作用于速度场 时，得到
获得速度变化场，即流体运动速度快的部分对于运动速度慢部分的剪切力；则所述一个粒子上的作用力外力项，压力项，粘度项具体表示为：
其加速度形式为：
假设流体中一个位置为 的点，得到该点的加速度 为
其中：
ρ(ri)为此处的密度；
p(ri)为此处的压力；
为此处的速度；
根据流体中某点的密度，压力，速度的累加函数，进而推导出此处的加速度，从而模拟流体的运动趋势。
4.根据权利要求3所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述步骤S102基于流体运动模拟运算，采用传感器设备采集交互信息，进行固液交互分析，实现可交互流体模拟；
具体为采用传感器设备，采集交互信息，将交互信息作为外力引入，结合固体和液体的交互求得力学行为对个体的运动的影响，模拟流体阻挡的状态，实现对水墨流体流动规律的模拟。
5.根据权利要求4所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述采用传感器设备，采集交互信息，将交互信息作为外力引入，结合固体和液体的交互求得力学行为对个体的运动的影响，模拟流体阻挡的状态，实现对水墨流体流动规律的模拟；具体步骤如下：
包括：
S1021、基于步骤S101计算结果的外力项 加入人机交互、虚拟环境交互干扰因子，来实现液体和外界因素之间的相互影响；
S1022、基于步骤S101计算结果位置为 的点的加速度 对粒子个体运动引入固体作为影响因子，模拟固体对液体的影响，从而实现对个体的更加真实模拟。
6.根据权利要求5所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述S1021基于步骤S101计算结果的外力项 加入人机交互、虚拟环境交互干扰因子，来实现液体和外界因素之间的相互影响；
具体步骤包括：
采用计算公式，将外部干扰因素统一计算为作用外力
其中f(i)为外部干扰因素，k为控制常量。
7.根据权利要求5所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述步骤S1022基于步骤S101计算结果位置为 的点的加速度 对粒子个体运动引入固体作为影响因子，模拟固体对液体的影响，从而实现对个体的更加真实模拟；
具体包括：
将干扰区域的流体速度和运动趋势都设定为0，从模拟流体在遇到阻挡时的状态；
采用计算公式：
其中，O(ri)表示位置为 的位置中是否存在非流体交互对象，从而在模拟液体与固体的交互。
8.根据权利要求1所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述步骤S103采用GPU Compute Shader对交互流体模拟运算进行优化，并将优化后的运算移植到GPU上；
具体包括：
采用纹理保存流体运动数据，将流体的物理量数据保存在一张多维纹理中，通过纹理在CPU和GPU之间传递数据，从而为GPU计算建立数据保存和传输基础；
采用GPU卷积实现流体力学计算，将复杂的哈密顿算子、拉普拉斯算子转换为图像纹理的卷积运算，充分利用GPU的并行结构。
9.根据权利要求8所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：所述步骤S104中采用GPU可编程流水线进行场景绘制，采用GPU Shader着色器直接获取计算结果，同时渲染虚拟场景的内容；
具体包括：
采用GPU Shader获取GPU Compute Shader卷积计算结果，并进行渲染；
采用不同水墨风格材质系统绘制水墨视觉效果；
采用红外传感技术采集交互信息，实现画面与体验者的动态响应。
10.根据权利要求1所述的基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法，其特征在于：
所述步骤S102中的传感器设备具体包括：红外传感器、体感传感器、激光雷达中的一种。
基于流体力学与GPU优化渲染的可交互水墨模拟方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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