[发明专利]一种基于二层规则网格的SPH流体表面重建方法

说明书

本发明提供一种基于二层规则网格的SPH流体表面重建方法，该方法基于CUDA平台并行实现，将整个模拟区域进行网格边长为2r的L1层粗粒度网格划分，待确定该层中流体表面附近区域的网格后，进一步细分成L2层精细网格；具体包括以下步骤：S1：确定模拟区域表面网格顶点；S2：计算标量值；S3：网格三角化。本发明的一种二层规则网格空间数据结构，提高了网格顶点在显存中存储的空间局部性，通过减少数据在显存和计算单元间的传输次数，大大提高了表面重建算法的整体运算效率,达到实时、高效渲染的目的。

技术领域

本发明属于流体现象模拟技术领域，具体涉及一种基于二层规则网格的SPH流体表面重建方法。

背景技术

光滑粒子流体动力学SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)模型被广泛应用到不同的流体现象模拟中，例如烟雾、泡沫、沙粒及基于大规模数据的复杂流体现象模拟等。它将连续的流体介质用离散的粒子表示，每个粒子承载各种物理量，包括质量，密度，速度等，通过跟踪每个粒子的运动轨迹，获取流体整体的运动行为。

在计算机图形学中，为了达到逼真的渲染效果，通常需要对基于粒子的流体模拟结果进行表面重建，即将离散的粒子进行表面提取，并用连续的网格进行表示。Lorensenand Cline提出的Marching Cubes(MC)方法是一种经典的等值面提取算法，它以整个模拟空间的三维标量域作为输入进行流体表面的提取，而三维标量域的计算及存储方式又对最终构网质量及效率产生很大影响。根据不同的网格划分方式通常分为规则网格和自适应网格两种构网方法。规则网格方法将整个模拟区域划分成规则网格，计算并存储每一个网格顶点的标量值，如Müller、Zhu and Bridson、Solenthaler等人的方法。该类方法优点是实现简单快捷，并可通过并行计算的方法提高效率，但由于最终提取表面相对于整个空间只是很薄的一层，该方法不可避免造成存储和计算上的冗余。自适应网格方法在流体表面附近区域用精细网格表示，而远离表面的区域用粗糙网格表示，常用方法有八叉树等，如Strain、Frisken等人的方法。该类方法可降低存储空间的占用，减少不必要网格顶点标量值的计算，但算法的并行实现较困难，同时八叉树等数据结构的构造、更新及查询算法复杂，对整体效率产生影响。

目前一种较为先进的方法是Solenthaler等人提出的基于规则网格划分的并行narrow-band方法。该方法将模拟区域划分成规则网格，相比于传统的计算并存储所有网格点的标量值，该方法只提取出流体表面附近区域的网格点进行计算，整个算法的框架基于并行方法实现。

普通规则网格法虽然实现简单，但在存储和运算效率上都存在缺陷，本发明正是基于这些缺陷进行改进，达到了提高存储和运算效率的目的；

另一种基于规则网格进行划分的是自适应多层网格法(例如Akinci等人的三层网格法)，该方法根据流体表面的曲率决定采用的网格级别，曲率大的采用更精细的网格，曲率小的采用较粗糙的网格，这在保证构网质量的基础上，提高了存储效率。但是，该方法由于存在不同网格层次间三角形的衔接问题，很难用并行方式实现，因此难以获取较高的运算效率。

相比于规则网格法，八叉树法也能达到自适应构建网格以降低存储占用的目的，但是八叉树数据结构本身的构造及结点查询复杂度高，并且也难以用并行方式实现，与流体表面重建的整体并行框架不能很好的结合，因此目前较少采用此方法。

发明内容

为降低流体表面构网的存储消耗、提高运算效率，本发明提供了一种基于二层规则网格的SPH流体表面重建方法，在保证构建高质量的流体表面网格基础上，进一步优化算法的存储和计算效率，实现针对大数据量流体粒子的表面高效准确渲染。

本发明的具体技术方案如下：