基于CA的离散粒子系统仿真和显示研究 .doc

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基于CA的离散粒子系统仿真和显示研究

基于CA的离散粒子系统仿真和显示研究 衷 湾,余 都,江顺亮 (南昌大学信息工程学院,江西 南昌 330031) 摘要:综合考虑计算的效率,根据真实存在的离散粒子系统的特点,进行元胞自动机模型的建立和规则设计,并以一个三维螺旋空间为例进行了仿真和分析,实例表明该方法在三维复杂空间中运行,元胞自动机模型能定性地体现粒子之间的碰撞和摩擦现象,该方法可以用于动态显示三维离散粒子系统的演化过程,计算效率优于传统的离散单元法。 关键词:VTK; 元胞自动机(CA);离散粒子;仿真 Simulation of Discrete Particle Systems based on CA Zhong Wan, Yu Du,Jiang Shun-liang (College of Information Engineer, Nanchang University, Nanchang 330031, China) Abstract: Considering the efficiency of calculation, according to the characteristics of the real discrete particle systems, the cellular automata model has been designed and built, and an example in a three-dimensional spiral space has been given and analyzed,Examples showed that the method can be run in three-dimensional complex space, the cellular automata can qualitatively reflect the phenomena of the contact and friction between particles The method can be used to display the evolution of three-dimensional discrete particle system dynamically, and the computational performance of CA is highly over one of the discrete element method. Key words: VTK; Cellular Automata (CA); Discrete Particle; Simulation 0 引言 离散粒子系统(颗粒流)的计算主要采用离散单元法[1,2],此计算方法由于需要邻居粒子的有哪些信誉好的足球投注网站和更新(而且这方面的计算时间是占主要的),粒子相互作用的计算比较复杂,计算时间比较长,当离散粒子的数量达到一定的数量级时,其运算时间之长在工程应用中所无法接受。元胞自动机模型不需要进行邻域的有哪些信誉好的足球投注网站,元胞之间的相互作用一般也不需要太多计算量,可以预计采用元胞自动机模型进行颗粒流的模拟计算所需的时间会比离散单元法大为减少。本文采用元胞自动机进行颗粒流的仿真模拟,在计算效率上有很大的提高,非常值得研究。 在粒子的显示方法上,最常用的是OpenGL和高级着色语言,就目前来说,OpenGL应该算是应用最广泛、技术最成熟的图形标准(工程方面)。它基于面绘制的特点,在需要精细显示内部结构的应用中,编程比较复杂,计算量也相应较大[3];高级着色语言是将显示的计算是由GPU处理[4],GPU处理显示问题的速度比CPU要快几个数量级,主要原因是设计的专用性以及几百兆超大缓存,主要缺点是通用性方面,在没有图形加速器的计算机上无法使用。本文使用VTK进行离散粒子系统的显示,VTK是OpenGL基础上的一个开源类库,在OpenGL基础上实现和封装了大量的体绘制算法,不但与OpenGL完全兼容,也有利于快速开发。目前国内VTK的主要应用是医学可视化领域[5],还有少部分有限元分析和三维建模方面的应用研究[6],而离散粒子系统仿真领域尚无人涉及。 1 离散粒子的生成和显示 1.1 VTK类库的功能 可视化工具类库(VTK[7],Visualization Toolkit),是一个开放源码,跨平台、支援平行处理的图形应用。cl,Java,Python等多种语言的调用。VTK集成Windows窗口界面,或者TK、X/Motif等窗口组件,可用于开发基于窗口的应用。VTK支持多种数据格式,包括无结构点集(unorganized point sets)、多边形数据(polygonal data)、图像数据(images)、体元数据(volumes)、结构化的网格数据(

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