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面向实时可视化分析的大型CAE数据简化与调度技术研究

高峰  
【摘要】: CAE技术已逐渐在现代制造业中普及,作为工业产品设计环节中的重要组成部分,其在产品设计的质量、寿命、性能和成本等方面发挥了重要的作用。对于CAE计算过程中获得的多种形式、规模巨大的数据,传统的数值处理与公式图表方法远远不足以承担数据结果分析这一工作,而可视化分析可以帮助设计人员通过直观的视觉影像,快速有效地从繁杂的数据中提取出有意义的特征和结果。可视化后处理已成为直观形象地认识和理解CAE数据的主要手段。 随着CAE分析对象的复杂化和大型化以及计算精度的不断提高(如基于大型超级计算机的CAE计算),计算得到的数据规模越来越大,达到GB级别的CAE数据已不少见。而受限于内存容量、CPU等计算机性能,将数据全部读入内存再进行可视化的方法已不能满足需要。 在深入分析大型数据可视化方法的研究现状与不足的基础上,针对大型CAE数据的结构特点以及实时可视化时数据交互与更新的难点,提出了基于外存的大型CAE数据多分辨率数据简化模型的生成方法和可视化时基于视点的多精度层次数据调度方法,为大型CAE数据实时可视化分析的数据处理提供了有效的途径。 首先根据大型CAE数据的特点,提出了完整的基于外存的大型CAE数据多分辨率模型生成方法,解决不能将全部数据读入内存的问题。该方法以非均匀二叉树的形式对大型CAE数据进行自适应分割获得数据块,并在内存中生成多层次树状数据索引,再依次对分块数据进行简化,简化计算以CAE网格顶点为对象,由多层次树状数据索引的底层依次向上层进行简化,生成多分辨率数据,构成完整的多层次二叉树状数据索引,为可视化时的实时数据调度提供有效的数据组织。 其次针对CAE数据类型繁多的现状,设计了面向多种CAE数据类型的数据统一转换方案,当CAE数据输入时,智能识别数据类型,达到自动调用已有的相应接口程序的目的,数据接口可自由增减。 再次提出了实时可视化时基于视点的大型CAE数据调度方法,结合针对分块数据的可见区域快速剔除算法,根据每一帧视点参数的变化,自动调度相应位置以及精度等级的外存数据读入内存进行可视化绘制。根据可视化时的帧率自动调整调度的数据精度等级,使可视化的质量和速度达到平衡。同时采用多线程的外存数据读取机制,加速数据调度。 最后在上述方法的基础上,基于项目组已有科研基础——虚拟现实通用开发平台VR Flier,开发了支持大型CAE数据可视化系统,以典型CAE数据为对象进行了实例验证,验证了本文所述方法和算法的正确性与有效性。


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