CFD三维流场数据典型特征交互分析技术的研究与实现

【摘要】：科学计算可视化能够辅助科学家和科研人员直观、形象地观察科学计算数据的内涵与本质,在许多应用领域已成为科学研究的重要辅助工具。计算流体力学(CFD)可视化作为科学计算可视化的重要分支之一,该领域数据的重要特点在于其大规模与复杂性,特征可视化对于应对这些问题具有明显的优势,因此也得到了广泛的研究。另一方面,交互式数据分析由于发挥了研究人员的主观优势,近些年一直是国际上研究的热点。 本文系统地研究与分析了特征可视化以及交互式数据分析重要的技术,并针对计算流体力学自身的特点进行了系统的分析,同时,重点研究和分析了CFD中重要的数据特征——漩涡。在此基础上,实现并改进了自动的基于模糊逻辑的特征提取算法,提出了模糊特征定义语言,并针对漩涡提出并实现了基于模糊逻辑的交互式特征提取算法,最后实现了集成上述技术的可视化系统框架结构。本文的主要工作及取得的主要研究成果包括: 1.实现了基于模糊逻辑的特征提取算法,并进行了初步的改良。凸显CFD三维流场数据的三维特征以及流动性。为了验证本算法的通用性和有效性,把本算法集成到大型可视化软件ParaView中,实验结果证实,与传统的特征提取算法相比,该算法既具有良好的通用性,又具有揭示细节的能力。 2.传统的特征提取算法主要目的在于自动提取数据特征,这在日益增大的数据以及复杂的用户需求面前凸显了传统算法的不足,本文在系统地研究与分析传统算法不足的基础上,结合交互式数据分析,提出了一种较好的CFD三维流场数据典型特征交互分析的方法IFRFE,不仅实现了数据的交互分析,而且对数据特征结合模糊逻辑实现了有效提取。 3.类XML交互式特征定义是提高算法和系统交互性的有效方法,本文结合特征定义语言和模糊逻辑,提出了基于模糊逻辑的特征定义语言FFDL,实现了有效实用的数据交互分析手段。并结合具体算法,对CFD三维流场数据涡特征进行了提取与可视化处理,通过大量的试验说明所提出的交互方式的实用性和易用性。 4.在以上研究工作基础上,依照现代软件工程的目标和原则,面向CFD领域,在ParaView的基础上构建了三维流场数据可视化框架结构,给出了完整的系统界面,并利用模型数据和实测数据进行了处理和测试,试验结果表明,系统可以对CFD数据集有效地进行特征提取,并可采用多种交互方式进行实时实时交互,效果良好。