Developing Complex Geometry Isosurface Reconstruction Tool for Smoothed Particle Hydrodynamics Simulations
Developing Complex Geometry Isosurface Reconstruction Tool for Smoothed Particle Hydrodynamics Simulations
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开发用于平滑粒子流体动力学模拟的复杂几何等值面重建工具
DOI：
10.1145/3582649.3582675
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zhang J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang J
为了重建基于粒子方法模拟实际复杂工程问题的初始流场，提出了一种基于光滑粒子流体力学(SPH)等粒子方法的复杂几何三维流场等值面提取前处理工具。它可以重建边界和流体颗粒，用于SPH模拟的流场。初始边界粒子信息由覆盖整个表面的行进立方体获得，同时利用其网格实现对内部流体粒子均匀分布的填充。此外，为了保证SPH算法的稳定性和准确性，提出了一种基于粒子系统的移动迭代算法，该算法实现了边界粒子的均匀分布，并计算了边界粒子的法向量。该工具使用体数据和标准CAD文件(如STL模型)作为算法的原始输入。通过大量的算例验证了该方法的有效性和稳健性。
In order to reconstruct initial flow field for particle methods based simulations for realistic complex engineering problems, this paper presents a isosurface extraction preprocessing tool for complex geometric 3D flow field using particle based methods such as smoothed particle hydrodynamics (SPH). It can reconstruct the boundary and fluid particles for flow field of SPH simulation. The initial boundary particle information is obtained from marching cubes covering the whole surface, meanwhile taking advantage of its mesh we achieve filling the uniformly distributed of internal fluid particles. Furthermore, to ensure the stability and accuracy of SPH, we propose a moving iterative algorithm based on the particle systems, which achieves a uniform distribution of boundary particles and calculates their normal vectors. The tool employs volume data and standard CAD files, such as STL model, as the original input of algorithm. The efficiency and robustness of our new particle method preprocessing tool has been verified by various examples.
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影响因子：
2.5
作者：
R. Grosso
通讯作者：
R. Grosso
DOI：
10.1016/j.cag.2021.10.023
发表时间：
2021
期刊：
Comput. Graph.
影响因子：
--
作者：
Antonio Castelo;Lucas Moutinho Bueno;Marcio Gameiro
通讯作者：
Marcio Gameiro
用于高效、准确的高阶有限元可视化的粒子系统
影响因子：
5.2
作者：
Miriah D. Meyer;B. Nelson;R. Kirby;R. Whitaker
通讯作者：
R. Whitaker
影响因子：
0.8
作者：
Wang, Monan;Luo, Haiyang;Cui, Qi
通讯作者：
Cui, Qi
用于稳健且拓扑正确的等值面三角剖分的渐近决策器：拓扑正确的等值面
DOI：
10.1145/3095140.3095179
发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of the Computer Graphics International Conference
影响因子：
--
作者：
R. Grosso
通讯作者：
R. Grosso