SmoothViz: Visualization of Smoothed Particle Hydrodynamics Simulation Data

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Simulationen basierend auf Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) sind wegen der natürlichen Adaptivität und der Robustheit der Methode in der Astrophysik weit verbreitet. Partikel können sich frei bewegen und sich dort ansiedeln, wo hohe Genauigkeit erforderlich ist, während andere Bereiche verlassen werden. Um dieser höchst adaptiven Struktur auch während der Visualisierung gerecht zu werden, ist es wünschenswert, Visualisierungsmethoden zu entwickeln, die als Eingabe eine große Menge von Partikeln und deren Funktionswerte haben und die zu Grunde liegenden Datenfelder skalarer oder vektorwertiger Natur direkt visuell darstellen. Insbesondere soll ein Abtasten (Resampling) über einer Gitterstruktur - wie derzeit üblich - und die damit verbundene Einführung von Interpolationsfehlern vermieden werden. Zur Visualisierung der punkt-basierten volumetrischen Datensätzen schlagen wir mehrere Methoden vor, die in ihrer Gesamtheit ein Werkzeug beschreiben, das die effiziente Analyse und das Verständnis astrophysikalischer Simulationsdaten erleichtert. Von primärem Interesse ist das Verständnis von Skalarfeldern, deren Funktionswerte an den Partikelpositionen gegeben sind, was durch eine Visualisierung mit Isoflächen geschehen soll. Die Isoflächen in Form einer Punktwolke berechnen sich durch lineare Interpolation der Funktionswerte zwischen benachbarten Partikeln, wobei eine effiziente Berechnung einer geeigneten Nachbarschaftsbeziehung aller Partikel essenziell ist. Die Punktwolke soll dargestellt werden durch punktbasierte Verfahren zum Rendern von Flächen. Neuartige Ansätze hierzu werden vorgestellt. Da es in Bereichen von schlecht aufgelösten Regionen, d. h. Regionen mit wenig Partikeln, zu Unebenheiten in der Fläche kommen kann, schlagen wir einen Level Set-Ansatz vor, der Isosflächenannäherung mit Krümmungsminimierung verbindet, um glatte Flächen zu generieren. Zur Darstellung von Vektorfeldern möchten wir geometrische Ansätze der Flussvisualisierung integrieren, die durch ein anwendergesteuertes Sähen der Startpunkte mit der Visualisierung der Skalarfelder gekoppelt wird. Durch die ausschließliche Verwendung von Visualsierungsmethoden, die auf dem Extrahieren von Geometrie basieren, lassen sich Visualisierungen verschiedener skalarer und vektorwertiger Größen einfach integrieren. Schlussendlich sollen die Visualisierungsmethoden auch auf zeitveränderliche punkt-basierte volumetrische Datenfelder angewendet werden. Dabei soll die zeitliche Kohärenz ausgenutzt werden und ein Diskretisierungsschritt die Berechnung der sich ändernden Nachbarbeziehungen beschleunigen.