CFD三维流场数据典型特征交互分析技术的研究与实现

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.1.1 科学计算可视化
• 1.1.2 计算流体力学可视化
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 特征可视化
• 1.2.2 交互式数据分析
• 1.3 论文研究成果
• 1.4 论文结构
• 第二章 特征可视化和交互式数据分析相关技术研究
• 2.1 流场可视化
• 2.2 漩涡检测与可视化
• 2.2.1 漩涡检测算法分类
• 2.2.2 典型漩涡检测算法
• 2.3 传统数据交互分析技术
• 2.3.1 改变绘制方法
• 2.3.2 改变可视化技术
• 2.3.3 改变参数
• 2.3.4 改变相关数据
• 2.3.5 选择目标
• 2.3.6 标注图像
• 2.4 新型数据交互分析技术
• 2.4.1 基于选择的可视化
• 2.4.2 形式语义
• 2.4.3 多视图
• 2.5 本章小结
• 第三章 CFD三维流场数据典型特征自动提取分析与实现
• 3.1 CFD三维流场数据
• 3.2 模糊聚类基础理论
• 3.2.1 数据集的c划分
• 3.2.2 聚类目标函数
• 3.2.3 模糊c均值聚类算法
• 3.3 FRFE的分析与实现
• 3.3.1 FRFE算法
• 3.3.2 FRFE的应用与实现
• 3.4 本章小结
• 第四章 CFD三维流场数据典型特征交互分析建模与实现
• 4.1 交互式特征提取和XML
• 4.1.1 交互式特征提取
• 4.1.2 XML介绍
• 4.2 FFDL
• 4.2.1 三维流场模糊特征描述模型
• 4.2.2 FFDL基本描述规范
• 4.2.3 FFDL应用描述
• 4.3 交互式模糊特征提取算法
• 4.3.1 算法流程
• 4.3.2 提取规则
• 4.4 试验结果与分析
• 4.4.1 返回舱数据
• 4.4.2 气象数据与洛伦兹数据
• 4.5 本章小结
• 第五章 CFD三维流场特征交互分析系统设计与实现
• 5.1 框架结构
• 5.1.1 设计目标
• 5.1.2 系统框架结构设计
• 5.1.3 系统流程
• 5.2 系统实现
• 5.2.1 模式的选择
• 5.2.2 ParaView
• 5.2.3 Qt
• 5.2.4 CMake
• 5.3 实现结果
• 5.3.1 主界面
• 5.3.2 绘制结果
• 5.3.3 特征提取结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 工作总结
• 6.2 未来展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果
• 攻读硕士期间参加的主要科研项目