【摘 要】
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气体污染是自然生活中常见的现象,针对基于物理模型模拟烟雾扩散效率低,以及经验模型绘制气体污染效果差的问题,提出一种混合模型方法绘制由烟雾扩散导致的动态气体污染.首先利用半拉格朗日法对烟雾物理建模,并通过引入K-D树提升计算效率;其次,针对烟雾模拟细节不足的问题,将基于线性滤波法的脉动风场引入至外力项,优化烟雾粒子运动轨迹;并选取双向劲射函数结合真实烟雾纹理进行渲染,避免粒子颗粒感明显的问题,显著提升烟雾扩散细节;然后,引入优化的高斯烟羽模型建立物理模型与经验模型的联系,并利用污染衰减公式和优化的Perli
【机 构】
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燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛066004;河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北 秦皇岛066004
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气体污染是自然生活中常见的现象,针对基于物理模型模拟烟雾扩散效率低,以及经验模型绘制气体污染效果差的问题,提出一种混合模型方法绘制由烟雾扩散导致的动态气体污染.首先利用半拉格朗日法对烟雾物理建模,并通过引入K-D树提升计算效率;其次,针对烟雾模拟细节不足的问题,将基于线性滤波法的脉动风场引入至外力项,优化烟雾粒子运动轨迹;并选取双向劲射函数结合真实烟雾纹理进行渲染,避免粒子颗粒感明显的问题,显著提升烟雾扩散细节;然后,引入优化的高斯烟羽模型建立物理模型与经验模型的联系,并利用污染衰减公式和优化的Perlin噪声,改善全局气体污染细节不足的现象,增加气体污染变化真实感;通过改进时间轴算法,解决气体污染颜色固定的问题,获得动态渐变的气体污染.最后,设计多组分析对比实验,结果表明,该方法在实时状态下,绘制出具有真实感的动态气体污染场景.
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