一种用于实时模拟布料与流体交互的算法研究

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zjcamel
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对目前布料与流体交互时出现的流体穿透和布料自碰撞问题,提出一种用于实时模拟布料与流体交互的方法.首先,根据布料的网格拓扑结构引入拉伸约束和弯曲约束对弯曲力以及拉伸力进行建模;其次,采用膨胀式连续碰撞检测方法检测布料与流体间的碰撞,并使用基于惩罚的接触力来处理碰撞响应,解决了高速度流体与布料发生碰撞时的穿透问题;最后,引入交互因子记录布料与流体的首次接触时间,采用扩张的k-DOPs层次包围体结构对布料上的所有几何元素进行相交检测,并采用施加约束的方法处理发生碰撞的质点的位置和速度,保证了检测速率并解决布料自碰撞的问题.实验结果表明,该方法能够准确检测到流体穿透和布料自碰撞的问题,并对交互时的相互作用做出正确的碰撞响应,且该方法具有实时性、效率高和通用性等优点.
其他文献
针对无人机自组网和地面控制站通信时网关节点持续时间短并由此带来的数据传输时延过大和成功率不高等问题,提出了一种基于无人机-地面控制站链路状态预测的网关选择算法.该
提出了一种云数据中心基于数据依赖的虚拟机选择算法DDBS(data dependency based VM selection).参考Cloudsim项目中方法,将虚拟机迁移过程划分为虚拟机选择操作(VM selectio
针对无设备的室内重点区域监测问题,本文提出一种Wi-KAM方法,通过获取室内人员的实时位置信息,判断重点区域内部的人员存在情况和区域边界的入侵情况.本方法使用高斯低通滤波
差分隐私因具有严格推理和证明的隐私保证,常被应用于位置隐私保护场景中.用户进行位置连续查询时,会引起噪声叠加导致查询精度下降,目前基于规则树结构的差分隐私虽然能降低
推荐系统本质上是一种信息检索工具,它检索出有用信息并推荐给特定的用户.组推荐系统通过不同的融合策略融合群组偏好,支持群组用户访问当前的热门兴趣点.传统组推荐模型没有
在不确定数据流聚类算法的研究中,位置不确定性是一种新的不确定数据类型.已有的不确定数据模型不能很好地描述和处理位置不确定数据.鉴于此,在提出基于联系数的位置不确定数
随着自然语言处理(NLP)的不断发展,深度学习被逐渐运用于文本分类中.然而大多数算法都未有效利用训练文本的实例信息,导致文本特征提取不全面.为了有效利用对象的实例信息,本
局部离群点检测是近年来数据挖掘领域的热点问题之一.针对交通数据去噪问题,提出一种基于局部估计密度的局部离群点检测算法,算法使用核密度估计方法计算每个数据对象的密度
预测任务的资源使用状况是提高云平台资源使用率的重要手段之一.然而云计算平台资源使用的动态性、不确定性和突变性使得预测效果有限.为了提高云平台任务的资源使用率预测性
针对卷积神经网络存在随着网络深度增加导致优化困难,识别正确率降低、泛化性能差等问题,在Res Net(残差网络)基础上,提出了一种基于softmax全连接自适应门控网络融合模型.该方法在隐层网络深度达到一定层数后,设置多种卷积核尺寸作为独立网络输出,通过softmax全连接门控网络输出各模型选择概率,融合多种卷积尺寸残差网输出作为模型最终输出.实验表明,本文提出的融合残差网络模型更适合于多类别、精