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    基于PBD框架的流體模擬

    2018-04-24 07:54:40卿偉
    現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2018年7期
    關(guān)鍵詞:步長(zhǎng)半徑約束

    卿偉

    (1.四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,成都610065;2.四川大學(xué)視覺(jué)合成圖形圖像技術(shù)國(guó)防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室,成都610065)

    0 引言

    基于物理動(dòng)畫(huà)的流體模擬是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。流體模擬應(yīng)用于自然界各種場(chǎng)合,如水流、泥石流、海浪等。模擬方法主要有兩大類(lèi):基于網(wǎng)格的歐拉法和基于粒子的拉格朗日法。歐拉法是在固定視點(diǎn)下跟蹤流體中固定的點(diǎn)并保存粒子的屬性;拉格朗日法是將流體視為流動(dòng)的粒子,通過(guò)模擬大量的粒子運(yùn)動(dòng)來(lái)模擬物體的運(yùn)動(dòng),每個(gè)粒子都包含相應(yīng)的物理屬性,如位置、密度、速度等。

    在流體模擬中,基于粒子的拉格朗日法是常用的方法,SPH通過(guò)拉格朗日法來(lái)實(shí)現(xiàn)。將物體轉(zhuǎn)化為一群相互作用的粒子來(lái)模擬復(fù)雜場(chǎng)景,通過(guò)粒子的運(yùn)動(dòng)來(lái)模擬物體的運(yùn)動(dòng)。該方法的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單快速,且易于實(shí)現(xiàn),方便應(yīng)用于各種實(shí)際場(chǎng)景中。但對(duì)實(shí)時(shí)性要求比較高的場(chǎng)景如游戲、電影等,SPH的模擬效果存在較大的局限性,如要求更小的時(shí)間步長(zhǎng),更多的鄰居粒子等。如果鄰居粒子數(shù)量太少,SPH將變得不穩(wěn)定,基本的解決方案是使用更小的時(shí)間步長(zhǎng)或者增加鄰居粒子的數(shù)量,但會(huì)增加計(jì)算量,影響實(shí)時(shí)交互的效率。PBD可以彌補(bǔ)這些缺點(diǎn),在表面增加一個(gè)力來(lái)解決鄰居粒子不足的問(wèn)題,通過(guò)不可壓縮性約束來(lái)解決密度誤差問(wèn)題,模擬的過(guò)程中通過(guò)雅克比迭代法逐步更改粒子的速度。

    1 相關(guān)工作

    傳統(tǒng)的SPH方法Muller[1]通過(guò)粒子的剛度狀態(tài)方程得出粒子間的粘度力及表面張力,計(jì)算出粒子間的速度及加速度來(lái)模擬流體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。為了維持流體粒子間的不可壓縮性,標(biāo)準(zhǔn)的SPH方法及弱壓縮性SPH(WCSPH)Beckera and Teschner 2007[2]中所涉及到的剛度方程會(huì)導(dǎo)致張力過(guò)大,且對(duì)時(shí)間步長(zhǎng)敏感,只在足夠小的時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)模擬才會(huì)穩(wěn)定。Solenthaler and Pajarola 2009[3]提出預(yù)測(cè)-校正相結(jié)合的SPH方法(PCISPH)來(lái)緩解時(shí)間步長(zhǎng)的限制,它使用雅可比迭代法來(lái)反復(fù)迭代得出更為精確的壓力變化值,使力收斂于某個(gè)值。

    Bodin等人[3]提出將不可壓縮性作為系統(tǒng)的密度約束來(lái)處理,并以此來(lái)模擬密度均勻的流體。他指出使用線性約束函數(shù)來(lái)解決線性互補(bǔ)問(wèn)題,線性約束可以通過(guò)Gauss-Seidel迭代來(lái)處理。但該方法無(wú)法解決非線性問(wèn)題。PBD方法能很好的解決非線性問(wèn)題,PBD直接在粒子上進(jìn)行操作,對(duì)每個(gè)粒子通過(guò)雅可比迭代反復(fù)計(jì)算約束的差值及相應(yīng)梯度的差值,通過(guò)約束來(lái)糾正粒子的信息。

    Muller等人[4]在實(shí)現(xiàn)游戲動(dòng)態(tài)模擬時(shí)提出了PBD,PBD是基于Verlet積分法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。它直接更新粒子的位置信息,通過(guò)Gauss-Seidel迭代來(lái)求解系統(tǒng)中的非線性約束,通過(guò)位置的更新來(lái)避免對(duì)力的直接處理。PBD對(duì)位置的修改是可控的,通過(guò)控制位置的改變不會(huì)因?yàn)榱W邮芰μ蠖鴮?dǎo)致不穩(wěn)定性;對(duì)時(shí)間步長(zhǎng)的要求也很寬松,相比于SPH,PBD在更大的時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)也能保持穩(wěn)定。

    2 算法實(shí)現(xiàn)

    2.1 基于PBD框架的PBF算法簡(jiǎn)介

    在PBD中,一個(gè)動(dòng)態(tài)物體由N個(gè)粒子和M個(gè)約束表示,每個(gè)粒子包含各種物理屬性,如質(zhì)量、速度、位置等。每個(gè)約束由以下幾個(gè)方面組成:①n個(gè)候選粒子;②約束函數(shù)Cj;③粒子群的索引值④剛度系數(shù)⑤約束類(lèi)型:相等或者不相等。若約束函數(shù)則約束類(lèi)型相等;若則約束類(lèi)型為不相等。剛度系數(shù)kj表示約束的強(qiáng)度。

    PBD的基本流程如下:

    (1)-(3)初始化粒子屬性。該算法的主要思想是(9)-(11)、(12)-(14)及(18)-(21),第(10)對(duì)每個(gè)粒子運(yùn)用歐拉積分預(yù)估位置信息;第(12)-(14)通過(guò)迭代計(jì)算約束函數(shù)并糾正粒子的位置,使其滿足所有的約束。第(19)-(20)通過(guò)粒子的位置信息計(jì)算粒子的速度,并更新粒子的速度和位置信息。迭代中,每次循環(huán)只在一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)更新粒子的速度和位置信息,這保證了PBD模擬的穩(wěn)定性。第(6)行通過(guò)一個(gè)外力來(lái)影響粒子的運(yùn)動(dòng)。第(8)行通過(guò)外力或者其他方法來(lái)降低速度,使其模擬效果更接近現(xiàn)實(shí)。第(22)行根據(jù)摩擦力和恢復(fù)系數(shù)處理粒子碰撞后的速度信息。

    2.2 不可壓縮性

    綜上可知PBD通過(guò)計(jì)算粒子的約束來(lái)模擬物理。PBF是基于PBD的基本思想,流體的約束主要考慮流體的不可壓縮性,即粒子的密度約束。密度約束指使每個(gè)粒子的密度保持在常量密度ρ0下。每個(gè)粒子的約束函數(shù)由粒子的位置及其鄰居粒子的位置信息組成。[Bondin2012]中對(duì)第i個(gè)粒子密度約束的定義:

    其中,ρ0為靜態(tài)密度。ρi根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)SHP得出的密度預(yù)估值。即:

    在模擬中,假定所有流體粒子的質(zhì)量相同。對(duì)光滑核函數(shù)的計(jì)算中,密度的預(yù)估使用Poly6核系數(shù),密度梯度的預(yù)估使用Spiky核系數(shù)。

    PBD的目的是找出粒子位置的糾正值?p;因此把密度約束具體化為如下形式:

    在梯度方向上,粒子信息的改變量是最大的,因此可以沿著梯度的方向來(lái)預(yù)估粒子的位置信息,通過(guò)牛頓迭代算法,得出如下公式:

    在SPH上定義了粒子梯度的處理函數(shù),將其運(yùn)用到每個(gè)粒子k,可得到梯度的約束函數(shù):

    將其代入公式(5),得出約束解的因子值λ,如下所示:

    在相同的條件下,同性質(zhì)的粒子具有相同的約束,因此通過(guò)上式(8)可求出每個(gè)粒子的約束解。由于密度約束函數(shù)(1)是非線性函數(shù),光滑核的邊界處會(huì)出現(xiàn)梯度消失的情況,因此光滑核邊界處的粒子是離散分布的,方程(8)的分母(梯度)趨于0,λ的值將趨于無(wú)窮大,由此將導(dǎo)致模擬的不穩(wěn)定。為了解決此問(wèn)題,PCI?SPH給定一個(gè)校正值來(lái)處理,校正值的大小與鄰居粒子數(shù)量有關(guān)。在CFM中通過(guò)增加一個(gè)約束力來(lái)調(diào)整約束,其基本思想在約束函數(shù)中添加一個(gè)約束力。PBD也采用這種方法來(lái)解決核邊界處粒子不穩(wěn)定的情況。公式如下:

    再根據(jù)自身的密度約束(λi)及鄰居粒子的密度約束(λj)來(lái)更新糾正位置Δpi:

    2.3 表面張力

    SPH模擬時(shí)粒子會(huì)發(fā)生聚簇現(xiàn)象,這是由于當(dāng)一個(gè)粒子的鄰居粒子不足時(shí)將無(wú)法滿足密度約束條件,將產(chǎn)生一個(gè)負(fù)壓力使粒子成簇。為了解決此問(wèn)題,通常的情況是增加一個(gè)非負(fù)的力來(lái)抵消負(fù)壓力,但會(huì)降低粒子間的凝聚而使粒子分散。Alduan,Otaduy[2011]提出使用有限元力(DEM)法使粒子間的距離為核半徑的一半;Schechter,Bridson[2012]提出在粒子的自由表面生成一個(gè)幽靈力。PBF采用[Monaghan 2000]提出的方法,在光滑核范圍內(nèi)增加一個(gè)拉力,將所有離散的粒子拉向光滑核范圍內(nèi)。PBF加入表面張力與無(wú)表面張力的對(duì)比效果圖如圖1所示。

    表面張力的計(jì)算公式如下:

    其中?q是光滑核內(nèi)粒子到核中心的固定距離,k為正常數(shù)。當(dāng)取時(shí)模擬效果最好。將該公式代入方程(11)可得:

    流體模擬時(shí)還需考慮流體本身存在一定的粘性,因此我們應(yīng)用XSPH粘度來(lái)更新粒子的速度信息。XSPH的計(jì)算公式如下:參數(shù)c可取0.01。

    圖1 表面是否添加張力對(duì)比實(shí)驗(yàn)

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    本實(shí)驗(yàn)?zāi)M環(huán)境如表1:

    表1

    實(shí)驗(yàn)的模擬結(jié)果如圖2、圖3所示。

    本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù):光滑核半徑:0.004-0.02;時(shí)間間隔?t:0.0001-0.005。

    實(shí)驗(yàn)一:SPH與PBF時(shí)間步長(zhǎng)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)

    在實(shí)驗(yàn)?zāi)M的過(guò)程中,當(dāng)SPH和PBF的光滑核半徑h=0.016,?t在0.0044以后,SPH將逐漸變得不穩(wěn)定,最后所有的粒子會(huì)向四周散開(kāi),而PBF能一直保持在穩(wěn)定狀態(tài)。

    從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中可以得出,SPH在h=2.5r時(shí),即h=0.01時(shí)模擬將不穩(wěn)定;而PBF在h=2.2r時(shí),即h=0.0088時(shí)仍然保持穩(wěn)定,直到h=2.1r時(shí),即h=0.0084時(shí)將不穩(wěn)定。

    實(shí)驗(yàn)二:SPH與PBF光滑核半徑的對(duì)比

    圖2 SPH模擬隨?t的變化情況

    圖3 PBF模擬隨?t的變化情況

    圖4 SPH隨h的變化情況,粒子半徑為r=0.004,h為核半徑

    在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下通過(guò)SPH和PBF兩種方式模擬流體,我們可以得出幾個(gè)結(jié)論:

    (1)PBF模擬流體運(yùn)動(dòng)時(shí),能滿足更大的時(shí)間步長(zhǎng);在時(shí)間步長(zhǎng)足夠大時(shí),PBF保持相對(duì)穩(wěn)定,而SPH會(huì)出現(xiàn)粒子像四周擴(kuò)散。

    (2)在其他相同條件下,PBF比SPH滿足更小光滑核函數(shù)。在足夠小的光滑核半徑內(nèi),PBF模擬的穩(wěn)定性更好。

    4 結(jié)語(yǔ)

    綜上所述,基于PBD的方法比SPH能更好地模擬流體運(yùn)動(dòng),其時(shí)間步長(zhǎng)的要求更為寬松,對(duì)模擬的光滑核半徑也更小,所以在鄰居粒子很少的情況下,PBF也能很好地模擬流體。本文中只對(duì)流體進(jìn)行模擬,沒(méi)有處理流體對(duì)剛體的交互效果,后期的工作主要處理流體對(duì)剛體的碰撞效果以及剛體之間的碰撞檢測(cè)效果,同時(shí)對(duì)PBD的一些限制條件也需要及時(shí)驗(yàn)證。

    圖5 PFB隨h的變化情況,粒子半徑為r=0.004,h為核半徑

    參考文獻(xiàn):

    [1]Ivan Alduan,Miguel A Otaduy.SPH Granular Flow with Friction and Cohesion.In Proceedings of the 2011 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposiumon Computer Animation,pages 25-32.ACM,2011.

    [2]Markus Becker,Matthias Teschner.Weakly Compressible SPH for Free Surface Flows.In Proceedings of the 2007 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computeranimation,pages209-217.Eurographics Association,2007.

    [3]Kenneth Bodin,Claude Lacoursiere,Martin Servin.Constraint Fluids.IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,18(3):516-526,2012.

    [4]Simon Clavet,Philippe Beaudoin,Pierre Poulin.Particle-based Viscoelastic Fluid Simulation.In Proceedings of the 2005 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation,pages 219-228.ACM,2005.

    [5]Jeong-Mo Hong,Ho-Young Lee,Jong-Chul Yoon,Chang-Hun Kim.Bubbles alive.In ACM Transactions on Graphics(TOG),volume27,page48.ACM,2008.

    [6]Joseph JMonaghan.Sphwithouta Tensile Instability.Journal of Computational Physics,159(2):290-311,2000.

    [7]Matthias Muller,David Charypar,Markus Gross.Particle-based Fluid Simulation for Interactive Applications.In Proceedings of the 2003 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation,pages 154-159.Eurographics Association,2003.

    [8]Matthias Muller,Bruno Heidel berger,Marcus Hennix,John Ratcliff.Position Based Dynamics.Journal of Visual Communication and Image Representation,18(2):109-118,2007.

    [9]Hagit Schechter and Robert Bridson.GhostSPH for Animating Water.ACM Transactions on Graphics(TOG),31(4):61,2012.

    [10]Barbara Solenthaler,Renato Pajarola.Predictive-Corrective Incompressible SPH.In ACM Transactions on Graphics(TOG),volume28,page40.ACM,2009.

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