【摘要】：針對(duì)三維流場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化容易出現(xiàn)的顯示混亂問題,提出一種三維流場(chǎng)可視化自適應(yīng)方法。該方法引入模糊支持向量機(jī)對(duì)流場(chǎng)特征進(jìn)行分類預(yù)處理,并提出一種改進(jìn)的線積分卷積算法,該算法利用模糊支持向量機(jī)得到的隸屬度自適應(yīng)生成Sobol稀疏噪聲,避免當(dāng)噪聲過(guò)于稠密時(shí)產(chǎn)生重疊現(xiàn)象,而當(dāng)噪聲過(guò)于稀疏時(shí)漏掉流場(chǎng)重要的細(xì)節(jié)信息。通過(guò)多組流場(chǎng)三維可視化仿真實(shí)驗(yàn)的比較與分析,驗(yàn)證了本文方法的有效性。
[Abstract]:An adaptive method for visualization of 3D flow field is presented in this paper. This method introduces fuzzy support vector machine (FSVM) to classify and preprocess the flow field, and proposes an improved linear integral convolution algorithm, which adaptively generates Sobol sparse noise by using membership degree obtained by fuzzy support vector machine (FSVM). When the noise is too dense, the overlapping phenomenon is avoided, while the important detail information of the flow field is omitted when the noise is too sparse. The effectiveness of this method is verified by the comparison and analysis of three dimensional visualization simulation experiments of multiple sets of flow fields.
【作者單位】： 海軍大連艦艇學(xué)院測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)博士后科研流動(dòng)站;海軍大連艦艇學(xué)院海洋測(cè)繪系;海軍大連艦艇學(xué)院航海系;
【基金】：中國(guó)博士后科學(xué)基金(2014M552659,2015T81109) 國(guó)家自然科學(xué)基金(41471380,41171349)~~
【分類號(hào)】：TP18;TP391.41

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本文編號(hào)：2159791