基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙霧模擬精度提升的方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-05-09 17:01
流體模擬技術(shù)一直是仿真領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),經(jīng)過三十多年的研究與發(fā)展,理論基礎(chǔ)與研究方法已經(jīng)較為系統(tǒng),可分為非物理模擬、物理模擬,F(xiàn)有的流體技術(shù),已經(jīng)可以在應(yīng)用中模擬出視覺效果真實(shí)自然、細(xì)節(jié)豐富細(xì)膩的流體,這其中物理模擬功不可沒。但物理模擬非常耗時(shí),因而出現(xiàn)了針對(duì)物理模擬的加速技術(shù)或細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù),當(dāng)前這些技術(shù)仍存在對(duì)流體契合度低、耗時(shí)長(zhǎng)或占用存儲(chǔ)空間大等問題,所以流體解算在實(shí)時(shí)領(lǐng)域至今無法突破。為避免這些問題,結(jié)合卷積網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)多維結(jié)構(gòu)樣本、擬合能力強(qiáng)的特點(diǎn),本文提出了利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接將低分辨率流體轉(zhuǎn)化為高分辨率流體的研究思路,并就此提出了一種新型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化器,該轉(zhuǎn)化器完全以局部連接層組成,使其可以高效地學(xué)習(xí)小型訓(xùn)練集數(shù)據(jù),以當(dāng)前幀的二維低分辨率流體的速度場(chǎng)和密度場(chǎng)為輸入,以二維高分辨率流體密度場(chǎng)為輸出。為訓(xùn)練該轉(zhuǎn)化器,本文生成了一個(gè)二維煙霧流體的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集僅擁有800個(gè)高低精度煙霧的對(duì)比樣本。此外,本文提出了三種適用于流體密度場(chǎng)誤差計(jì)算的代價(jià)函數(shù),分別用于調(diào)整轉(zhuǎn)化器結(jié)構(gòu)、改進(jìn)轉(zhuǎn)化效果。經(jīng)訓(xùn)練,轉(zhuǎn)化器生成的高精度煙霧可達(dá)到逼真的視覺效果。
【文章來源】:蘇州大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.2.2 流體模擬增強(qiáng)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與流體模擬技術(shù)概述
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2.1.1 線性可分問題
2.1.2 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2 流體模擬技術(shù)介紹
2.2.1 流體模擬技術(shù)的發(fā)展
2.2.2 網(wǎng)格方法簡(jiǎn)介
第三章 CNN轉(zhuǎn)化器的定義與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.1 本文所研究問題的定義
3.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成
3.2.1 數(shù)據(jù)的生成設(shè)置
3.2.2 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和劃分
3.3 CNN轉(zhuǎn)化器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.3.1 不同類型網(wǎng)絡(luò)層的功能分析
3.3.2 常見激活函數(shù)的比較分析
3.3.3 數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)預(yù)處理
3.3.4 網(wǎng)絡(luò)主體的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
第四章 CNN轉(zhuǎn)化器的結(jié)構(gòu)調(diào)整與訓(xùn)練
4.1 模型結(jié)構(gòu)調(diào)整過程
4.1.1 常見代價(jià)函數(shù)的比較分析
4.1.2 模型的代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)
4.1.3 基于loss值的模型結(jié)構(gòu)調(diào)整
4.2 模型的實(shí)現(xiàn)效果及代價(jià)函數(shù)的改進(jìn)
4.2.1 模型的實(shí)現(xiàn)效果
4.2.2 邊緣加強(qiáng)方法
4.2.3 邊緣與梯度加強(qiáng)方法
4.3 其他問題說明
4.3.1 過擬合問題說明
4.3.2 模型運(yùn)行速度
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表的論文
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Narrow20Band20FLIP方法的流體模擬[J]. 鄒長(zhǎng)軍,尹勇. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[2]流體模擬動(dòng)畫技術(shù)新進(jìn)展[J]. 朱真,廖惟博,王章野. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(04)
[3]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 尹寶才,王文通,王立春. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[4]基于物理的流體動(dòng)畫綜述[J]. 譚捷,楊旭波. 中國(guó)科學(xué)(F輯:信息科學(xué)). 2009(05)
碩士論文
[1]關(guān)于流體模擬細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù)的研究[D]. 崔楠.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[2]基于GPU的三維煙霧模擬加速技術(shù)研究[D]. 姚迪.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
本文編號(hào):3177684
【文章來源】:蘇州大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.2.2 流體模擬增強(qiáng)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與流體模擬技術(shù)概述
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2.1.1 線性可分問題
2.1.2 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2 流體模擬技術(shù)介紹
2.2.1 流體模擬技術(shù)的發(fā)展
2.2.2 網(wǎng)格方法簡(jiǎn)介
第三章 CNN轉(zhuǎn)化器的定義與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.1 本文所研究問題的定義
3.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成
3.2.1 數(shù)據(jù)的生成設(shè)置
3.2.2 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和劃分
3.3 CNN轉(zhuǎn)化器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.3.1 不同類型網(wǎng)絡(luò)層的功能分析
3.3.2 常見激活函數(shù)的比較分析
3.3.3 數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)預(yù)處理
3.3.4 網(wǎng)絡(luò)主體的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
第四章 CNN轉(zhuǎn)化器的結(jié)構(gòu)調(diào)整與訓(xùn)練
4.1 模型結(jié)構(gòu)調(diào)整過程
4.1.1 常見代價(jià)函數(shù)的比較分析
4.1.2 模型的代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)
4.1.3 基于loss值的模型結(jié)構(gòu)調(diào)整
4.2 模型的實(shí)現(xiàn)效果及代價(jià)函數(shù)的改進(jìn)
4.2.1 模型的實(shí)現(xiàn)效果
4.2.2 邊緣加強(qiáng)方法
4.2.3 邊緣與梯度加強(qiáng)方法
4.3 其他問題說明
4.3.1 過擬合問題說明
4.3.2 模型運(yùn)行速度
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表的論文
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Narrow20Band20FLIP方法的流體模擬[J]. 鄒長(zhǎng)軍,尹勇. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[2]流體模擬動(dòng)畫技術(shù)新進(jìn)展[J]. 朱真,廖惟博,王章野. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(04)
[3]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 尹寶才,王文通,王立春. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[4]基于物理的流體動(dòng)畫綜述[J]. 譚捷,楊旭波. 中國(guó)科學(xué)(F輯:信息科學(xué)). 2009(05)
碩士論文
[1]關(guān)于流體模擬細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù)的研究[D]. 崔楠.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[2]基于GPU的三維煙霧模擬加速技術(shù)研究[D]. 姚迪.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
本文編號(hào):3177684
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