CN106327578A - 一种基于不同物理介质的三维温度场插值方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于不同物理介质的三维温度场插值方法，属于三维模型映射技术领域，该方法包括：绘制模型网格，获取网格节点坐标，采集模型中的传感器数据，判断传感器与模型节点的位置关系，依据位置关系设置空间插值算法的权重系数，对于每个网格节点，判断传感器点是否与该网格节点处于同一介质模型内，依据传感器点与网格节点所处的介质状态，确定插值权重系数，计算插值结果，得到每个模型的实时三维温度场表征图像，用于对模型进行实时的温度场监控；本发明通过传感器点与模型网格节点的位置关系结合三维模型的物理属性，修正空间插值权重系数，有效改善了模型的三维表征效果和实用性；以上方法不仅局限于三维温度场显示领域，还可以通用于其他物理场三维显示领域。

Description

一种基于不同物理介质的三维温度场插值方法

技术领域

本发明涉及一种基于不同物理介质的三维温度场插值方法，属于三维模型映射技术领域，用于解决不同物理介质模型中的三维显示问题。

背景技术

空间插值方法常常用于GIS空间地理，电力系统，地质勘探等方面，在不同物理介质实体模型中应用尚属首次，由于GIS、空气、地质、电力系统的环境为同一介质，以往的空间插值方法能够适用于这些领域，但是实体模型往往由很多不同材料、不同成分的介质组成，比如用于储存液氢液氧的真空球罐，它由外罐、真空夹层、内罐构成，为了监测整个球罐的温度状态，传感器会分布在球罐的不同位置上，比如外罐内壁面、内罐外壁面、内罐内壁面以及球罐的中间支架上，若球罐中装入液氢，那么球罐的介质就由外罐、真空夹层、内罐、液氢以及氢气组成，若需要计算外罐的温度场分布，用以往的空间插值方法，内罐上的传感器值将映射到外罐上，实际上内罐外罐之间为真空夹层，内罐上的温度不会完全传递到外罐上，而是受到传热系数的影响，因此，本发明基于以往的空间插值方法，引入插值修正系数，通过传感器点与模型网格节点的位置关系结合三维模型的物理属性，修正空间插值权重系数，有效改善了实体模型的三维表征效果和实用性。

发明内容

1、一种基于不同物理介质的三维温度场插值方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1)绘制模型网格，网格节点的坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝1，2，...P，P为自然数，将该模型按照物理属性划分为不同介质区域并编号(1，2，...，n)，对应的传热系数为(k₁，k₂，...k_n)；

步骤2)遍历每个网格节点，判断传感器点与网格节点的位置关系，以第i个网格节点(x_i，y_i，z_i)为研究对象，假设该网格节点所属的介质区域为a，a∈[1，n]，遍历每个传感器点(x_j′，y_j′，z_j′)，j＝1，2，...Q，Q为自然数，其中(x_j′，y_j′，z_j′)是第j个传感器点的位置坐标，依次判断传感器点与网格节点是否重合，若是，则该网格节点的值为传感器点的值，若否，判断传感器点与网格节点的热传导方向上共涉及哪几层介质区域，若传感器点与网格节点处于同一介质区域内，即只涉及该介质区域，则插值修正系数为若传感器点所属的介质区域为a的相邻区域，设为b，b∈[1，n]，即涉及a，b介质区域，则插值修正系数为若传感器点所属的介质区域为u，u∈[1，n]，而网格节点与传感器点的热传导方向上还包括w个介质区域，即涉及a，b...，u介质区域，则插值修正系数为w为中间介质区域个数，依此类推...

步骤3)在一个数据采集周期开始时，实时采集传感器数据m_j′，j＝1，2，...N，N为自然数，以第i个网格节点(x_i，y_i，z_i)为研究对象，则第i个网格节点的值m_i为

$m_i=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{m_j}^{\′}\·c_j}{{\left[d_j(x,y,z)\right]}^2}/\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{c_j}{{\left[d_j(x,y,z)\right]}^2}(d_j(x,y,z)\≠0)$

m_i＝m_j′ (d_j(x，y，z)＝O)

其中d_j(x，y，z)是网格节点位置(x_i，y_i，z_i)到传感器点位置(x_j′，y_j′，z_j′)的距离：

[d_j(x，y，z)]²＝(x_i-x_j′)²+(y_i-y_j′)²+(z_i-z_j′)²

c_j为第j个传感器点的插值修正系数；

步骤4)使用三维模型映射技术对网格节点数据m_i(x_i，y_i，z_i)进行颜色渲染，得到模型的三维可视化云图，用于对模型进行实时的温度场监控；

步骤5)下一个采集周期一到，返回步骤3)。

附图说明

图1为本发明的一种基于不同物理介质的三维温度场表征方法的实现步骤图。

图2为本发明的以低温真空球罐作为实施例的截面示意图。

图3为本发明的以低温真空球罐作为实施例的三维云图显示效果。

具体实施方式

本发明提出的一种基于不同物理介质的三维温度场插值方法，以低温真空球罐为例，其实施方式如下：

步骤1)绘制低温真空球罐模型网格，网格点的坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝1，2，...P，P为自然数，将该低温真空球罐按照物理属性划分为外罐、真空夹层、内罐、液氢、氢气介质区域，相应编号为(1，2，3，4，5)，对应的传热系数为(k₁，k₂，k₃，k₄，k₅)；

步骤2)遍历每个网格节点，判断传感器点与网格节点的位置关系，以外罐上的第i个网格节点(x_i，y_i，z_i)为研究对象，那么该网格节点所属的介质区域为1，遍历每个传感器点(x_j′，y_j′，z_j′)，j＝1，2，...N，N为自然数，其中(x_j′，y_j′，z_j′)是第j个传感器点的位置坐标，依次判断传感器点与网格节点是否重合，若是，则该网格节点的值为传感器点的值，若否，判断传感器点与网格节点的热传导方向上共涉及哪几层介质区域，若传感器点位于外罐上，即只涉及1介质区域，则插值修正系数为若传感器点位于内罐外壁上，即涉及1、2介质区域，则插值修正系数为若传感器点位于内罐内壁上，而网格节点与传感器点的热传导方向上还包括真空夹层，即2介质区域，即涉及1、2、3介质区域，则插值修正系数为若传感器点位于球罐的真空支架上且处于液氢中，而网格节点与传感器点的热传导方向上还包括内罐和真空夹层，即2、3介质区域，即涉及1、2、3、4介质区域，则插值修正系数为若传感器点位于球罐的真空支架上且处于氢气中，而网格节点与传感器点的热传导方向上还包括内罐和真空夹层，即2、3介质区域，即涉及1、2、3、5介质区域，则插值修正系数为

步骤3)在一个数据采集周期开始时，实时采集传感器数据m_j′，j＝1，2，...N，N为自然数，以第i个网格节点(x_i，y_i，z_i)为研究对象，则第i个网格节点的值m_i为

$m_i=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{m_j}^{\′}\·c_j}{{\left[d_j(x,y,z)\right]}^2}/\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{c_j}{{\left[d_j(x,y,z)\right]}^2}(d_j(x,y,z)\≠0)$

m_i＝m_j′ (d_j(x，y，z)＝0)

其中d_j(x，y，z)是网格节点位置(x_i，y_i，z_i)到传感器点位置(x_j′，y_j′，z_j′)的距离：

[d_j(x，y，z)]²＝(x_i-x_j′)²+(y_i-y_j′)²+(z_i-z_j′)²

c_j为第j个传感器点的插值修正系数；

步骤4)使用三维模型映射技术对低温真空球罐网格节点数据m_i(x_i，y_i，z_i)进行颜色渲染，得到模型的三维可视化云图，用于对低温真空球罐进行实时的温度场监控；

步骤5)下一个采集周期一到，返回步骤3)。

Claims (1)

1.一种基于不同物理介质的三维温度场插值方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1)绘制模型网格，网格节点的坐标为(x_i，y_i，z_i)，i＝1，2，...P，P为自然数，将该模型按照物理属性划分为不同介质区域并编号(1，2，...，n)，对应的传热系数为(k₁，k₂，...k_n)；

步骤2)遍历每个网格节点，判断传感器点与网格节点的位置关系，以第i个网格节点(x_i，y_i，z_i)为研究对象，假设该网格节点所属的介质区域为a，a∈[1，n]，遍历每个传感器点(x_j′，y_j′，z_j′)，j＝1，2，...Q，Q为自然数，其中(x_j′，y_j′，z_j′)是第j个传感器点的位置坐标，依次判断传感器点与网格节点是否重合，若是，则该网格节点的值为传感器点的值，若否，判断传感器点与网格节点的热传导方向上共涉及哪几层介质区域，若传感器点与网格节点处于同一介质区域内，即只涉及该介质区域，则插值修正系数为若传感器点所属的介质区域为a的相邻区域，设为b，b∈[1，n]，即涉及a，b介质区域，则插值修正系数为若传感器点所属的介质区域为u，u∈[1，n]，而网格节点与传感器点的热传导方向上还包括w个介质区域，即涉及a，b...，u介质区域，则插值修正系数为w为中间介质区域个数，依此类推...

步骤3)在一个数据采集周期开始时，实时采集传感器数据m_j′，j＝1，2，...N，N为自然数，以第i个网格节点(x_i，y_i，z_i)为研究对象，则第i个网格节点的值m_i为

$m_j=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{m_j}^{\′}\·c_j}{{\left[d_j(x,y,z)\right]}^2}/\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{c_j}{{\left[d_j(x,y,z)\right]}^2},(d_j(x,y,z)\≠0)$

m_i＝m_j′ (d_j(x，y，z)＝0)

其中d_j(x，y，z)是网格节点位置(x_i，y_i，z_i)到传感器点位置(x_j′，y_j′，z_j′)的距离：

[d_j(x，y，z)]²＝(x_i-x_j′)²+(y_i-y_j′)²+(z_i-z_j′)²

c_j为第j个传感器点的插值修正系数；

步骤4)使用三维模型映射技术对网格节点数据m_i(x_i，y_i，z_i)进行颜色渲染，得到模型的三维可视化云图，用于对模型进行实时的温度场监控；

步骤5)下一个采集周期一到，返回步骤3)。