CN107871337B - 一种超音速二维流场数据的可视化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种超音速二维流场数据的可视化方法，该方案包括有以下步骤：a、建立流场密度值与RGB颜色的映射关系，通过插值获得网格单元的RGB颜色分布；b、将无量纲密度作为网格点的高度值，得到类似水流自由表面的三维密度场曲面，并计算各网格单元光照强度；c、将每个网格单元的RGB颜色和光照强度相乘，获得最终的颜色分布。该方案能同时扑捉空间变化剧烈的激波结构和变化较平缓的旋涡结构，并且呈现均匀区流场密度分布信息，实现高保真的二维超音速流场显示。

Description

一种超音速二维流场数据的可视化方法
技术领域
本发明涉及的是计算流体力学和计算机图形学的交叉领域，尤其是一种超音速二维流场数据的可视化方法。
背景技术
随着高性能计算技术的飞速发展，科学计算能力得到巨大提升，数值计算产生的非定常多维多场多变量数据呈几何级数增长。面对海量的仿真数据，如何开展分析研究，提取有用信息，已成为科学家亟需解决的现实难题。其中，数据可视化方法是进行数据分析的一种有效手段。这种方法将计算数据绘制成形象直观的图形图像，让研究人员的关注点从一个个离散的数据中解放出来，通过对整体图形图像的分析，提高对全局的把握能力，更易于发现一些新的规律和现象。
在计算流体力学领域，流场数据可视化技术已经获得广泛应用，市场上出现了Tecplot、ParaView、EnSight、FieldView等多款专业流场可视化软件。流场可视化目前已经成为流场数值模拟的重要环节之一。可视化方法多种多样，效果也不尽相同。一般情况下，根据研究的关注点，选取一种或几种合适的可视化方法来分析数据。一种好的可视化方法能够清晰呈现流场结构和物理量的分布特性，让研究人员清楚地观察到流动结构发展演化过程，从而对机理分析起到促进作用。
近年来，流场数据可视化研究取得了长足的进展，已经发展出多种方法来显示流场信息。针对标量场，常见的可视化方法有等值线、云图等；针对矢量场，常见的可视化方法有点矢量、流线、纹理等。每种方法都有各自的特点，如等值线在流场梯度较大的地方线条密集分布，能有效的刻画激波、接触间断等流动结构，但是对于旋涡等空间变化较为平缓的结构则难以捕捉；云图通过建立流场数据值与颜色之间的映射关系，通过颜色的变化来反应全场数据的变化规律，有助于帮助研究人员全面认识全场物理量的分布，但是对流动结构的分辨能力不足；点矢量在空间的每个网格点以箭头的方式反映当地矢量的大小和方向，对于网格点较密的情况，箭头或者相互重叠或者很小难以分辨，显示效果并不理想；流线是某一固定时刻的空间曲线，该曲线上任意一点的切向量与当地速度矢量重合，在定常流场中流线能较好的刻画旋涡等结构，在非定常情况下，流线则较为紊乱；纹理是近年来发展的一种新的数据可视化方法，纹理是兼具形状和颜色两种属性的颜色有序排列，形状属性可表示流场方向信息，颜色属性可以表示标量信息。纹理对旋涡有很好的显示效果，但是对激波结构的分辨率不足。
超音速流动一直以来都是流体力学研究的热点和难点问题。近年来，研究人员开发出高精度本质无振荡的WENO、WCNS等数值格式，实现了强激波条件下的高精度数值模拟。高精度的计算结果需要匹配高精度的可视化方法，才能最大限度的展现高精度算法在精细刻画流场方面的优势，帮助科研人员准确分析流场特性。超音速流场中一般兼具空间变化剧烈的激波结构和变化较平缓的旋涡结构，如何同时清晰扑捉这两种结构，以及呈现均匀区流场物理信息，目前为止，没有很好的可视化方法能够做到。
发明内容
本发明的目的，就是针对现有技术所存在的不足，提供一种超音速二维流场数据的可视化方法，该方案能同时扑捉空间变化剧烈的激波结构和变化较平缓的旋涡结构，并且呈现均匀区流场密度分布信息，实现高保真的二维超音速流场显示。
本方案是通过如下技术措施来实现的：
一种超音速二维流场数据的可视化方法，包括有以下步骤：
a、建立流场密度值与RGB颜色的映射关系，通过插值获得网格单元的RGB颜色分布；
b、将无量纲密度作为网格点的高度值，得到类似水流自由表面的三维密度场曲
面，并计算各网格单元光照强度；
c、将每个网格单元的RGB颜色和光照强度相乘，获得最终的颜色分布。
根据前述一种超音速二维流场数据的可视化方法，所述步骤a中，通过线性插值的方法建立流场密度与RGB颜色分量的对应关系；选取的插值对象为Small-Rainbow颜色组合，该颜色组合依次由蓝(0,0,255)、青(0,255,255)、绿(0,255,0)、黄(255,255,0)和红(255,0,0)等五种颜色组成，详细插值公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中，ρ为流场密度，ρmin为流场密度的最小值，ρmax为流场密度的最大值，r、g、b分别代表某一密度值ρ插值后的红、绿、蓝三种颜色分量。
根据前述的一种超音速二维流场数据的可视化方法，所述步骤b中，对于XY平面的二维超音速流场，选取无量纲密度作为网格点的高度值，将2D网格转换成2.5D网格；通过公式(2)计算得到三维密度场曲面一点处的法向量，然后，根据郎伯特余弦定律计算当地的光照强度，选择入射光为Z轴方向，将入射光与表面法向量的点积作为漫反射光照强度因子，见式3，最终得到光照强度是密度梯度幅值的函数；当密度和坐标在进行无量纲化时，若选择不同参考值，会导致最终的密度梯度幅值发生变化，在式4示出的光照强度计算公式中引入调节参数k，从而计及这方面的影响；
具体公式如下：
Figure 238028DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 624885DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure DEST_PATH_IMAGE005
分别为密度曲面沿x和y方向的切向量，
Figure 445074DEST_PATH_IMAGE006
为曲面的单位法向量，k为调节参数，σ为光照强度因子。
根据前述的一种超音速二维流场数据的可视化方法，所述步骤c中，将插值后的RGB颜色分别与光照强度相乘就得到了合成后的颜色分布如式5所示，然后调节参数k，获得明暗适中的图像，具体涉及公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
式中，R、G、B分别代表合成后颜色的红、绿、蓝分量。
本方案的有益效果可根据对上述方案的叙述得知，由于在该方案中选取无量纲密度作为网格点的高度值，得到类似水流自由表面的三维密度场曲面，从而实现了激波、旋涡等流动结构的立体直观显示。该方案与其他可视化方法对比，本方法对激波、旋涡结构的显示更为清晰、干净，弱激波、声波等流动细节更丰富。该方法充分利用了光强信息，使流动结构呈现出立体效果，也更加符合人类视觉的认知模式。
由此可见，本发明与现有技术相比，具有实质性特点和进步，其实施的有益效果也是显而易见的。
附图说明
图1为采用密度云图和等值线方法得到双马赫反射流场效果图。
图2为采用纹理法得到的超音速空腔流场纹理图。
图3为采用本发明方法得到的双马赫反射流场效果图。
图4为采用本发明方法得到的超音速空腔流场效果图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
本方案包括有以下步骤：
a、建立流场密度值与RGB颜色的映射关系，通过插值获得网格单元的RGB颜色分布；
b、将无量纲密度作为网格点的高度值，得到类似水流自由表面的三维密度场曲面，并计算各网格单元光照强度；
c、将每个网格单元的RGB颜色和光照强度相乘，获得最终的颜色分布。
步骤a中，通过线性插值的方法建立密度与RGB颜色分量的对应关系；选取的插值对象为Small-Rainbow颜色组合，该颜色组合依次由蓝(0,0,255)、青(0,255,255)、绿(0,255,0)、黄(255,255,0)和红(255,0,0)等五种颜色组成，详细差值公式如下：
Figure 797558DEST_PATH_IMAGE008
式中，ρ为流场密度，ρmin为流场密度的最小值，ρmax为流场密度的最大值，r、g、b分别代表某一密度值ρ插值后的红、绿、蓝三种颜色分量。
步骤b中，对于XY平面的二维超音速流场，选取无量纲密度作为网格点的高度值，将2D网格转换成2.5D网格；通过公式(2)计算得到三维密度场曲面一点处的法向量，然后，根据郎伯特余弦定律计算当地的光照强度，选择入射光为Z轴方向，将入射光与表面法向量的点积作为漫反射光照强度因子，见式3，最终得到光照强度是密度梯度幅值的函数；当密度和坐标在进行无量纲化时，若选择不同参考值，会导致最终的密度梯度幅值发生变化，在式4示出的光照强度计算公式中引入调节参数k，从而计及这方面的影响。具体公式如下：
Figure 740106DEST_PATH_IMAGE009
Figure 115723DEST_PATH_IMAGE010
式中，
Figure 536340DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 8910DEST_PATH_IMAGE005
分别为密度曲面沿x和y方向的切向量，
Figure 60043DEST_PATH_IMAGE006
为曲面的单位法向量，k为调节参数，σ为光照强度因子。
步骤c中，将插值后的RGB颜色分别与光照强度相乘就得到了合成后的颜色分布如式5所示，然后调节参数k，获得明暗适中的图像，具体涉及公式如下：
Figure 985273DEST_PATH_IMAGE007
式中，R、G、B分别代表合成后颜色的红、绿、蓝分量。
通过与其他可视化方法的对比，可进一步展示本发明提出的方法的特点。图1为双马赫反射流场，与密度云图和等值线合成效果图比较，本方法中除了强激波、旋涡之外，弱压缩波等非主要流动结构也都能清晰的显示出来，流动细节更丰富，流动结构的立体感更强。图2为二维超音速空腔流场，与纹理法相比，本方法对激波结构的显示更为清晰，在均匀区对密度分布的显示也更为干净。
本发明提出的可视化方法具有十分明确的物理意义。该方法以浅水流动和可压缩气流的相似性为理论基础，通过选取密度为作为高度值，获得了类似水流自由表面的三维密度场曲面，使激波、旋涡等流动结构得以立体呈现。该方法充分利用了光强信息，使流动结构呈现出立体效果，也更加符合人类视觉的认知模式。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (2)

1.一种超音速二维流场数据的可视化方法，其特征是：包括有以下步骤：
a、建立流场密度值与RGB颜色的映射关系，通过插值获得网格单元的RGB颜色分布；
b、将无量纲密度作为网格点的高度值，得到水流自由表面的三维密度场曲面，并计算各网格单元光照强度；
c、将每个网格单元的RGB颜色和光照强度相乘，获得最终的颜色分布；
所述步骤a中，通过线性插值的方法建立流场密度与RGB颜色分量的对应关系；选取的插值对象为Small-Rainbow颜色组合，该颜色组合依次由蓝(0,0,255)、青(0,255,255)、绿(0,255,0)、黄(255,255,0)和红(255,0,0)这五种颜色组成，详细插值公式如下：
Figure 378831DEST_PATH_IMAGE001
式中，ρ为流场密度，ρmin为流场密度的最小值，ρmax为流场密度的最大值，r、g、b分别代表某一密度值ρ插值后的红、绿、蓝三种颜色分量；
所述步骤b中，对于XY平面的二维超音速流场，选取无量纲密度作为网格点的高度值，将2D网格转换成2.5D网格；通过公式(2)计算得到三维密度场曲面一点处的法向量，然后，根据郎伯特余弦定律计算当地的光照强度，选择入射光为Z轴方向，将入射光与表面法向量的点积作为漫反射光照强度因子，见式3，最终得到光照强度是密度梯度幅值的函数；当密度和坐标在进行无量纲化时，若选择不同参考值，会导致最终的密度梯度幅值发生变化，在式4示出的光照强度计算公式中引入调节参数k，从而计及这方面的影响；
具体公式如下：
Figure 917321DEST_PATH_IMAGE002
Figure 560792DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 895959DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 562563DEST_PATH_IMAGE005
分别为密度曲面沿x和y方向的切向量，
Figure 641378DEST_PATH_IMAGE006
为曲面的单位法向量，k为调节参数，σ为光照强度因子。
2.根据权利要求1所述的一种超音速二维流场数据的可视化方法，其特征是：所述步骤c中，将插值后的RGB颜色分别与光照强度相乘就得到了合成后的颜色分布如式5所示，然后调节参数k，获得明暗适中的图像，具体涉及公式如下：
Figure 139355DEST_PATH_IMAGE007
式中，R、G、B分别代表合成后颜色的红、绿、蓝分量。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109241572B (zh) * 2018-08-07 2023-04-07 北京空间技术研制试验中心 一种气动流动数值仿真流场结构的显示方法
CN110008387B (zh) * 2019-04-16 2020-09-01 成都四方伟业软件股份有限公司 流场可视化实现方法、装置及电子设备
CN112507282B (zh) * 2020-11-30 2023-07-28 中国航天空气动力技术研究院 一种基于速度梯度张量特性的流动显示方法
CN113781627A (zh) * 2021-09-14 2021-12-10 佛山奇正电气有限公司 一种低强度和高强度流动结构融合显示方法
CN114119747B (zh) * 2021-11-23 2023-04-04 四川大学 一种基于pmd波前检测的三维流场流动显示方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101839920A (zh) * 2009-03-17 2010-09-22 英业达股份有限公司 流场可视化模组
CN102999936A (zh) * 2012-11-19 2013-03-27 北京中海新图科技有限公司 一种海洋流场数据的三维流线体绘制算法
CN103366045A (zh) * 2013-06-20 2013-10-23 华北水利水电大学 基于格子Boltzmann的流体可视化仿真方法
CN103413060A (zh) * 2013-08-26 2013-11-27 中国人民解放军国防科学技术大学 基于双控制体的格心网格数据三维激波特征定位方法
CN104867186A (zh) * 2015-04-29 2015-08-26 中国海洋大学 基于gpu的可交互海洋三维流场动态可视化算法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101839920A (zh) * 2009-03-17 2010-09-22 英业达股份有限公司 流场可视化模组
CN102999936A (zh) * 2012-11-19 2013-03-27 北京中海新图科技有限公司 一种海洋流场数据的三维流线体绘制算法
CN103366045A (zh) * 2013-06-20 2013-10-23 华北水利水电大学 基于格子Boltzmann的流体可视化仿真方法
CN103413060A (zh) * 2013-08-26 2013-11-27 中国人民解放军国防科学技术大学 基于双控制体的格心网格数据三维激波特征定位方法
CN104867186A (zh) * 2015-04-29 2015-08-26 中国海洋大学 基于gpu的可交互海洋三维流场动态可视化算法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Quantitative density measurement of the lateral jet/cross-flow interaction field by colored-grid background oriented schlieren (CGBOS) technique;M. Ota等;《The Visualization Society of Japan 2015》;20150523;第543-552页 *
二维流场可视化方法对比分析及综述;王盛波等;《系统仿真学报》;20140930;第26卷(第9期);第1875-1888页 *
基于两级采样的非结构化网格流场多激波特征可视化方法;马千里等;《计算机研究与发展》;20120731;第49卷(第7期);第1450-1459页 *

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