KR102602805B1 - Sph 기반 초탄성 시뮬레이션 방법 및 장치 - Google Patents

Sph 기반 초탄성 시뮬레이션 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반 초탄성 시뮬레이션 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체에 대해, 이산 시간에서의 상기 m개의 파티클 각각의 상태를 위치 및 속도 집합으로 정의하고, 상기 m개의 파티클 각각의 새로운 상태를 풀기 위한 목적함수를 최적화하기 위해, 상기 m개의 파티클 각각의 초탄성 에너지를 나머지 포즈 볼륨(rest-pose volume), 재료 파라미터, 벡터화된 변형 구배 및 상기 벡터화된 변형 구배의 투영을 이용하여 근사화하고, 상기 근사화된 초탄성 에너지를 이용하여 헤시안 행렬(Hessian matrix)의 초기 근사를 탐색하고, 상기 탐색된 초기 근사를 기반으로 상기 SPH 기반 변형체를 시뮬레이션하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장한 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치가 제공된다.

Description

SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 방법 및 장치{SPH-based hyperelastic simulation method and apparatus}
본 발명은 물리 기반 애니메이션 기법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 SPH 기반으로 초탄성 변형체를 시뮬레이션하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반 변형체 시뮬레이션의 종래 기술로는 국제 저널인 PACMCGIT(Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques)에 게재된 “Fast Corotated Elastic SPH Solids with Implicit Zero-Energy Mode Control” (이하 기존 기법) 논문의 기술이 대표적이다.
해당 기술은 파티클로 이루어진 변형체의 다음 위치와 속도를 근사하기 위해 backward Euler 기법을 적용하는데, 이를 두 개의 linear system을 순서대로 푸는 문제로 근사한다.
여기서, 두 개의 linear system의 해는 각각 Cholesky Factorization과 Preconditioned Conjugate Gradient로 구한다.
기존 기법은 초탄성 모델 중 가장 단순한 Corotated 모델을 표현하는데 최적화된 기법이기에, neo-Hookean이나 St. Venant-Kirchoff 등 더욱 정교한 모델을 적용한 SPH 기반 변형체의 움직임을 시뮬레이션할 수 없다.
또한, 높은 탄성 계수나 큰 시간격을 사용하면 시뮬레이션 결과가 불안정해지는 문제가 발생한다.
KR 등록특허 10-1350732
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 복잡도는 낮추면서 정확도를 높일 수 있는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션을 위한 방법 및 장치를 제안하고자 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반 초탄성 시뮬레이션 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체에 대해, 이산 시간에서의 상기 m개의 파티클 각각의 상태를 위치 및 속도 집합으로 정의하고, 상기 m개의 파티클 각각의 새로운 상태를 풀기 위한 목적함수를 최적화하기 위해, 상기 m개의 파티클 각각의 초탄성 에너지를 나머지 포즈 볼륨(rest-pose volume), 재료 파라미터, 벡터화된 변형 구배 및 상기 벡터화된 변형 구배의 투영을 이용하여 근사화하고, 상기 근사화된 초탄성 에너지를 이용하여 헤시안 행렬(Hessian matrix)의 초기 근사를 탐색하고, 상기 탐색된 초기 근사를 기반으로 상기 SPH 기반 변형체를 시뮬레이션하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장한 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치가 제공된다.
상기 변형 구배는 다음의 수학식으로 정의될 수 있다.
[수학식]
여기서, 아래 첨자 i는 각 파티클의 인덱스를 나타내고, 는 파티클 i의 초기 이웃 집합, 는 나머지 포즈 볼륨, , 는 Kronecker 곱 연산자(즉, ), 는 커널 보정 행렬 및 , 및 은 커널 반경 r을 갖는 SPH 커널임
상기 초탄성 에너지는 다음의 수학식으로 정의될 수 있다.
[수학식]
여기서 Ψ는 탄성 에너지 밀도 함수를 나타내며 상기 변형체의 탄성 재료의 유형에 따라 달라짐
상기 변형 구배는 제로 에너지 모드를 통해 근사화될 수 있다.
상기 새로운 상태는 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
[수학식]
여기서 h는 시간 단계 크기, M은 질량 행렬, fext는 외부 힘을 나타내고 fint(x)는 SPH 프레임워크의 탄성력과 제로 에너지 모드 억제력을 포함하는 내부 힘을 나타냄
상기 내부 힘은 음의 기울기로 평가되어 상기 새로운 상태는 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
[수학식]
여기서 임
상기 목적함수의 최적화 문제는 다음의 수학식으로 재공식화될 수 있다.
[수학식]
여기서 은 가중 프로베니우스 놈(Frobenius norm)을 나타냄
상기 프로그램 명령어들은,
L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 알고리즘을 이용한 반복적인 접근 방식으로 통해 상기 목적함수를 최적화할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반 초탄성 시뮬레이션하는 방법으로서, m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체를 생성하는 단계; m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체에 대해, 이산 시간에서의 상기 m개의 파티클 각각의 상태를 위치 및 속도 집합으로 정의하는 단계; 상기 m개의 파티클 각각의 새로운 상태를 풀기 위한 목적함수를 최적화하기 위해, 상기 m개의 파티클 각각의 초탄성 에너지를 나머지 포즈 볼륨(rest-pose volume), 재료 파라미터, 벡터화된 변형 구배 및 상기 벡터화된 변형 구배의 투영을 이용하여 근사화하는 단계; 상기 근사화된 초탄성 에너지를 이용하여 헤시안 행렬(Hessian matrix)의 초기 근사를 탐색하는 단계; 및 상기 탐색된 초기 근사를 기반으로 상기 SPH 기반 변형체를 시뮬레이션하는 단계를 포함하는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 방법이 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기한 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명에 따르면, neo-Hookean이나 St. Venant-Kirchoff 등 더욱 정교한 모델을 적용한 SPH 기반 변형체의 움직임을 시뮬레이션할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 기존 기법을 최적화 문제로 확장하고, 이를 L-BFGS(Limited-Memory BFGS)로 풀어 기존 기법에 비해 높은 탄성 계수나 큰 시간 단계(time step)을 사용해도 안정적인 시뮬레이션 결과를 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 A0을 기반으로 한 L-BFGS 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 3은 다양한 탄성 모델로 테스트한 솔버의 결과를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 시뮬레이션 결과와 기존 기법의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 L-BFGS 알고리즘을 적용한 결과와 기존의 Newton 방법의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치는 프로세서(100) 및 메모리(102)를 포함할 수 있다.
프로세서(100)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 GPU(graphics processing unit)나 그 밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다.
메모리(102)는 고정식 하드 드라이브나 착탈식 저장 장치와 같은 불휘발성 저장 장치를 포함할 수 있다. 착탈식 저장 장치는 콤팩트 플래시 유닛, USB 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 메모리(102)는 각종 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리도 포함할 수 있다.
본 실시예에 따른 메모리(102)에는 m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체의 시뮬레이션을 위한 프로그램 명령어들이 저장된다.
이와 같은 프로그램 명령어들은, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
본 실시예에 따른 프로그램 명령어들은, m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체에 대해, 이산 시간에서의 상기 m개의 파티클 각각의 상태를 위치 및 속도 집합으로 정의하고, 상기 m개의 파티클 각각의 새로운 상태를 풀기 위한 목적함수를 최적화하기 위해, 상기 m개의 파티클 각각의 초탄성 에너지를 나머지 포즈 볼륨(rest-pose volume), 재료 파라미터, 벡터화된 변형 구배 및 상기 벡터화된 변형 구배의 투영을 이용하여 근사화하고, 상기 근사화된 초탄성 에너지를 이용하여 헤시안 행렬(Hessian matrix)의 초기 근사를 탐색하고, 상기 탐색된 초기 근사를 기반으로 상기 SPH 기반 변형체를 시뮬레이션한다.
본 실시예에 따르면, L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 알고리즘을 이용한 반복적인 접근 방식으로 통해 상기 목적함수를 최적화한다.
이하에서는, 본 실시예에 따른 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 과정을 상세하게 설명한다.
본 실시예에 따른 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션은 변형 구배(Deformation Gradient) 및 제로 에너지 모드 억제(Zero-Energy Mode Suppression)를 기반으로 한다.
이하에서는 이들에 대해 상세하게 설명한다.
탄성 에너지 모델(corotated, Neo-Hookean 및 St. Venant-Kirchoff 등)은 탄성을 갖는 변형체에 널리 사용된다.
일반적으로 변형 구배는 로 표현되며, 여기서 및 는 각각 변형 및 기준(즉, 변형되지 않은) 위치를 나타낸다.
기존 SPH 기반 변형체에 대한 변형 구배는 다음과 같이 표현된다.
여기서, 아래 첨자 i는 각 파티클의 인덱스를 나타내고, 는 파티클 i의 초기 이웃 집합, 는 나머지 포즈 볼륨(rest-pose volume), , 는 Kronecker 곱 연산자(즉, ), 는 커널 보정 행렬 및 , 여기서 및 은 커널 반경 r을 갖는 SPH 커널이다. 커널 보정 행렬 는 다음과 같이 정의된다.
상기한 보정으로 인해 변형 구배 가 1차 일관성 조건을 충족한다.
여기서, 회전 움직임을 올바르게 캡처하는 것이 중요하다.
로 표시되는 초탄성 에너지(hyperelastic energy)는 수학식 1에서 주어진 변형 구배를 이용하여 정의된다.
여기서 Ψ는 탄성 에너지 밀도 함수를 나타내며 변형체의 탄성 재료의 유형에 따라 달라질 수 있다.
수학식 1에 주어진 변형 구배 근사의 잘 알려진 문제가 제로 에너지 모드이다.
다음은 이전에 제안된 제로 에너지 모드를 억제하는 암시적 페널티 힘(implicit penalty Forces)을 나타낸다.
여기서 α는 사용자 정의 파라미터이고, 는 패널티 힘을 탄성력에 비례하게 만드는 재료 파라미터이며, 로 정의된 는 제로 에너지 모드로 인한 오차를 나타낸다.
수학식 5는 행렬-벡터 곱 형식으로 나타낼 수 있다.
이하에서는 최적화 과정을 상세하게 설명한다.
m개의 파티클로 구성된 물리 시스템이 주어지면 그 상태는 파티클의 위치 와 속도 의 집합으로 설명될 수 있다.
물리 시스템은 이산 시간 샘플 에서 전개된다.
tn의 상태가 주어지면 암시적 오일러 식(implicit Euler scheme)은 다음과 같이 tn+1의 다음 상태를 근사화한다.
여기서 h는 시간 단계 크기, M은 질량 행렬, fext는 외부 힘(예: 중력)을 나타내고 fint(x)는 SPH 프레임워크의 탄성력과 제로 에너지 모드 억제력을 포함하는 내부 힘을 나타낸다.
내부 힘은 내부 에너지의 음의 기울기, 즉 로 평가될 수 있으므로 수학식 7을 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.
여기서 이다.
수학식 8에서 새로운 상태 xn+1을 풀기 위해, 다음 목적함수 g(x)를 최소화하는 xn+1을 찾는 최적화 문제로 재공식화된다.
여기서 은 가중 프로베니우스 놈(Frobenius norm)을 나타낸다. 표기를 단순화하기 위해 이제부터 xn+1 대신 x를 사용한다.
수학식 9에서 주어진 목적함수를 최적화하는 문제는 Newton 방법과 같은 반복적인 접근 방식을 사용하여 해결할 수 있다.
여기서 첨자는 반복 횟수를 나타내고, 이다.
Newton 방법의 빠른 수렴 특성에도 불구하고 솔버(solver)의 반복 당 헤시안 행렬(Hessian matrix) 를 계산하고 인수분해를 해야 하므로 효율성이 떨어진다.
본 실시예에서는 L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 알고리즘을 이용한다.
효율성을 위해 m개의 가장 최근 반복의 곡률 정보, 즉 을 사용하여 헤시안 행렬 를 근사한다.
다음에서는 본 실시예에 대한 행렬의 효과적인 근사치를 보여주고 실험에서 최적화 기반 탄성 SPH 솔리드 솔버에 대한 효율성을 보여준다.
이하에서는 헤시안 행렬의 초기 근사를 설명한다.
A0로 표시하는 헤시안 행렬의 초기 근사는 L-BFGS의 수렴 속도에 상당한 영향을 미친다.
따라서 헤시안 행렬 에 가깝고 고비용 Cholesky 인수분해를 시뮬레이션 중에 피할 수 있도록 일정하게 유지되는 A0를 탐색한다.
이고, 는 유일한 비상수(non-constant) 항이다. 따라서 상수가 아닌 항 를 "상수 근사"로 바꾸면 목표를 달성할 수 있다.
이를 위해 본 실시예에서는 먼저 파티클 당 초탄성 에너지 를 다음과 같이 근사화한다.
는 Poisson's ratio, Young's modulus와 같은 재료 파라미터로 구성되고, vec(·)는 3×3 행렬을 9×1 벡터로 벡터화하고, 는 를 를 만족하는 매니폴드에 투영한 것이다. 를 행렬-벡터 곱 형식으로 표현될 수 있다는 점은 주목할 필요가 있다.
본 실시예에서는 B로 표시하는 원하는 "상수 근사"를 다음과 같이 정의된다.
마지막으로 헤시안 행렬 A0의 초기 근사는 B로 완료된다.
도 2는 본 실시예에 따른 A0을 기반으로 한 L-BFGS 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 3은 다양한 탄성 모델로 테스트한 솔버의 결과를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 왼쪽의 corotated model보다 본 실시예에 따른 모델이 탄성 빔의 꼬임을 더 잘 표현하는 것을 알 수 있다.
도 4는 본 실시예에 따른 시뮬레이션 결과와 기존 기법의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
도 4의 (a)와 같이 L-BFGS를 1회 진행한 경우 시뮬레이션이 다소 불안정하나, 도 4의 (b)와 같이 L-BFGS 진행 횟수를 2회로 증가하면 곧바로 시뮬레이션이 안정되는 것을 알 수 있다.
도 4의 (c)와 같이 기존 기법으로 시뮬레이션을 진행한 경우 불안정하며, 도 4의 (d)와 같이 기존 기법으로 시뮬레이션을 안정시키기 위해선 h의 크기를 줄여야 하며, 이는 복잡도가 커지는 문제점이 있다.
도 5는 본 실시예에 따른 L-BFGS 알고리즘을 적용한 결과와 기존의 Newton 방법의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이며, 이를 통해 본 실시예에 따른 L-BFGS 알고리즘을 적용하더라도 기존의 Newton 방법과 큰 차이가 없음을 알 수 있다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (10)

  1. SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반 초탄성 시뮬레이션 장치로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
    상기 메모리는,
    m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체에 대해, 이산 시간에서의 상기 m개의 파티클 각각의 상태를 위치 및 속도 집합으로 정의하고,
    상기 m개의 파티클 각각의 새로운 상태를 풀기 위한 목적함수를 최적화하기 위해, 상기 m개의 파티클 각각의 초탄성 에너지를 나머지 포즈 볼륨(rest-pose volume), 재료 파라미터, 벡터화된 변형 구배 및 상기 벡터화된 변형 구배의 투영을 이용하여 근사화하고,
    상기 근사화된 초탄성 에너지를 이용하여 헤시안 행렬(Hessian matrix)의 초기 근사를 탐색하고,
    상기 탐색된 초기 근사를 기반으로 상기 SPH 기반 변형체를 시뮬레이션하도록,
    상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장한 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 변형 구배는 다음의 수학식으로 정의되는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
    [수학식]

    여기서, 아래 첨자 i는 각 파티클의 인덱스를 나타내고, 는 파티클 i의 초기 이웃 집합, 는 나머지 포즈 볼륨, , 는 Kronecker 곱 연산자(즉, ), 는 커널 보정 행렬 및 , 및 은 커널 반경 r을 갖는 SPH 커널이며, 및 는 각각 파티클의 변형 및 기준(즉, 변형되지 않은) 위치를 나타냄
  3. 제2항에 있어서,
    상기 초탄성 에너지는 다음의 수학식으로 정의되는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
    [수학식]

    여기서 Ψ는 탄성 에너지 밀도 함수를 나타내며 상기 변형체의 탄성 재료의 유형에 따라 달라짐
  4. 제3항에 있어서,
    상기 변형 구배는 제로 에너지 모드를 통해 근사화되는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 새로운 상태는 다음의 수학식으로 표현되는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
    [수학식]

    여기서 h는 시간 단계 크기, M은 질량 행렬, fext는 외부 힘을 나타내고 fint(x)는 SPH 프레임워크의 탄성력과 제로 에너지 모드 억제력을 포함하는 내부 힘을 나타내며, 는 파티클의 속도를 나타냄
  6. 제5항에 있어서,
    상기 내부 힘은 음의 기울기로 평가되어 상기 새로운 상태는 다음의 수학식으로 표현되는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
    [수학식]

    여기서 임
  7. 제6항에 있어서,
    상기 목적함수의 최적화 문제는 다음의 수학식으로 재공식화되는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
    [수학식]

    여기서 은 가중 프로베니우스 놈(Frobenius norm)을 나타냄
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로그램 명령어들은,
    L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) 알고리즘을 이용한 반복적인 접근 방식으로 통해 상기 목적함수를 최적화하는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 장치.
  9. 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 기반 초탄성 시뮬레이션하는 방법으로서,
    m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체를 생성하는 단계;
    m개의 파티클로 구성되는 SPH 기반 변형체에 대해, 이산 시간에서의 상기 m개의 파티클 각각의 상태를 위치 및 속도 집합으로 정의하는 단계;
    상기 m개의 파티클 각각의 새로운 상태를 풀기 위한 목적함수를 최적화하기 위해, 상기 m개의 파티클 각각의 초탄성 에너지를 나머지 포즈 볼륨(rest-pose volume), 재료 파라미터, 벡터화된 변형 구배 및 상기 벡터화된 변형 구배의 투영을 이용하여 근사화하는 단계;
    상기 근사화된 초탄성 에너지를 이용하여 헤시안 행렬(Hessian matrix)의 초기 근사를 탐색하는 단계; 및
    상기 탐색된 초기 근사를 기반으로 상기 SPH 기반 변형체를 시뮬레이션하는 단계를 포함하는 SPH 기반 초탄성 시뮬레이션 방법.
  10. 제9항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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