KR20230090208A - Energy-momentum conservation method and apparatus for real-time simulation of deformable objects - Google Patents
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Abstract
본 발명은 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 상기 변형체의 질량 및 상기 변형체를 구성하는 메쉬의 각 꼭짓점의 현재 시점의 위치를 입력 받고, 상기 메쉬의 각 꼭지점의 다음 시점의 위치를 탐색하기 위한 목적함수에 상기 변형체의 총 선형 운동량, 총 각 운동량 및 총 에너지를 포함하는 구속조건과 상기 변형체의 운동량에 의한 에너지 및 상기 총 에너지를 보간하기 위한 파라미터를 도입하고, 상기 로컬/글로벌 반복을 통해 상기 목적함수의 근사해를 탐색하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 에너지-운동량 보존 장치가 제공된다. The present invention discloses an energy-momentum conservation method and apparatus for real-time deformable body simulation. According to the present invention, an energy-momentum conservation device for real-time deformable body simulation, comprising: a processor; And a memory connected to the processor, wherein the memory receives the mass of the deformable body and the position of each vertex of the mesh constituting the deformable body at the current viewpoint, and searches the position of the next viewpoint of each vertex of the mesh. A constraint condition including the total linear momentum, total angular momentum, and total energy of the deformable body and a parameter for interpolating the energy due to the momentum of the deformable body and the total energy are introduced into the objective function for An energy-momentum conservation device is provided that stores program instructions executed by the processor so as to search for an approximate solution of the objective function through
Description
본 발명은 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for conserving energy-momentum for real-time deformable body simulation.
실시간 변형체 시뮬레이션의 종래 기술로 2014년 국제학회인 SIGGRAPH에서 발표된 “Projective Dynamics: Fusing Constraint Projection for Fast Simulation” (이하, PD) 논문의 기술이 대표적이다. As a conventional technology of real-time deformable body simulation, the technology of “Projective Dynamics: Fusing Constraint Projection for Fast Simulation” (hereinafter referred to as PD) presented at the international conference SIGGRAPH in 2014 is representative.
상기한 논문에서는 변형체의 위치와 속도에 대한 수치 적분 문제를 최적화 문제로 변환하고, quasi-Newton 법을 반복적으로 진행하여 해당 최적화 문제의 근사해를 찾는다. In the above paper, the numerical integration problem of the position and velocity of the deformable body is converted into an optimization problem, and the quasi-Newton method is repeatedly performed to find an approximate solution of the optimization problem.
한편, 에너지-운동량 보존 기법의 종래 기술로는 2018년 국제학회인 SIGGRAPH에서 발표된 “FEPR: Fast Energy Projection for Real-Time Simulation of Deformable Objects”가 대표적이다. 이는 임의의 변형체 시뮬레이션을 통해 얻은 결과(위치 및 속도)를 에너지-운동량 곡면에 반복적으로 투영시켜 에너지-운동량을 보존한다. Meanwhile, “FEPR: Fast Energy Projection for Real-Time Simulation of Deformable Objects” presented at SIGGRAPH, an international conference in 2018, is representative of the conventional energy-momentum conservation technique. This preserves the energy-momentum by repeatedly projecting the results (position and velocity) obtained through the random deformable body simulation onto the energy-momentum surface.
물리적으로 변형체의 총 에너지와 운동량은 모두 보존되어야 하나, 상기한 변형체 시뮬레이션 기법(PD)은 과도한 근사 때문에 시뮬레이션이 진행됨에 따라 에너지와 운동량이 급격하게 감쇠하는 문제가 있다. Physically, both the total energy and momentum of the deformable body must be conserved, but the above deformable body simulation technique (PD) has a problem in that energy and momentum rapidly decay as the simulation proceeds due to excessive approximation.
이에, 상기한 에너지-운동량 보존 기법(FEPR)을 적용하면 에너지는 완벽히 보존되나, 운동량은 제대로 보존하지 못한다. 또한, 이는 추가적인 연산이므로 시뮬레이션 속도 저하에 주된 요인이 된다. Accordingly, when the energy-momentum conservation technique (FEPR) is applied, energy is perfectly conserved, but momentum is not properly conserved. In addition, since this is an additional operation, it is a major factor in slowing down the simulation.
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 변형체 시뮬레이션에 있어 에너지-운동량을 모두 보존하고, 연산 과정을 대폭 감소시킨 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 방법 및 장치를 제안하고자 한다. In order to solve the above problems of the prior art, the present invention is to propose a method and apparatus for preserving energy-momentum for real-time deformable body simulation that preserves all energy-momentum in deformable body simulation and significantly reduces the calculation process.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 상기 변형체의 질량 및 상기 변형체를 구성하는 메쉬의 각 꼭짓점의 현재 시점의 위치를 입력 받고, 상기 메쉬의 각 꼭지점의 다음 시점의 위치를 탐색하기 위한 목적함수에 상기 변형체의 총 선형 운동량, 총 각 운동량 및 총 에너지를 포함하는 구속조건과 상기 변형체의 운동량에 의한 에너지 및 상기 총 에너지를 보간하기 위한 파라미터를 도입하고, 상기 로컬/글로벌 반복을 통해 상기 목적함수의 근사해를 탐색하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 에너지-운동량 보존 장치가 제공된다. In order to achieve the above object, according to an embodiment of the present invention, an energy-momentum conservation device for real-time deformable body simulation, comprising: a processor; And a memory connected to the processor, wherein the memory receives the mass of the deformable body and the position of each vertex of the mesh constituting the deformable body at the current viewpoint, and searches the position of the next viewpoint of each vertex of the mesh. A constraint condition including the total linear momentum, total angular momentum, and total energy of the deformable body and a parameter for interpolating the energy due to the momentum of the deformable body and the total energy are introduced into the objective function for An energy-momentum conservation device is provided that stores program instructions executed by the processor so as to search for an approximate solution of the objective function through
상기 구속조건에는 상기 변형체의 속도가 포함되며, 상기 속도는 각 꼭지점의 위치 및 시간 단계크기를 포함하는 역방향 오일러 근사로 대체될 수 있다. The constraints include the velocity of the deformable body, and the velocity can be replaced by backward Euler approximation including the position of each vertex and the time step size.
상기 변형체의 운동량에 의한 에너지는 다음의 수학식으로 정의될 수 있다. The energy due to the momentum of the deformable body can be defined by the following equation.
[수학식][mathematical expression]
여기서, 는 i번째 메쉬 꼭짓점의 질량, P는 총 선형 운동량, L은 총 각 운동량, 는 관성 텐서의 역수임here, is the mass of the ith mesh vertex, P is the total linear momentum, L is the total angular momentum, is the reciprocal of the inertia tensor
상기 구속조건은 다음의 수학식으로 정의될 수 있다.The constraint may be defined by the following equation.
[수학식][mathematical expression]
여기서, 는 와 를 보간하기 위한 파라미터임here, Is and is a parameter for interpolating
상기 목적함수는 다음의 수학식으로 정의될 수 있다. The objective function may be defined by the following equation.
[수학식][mathematical expression]
여기서, 이고, 은 정규화 가중치임here, ego, is the regularization weight
상기 프로그램 명령어들은, SQP(Sequential Quadratic Programming)을 통해 상기 근사해를 탐색할 수 있다. The program instructions may search for the approximate solution through sequential quadratic programming (SQP).
상기 파라미터는 및 인 경우 1에 가까운 값을 가질 수 있다. The above parameters are and may have a value close to 1.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 방법으로서, 상기 변형체의 질량 및 상기 변형체를 구성하는 메쉬의 각 꼭짓점의 현재 시점의 위치를 입력 받는 단계; 상기 메쉬의 각 꼭지점의 다음 시점의 위치를 탐색하기 위한 목적함수에 상기 변형체의 총 선형 운동량, 총 각 운동량 및 총 에너지를 포함하는 구속조건과 상기 변형체의 운동량에 의한 에너지 및 상기 총 에너지를 보간하기 위한 파라미터를 도입하는 단계; 및 상기 로컬/글로벌 반복을 통해 상기 목적함수의 근사해를 탐색하는 단계를 포함하는 에너지-운동량 보존 방법이 제공된다. According to another aspect of the present invention, as an energy-momentum conservation method for real-time simulation of a deformable body in a device including a processor and a memory, the mass of the deformable body and the position of each vertex of the mesh constituting the deformable body at the current time are received. step; To interpolate the constraint condition including the total linear momentum, total angular momentum, and total energy of the deformable body and the energy by the momentum of the deformable body and the total energy in the objective function for searching the position of the next time point of each vertex of the mesh introducing a parameter for; and searching for an approximate solution of the objective function through the local/global iteration.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기한 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다. According to another aspect of the present invention, a computer readable recording medium on which a program for performing the above method is recorded is provided.
본 발명에 따르면, 에너지-운동량을 더 정확히 보존하면서도 연산량을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. According to the present invention, there is an advantage in that the amount of calculation can be reduced while more accurately preserving the energy-momentum.
또한, 본 발명에 따르면, Projective Dynamics의 최적화 문제를 에너지-운동량에 대한 구속-최적화 문제로 변환하기 때문에 변형체 시뮬레이션에서 에너지 및 운동량을 정확히 보존할 수 있는 장점이 있다. In addition, according to the present invention, since the optimization problem of Projective Dynamics is converted into a constraint-optimization problem for energy-momentum, there is an advantage of accurately conserving energy and momentum in deformable body simulation.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 기법과 종래 기법의 변형체 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
도 3은 시간에 따른 총 에너지, 탄성 에너지 및 각 운동량을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 기법과 종래 기법의 Solver iteration(반복 횟수)에 따른 에너지 그래프를 나타낸 도면이다. 1 is a diagram showing the configuration of an energy-momentum conservation device for real-time deformable body simulation according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing deformable body simulation results of a technique according to the present embodiment and a conventional technique.
3 is a diagram showing total energy, elastic energy, and angular momentum over time.
4 is a diagram showing an energy graph according to the solver iteration (number of iterations) of the technique according to the present embodiment and the conventional technique.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail.
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. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
본 발명은 변형체에 관한 현재 시점에서의 정보를 이용하여 다음 시점(n+1번째) 프레임의 변형체 시뮬레이션 결과인 위치와 속도를 찾기 위해, 역방향 오일러(backward Euler) 수치 적분법에서 유도된 목적함수를 사용한다. The present invention uses the objective function derived from the backward Euler numerical integration method to find the position and velocity, which are the results of simulation of the deformable body of the next frame ( n +1th), using information at the current time of the deformable body. do.
전술한 바와 같이, 역방향 오일러 기반의 종래의 PD 솔버(Solver)는 안정적이기는 하나 운동량과 총 에너지를 보존하지 못하고 과도한 감쇠가 발생하는 문제가 있어 본 실시예에서는 에너지-운동량 구속조건을 도입하여 상기한 문제점을 해결한다. As described above, although the conventional PD solver based on backward Euler is stable, it does not conserve momentum and total energy and has a problem in that excessive damping occurs. In this embodiment, the energy-momentum constraint is introduced to Solve the problem.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 장치의 구성을 도시한 도면이다. 1 is a diagram showing the configuration of an energy-momentum conservation device for real-time deformable body simulation according to a preferred embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 장치는 프로세서(100) 및 메모리(102)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1 , the device according to the present embodiment may include a
프로세서(100)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그 밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다. The
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.
메모리(102)에는 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존을 위한 프로그램 명령어들이 저장된다. The
본 실시예에 따른 프로그램 명령어들은, 변형체의 질량 및 상기 변형체를 구성하는 메쉬의 각 꼭짓점의 현재 시점의 위치를 입력 받고, 상기 메쉬의 각 꼭지점의 다음 시점의 위치를 탐색하기 위한 목적함수에 상기 변형체의 총 선형 운동량, 총 각 운동량 및 총 에너지를 포함하는 구속조건과 상기 변형체의 운동량에 의한 에너지 및 상기 총 에너지를 보간하기 위한 파라미터를 도입하고, 상기 로컬/글로벌 반복을 통해 상기 목적함수의 근사해를 탐색한다. The program instructions according to the present embodiment receive the mass of the deformable body and the position of each vertex of the mesh constituting the deformable body at the current viewpoint, and convert the deformable body to an objective function for searching the position of the next viewpoint of each vertex of the mesh. A constraint condition including the total linear momentum, total angular momentum, and total energy of and parameters for interpolating the energy by the momentum of the deformable body and the total energy are introduced, and an approximate solution of the objective function is obtained through the local/global iteration. explore
본 실시예에 따른 구속조건에는 변형체의 속도가 포함되며, 상기 속도는 각 꼭지점의 위치 및 시간 단계크기를 포함하는 역방향 오일러 근사로 대체된다. 또한, 변형체의 운동량에 의한 에너지를 별도로 정의하여 변형체 시뮬레이션에서 에너지-운동량이 보존될 수 있도록 한다. Constraints according to this embodiment include the velocity of the deformable body, and the velocity is replaced by backward Euler approximation including the position of each vertex and the time step size. In addition, energy by the momentum of the deformable body is separately defined so that energy-momentum can be conserved in the deformable body simulation.
이하에서는 역방향 오일러 수치 적분법을 우선 설명한 후 본 실시예에 따른 실시간 변형체 시뮬레이션을 위한 에너지-운동량 보존 방법을 상세하게 설명한다. Hereinafter, the backward Euler numerical integration method will be first described, and then the energy-momentum conservation method for real-time deformable body simulation according to the present embodiment will be described in detail.
m개의 꼭짓점으로 구성된 메쉬(변형체)의 상태는 3차원 공간에서 꼭짓점 위치 와 속도 의 집합으로 설명될 수 있으며, 변형체의 상태는 물리 법칙에 의해 시간이 지남에 따라 이산 시간 샘플에서 점진적인 변화를 나타낸다. The state of a mesh (transform) composed of m vertices is the vertex position in 3D space. with speed can be described as a set of discrete time samples over time by the laws of physics represents a gradual change in
의 상태가 주어지면, 오일러 수칙 적분은 다음과 같이 의 위치 및 속도를 포함하는 다음 상태를 근사적으로 구할 수 있다. Given the state of , the Euler's Law integral is The following state including the position and velocity of can be approximated.
여기서, h는 시간 단계 크기, M은 질량 행렬(mass matrix), 는 외부 힘, 는 내부 힘으로서 이고, 여기서 는 j번째 유한 요소의 위치 에너지를 나타낸다. where h is the time step size, M is the mass matrix, is the external force, is the internal force and here represents the potential energy of the j-th finite element.
수학식 1은 다음과 같이 표현된다. Equation 1 is expressed as follows.
여기서, 이다. here, am.
수학식 2에서 새로운 상태 를 찾는 방법은 다음의 목적함수 를 최소화하는 를 찾는 최적화 문제로 변환될 수 있다. In Equation 2, the new state The way to find is the following objective function to minimize can be transformed into an optimization problem to find
이하에서 표기의 단순화를 위해 대신 x를 사용한다. In order to simplify the notation below use x instead.
PD 기법의 새로운 것 중 하나는 보조 투영 변수 와 2차 거리 측정을 위해 사용하는 아래와 같은 잠재적 함수 를 선택하는데 있다. One of the novelties of the PD technique is the auxiliary projection variable and the latent function used to measure the second order distance: is to choose
는 양의 가중치이고, 는 이산 미분 연산자에 대한 희소 행렬이다. is a positive weight, is a sparse matrix for the discrete differential operator.
수학식 3의 를 수학식 4로 대체하면 다음과 같은 증강된 목적함수 를 얻을 수 있다. of Equation 3 Replacing with
수학식 5의 첫 번째 항은 x를 y쪽으로 이동시키는 관성으로 작용하고, 두 번째 항은 x의 변형에 패널티를 주는 탄성으로 작용한다. The first term of Equation 5 acts as an inertia that moves x toward y, and the second term acts as an elasticity that penalizes the deformation of x.
PD 기법은 반복적 교대 최적화 기술을 사용하고, 여기서, (초기화)이고, 및 는 로컬 및 글로벌 단계에서 최소화된다. The PD technique uses an iterative shift optimization technique, where: (initialization), and is minimized in the local and global steps.
로컬 단계에서 는 고정되고, 는 풀어진다. at the local level is fixed, is released
여기서, 는 요소 유형(예를 들어, 사면체 또는 스프링)에 따라 정의되는 구속조건 집합체(constraint manifold)이다. here, is a constraint manifold defined according to the element type (e.g. tetrahedron or spring).
글로벌 단계에서 가 고정되고 수학식 5의 목적함수가 최소화되도록 가 풀어진다. at the global level is fixed and the objective function of Equation 5 is minimized is released
이는 다음과 같은 선형 방정식 시스템으로 나타낼 수 있다. This can be expressed as a system of linear equations:
여기서, 이다. here, am.
시스템 행렬 은 Symmetric positive-definite이고, 로컬/글로벌 반복 동안 일정하게 유지된다. system matrix is symmetric positive-definite and remains constant during local/global iterations.
PD 기법은 근사 Hessian 행렬을 이용하여 수학식 5를 최소화하는 quasi-Newton 방법이므로, PD 기법에서 로컬/글로벌 단계의 단일 반복은 다음과 같이 에 대한 최적화 문제로 다시 나타낼 수 있다. Since the PD technique is a quasi-Newton method that minimizes Equation 5 using an approximate Hessian matrix, a single iteration of the local/global step in the PD technique is as follows It can be re-expressed as an optimization problem for
여기서, 이다. here, am.
는 찾는 것은 다음 선행 시스템을 푸는 것과 같다. is equivalent to solving the following preceding system.
계산에는 로컬 단계가 포함되며, 수학식 9의 해로 를 업데이트하는 것은 글로벌 단계와 같다. The calculation includes a local step, as a solution of Equation 9. Updating the is the same as the global step.
본 실시예에서는 PD 기법의 과도한 감쇠를 해결하기 위해 에너지-운동량 보존조건(구속조건)을 도입하며, 다음과 같이 총 선형 운동량(total linear momentum, ), 총 각 운동량(total angular momentum, ) 및 총 에너지()의 3가지의 중요한 물리량을 고려한다. In this embodiment, the energy-momentum conservation condition (constraint condition) is introduced to solve the excessive damping of the PD technique, and the total linear momentum, ), total angular momentum, ) and total energy ( ) considers three important physical quantities.
메쉬 구성에서 상기한 물리량은 다음과 같이 정의된다. In the mesh configuration, the above physical quantities are defined as follows.
여기서, , 및 는 각각 i번째 꼭짓점의 질량, 속도 및 위치를 나타낸다. here, , and represent the mass, velocity and position of the ith vertex, respectively.
본 실시예에 따르면, 수학식 10의 복잡도를 줄이기 위해 역방향 오일러 근사 로 v를 대체하면 운동량과 에너지는 다음과 같이 정의된다. According to this embodiment, inverse Euler approximation to reduce the complexity of
본 실시예에서는 새로운 상태 가 에너지와 운동량을 보존하도록 최적화 문제의 해를 제한하는 것을 목표로 한다. In this embodiment, the new state We aim to constrain the solution of the optimization problem so that is conserves energy and momentum.
, 및 를 에서 보존해야 할 물리량이라 하고, 인 닫힌 시스템에서 및 이다. , and cast is the physical quantity to be conserved in In a closed system where and am.
그러나 일반적으로 중력과 같은 외력을 고려할 때 전달된 에너지의 대략적인 양으로 각 물리량을 업데이트해야 한다. However, in general, each physical quantity should be updated with an approximate amount of energy transferred when considering an external force such as gravity.
그러나, 수학식 12는 에너지와 운동량 사이의 종속성을 고려하지 않기 때문에 에너지와 운동량 사이에 양립하지 못하는 상황이 발생할 수 있다. However, since
예를 들어, 및 와 같은 상황을 가정하면, 는 0이 아닌 운동 에너지를 반환하지만, 0이어야 하는 과 양립하지 못한다. 즉, 모든 구속조건을 만족하는 해가 존재하지 않는 문제가 있을 수 있다. for example, and Assuming a situation like returns non-zero kinetic energy, but is incompatible with That is, there may be a problem in which there is no solution that satisfies all constraints.
이를 위해, 본 실시예에 따르면 운동량에 의한 에너지를 다음과 같이 정의한다. To this end, according to this embodiment, energy by momentum is defined as follows.
는 관성 텐서의 역수를 나타내며, 를 사용하여 근사화된다. represents the reciprocal of the inertia tensor, is approximated using
그런 다음 구속조건을 다음과 같이 정의한다. Then the constraints are defined as:
여기서, 는 와 를 보간하고, 이에 따라 본 실시예에 따른 최적화 문제는 다음과 같이 정의된다. here, Is and interpolates , and accordingly, the optimization problem according to the present embodiment is defined as follows.
여기서, 는 수학식 5에서 정의된 것이고, 은 정규화 가중치이다. here, Is defined in Equation 5, is the normalization weight.
본 실시예에 따르면, 반복적인 기법인 SQP(Sequential Quadratic Programming)을 통해 근사해를 찾으며, 목적함수에 추가된 는 상기한 바와 같이 와 를 보간하는 최적의 를 찾기 위해 사용된다. According to this embodiment, an approximate solution is found through SQP (Sequential Quadratic Programming), an iterative technique, and the As mentioned above and Optimal to interpolate is used to find
는 최적화를 통해 구해지고, 및 이 서로 양립할 수 있을 때, 는 0이 되고 K는 버려진다. 그렇지 않으면 는 에너지가 운동량과 양립할 수 있음을 보장한다. is obtained through optimization, and When these are compatible with each other, becomes 0 and K is discarded. Otherwise guarantees that energy is compatible with momentum.
상기한 가정의 및 에서 는 1에 가깝게 된다. above mentioned family and at becomes close to 1.
도 2는 본 실시예에 따른 기법과 종래 기법의 변형체 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이고, 도 3은 시간에 따른 총 에너지, 탄성 에너지 및 각 운동량을 나타낸 도면이다. 2 is a diagram showing simulation results of a deformable body of a technique according to the present embodiment and a conventional technique, and FIG. 3 is a graph showing total energy, elastic energy, and angular momentum over time.
도 2 내지 도 3은 변형체의 탄성 및 회전 운동 시뮬레이션을 나타낸 것으로서, 도 2 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 기법이 종래기술에 비해 에너지-운동량을 잘 보존하는 것을 확인할 수 있다. 2 and 3 show simulations of elasticity and rotational motion of the deformable body, and as shown in FIGS. 2 and 3, it can be confirmed that the technique according to the present embodiment preserves energy-momentum well compared to the prior art. .
또한, 도 4는 본 실시예에 따른 기법과 종래 기법의 Solver iteration(반복 횟수)에 따른 에너지 그래프를 나타낸 도면이다. 4 is a diagram showing an energy graph according to the solver iteration (number of iterations) of the technique according to the present embodiment and the conventional technique.
본 실시예에 따른 기법은 종래기술에 비해 현저히 적은 반복 횟수를 사용하는 점을 확인할 수 있다. It can be seen that the technique according to the present embodiment uses a significantly smaller number of iterations than the prior art.
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.The embodiments of the present invention described above have been disclosed for illustrative purposes, and those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, and such modifications, changes, and additions will be considered to fall within the scope of the following claims.
Claims (10)
프로세서; 및
상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
상기 메모리는,
상기 변형체의 질량 및 상기 변형체를 구성하는 메쉬의 각 꼭짓점의 현재 시점의 위치를 입력 받고,
상기 메쉬의 각 꼭지점의 다음 시점의 위치를 탐색하기 위한 목적함수에 상기 변형체의 총 선형 운동량, 총 각 운동량 및 총 에너지를 포함하는 구속조건과 상기 변형체의 운동량에 의한 에너지 및 상기 총 에너지를 보간하기 위한 파라미터를 도입하고,
상기 로컬/글로벌 반복을 통해 상기 목적함수의 근사해를 탐색하도록,
상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 에너지-운동량 보존 장치.As an energy-momentum conservation device for real-time deformable body simulation,
processor; and
Including a memory coupled to the processor,
the memory,
Receiving the mass of the deformable body and the position of each vertex of the mesh constituting the deformable body at the current time point,
To interpolate the constraint condition including the total linear momentum, total angular momentum, and total energy of the deformable body and the energy by the momentum of the deformable body and the total energy in the objective function for searching the position of the next time point of each vertex of the mesh Introduce parameters for
To search for an approximate solution of the objective function through the local / global iteration,
An energy-momentum conservation device for storing program instructions executed by the processor.
상기 구속조건에는 상기 변형체의 속도가 포함되며, 상기 속도는 각 꼭지점의 위치 및 시간 단계크기를 포함하는 역방향 오일러 근사로 대체되는 에너지-운동량 보존 장치.According to claim 1,
The constraint condition includes the velocity of the deformable body, and the velocity is replaced by an inverse Euler approximation including a position of each vertex and a time step size.
상기 변형체의 운동량에 의한 에너지는 다음의 수학식으로 정의되는 에너지-운동량 보존 장치.
[수학식]
여기서, 는 i번째 메쉬 꼭짓점의 질량, P는 총 선형 운동량, L은 총 각 운동량, 는 관성 텐서의 역수임According to claim 1,
An energy-momentum conservation device in which the energy by the momentum of the deformable body is defined by the following equation.
[mathematical expression]
here, is the mass of the ith mesh vertex, P is the total linear momentum, L is the total angular momentum, is the reciprocal of the inertia tensor
상기 구속조건은 다음의 수학식으로 정의되는 에너지-운동량 보존 장치.
[수학식]
여기서, 는 와 를 보간하기 위한 파라미터임According to claim 3,
The constraint is an energy-momentum conservation device defined by the following equation.
[mathematical expression]
here, Is and is a parameter for interpolating
상기 목적함수는 다음의 수학식으로 정의되는 에너지-운동량 보존 장치.
[수학식]
여기서, 이고, 은 정규화 가중치임According to claim 4,
The objective function is an energy-momentum conservation device defined by the following equation.
[mathematical expression]
here, ego, is the regularization weight
상기 프로그램 명령어들은, SQP(Sequential Quadratic Programming)을 통해 상기 근사해를 탐색하는 에너지-운동량 보존 장치.According to claim 5,
The program commands search for the approximate solution through SQP (Sequential Quadratic Programming).
상기 파라미터는 및 인 경우 1에 가까운 값을 갖는 에너지-운동량 보존 장치.According to claim 6,
The above parameters are and An energy-momentum conservation device with a value close to 1 for .
상기 변형체의 질량 및 상기 변형체를 구성하는 메쉬의 각 꼭짓점의 현재 시점의 위치를 입력 받는 단계;
상기 메쉬의 각 꼭지점의 다음 시점의 위치를 탐색하기 위한 목적함수에 상기 변형체의 총 선형 운동량, 총 각 운동량 및 총 에너지를 포함하는 구속조건과 상기 변형체의 운동량에 의한 에너지 및 상기 총 에너지를 보간하기 위한 파라미터를 도입하는 단계; 및
상기 로컬/글로벌 반복을 통해 상기 목적함수의 근사해를 탐색하는 단계를 포함하는 에너지-운동량 보존 방법. An energy-momentum conservation method for real-time deformation body simulation in a device including a processor and a memory,
receiving a mass of the deformable body and a position of each vertex of a mesh constituting the deformable body at a current viewpoint;
To interpolate the constraint condition including the total linear momentum, total angular momentum, and total energy of the deformable body and the energy by the momentum of the deformable body and the total energy in the objective function for searching the position of the next time point of each vertex of the mesh introducing a parameter for; and
An energy-momentum conservation method comprising the step of searching for an approximate solution of the objective function through the local / global iteration.
상기 구속조건에는 상기 변형체의 속도가 포함되며, 상기 속도는 각 꼭지점의 위치 및 시간 단계크기를 포함하는 역방향 오일러 근사로 대체되는 에너지-운동량 보존 방법. According to claim 8,
The constraint condition includes the velocity of the deformable body, and the velocity is replaced by an inverse Euler approximation including a position of each vertex and a time step size.
A computer-readable recording medium on which a program for performing the method according to claim 8 is recorded.
Applications Claiming Priority (2)
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---|---|---|---|
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Country | Link |
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7610184B1 (en) | 2006-01-23 | 2009-10-27 | Itt Manufacturing Enterprises, Inc. | Sector meshing and neighbor searching for object interaction simulation |
-
2022
- 2022-04-13 KR KR1020220045628A patent/KR20230090208A/en unknown
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US7610184B1 (en) | 2006-01-23 | 2009-10-27 | Itt Manufacturing Enterprises, Inc. | Sector meshing and neighbor searching for object interaction simulation |
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