| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 流场基础理论 | 第14-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关研究背景 | 第19-25页 |
| 2.1 种子点分布算法相关研究 | 第19-21页 |
| 2.1.1 基于均匀分布的流线种子点分布方法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于特征的流线种子点分布方法 | 第20-21页 |
| 2.2 流线选取算法相关研究 | 第21-22页 |
| 2.3 涡特征提取算法相关研究 | 第22-25页 |
| 第三章 基于流场特征类型的二维流线聚类选取方法 | 第25-38页 |
| 3.1 算法概述 | 第25-26页 |
| 3.2 涡流流线的判定 | 第26-29页 |
| 3.2.1 缠绕角法简介 | 第26-27页 |
| 3.2.2 缠绕角法的改进 | 第27-29页 |
| 3.3 源汇点流线的判定 | 第29页 |
| 3.4 鞍点流线的判定 | 第29-31页 |
| 3.4.1 信息熵的定义 | 第29页 |
| 3.4.2 二维流场信息熵 | 第29-30页 |
| 3.4.3 信息熵法判定鞍点流线 | 第30-31页 |
| 3.5 特征流线的聚类 | 第31-32页 |
| 3.6 流线相似度的计算 | 第32-34页 |
| 3.6.1 流线几何形状的相似度度量 | 第32-34页 |
| 3.6.2 流线空间距离的相似度度量 | 第34页 |
| 3.6.3 流线相似度度量公式 | 第34页 |
| 3.7 基于特征的流线选取 | 第34-35页 |
| 3.8 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3.9 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于以提取流场涡特征为主的三维流线选取方法 | 第38-55页 |
| 4.1 概述 | 第38页 |
| 4.2 三维流场重要流线的选取 | 第38-40页 |
| 4.2.1 三维信息熵的计算 | 第38-40页 |
| 4.2.2 重要流线的选取 | 第40页 |
| 4.3 三维涡流线的提取 | 第40-46页 |
| 4.3.1 旋转熵的定义 | 第40-43页 |
| 4.3.2 三维旋转熵的计算 | 第43-44页 |
| 4.3.3 涡核线的提取 | 第44-45页 |
| 4.3.4 涡流线的判定 | 第45-46页 |
| 4.4 其他重要流线的聚类 | 第46页 |
| 4.5 流线的简化方法 | 第46-47页 |
| 4.6 流线选取策略 | 第47页 |
| 4.7 基于CUDA的加速算法实现 | 第47-50页 |
| 4.7.1 CUDA简介 | 第48页 |
| 4.7.2 基于CUDA的并行加速设计 | 第48-50页 |
| 4.8 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.9 小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于流场特征的流线选取可视化软件设计与实现 | 第55-63页 |
| 5.1 数据的预处理模块 | 第55-57页 |
| 5.1.1 流场的网格类型 | 第55-56页 |
| 5.1.2 流场数据的文件格式 | 第56-57页 |
| 5.1.3 流场数据的读入和存储 | 第57页 |
| 5.2 流场的场熵计算模块 | 第57-58页 |
| 5.3 流线生成模块 | 第58-59页 |
| 5.4 GPU和CPU协同控制模块 | 第59-60页 |
| 5.5 流线绘制模块 | 第60页 |
| 5.6 实验结果 | 第60-62页 |
| 5.6.1 实验环境 | 第60页 |
| 5.6.2 实验数据 | 第60页 |
| 5.6.3 可视化结果 | 第60-62页 |
| 5.7 小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者在校期间取得的学术成果 | 第70页 |