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不可压缩SPH流体的真实感模拟及其加速技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第15-38页
    1.1 研究工作的背景与意义第15-19页
        1.1.1 研究背景第15-16页
        1.1.2 研究意义第16-19页
    1.2 基于物理的流体模拟方法第19-22页
        1.2.1 纳维-斯托克斯方程第19-20页
        1.2.2 欧拉方法和拉格朗日方法第20-21页
        1.2.3 SPH流体模拟方法第21-22页
    1.3 基于SPH方法的流体模拟国内外研究现状第22-34页
        1.3.1 真实感SPH流体的不可压缩性第23-25页
        1.3.2 GPU并行加速算法第25-27页
        1.3.3 自适应加速策略第27-29页
        1.3.4 边界处理方法第29-31页
        1.3.5 流固耦合模拟第31-34页
    1.4 存在的问题第34-35页
    1.5 本文的主要贡献与创新第35-36页
    1.6 本论文的结构安排第36-38页
第二章 基于GPU的不可压缩SPH流体并行加速方法第38-61页
    2.1 引言第38-40页
    2.2 不可压缩SPH流体模拟第40-42页
        2.2.1 WCSPH算法第40-41页
        2.2.2 PCISPH算法第41-42页
    2.3 基于GPU的并行邻居粒子查找算法第42-46页
    2.4 基于GPU的不可压缩SPH流体并行模拟方法第46-52页
        2.4.1 GPU并行数据结构第46-49页
        2.4.2 GPU并行模拟流水线第49-52页
    2.5 GPU并行优化策略第52-53页
    2.6 实验结果与分析第53-58页
        2.6.1 基于GPU的WCSPH流体模拟结果分析第54-56页
        2.6.2 基于GPU的实时PCISPH流体模拟结果分析第56-58页
    2.7 本章小结第58-61页
第三章 基于休眠加速策略的自适应SPH流体模拟方法第61-77页
    3.1 引言第61-63页
    3.2 基于休眠策略的自适应SPH流体模拟方法第63-66页
        3.2.1 SPH活跃粒子划分标准第63-65页
        3.2.2 基于休眠策略的自适应WCSPH算法第65-66页
    3.3 时间自适应SPH方法第66-69页
        3.3.1 时间步长与CFL条件第66-67页
        3.3.2 基于自适应技术的时间步长选取方法第67-69页
    3.4 基于排斥力计算模型的拉伸不稳定性解决方案第69-70页
    3.5 实验结果与分析第70-74页
    3.6 本章小结第74-77页
第四章 结合边界粒子自适应采样的真实感SPH流体模拟方法第77-93页
    4.1 引言第77-79页
    4.2 不可压缩SPH流体边界处理方法第79-84页
        4.2.1 基于质量权重函数模型的双层边界粒子自适应采样方法第79-82页
        4.2.2 基于双层边界粒子自适应采样的不可压缩SPH流体模拟第82-84页
    4.3 基于校正光滑核函数模型的拉伸不稳定性解决方案第84-86页
    4.4 实验结果与分析第86-89页
        4.4.1 基于WCSPH的不可压缩流体边界模拟结果分析第86-87页
        4.4.2 基于PCISPH的不可压缩流体边界模拟结果分析第87-89页
    4.5 本章小结第89-93页
第五章 基于隐式不可压缩SPH的流固耦合并行模拟方法第93-107页
    5.1 引言第93-94页
    5.2 IISPH流体模拟方法第94-97页
    5.3 基于粒子的刚体模拟方法第97-99页
    5.4 基于GPU的IISPH流体和刚体的双向耦合并行模拟算法第99-103页
    5.5 实验结果与分析第103-105页
    5.6 本章小结第105-107页
第六章 总结与展望第107-109页
    6.1 总结第107-108页
    6.2 展望第108-109页
致谢第109-110页
参考文献第110-118页
攻博期间取得的研究成果第118-119页

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