基于GPU加速的光滑粒子流体动力学流血模拟算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 SPH方法基本理论 | 第17-32页 |
| 2.1 纳维-斯托克斯方程组 | 第17-21页 |
| 2.1.1 基本方程 | 第17页 |
| 2.1.2 符号定义 | 第17-19页 |
| 2.1.3 纳维-斯托克斯方程推导 | 第19-20页 |
| 2.1.4 不可压条件 | 第20-21页 |
| 2.2 光滑粒子流体动力学(SPH) | 第21-24页 |
| 2.2.1 求解纳维-斯托克斯方程 | 第21-22页 |
| 2.2.2 平滑核 | 第22-24页 |
| 2.3 预估校正不可压SPH | 第24-25页 |
| 2.4 SPH方法中最近相邻粒子搜索 | 第25-28页 |
| 2.4.1 全员搜索法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 空间网格化的最近相邻粒子搜索法 | 第27-28页 |
| 2.5 SPH的并行化 | 第28-31页 |
| 2.5.1 空间索引 | 第29页 |
| 2.5.2 GPU上的排序 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 流血模型中血液的表面重建方法 | 第32-41页 |
| 3.1 表面重建 | 第32页 |
| 3.2 移动立方体算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 体素模型 | 第32-34页 |
| 3.2.2 等值面定义 | 第34页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第34-37页 |
| 3.3 表面平滑技术 | 第37-40页 |
| 3.3.1 PN三角形与表面细分 | 第37-38页 |
| 3.3.2 双边法线平滑 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 流血功能模块设计与系统集成 | 第41-57页 |
| 4.1 力反馈开发平台 | 第41-43页 |
| 4.1.1 力反馈设备简介 | 第41-42页 |
| 4.1.2 力觉渲染 | 第42-43页 |
| 4.2 神经外科手术训练系统框架 | 第43-44页 |
| 4.3 神经外科手术训练模块设计 | 第44-53页 |
| 4.3.1 内窥镜视角模块设计 | 第44-45页 |
| 4.3.2 流血功能模块仿真结果 | 第45-47页 |
| 4.3.3 组织切割模块设计 | 第47-49页 |
| 4.3.4 手术刀功能设计 | 第49-53页 |
| 4.4 神经外科手术训练系统集成 | 第53-56页 |
| 4.4.1 力反馈设备与系统的连接 | 第53-54页 |
| 4.4.2 用户登录模块设计 | 第54-55页 |
| 4.4.3 系统集成 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第64页 |
