[发明专利]一种流场可视化方法

说明书

技术领域

本发明涉及流场可视化领域，尤其涉及一种流场可视化方法。

背景技术

流场是科学与工程模拟中产生的重要的数据场，比如大气海洋的模拟，飞机与汽车的数值模拟以及燃烧的模拟等等，对流场的可视化能够使这些数据模拟更加直观的被理解，而流场可视化也一直是科学可视化的热点与难点。

其中，通过提取流线的几何特征，并根据流线的几何特征来对相似的流线进行聚类，是一种实现流场可视化的重要方法之一。而聚类的效果与所提取的流线的几何特征有着密切关系。

目前，许多关于曲线相似性的衡量都是依据两条曲线的点之间的距离，包括对应点的距离的平均值，最近点距离的平均，有限制的平均距离，加权归一化的最小距离的和，首尾点的距离，豪斯多夫距离，弗雷歇距离等。这些距离在衡量两条曲线之间的相似性时，固然能够起到一定的作用，但是会受到曲线平移，旋转，缩放的影响。而且在现实工程中，流场是复杂多样的，单单是相等长度的流线就很难保证，更何况在三维空间中存在各种流线的复杂扭曲。因此这些距离对于多样的流场很难保证其有效性。

发明内容

本发明的目的是提供一种流场可视化方法，解决在流场可视化过程中，流线放置易受到平移、旋转、缩放影响的问题。

为更有效地实现上述目的，本发明提供了一种流场可视化方法，技术方案如下：

一种流场可视化方法，包括：

生成用于描述流场的流线；

提取流线的特征参数；

将所述特征参数组成用于表示流线的特征向量；

根据所述特征向量将流线进行复杂性聚类并展示。

优选的，所述特征参数包括曲率和、挠率和、扭曲度和、转角和、空间填充率和流线信息熵。

优选的，所述曲率和为流线上所有点的曲率之和；所述挠率和为流线上所有点的挠率之和；所述扭曲度和为流线上所有点的扭曲度之和；所述转角和为流线上采样点扭转的角度之和。

优选的，所述流线信息熵包括流线的方向熵。

优选的，所述流线信息熵还包括流线的角度熵。

优选的，所述特征参数组成用于表示流线的特征向量，包括：

对所述特征参数进行相关性分析；

将所述各个特征参数的值根据流线长度平均到每一点上；

将所述特征参数进行归一化处理；

将所述归一化处理后的特征参数组成用于表示流线的特征向量。

根据所述流线的特征向量对流线进行聚类并展示。

优选的，采用种子点放置方法放置种子点时，适当地将种子点规模扩大生成相对大量的流线，比如，使临界点对应的种子点模板放大，生成相对大量的流线，或者，以流场数据中每一个采样点为种子点生成流线。

优选的，采用kmeans聚类算法或者谱聚类算法，根据所述流线的特征向量对所述流线进行聚类并展示。

通过采用本发明提供的以上技术方案，可以解决在流场可视化过程中，流线放置时易受到平移、旋转、缩放等影响的问题。这是因为本方案所提取的流线特征参数，如曲率和、挠率和、扭曲度和、转角和、空间填充率，以及流线的方向熵和角度熵，这些特征都具有普遍性，且和流线位置信息无关，以及对平移，旋转、缩放等操作不敏感，能够很好的避免直接用曲线上的点的坐标衡量曲线距离带来的缺陷；

其次，本方案在提取流线的特征参数，组成特征向量的过程中，先对特征参数进行相关性分析，是防止了特征参数的冗余，避免了冗余特征参数对流线聚类效果的影响，实施过程表明，本方案所提取的参数都是相互独立的变量；

此外，由于流场的多种多样，同一流场中绘制的流线多种多样，长短不一，本方案将流线的各个特征参数值根据流线的长度平均到每个点上，消除了由于流线长度不一而带来的影响；再者，由于流线特征参数计算的方式各不相同，计量单位也不一样，因此，本方案将各个特征参数进行归一化处理，防止了量纲不同而带来的影响；

另外，在生成用于描述流场的流线这一过程中，由于种子点选取放置的种子点有限，且种子点的放置规模不易把控，不能保证所生成的流线涵盖流场中的所有信息，因此本方案在放置种子点的时，适当的将种子点规模扩大生成大量的流线，比如临界点对应的种子点模板放大，即可生成相对大量的流线，或者以流场数据中每一个采样点为种子点生成流线；

最后，本方案根据流线的特征向量对所述流线进行聚类并展示的过程，采用kmeans聚类算法或者谱聚类算法，是因为kmeans算法对于凸数据集可以实现良好的效果和很高的效率，而谱聚类对于非凸数据集也可以实现很好的效果，且可以达到降维的作用。

附图说明