[发明专利]基于数据驱动的流体动画加速生成方法在审
申请号: | 201610351638.9 | 申请日: | 2016-05-25 |
公开(公告)号: | CN106023286A | 公开(公告)日: | 2016-10-12 |
发明(设计)人: | 杨成;杨旭波;肖祥云 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G06T13/00 | 分类号: | G06T13/00 |
代理公司: | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人: | 王毓理;王锡麟 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 一种基于数据驱动的流体动画加速生成方法,利用训练样本训练完成之后的人工神经网络作为求解器,在欧拉法流体模拟过程中投影步的求解十分迅速,并且可以在快速求解的同时保持较小的求解误差,从而保证了求解结果的准确性。本发明利用之前在投影步前后计算得到的训练数据,经过人工神经网络的训练,调整人工神经网络的传输节点权值,直接得到最终的计算模型,完全避免原本耗时的投影步数值计算过程。本发明适用于欧拉法模拟流体动画时,大幅加速求解投影步计算。 | ||
搜索关键词: | 基于 数据 驱动 流体 动画 加速 生成 方法 | ||
【主权项】:
一种基于数据驱动的流体动画加速生成方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,采集流体动画模拟的欧拉法中投影步的训练样本并生成训练数据集;步骤二,利用步骤一中得到的训练数据集构建并训练人工神经网络;步骤三,利用训练后的人工神经网络实施欧拉法,逐帧进行流体动画模拟并得到对应该帧的投影结果,用该投影结果更新欧拉法中每个网格内的属性值并绘制当前帧流体动画。
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