The accuracy of meshless methods like Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) is highly dependent on the quality of the particle distribution. Existing particle initialization techniques often struggle to simultaneously achieve adaptive resolution, handle intricate boundaries, and efficiently generate well-packed distributions inside and outside a boundary. This work presents a fast and robust particle initialization method that achieves these goals using standard SPH building blocks. Our approach enables simultaneous initialization of fluid and solid regions, supports arbitrary geometries, and achieves high-quality, quasi-uniform particle arrangements without complex procedures like surface bonding. Extensive results in both 2D and 3D demonstrate that the obtained particle distributions exhibit good boundary conformity, low spatial disorder, and minimal density variation, all with significantly reduced computational cost compared to existing approaches. This work paves the way for automated particle initialization to accurately model flow in and around bodies with meshless methods, particularly with SPH.


翻译:无网格方法(如光滑粒子流体动力学,SPH)的精度高度依赖于粒子分布的质量。现有的粒子初始化技术通常难以同时实现自适应分辨率、处理复杂边界以及在边界内外高效生成紧密堆积的分布。本文提出了一种快速鲁棒的粒子初始化方法,该方法利用标准SPH构建模块实现了上述目标。我们的方法能够同时初始化流体与固体区域,支持任意几何形状,并能在无需表面粘合等复杂流程的情况下获得高质量、准均匀的粒子排布。在二维与三维场景中的大量实验结果表明,所获得的粒子分布具有良好的边界贴合性、低空间无序度及最小的密度变化,且与现有方法相比计算成本显著降低。这项工作为实现自动化粒子初始化以精确模拟无网格方法(尤其是SPH)中物体内部及周围的流动铺平了道路。

0
下载
关闭预览

相关内容

几何观点下的深度学习
专知会员服务
35+阅读 · 2022年12月13日
粗粒化分子构象生成
专知会员服务
10+阅读 · 2022年9月18日
【康奈尔大学】度量数据粒度,Measuring Dataset Granularity
专知会员服务
13+阅读 · 2019年12月27日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
27+阅读 · 2018年12月13日
基于几何特征的激光雷达地面点云分割
泡泡机器人SLAM
15+阅读 · 2018年4月1日
一文概览基于深度学习的超分辨率重建架构
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员