GPU上的实时三维云仿真

云的建模和绘制-直是计算机图形领域研究的挑战之一.提出了一种全在GPU上的三维云模拟和渲染的框架,从面片生成、排序和渲染全在GPU内完成.云建模采用编制的云模型编辑器对云的形状和颜色等属性进行编辑,通过面片组合生成三维云几何模型.云的渲染方面,采用GPU上实现的bitonic排序方法对组成三维云的面片进行排序以实现正确的alpha混合;并将图形引擎特性-几何着色器引入到GPU上的三维云渲染中,实现三维云几何形体在GPU中的生成.开发了三维云生成和渲染模块,实现了可视化仿真应用中大规模和实时渲染的三维云仿真模块.     

地球云场景的模拟仿真

为了研究全球的大气运动情况,需要不断观察地球云层的分布状态和运动趋势。运用计算机技术建立了基于八面体剖分法构造的球面网格模型;以全球高程数据为基础进行了三维地球的模拟;利用改进的分形几何算法生成了逼真的静态与动态云图;通过球面纹理映射实现了云场景在球面上的融合;最终给出了逼真的全球云场景的模拟。仿真模拟算法在虚拟战场环境模拟和全球气象环境再现等软件中进行了应用,模拟仿真效果满足了系统的需要。     

一种三维织物建模与仿真算法

织物三维变形形态的模拟一直是基于物理建模仿真研究的难点之一。针对织物非线性柔性变形的特点，利用粒子系统作为织物模型，结合OpenGL图形接口和Gouraud明暗处理，可以获得较为理想的具有真实感的织物悬垂仿真图表，适用于实时渲染的三维织物及服装CAD系统建模。     

基于OSG林地可视化系统设计与实现

森林、树木和花卉等植被实时可视化仿真是复杂虚拟园林环境中的重要组成部分.论文基于OpensceneGraph(OSG)和实时建模工具MuitiGen Creator(Creator)设计并实现了林分场景可视化系统.重点介绍了系统实现的框架和技术流程,并对如何在Creator中建立模型的层次结构关系进行了分析与研究.同时对该系统中使用的关键技术,如粒子系统、漫游设计和碰撞检测等实现方法进行了介绍.最后利用该方法对北京市八达岭地区林分场景进行了可视化模拟,模拟的场景逼真、自然,能满足用户实时交互的需要.     

基于改进元胞自动机模型的地铁车厢乘客疏散模拟

提出了一种基于改进元胞自动机模型的乘客疏散运动模型,用于研究地铁车厢内发生突发事故下的乘客疏散行为.充分考虑到乘客在突发事故下疏散时的趋利避害和从众心理等,结合模糊逻辑理论建立了乘客的车门选择机制,并利用改进的元胞自动机模型完成对乘客疏散过程的建模工作.通过仿真实验模拟分析了当地铁车厢内突发火灾时火源的位置、紧急情况下...     

超速行为对交通流扰动影响的仿真研究

超速行驶是引起交通事故的主要原因之一,会造成巨大的人员与财产损失,基于元胞自动机对高速公路上的超速行为进行了研究.首先详尽分析了超速行驶特性,然后在现有的元胞自动机交通流模型基础上,构造了符合超速车辆特性的行驶规则,使之成为更符合现实道路状况的元胞自动机模型.该模型中的多种类型个体间交织影响,再现了现实交通流的非线性特点.运用新模型进行数值模拟仿真,发现超速行为将会降低交通流的平均速度,并且最终危害交通流的系统安全.     

基于元胞自动机的国家演化模型研究

利用元胞自动机的思想和建模方法,建立了模拟多个国家通过战争彼此兼并的演化模型.在本模型中,国家的领土面积用该国所辖元胞数目近似地表示,国家整体实力用所辖各元胞实力之和表示.数值实验给出了模型产生的国家领土面积分布和国力强弱分布,所得结果与当前实际情况非常接近.本模型可以无困难地推广到多个个体在一个封闭系统中竞争,仅有极少数个体最终获胜的情形,文章所得结果对于该类复杂系统的建模具有普适意义.     

面向多视角渲染任务的超实时可视仿真系统

针对多视角渲染任务超实时可视仿真这一难题,从理论上分析了面向多视角渲染任务的超实时仿真实现原理及可行性,提出了一种仿真计算与渲染计算分离的超实时可视仿真系统架构;提出了一种基于并行渲染的超实时可视仿真方法,解决了渲染任务分配、仿真世界同步、渲染时机选择等关键问题。实现了基于虚幻引擎（unreal engine4,UE4）主从模式的超实时可视仿真系统;设计系统应用案例,测试了超实时仿真性能,验证了该超实时可视仿真系统在多视角渲染场景下的渲染效率和超实时仿真能力。     

一种快速高效渲染水下刻蚀和光束的方法

为了快速渲染大面积水域的水下刻蚀及光束,将刻蚀图技术引入水下光照的渲染,结合FFT水面的周期性对刻蚀图进行改进.采用物理光学方程估算光子到达水下某深度时的强度,从光源视角以点图元渲染光子构造刻蚀图,然后通过投影纹理技术渲染水下地形的刻蚀,利用光线行进技术渲染水下光束,光束和刻蚀的渲染都是基于对刻蚀图的采样,且全部在GPU中执行.该方法易于实现,效率高,适合交互式应用.     

基于Perlin噪音绘制云的方法

天空中的云对于构造逼真的室外虚拟环境是必不可少的。如何对云进行建模和绘制是计算机图形学研究的热点问题。本文首先详细介绍了Perlin噪音的概念和生成方法，并以此为基础绘制出3D云的图像；然后论述了使用所绘制的云的图像，运用基于图像的绘制技术在3D虚拟环境中实时绘制云的方法，我们生成的云的位置和方向能够随用户漫游时视点的变化而变化。     

基于蒙特卡罗模拟的直觉正态云多准则群决策方法

定义了直觉正态云模型,提出了基于直觉正态云的多准则群决策方法.该方法将不同决策者给出的不确定决策信息看作是直 觉正态云中部分云滴的集合,以此对云的参数加以估计.同时,为了比较决策者对不同方案的偏好,设计了直觉正态云发生算法,并 利用该算法通过蒙特卡罗模拟生成各方案综合表现云的云滴样本并进行统计,按统计结果来对各方案综合评价云进行排序.最后实 例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于虚拟化技术的云仿真运行环境动态构建技术

为使得云仿真平台能够支持仿真用户快速、高效、灵活地获得个性化仿真服务,基于虚拟化技术研究了云仿真运行环境动态构建技术,设计了基于虚拟化技术的云仿真运行环境动态构建模型,研究了面向多用户的、以仿真模型需求为依据的云仿真运行环境动态构建的三层映射算法。最后通过一个应用示例说明了基于虚拟化技术的云仿真运行环境动态构建技术的可行性和有效性。     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法

在分析目前云数据中心设备能耗和数据访问规律的基础上,创建了云计算数据模型,研究了云计算系统任务调度和数据部署层面的节能机制,提出一种面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法。算法分为数据聚集与节点聚集两个层次,在兼顾系统服务质量的同时,按照节点和数据在不同时段的使用情况有效聚集数据,实现原本随机部署的数据与节点的有序化聚集和重新部署,从而使计算存储节点能够轮流运转,部署于云数据中心各区域的温控设备可以更加精确地实施定点环境温度控制。算法达到既充分利用资源,满足用户的服务需求,同时降低系统的整体能耗的目标。通过仿真实验进行了实验验证和性能分析,结果表明算法能够保障云数据中心的服务质量,提高设备稳定性,达到了“绿色”节能目标。     

云仿真系统可信度评估问题探讨

云仿真平台支持“云仿真”模式,能够自动查找仿真资源、动态构建云仿真系统。由于云仿真平台具有按需构建仿真服务、多粒度资源共享等特点,云仿真系统的可信度评估工作在仿真资源的可信度、仿真子系统的可信度、仿真运行环境的可靠性等方面面临新的问题。从云仿真系统全生命周期角度,建立了云仿真系统的可信度评估过程模型和云仿真系统可信度评估指标体系,并给出了一种仿真资源排序评估方法,为云仿真系统可信度评估工作提供参考。     

复杂环境下的舰船航迹仿真

舰船航迹仿真对航迹成像和检测的研究有着很重要的意义，但现有的仿真方法大都局限于航迹主模式的模拟。作者在充分考虑到舰船航行时的复杂环境的前提下，提出了一种较为全面的航迹仿真方法。在模拟航迹主模式的基础上，借助粒子系统的思想加入湍流航迹；在模拟背景中加入海浪，借助OpenGL实现了有大雾或者云层遮挡下的航迹效果。该方法得到的结果对航迹检测算法提供了更为有效的试验条件及检验依据。     

Building a Tax Predictive Model Based on the Cloud Neural Network

Tax is very important to the whole country, so a scientific tax predictive model is needed. This paper introduces the theory of the cloud model. On this basis, it presents a cloud neural network, and analyzes the main factors which influence the tax revenue. Then if proposes a tax predictive model based on the cloud neural network. The model combines the strongpoints of the cloud model and the neural network. The experiment and simulation results show the ef-     

基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法

蚁群算法基于正反馈机制进行全局搜索,具有很强的全局收敛能力;遗传算法具有极强的快速全局搜索能力。为了充分发挥两种算法在寻优过程中的优势,提出一种基于正态云关联规则的自适应参数调节蚁群遗传算法。该算法利用云关联规则实现了蚁群策略和遗传策略的有效融合,极大程度地发挥其整体功能,动态地平衡了算法收敛速度和搜索范围之间的矛盾,最后通过实例证明了其在解决TSP问题时的有效性。     

一种基于CUDA的三维点云快速光顺算法

提出了一种基于CUDA的点云光顺算法。算法细分成点云空间划分,K邻近搜索,法矢估算以及光顺等四个独立的且并行程度非常高的步骤。设计了基于CUDA的点云空间平均单元格划分算法及数据结构,有效提升了点云的划分效率;设计了基于CUDA的空间K邻近搜索算法;改进了点云法矢估算方法,提出了高斯加权的法矢计算方法,有效改善了法矢估算效果;在光顺过程中加入了邻近点的面积影响因子,缓和了过光顺等不足。最后通过实验验证了算法的有效性。