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Type: Dissertação
Title: Métodos particle-in-cell para simulação anisotrópica de fluidos
Author: Parreiras, Emanuel Antônio
First Advisor: Vieira, Marcelo Bernardes
Referee Member: Bernardino, Heder Soares
Referee Member: Giraldi, Gilson Antonio
Resumo: Este trabalho apresenta dois métodos para redirecionar um fluxo de fluido utilizando campos tensoriais em simulações baseadas em métodos particle-in-cell. O nosso foco é usar o campo tensorial como um meio para defletir fluidos para geração de efeitos em Computação Gráfica. Este trabalho adapta a formulação clássica do método Fluid-Implicit-Particle (FLIP) incluindo a informação dos tensores durante os passos da projeção e advecção. São apresentadas duas novas abordagens numéricas para a resolução da projeção anisotrópica, uma baseada em faces e outra baseada em faces e arestas. O desenvolvimento desses métodos visa garantir uma simulação estável, suave e livre de divergente. Para tal, são empregadas duas estrturas em grade escalonada. A grade Marker-and-Cell (MAC) clássica é utilizada para armazenar o campo de velocidades e para encontrar o campo projetado pela projeção baseada em face. Entretanto, para comportar valores armazenados nas arestas, uma extensão para essa categoria de grade é proposta, sendo também utilizada na projeção baseada em face e aresta. Foi proposta uma nova advecção baseada no método Runge-Kutta de ordem três, onde incorporamos a deflexão tensorial como um campo de aceleração. Também é proposta uma força externa que visa balancear os efeitos do tensor na borda fluido-vazio. Tal força age para evoluir o fluxo na região, fazendo com que o campo tensorial exerça um efeito de meio permeável. Para mostrar as capacidades de cada abordagem, são realizados testes individuais e com diferentes categorias de campos tensoriais. Além disso, um experimento comparativo é apresentado para analisar os aspectos visuais e numéricos de cada método. Com esses experimentos é possível entender como diferentes tipos de tensores afetam o comportamento do fluido nas diferentes abordagens.
Abstract: This work presents two method to redirect a fluid flow using tensor fields in particlein-cell based simulations. Our focus is use tensor fields as medium to deflect fluids for computer graphics effects. This work adapts the classical formulation of the Fluid-ImplicitParticle (FLIP) method including the information of the tensors during the projection and advection steps. Two new numerical approaches for solving anisotropic projection will be presented, one based on faces and other based on faces and edges. The development of these methods aims to ensure a stable, smooth and divergence-free simulations. For this purpose, two staggered grid structures are employed. The classic Marker-and-Cell (MAC) grid is used to store the velocity field and to find the field projected by the face-based projection. However, to accommodate values stored on edges, an extension to this grid category is proposed, which is used in face and edge based projection. A new third order Runge-Kutta method is proposed, where we incorporate the tensor deflection as an acceleration field. An external force is also proposed to balance the tensor effects on the fluid-empty boundary. Such a force acts to evolve the flow in the region, causing the tensor field to exert an effect on a permeable medium. To show the capabilities of each approach, individual tests will be executed with different categories of tensor fields. In addition, a comparative experiment is presented to analyse the visual and numerical aspects of each method. With the experiments it is possible to understand how the different types of tensors affect the fluid with different approaches.
Keywords: Simulação de fluidos
Decomposição de Helmholtz anisotrópico
Particle-in-cell
Equação de poisson tensorial
Fluid simulation
T-poisson equation
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Access Type: Acesso Aberto
Attribution 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
DOI: https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00438
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17712
Issue Date: 21-Feb-2022
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