基于gpu加速的毛线布料仿真

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1、第一章绪论同时，由于编织㈨n蛐布科是由一些离散的纺线组成的，另一

2、人们提出来。对纺线的几何建模由Peirce”开始。他推导出了一系列自程来对编织物中的纺线的穿越进行建模，并把这些纺线当成不可拉伸自待。Kawabataetal【lo惶出了在普通编织物中的纺线穿越的捆束模型tlussmodel)．同时也建立了一套测量布料被拉伸、剪切、弯曲后曲《统。编织物中的纺线穿越节，也被建模成一对曲线I”I。NadleretalI”蝴模型，在高层次上把布料作为连续片来对待，在微观层次把布料作为一触的正交曲线对的集合来看待，微观层款结构的反馈驱动高层次的仿j被建模

3、成样条线，R。emion[I”为编织物中的样条线建立了一些基本方{用控制点间的弹簧来保持长度。Eberhardtetal[141把编织物建模共Kawabata测量试验所推导出来的压力曲线的连续片。在布料仿真问题上，大量研宄者进行了广泛的研究，在仿真的速E稳定性等方面取得了很大的进展，但在布料仿真的真实感和交互性上《非常满意，为此通常有两种主要的改进思路，分别就是优化算法和充f计算资源。因此我们在进行软件方面算法优化的同时．一个不可忽略自当前图形硬件的高速发展。图形硬件已经远远不只是在硬件上实现固目水线，当前的可编程图形硬件完全可以实现图形学以外

4、的通用计算。值得一提的是NVDIA和微软两家公司都为硬件加速虚拟仿真上B贡献，基于CG着色语言，人们也可以把传统的CPU物理计算放在图执行，从而设计出比以前更大规模的实时布料系统。图卜I基于physics布料仿真--[11】第一章绪论由于编织布料的相对复杂性，所以编织布料在过去没有被研究得报充分。近来却越来越引起人们的研究魁趣。人们不再满足于宏观的纹理贴国，而需要更深入细节的物理仿真。所咀本文的重点也就是放在把质子弹簧模型用在编织布料上，布料在几何结构上不仅仅是简单的薄片结构，而是立体编织节结构。且本布科仿真系统的绝大部分物理计算过程都是在GP

5、U上使用CUDA运算执行，提升了系统仿真的精细度。／一图卜3基于physics布料仿真三『第一章绪论1．2研究内容和创新点本文以质子弹簧物理模型和B样条曲线绘制为基础，对中等规模的毛线编织物进行实时仿真，取得了可接受的精细度和帧速率。所研究的内容主要涉及下以几部分：一、比较和分析毛线编织物仿真中学术界流行的两大物理模型：质子弹簧模型(mass．spring)和基于能量分析的约束拉格朗日方程(constrainedLagrangiandynamics)模型。最后选取质子基于弹簧模型的布料系统对编织布料进行模拟。二、对整个系统在外力作用下随时间演变

6、进行积分迭代运算。使用的三种积分方法是显式欧拉方法(ExplicitEulerMethod)、Verlet积分以及龙格一库塔方法；积分过程分为两大步，第一步计算质点系统受力情况，第二步更新位置和速度。三、对质子系统与规则表面进行碰撞检测，再执行碰撞反馈，模拟布料悬垂效果和布料与地面、墙面、球面碰撞。碰撞检测主要分为“点．三角形”碰撞和“边．边”碰撞两类；同时对碰撞检测利用包围盒树和表面曲率的方法进行优化。四、在OpenGL环境中，执行质子点鼠标拾取，模拟用户自定义力施加在质子弹簧上的效果。五、在CUDA平台上进行线程级的大规模并行计算，生成网格

7、中的编织节基本结构顶点数据，并返回给OpenGL顶点缓冲对象(VBO)。讨论了线程在内核级和全局级的GPU内存访问冲突解决方法。在本文中创新点如下：1采用CUDA进行大量通用数值计算，并成功进行布料仿真的受力和积分的硬件并行计算，使仿真规模(粒度)提高4倍左右。2基于布料的质子点网格，由GPU生成有光滑曲度的毛线结构，顶点数据可返回给OpenGL。3基于层级树的碰撞检测预处理，优化碰撞检测的规模。1．3论文结构第一章，介绍了本文的课题研究背景及意义，提出了本文的研究内容和创新点，并简要介绍了论文的主要结构。第二章，重点比较了在编织布料模拟仿真中

8、常用的能量方程和质子弹簧两种模型的基本原理和各自的优势和劣势。着重介绍了质子弹簧系统结构，受力和运动方程。第三章，说明了三种布料模型的数值积分方法和过程，重点分析了4阶1．1第一章绪论龙格．库塔(Runge—Kutta)积分方法，并比较了各算法的效率。第四章，论述了布料碰撞的基本类型和原理，重点讨论了碰撞检测优化算法，即层级树划分和表面曲率判断碰撞检测。说明碰撞反馈的处理，并给出了碰撞检测的核心流程。第五章，描述了毛线布料网格级的微观结构，采用B样条线来模拟毛线的相互穿越结构，即基本R．，L．环。第六章，介绍CUDA并行运算平台，描述了将CPU

9、实现的算法在GPU上实现的流程，比较了受力分析模块的CPU算法和GPU算法的耗时加速比。第二章拉格朗日艟量方程与质子弹簧模型第二章拉格朗日能量方程与质