GPU加速的支持交互式切割的柔性体实时变形算法

使用OpenGL和GLSL实现了GPU加速的柔性体实时变形算法。变形计算使用共旋线性有限元法,可以处理大尺度旋转情况。为了能够与交互式切割操作协同运作,GPU数据结构使用带激活标志的可变长线性数组。将切割过程中需要更新的单元分为"全肮脏"和"部分肮脏"两类,以此降低GPU数据的更新量。针对GPU不能完成发散操作的缺点,设计顶点相邻四面体信息数据结构和相应的切割更新算法,将力的发散操作变为聚合操作。使用四面体单元刚度矩阵高频模式过滤方法来提高稳定积分的时间步长,以此降低切割产生的退化单元对变形计算稳定性的负面影响。最后给出若干仿真测试的结果,对仿真效果和运行效率进行了分析。

交互式软组织切割仿真框架的设计及实现

为提高四面体细化网格的质量和切割效率,提出一种基于优化最少子单元生成法的切割算法.并在此基础上,利用一些现有的开源库构建一个交互式软组织切割仿真系统,形变建模采用共旋线性有限元模型,碰撞检测采用基于AABB包围盒的碰撞检测算法.实验证明,该仿真系统可以实现实时的交互式软组织切割模拟.

考虑预应力松弛的张拉整体机械臂可靠性分析

柔性张拉整体结构可应用于桥梁、机械臂和深空探测等多种工程场景。以张拉整体机械臂为例,应力松弛导致的绳索预应力水平下降可能带来驱动变形响应的不确定性,从而造成结构功能失效。因此,研究绳索预应力松弛不确定性在张拉整体结构中的传播对机械臂作动位移的定量控制十分必要。然而,张拉整体机械臂可能包含数十甚至上百根绳索,采用Monte Carlo方法对设计变量进行随机抽样时将面临“维度灾难”。通过对机械臂工作服役时间引入概率模型,并结合独立同分布假设,该文从钢索预应力设计规范出发,将随机发生的预应力松弛引入了基于共旋坐标法的结构可靠性分析。该文采用基于最小角回归的稀疏混沌多项式展开(polynomial chaos expansion,PCE)方法,对张拉整体机械臂作动位移进行不确定性传播分析,实现了对结构响应概率密度分布的快速预测。针对该文研究的12杆、36绳结构,稀疏PCE方法在仅使用500次有限元模拟结果作为训练数据的情况下便能获得足够高的预测精度,很好地解决了“维度灾难”问题,提高了分析效率。在此基础上,对设计变量进行灵敏度分析,准确找出对机械臂作动位移影响最大的绳索。研究结果表明,只需对该绳索进行材料选型改进,便能够大幅提高机械臂的长时作动可靠度。该文方法可应用于张拉整体机械臂的动力学问题不确定性量化及可靠性结构优化设计。