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首页> 外文期刊>Journal of Imaging Science and Technology >Visual Descriptors for Dense Tensor Fields in Computational Turbulent Combustion: A Case Study
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Visual Descriptors for Dense Tensor Fields in Computational Turbulent Combustion: A Case Study

机译：计算湍流燃烧中密集张量场的视觉描述符：一个案例研究

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Simulation and modeling of turbulent flow, and of turbulent reacting flow in particular, involve solving for and analyzing time-dependent and spatially dense tensor quantities, such as turbulent stress tensors. The interactive visual exploration of these tensor quantities can effectively steer the computational modeling of combustion systems. In this article, the authors analyze the challenges in dense symmetric-tensor visualization as applied to turbulent combustion calculation; most notable among these challenges are the dataset size and density. They analyze, together with domain experts, the feasibility of using several established tensor visualization techniques in this application domain. They further examine and propose visual descriptors for volume rendering of the data. Of these novel descriptors, one is a density-gradient descriptor which results in Schlieren-style images, and another one is a classification descriptor inspired by machine-learning techniques. The result is a hybrid visual analysis tool to be utilized in the debugging, benchmarking and verification of models and solutions in turbulent combustion. The authors demonstrate this analysis tool on two example configurations, report feedback from combustion researchers, and summarize the design lessons learned. (C) 2016 Society for Imaging Science and Technology.
机译：湍流，特别是湍流反应流的仿真和建模，涉及求解和分析与时间有关的，空间密集的张量，例如湍流应力张量。这些张量的交互式视觉探索可以有效地指导燃烧系统的计算模型。在本文中，作者分析了将密集对称张量可视化应用于湍流燃烧计算的挑战。这些挑战中最值得注意的是数据集的大小和密度。他们与领域专家一起分析了在此应用领域中使用几种已建立的张量可视化技术的可行性。他们进一步检查并提出视觉描述符，以进行数据的体积渲染。在这些新颖的描述符中，一个是产生Schlieren风格图像的密度梯度描述符，另一个是受机器学习技术启发的分类描述符。结果是一种混合视觉分析工具，可用于湍流燃烧模型和解决方案的调试，基准测试和验证。作者在两个示例配置上演示了此分析工具，报告了燃烧研究人员的反馈，并总结了所学的设计经验。 （C）2016年影像科学与技术学会。

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