BGK模拟方法

BGK模拟方法（精选3篇）

BGK模拟方法 篇1

对于山、水、云、火焰等自然界中丰富多彩的景物来说,其具有实时的多边性和无规则性。它们的外观形状极不规则、没有光滑的表明,这使得经典的欧几里得几何学对其描述就显得无能为力。

火焰、云、水等流体状态的模拟是计算机图形图像的一个重要问题,以更少的运算和内存空间,更加逼真的模拟它们的状态,一直是人们努力的目标。本文中,我们将对火焰的模拟做简单的介绍,从不同的角度比较现今常用的火焰模拟方法。

1 火焰模拟方法的分类

随着计算机图形学技术的发展,火焰燃烧在计算机动画、影视制作和媒体广告等场景中得到广泛应用。人们很早就开始了计算机火焰燃烧的模拟。

总体来说,计算机火焰模拟的方法大体分为3种类型:基于粒子系统的火焰模拟、基于数学物理模型的火焰模拟和基于纹理的火焰模拟。

1.1 基于数学物理模型的火焰模拟方法

基于数学物理模型的火焰模拟方法起源较早。其传统的思想是把火焰看成一种特殊的流体或特殊的物理过程,通过求解Navier-Stokes方程实现对火焰发展变化的控制。该方法中一个基本核心是流体动力学方程,然而其连续性求解对于计算机动画来说难以承受。因此采用离散的方法来求解复杂的NS微分方程。其中比较具有代表性的方法就是Lattice-Boltzmann方法。

和其他方法相比较,基于数学物理模型的火焰模拟方法计算的依据比较科学合理;火焰运动变化的控制理论比较完备,计算结果基本符合真实燃烧的物理本性和其运动变化的特征。

1.2 基于纹理的火焰模拟方法

基于纹理技术的火焰模拟是人们从视觉角度出发所采用的简化快速算法,是在整体和局部伤采用纹理贴图的方法进行火焰的模拟。该方法可节省大量的计算机资源,加快了计算机模拟的速度。

纹理技术模拟的核心是如何合成构建该方法应用的场合与方式、如何挑选具有代表性的纹理图片、以及如何管理和调配众多纹理图片的模拟属性。

1.3 基于粒子系统的火焰模拟方法

基于粒子系统的火焰模拟方法几乎已经成为最为成熟、最能经得起时间考验的重要模拟思想之一。主要思想是:把火焰等不规则外形的物体看作是由无数的微小颗粒所组成的。每一个粒子都有其固有的属性。随着模拟的进行,其属性值不断发生变化,粒子经历从产生、发展变化到消亡的全过程。

除了上面描述的模拟方法,还有一些火焰模拟的模型是几种方法相互配合的共同结果。下面将介绍基于粒子系统和基于纹理技术结合的火焰模拟方法。

2 基于粒子系统和纹理的模拟

基于粒子系统的火焰模拟方法思想比较简单,而且能表现一定的燃烧场景和燃烧细节,特别是火焰的随机变化表现比较容易。但随着场景中粒子数量的增加,粒子的控制和处理就会变得比较繁琐,系统开销急剧增加。一个简单的纹理图片能够取代众多的模拟粒子,因而可以节省大量的计算资源,加快计算机模拟的速度。

林等[1]是通过用少量的粒子建立火焰的轮廓线,然后在轮廓线内填充真实火焰连续纹理的方法实现火焰的动态模拟。其中,用少量的点勾勒中心骨架,通过B样条函数对其插值得到一条连续曲线,根据中心骨架点生成两侧轮廓线。然后把轮廓线分割成网状,相应地将火焰也进行分割,进行相应格子的纹理拷贝。

尹等[4]从仿真系统的要求(仿真系统要求系统具有相当高的逼真度和较高的画面更新速率)为出发点,用粒子系统对自然现象进行模拟的。每个粒子表示多个雪花,用一个四边形表示,将雪花图像作为纹理贴到四边形上,通过图像合成,生成逼真的雪景。

张等[2]提出了一种新的基于粒子系统的火焰模型,研究了模型参数变化对显示效果的影响,该模型引入了结构化粒子及表现风力的随机过程。

3 相关理论技术

3.1 粒子系统

Reeves于1983年提出的一种很有影响的模拟不规则物体的方法。它是一个随机模型,用大量的粒子图元来描述景物,粒子会随时间推移发生位置和形态变化。每个粒子的位置、取向及动力学性质都是由一组预先定义的随机过程来说明的。

粒子系统的基本思想:采用许多形状简单的微小粒子作为基本元素来表示不规则模糊物体。

通常粒子系统在三维空间中的位置与运动是由发射器控制的。发射器主要由一组粒子行为参数以及在三维空间中的位置所表示。粒子行为参数可以包括粒子生成速度、粒子初始速度向量、粒子寿命、粒子颜色、在粒子生命中的变化以及其它参数等等。

3.2 N-S方程

N-S方程是一组描述像液体和空气这样的流体物质的方程式。这些方程式建立了流体的粒子动量的改变率和作用在液体内部的压力的变化和耗散粘滞力以及重力之间的关系。它描述作用于液体任意给定区域的力的动态

3.3 噪声函数

自然界中很多事物都是分形的。它们有很多层次细节,表现出同一种的大小的变化形式。柏林噪声函数通过直接累加一定范围内、不同比例的噪声函数来重现这种现象。使用很多平滑函数,分别拥有各种各样的频率和振幅,可以把它们叠加在一起来创建一个漂亮的噪声函数,这个就是柏林噪声函数。

4 总结

在学习传统粒子系统的基础上,参阅了一定数量的关于火焰模拟的论文,对基于粒子系统和纹理技术的火焰模拟有了一定的了解。希望在熟悉了OpenGL的基础上,利用粒子系统和纹理技术实现并改进火焰的模拟,以应用到虚拟实验中。

摘要：通过基础理论的介绍,简单地谈了火焰模拟的几种方法,并着重介绍了基于粒子系统和纹理技术的火焰模拟方法。

关键词：火焰模拟,粒子系统

参考文献

[1]林夕伟,于金辉.基于粒子和纹理绘制的火焰合成[J].计算机应用,2004,24(4).

[2]张芹,吴慧中,谢隽毅,等.基于粒子系统的火焰模型及其生成方法研究[J].计算机辅助设计与图形学学报,2001,13(1).

[3]李建微,陈崇成,唐丽玉,等.基于粒子系统的林火实时绘制研究及实现[J].中国图像图形学报,2005,10(9).

[4]尹勇,金一丞,任鸿翔,等.自然现象的实时仿真[J].系统仿真学报,2002,14(9).

BGK模拟方法 篇2

空间原子氧环境效应模拟方法

原子氧是近地轨道中一种极为恶劣的空间环境,地面模拟与数值模拟是进行原子氧环境效应研究的常用方法.文章调研分析了国内外在空间原子氧地面模拟与数值模拟方面的最新进展及所采用的.关键技术,提出国内今后在地面模拟方面应着力建立有效的试验方法与寿命预示方法,为今后航天器选材试验提供技术基础;在数值模拟方面应以工程应用为指导,以试验结果为基础,逐步建立起合理有效的数值模拟方法.

作 者：李涛  作者单位：北京卫星环境工程研究所,北京,100094 刊 名：航天器环境工程  ISTIC英文刊名：SPACECRAFT ENVIRONMENT ENGINEERING 年，卷(期)： 25(2) 分类号：V416.5 关键词：原子氧   地面模拟   数值模拟  

风能资源评估数值模拟方法 篇3

风能资源评估是风电场建设前期工作的重要组成部分, 对场址的选择及发电量预测具有重要意义。目前国内外风资源评估方法主要有两种:基于气象站或测风塔历史观测资料的评估以及风能资源评估的数值模拟[1]。第一种手段由于分辨率太低, 只能宏观地反映一个区域的风能资源分布, 不能准确地定量风能储量, 适合风电场的宏观选址;对于风电场微观选址中精确的风能资源评估还要依靠采用数值模拟技术的第二种手段, 常用的有WAs P、Wind Farm、Wind Pro、Wind Sim及Meteodyn WT等风资源评估软件, 此种技术可以得到更高分辨率的风能资源分布, 能精确地确定可开发风能资源的面积及储量, 更好地为风电规划及风电场开提供科学依据[2]。

1 风能资源评估的WAs P模式

1.1 WAs P模式介绍

WAs P (Wind Atlas Analysis and ApplicationProgram) 是一款用于测风数据处理、风能资源分析、风机微观选址及风电场发电量计算的软件[3], 以特定的线形数学模型为核心, 通过测风塔数据、地形资料及地表粗糙度等条件, 估算出周围区域范围内的风资源分布, 对风能的开发利用有重要的指导作用, 目前已在100多个国家被广泛使用[4]。

1.2 WAs P模式的基本原理

WAs P模式由原始数据分析、风图谱产生、风况评估和风电场生产估算四个模块组成[5], 计算原理如图1所示, 以气象站或测风塔实测的风速、风向资料 (至少为一年) 为基础, 去除掉测风点及附近范围内地表粗糙度、地形、地形地貌等对风的影响, 得到标准状况下该区域的风图谱 (Wind Atlas) , 并给出风速概率分布 (韦伯尔分布) ;然后以得到的风图谱为基础, 加上待考察点范围内地表粗糙度、地形、地形地貌等影响因素, 得到该特定点平均风速和平均风能密度的数值模拟结果, 若给定风力发电机的功率曲线, 还可计算出该点的理论年发电量。

在风谱图中包括风向玫瑰图和风速频率分布曲线, 风玫瑰图为风向频率的分布, 其中对风向分为16个相等扇区, 每一扇区代表此风向的风向频率[6], 它指此方向风出现的次数占各方向风出现的总次数的百分比 (freq.[%]) :

而对于风速频率, 利用韦伯尔 (Weibull) 分布来进行拟合, 其函数为[7]:

其中f (ν) 为风速的发生频率, k为形状参数, A为尺度参数。此外, 平均风速和风能密度E也可以用A和k来表示:

其中Γ为伽马函数, 数值可查询GB/T18710—2002《风电场风能资源评估方法》[8]中的附表。

2 风图谱计算的基础数据

2.1 测风数据的获取

文中选取云南省某一山地风场内测风塔2011年的测风数据, 该测风塔位于北纬25.03度, 东经103.12度, 海拔2 388 m, 测风仪器采用美国NRG设备对70 m和10 m高度进行了1年期每10分钟的的风速 (m/s) 及风向 (°) 统计, 并根据GB/T18709—2002《风电场风能资源测量方法》[9]对数据进行了完整性及合理性检验, 最后利用OWC Wizard软件将该原始数据分析处理成含有12个风向扇区特征值的tab格式风频表文件。

2.2 地形数据的绘制

高质量的地形数据是利用WAs P模式进行风能资源评估的基础和前提, 文中采用SRTM (Shuttl Radar Topography Mission) [10]项目测绘的高精度地形数据[11], 通过Global Mapper抓取转化为grid文件输出, 再利用Surfer绘制等高线地形图保存为dx格式。

粗糙度长度 (指近地层风速向下递减到零时的高度) 与地表类型有如下关系:

在WAs P Map Editor中对dxf格式文件进行经纬度坐标转化成米制式, 利用Google Earth观测风场卫星图片, 判断大部分为树木覆盖, 取粗糙度长度为0.2 m, 最后绘制成map格式文件。

3 风能资源评估的计算

3.1 测风数据风图谱分析

在WAs P中建立工作区 (work space) , 添加风场的风资源信息 (wind atlas) 和测风塔 (met.station) 子层并输入位置及高度, 载入风频表信息 (tab文件) 及地形数据 (map文件) , 根据数据统计及韦伯尔分布拟合, 绘出10 m及70m高度的风图谱。

可以看到该地区2011年风向分布中西风的出现频率最大, 10 m高度为21.4%, 70 m高度为30.5%, 由风速频率分布曲线显示, 10 m高度年平均风速集中在5.26 m/s, 韦伯尔参数A为5.9m/s, k为1.91, 平均功率密度为178 W/m2, 70m高度年平均风速集中在6.81 m/s, 韦伯尔参数A为7.7 m/s, k为2.12, 平均功率密度为350W/m2。

3.2 风资源分布图的数值模拟

WAs P中的风资源分布图是基于资源栅格 (Resource grid) 计算得到的, 在已建立的工作区中插入一个资源栅格子层, 配置栅格为101列131行共计13 231个计算节点。由于风机轮毂高度多为50~90 m范围, 故对该地区70 m高度的平均风速及平均风功率分布做出数值模拟。

风机轮毂70 m高度年平均风速为6.81 m/s, 年平均功率密度为350 W/m2, 根据GB/T18710-2002《风电场风能资源评估方法》[8]中风能等级的划分标准, 此风场属于风能资源丰富区, 具备风能资源开发的条件。

4 结束语

根据风场所在区域气象数据及地形条件, 通过WAs P模式进行数值模拟分析, 得出该地区的风能资源数据, 并判断出此风场为风能资源丰富区, 这种方法简化了风能资源评估的计算过程, 在此基础上还可完成风机的定位和发电量的估算等工作。WAs P作为目前国内外公认最权威的风能资源评估工具, 对应用到风电场的微观选址具有一定的参考价值, 但存在其局限性, 对于复杂地形的风资源评估其计算精确性较低, 还需要采用其他辅助手段 (如CFD模型) 对计算结果进行修订。

参考文献