[发明专利]一种基于超级计算机的大规模流体仿真的原位可视化方法

说明书

本发明公开了一种基于超级计算机的大规模流体仿真的原位可视化方法，包括如下步骤：步骤一，从计算流体力学的模拟程序中获取关键时间步的网格数据与流场数据xg和xw；步骤二，通过数据压缩技术完成对流场数据xw中的密度rho，X‑动量rho‑u，Y‑动量rho‑v，Z‑动量rho‑w和总能p的压缩；步骤三，将网格数据xg以及流场数据xw传输给可视化程序并解压缩；步骤四，根据数据分割算法，将数据合理分配到不同节点上进行可视化；步骤五，将上一步中所得到的分块结果进行合并，绘制成完整的可视化结果，并继续步骤一，获取下一个关键时间步的相关数据，实现大规模流体数据的原位可视化过程。

技术领域

本发明涉及原位可视化方法，特别涉及一种基于超级计算机的大规模流体仿真的原位可视化方法。

背景技术

计算流体力学(Computational Fluid Dynamic，简称CFD)是21世纪流体力学领域的重要技术之一，使用数值方法在计算机中对流体力学的控制方程进行求解，从而可预测流场的流动。目前在工程领域方面CFD方法已经得到了广泛的应用，其中包括了对于飞机机翼模型的空气流动模型求解，涡轮风扇发动机的进气流场求解等等。其中，在研究领域中广泛应用的CFL3D包含了众多流体模拟方程，并且自从1980年以来，CFL3D被用来支持多项NASA计划，其在计算流体力学领域做出了巨大贡献。

在可视化领域中，随着时间的演变，数据可视化大体分为：科学可视化、信息可视化和可视分析三大类。其中针对流场的可视化归属于科学可视化之中，近些年针对流场进行可视化的方法层出不穷，但是随着流场模拟的规模逐渐增大，传统的可视化方法和工具逐渐不能满足流场可视化的需要。尤其是随着超级计算机的发展，使得计算能力不断的提高，因此所能计算的流场数量级也成指数级增长，但是由于硬件的限制，超级计算机的I/O速度无法匹配计算速度的增长，这也就导致了计算和存储之间的瓶颈，从而极大程度上限制了大规模流体模拟的可视化研究。

目前，针对该问题提出的一种解决方案为原位可视分析，即将模拟过程与可视化过程相结合。不同于传统的后处理可视化，原位可视分析尽可能的避免了I/O操作，将模拟过程中所产生的数据通过内存直接传送给可视化过程进行可视化，不通过磁盘作为中介，从而避免了后处理可视化中的I/O操作。

但是传统的原位可视分析方法，只是一种宽泛的定义，无法针对具体的问题给出具体的解决方案，因此需要一种方法，专门针对大规模流体力学的原位可视化方法，来针对流体力学进行原位可视化。

发明内容

本发明的目的在于解决大规模流体模拟中的原位可视化问题，提供了一种基于超级计算机的大规模流体仿真的原位可视化方法，通过对流体模拟中所得到的密度、动量、总能等属性进行压缩，从而有效的降低数据传输时的带宽需求；通过将数据使用受约束的K-D树进行并行渲染，从而在一定程度上解决了负载均衡的问题。同时，本发明支持在大规模集群环境中，对流体模拟问题进行原位可视化。

本发明的技术方案：

一种基于超级计算机的大规模流体仿真的原位可视化方法，包括如下步骤：

步骤一：从计算流体力学的模拟程序中获取关键时间步的网格数据与流场数据xg和xw；

步骤二：通过数据压缩技术完成对流场数据xw中的密度rho，X-动量rho-u，Y-动量rho-v，Z-动量rho-w和总能p的压缩；

步骤三：将网格数据xg以及流场数据xw传输给可视化程序并解压缩；

步骤四：根据数据分割算法，将数据合理分配到不同节点上进行可视化；

步骤五：将上一步中所得到的分块结果进行合并，绘制成完整的可视化结果，并继续步骤一，获取下一个关键时间步的相关数据。

所述步骤二中压缩算法为fpzip的浮点数压缩算法。