[发明专利]一种基于OPENGL的叶片渲染方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于OPENGL的叶片渲染方法及系统。本方法步骤包括：1)将叶轮的叶片设计数据按照所属叶片表面进行划分，得到叶片各表面的数据列表；然后对每一表面的数据进行步骤2)～3)的处理，完成叶片的渲染；2)获取一表面的所有点，将每四个相邻的点组合成一个多边形图元并对其进行渲染；3)将该表面上所有多边形图元的渲染进行合并处理，实现该表面的渲染。本发明通过将叶片设计数据按一定的规律离散成曲线数据矩阵，将每个面的数据分散成多个多边形图元，然后通过OPENGL将每个面的所有多边形图元进行图元构造，进而将表面所有多边形图元进行合并处理，实现整个表面的渲染，实现了很好的渲染效果。

技术领域

本发明属于计算机可信计算技术领域，具体涉及一种基于开放式图形库OPENGL的叶片渲染方法及系统。

背景技术

旋转机械被广泛的应用于航空、电力、机械、化工等领域中，而叶轮作为旋转机械的核心部件长期在高转速和重载荷情况下工作。其性能直接决定整机的性能和工作效率，所以对叶轮进行计算机建模、分析和设计非常的有必要，得到了国内外专家学者的广泛重视，并作出了大量的建模方面的改进和创新。

现有的建模渲染方法虽然较多，比如公开号CN 114241160 A的中国专利申请，公开了一种基于深度学习的单视角叶片三维重建方法，包括步骤S1.制作叶片数据集；S2.将叶片数据集输入到神经网络模型进行网络训练，得到训练好的重建网络模型；S3.将目标叶片图像输入到重建网络模型，输出目标叶片的网格渲染轮廓信息，调整重建网络模型中的参数值，使得输出的网格渲染轮廓信息与目标叶片图像的轮廓信息之间的差异最小，并将达到差异最小时设置的重建网络模型作为最优重建网络模型；S4.将待测叶片图像输入到最优重建网络模型，输出待测叶片的三维形状。但是其没有具体阐述从叶片数据到实现叶片建模的实际数据处理过程，本领域技术人员无法根据该办法实现叶片的计算机辅助建模，即此类渲染方法并不适用叶轮叶片的渲染。

为了快速精确地完成叶片建模，本发明提出一种基于OPENGL的叶片渲染方法的系统，以填补国产叶轮CAD软件的空白。

发明内容

针对叶轮CAD软件的空白，本发明的目的在于提供一种基于OPENGL的叶片渲染方法及系统，用来实现叶片的曲面渲染。

本发明的技术方案为：

一种基于OPENGL的叶片渲染方法，其步骤包括：

1)将叶轮的叶片设计数据按照所属叶片表面进行划分，得到叶片各表面的数据列表；然后对每一表面的数据进行步骤2)～3)的处理，完成叶片的渲染；

2)获取一表面的所有点，将每四个相邻的点组合成一个多边形图元并对其进行渲染；

3)将该表面上所有多边形图元的渲染进行合并处理，实现该表面的渲染。

进一步的，所述叶片设计数据为沿叶片径向方向R的L个叶片截面曲线数据，每个叶片截面曲线数据包含前缘曲线数据、压力面曲线数据、尾缘曲线数据、吸力面曲线数据；前缘曲线数据、压力面曲线数据、尾缘曲线数据、吸力面曲线数据的数据点总数分别为P₁、P₂、P₃、P₄，每个数据点包含位置坐标信息；所述叶片的表面分别为前缘、压力面、尾缘、吸力面、上盖面和下盖面6个表面。

进一步的，得到叶片6个表面的数据列表的方法为：

11)将叶片截面曲线数据分为前缘、压力面、尾缘、吸力面4个叶面的截面曲线数据矩阵，叶面的截面曲线数据矩阵中每一行的点为构成该叶面延伸方向Z上一曲线的有限个点，叶面的截面曲线数据矩阵中每一列的点为构成该叶面叶片径向方向R上一曲线的有限个点；前缘、压力面、尾缘、吸力面4个叶面的截面曲线数据矩阵的行数均为L，列数按前缘、压力面、尾缘、吸力面顺序分别为P₁、P₂、P₃、P₄；