SPH算法,又称为光滑粒子流体动力 学算法。是一种无网格粒子法,创立于 1977年,经过多年的发展,发展出许多 的派生的方法,如再生核粒子法 (RKPM)、修整光滑粒子法(CSPM)等。 SPH的基本思想 (1)若问题不是以粒子形式表示的,则用一系列 仍一分部的粒子来表示问题域。(无网格) (2)用积分表示法来近似场函数,称...
SPH算法是典型的拉格朗日视角,它的基本原理就是通过粒子模拟流体的运动规律,然后再转换成网格进行流体渲染。 在正式开始之前,需要把SPH算法涉及到的相关数学概念介绍一下,这些概念基本上都是大学数学中的内容,所以不用紧张,翻翻书就能想起来。 标量场和矢量场 如果空间区域内一点M,都有一个确定的数量f(M),则称这个...
SPH 算法的基本设想,就是将连续的流体想象成一个个相互作用的微粒,这些例子相互影响,共同形成了复杂的流体运动,对于每个单独的流体微粒,依旧遵循最基本的牛顿第二定律。ma→=F→...(2.1) 这是我们分析的基础,在 SPH 算法里,流体的质量是由流体单元的密度决定的,所以一般用密度代替质量 ρa→=F→...(2.2) ...
SPH算法简介SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics,光滑粒子流体动力学)是一种高效的无网格数值求解方法,广泛应用于流体力学、固体力学、材料科学等领域。该算法通过离散化流体域为可以自由移动的粒子,利用粒子间的相互作用来模拟流体的动力学行为。SPH算法具有良好的稳定性和灵活性,能够有效处理复杂的流体边界条件和界面变形...
SPH算法中涉及“光滑核”的概念，以理解粒子属性的扩散与影响递减。距离增加时，粒子属性的影响逐渐减弱，这种随距离衰减的函数即为“光滑核”函数，其最大影响半径为“光滑核半径”。相反，流体视为分散粒子，但连续充满空间，每个位置的值由周围粒子累加产生。假设某点在光滑核半径h内有数个粒子，可通过...
SPH算法简介（一）: 数学基础 SPH算法是一种流体模拟技术，特点在于其简洁高效，适用于实时交互软件，如游戏。理解SPH算法原理与实现并非易事，此系列旨在全面介绍相关知识。如果你已搜索到此内容，不妨仔细阅读，希望对你有所帮助。自然现象如烟雾、海浪、水滴等，其背后蕴含着复杂的数学规律。流体研究有...
SPH算法简介 系统标签: sph粒子算法nnps搜索近似 米动SPH算法背 景 (1)若动动不是以粒子形式表示的,动用一系 列仍一分部的粒子表示动动域。(无格)来网 (2)用动分表示法近似动函,动核近似来数称 法。(动分函法)数 (3)动用粒子动核近似方程动一步近似。动动来 方法动粒子近似法。(动支性)称 (4)在每...
哈密顿算子，这个在流体力学中举足轻重的符号，像一个魔法棒，将标量场转换为矢量场的梯度，揭示了标量场的局部变化特性。同样，散度则揭示了矢量场的发散性，如同两个矢量场的对比，左边的散度强烈，右边则平稳无散。接下来，我们将深入探讨拉普拉辛算子，这个二阶微分算子在SPH算法中扮演着重要角色，如...
SPH算法的推导过程中，如计算密度，首先代入公式[公式]，使用[公式]函数，其具体形式取决于核函数的规整属性。例如，在[公式]条件下，密度计算公式为[公式]。同样的，压力计算也需要考虑不平衡问题，通过理想气体状态方程和光滑核函数[公式]进行调整。粘度的计算涉及到速度相对性，使用特定的光滑核函数形式...