本文提出了一種體積均質化的方法,用於針織服裝的高效模擬。與傳統的材料均質化方法或基於均質化的線程級別模擬(HYLC)不同,我們的方法關注研究材料參數的異質性,即空間變化,同時保持材料模型的簡單性。
具體來說,我們將布料離散為線程級別,並將其嵌入到體積網格中。這個網格的分辨率很高,以捕捉線程環的局部結構特徵。我們在這個體積空間上學習一個宏觀尺度的材料模型,使其與動態線程級別模擬結果保持一致。
我們採用了adjoint Gauss-Newton方法來回歸線程材料,這是一個高維度的時空優化問題。材料模型的簡單性使得體積均質化非常適合高效的前向GPU求解器,如投影動力學(PD)。為此,我們專門為我們的運行管線設計了一種基於域分解的多級求解器。
儘管在體積網格上模擬可能看起來很昂貴,但上述好處超過了網格自由度的開銷。因此,我們的方法更加穩定,運行速度比現有的均質化線程級別模擬快幾個數量級,並產生了複雜針織圖案的逼真動畫。
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by Chun Yuan, H... : arxiv.org 10-01-2024
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