GPU加速的高质量物理仿真算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61572423
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

High-quality physically-based simulation is a key problem for virtual reality, haptics, robotics, and mechanic/medical simulations. This project focuses on the research of GPU-accelerated high-quality physically-based simulation algorithms. Main contents include: 1. To design a parallel algorithm for dynamic assembling of sparse linear systems. It can accelerate parallel implicit time integration on simulation scenarios containing deformable objects with changing topologies. 2. To design a geometric exact continuous collision detection algorithm. It is capable of overcoming the rounding-errors of floating-point operations and guarantees to detect all the penetrations in complicated physically-based simulation scenarios. 3. To design a collision trajectory-based continuous penalty force formulation. It is capable of overcoming the intrinsic drawbacks for traditional discrete penalty forces, and improves the accuracy of collision handling in physically-based simulations. 4. To design a streaming mapping algorithm for all the key components of physically-based simulation. It enables the whole process of physically-based simulation be fully integrated and executed in parallel on GPUs. We expect to improve the robustness and accuracy of physically-based simulations, and achieve 10x speedups on the overall performance. Improving accuracy and efficiency are always the key problems in the field of physically-based simulation. This project will open a new avenue for improving the quality and efficiency of physically-based simulation algorithms, and will provide strong support for utilizing physically-based simulation algorithms in various applications.
高质量物理仿真是虚拟现实、触觉渲染、机器人、机械与医学仿真等领域的核心问题之一。本项目拟针对GPU加速的高质量物理仿真算法展开研究。核心内容包括:1、设计稀疏线性系统动态并行装配算法,使得包含拓扑变化的物理仿真场景中的隐式积分过程得以在GPU上获得并行加速。2、设计几何精确的连续碰撞检测算法,克服浮点计算的舍入误差,确保检测出复杂物理仿真中的所有穿透情况。3、设计基于碰撞轨迹信息的连续接触力计算公式,克服传统离散惩罚法的内在缺陷,提高物理仿真中碰撞响应过程的准确性。4、基于以上核心算法,设计物理仿真流式映射算法,将整个物理仿真过程完全集成在GPU上并行加速。预期在提高物理仿真系统鲁棒性与精确性的同时,将总体执行效率提升1个数量级。提升物理仿真算法的质量与效率一直是物理仿真领域的热点问题,本项目的研发将为提升物理仿真质量与效率开辟新的道路,为物理仿真在各领域的深入应用提供有力的技术支撑。

结项摘要

高质量物理仿真是虚拟现实、触觉渲染、机器人、机械与医学仿真等领域的核心问题之一。本项目针对GPU加速的高质量物理仿真算法展开了研究。核心内容包括:1、设计了稀疏线性系统动态并行装配算法,使得包含拓扑变化的物理仿真场景中的隐式积分过程得以在GPU上获得并行加速。2、设计了几何精确的连续碰撞检测算法,克服了浮点计算的舍入误差,确保检测出复杂物理仿真中的所有穿透情况。3、设计了基于碰撞轨迹信息的连续接触力计算公式,克服了传统离散惩罚法的内在缺陷,提高了物理仿真中碰撞响应过程的准确性。4、基于以上核心算法,设计了物理仿真流式映射算法,将整个物理仿真过程完全集成在GPU上并行加速。在提高物理仿真系统鲁棒性与精确性的同时,将总体执行效率提升了1个数量级。提升物理仿真算法的质量与效率一直是物理仿真领域的热点问题,本项目的研发为提升物理仿真质量与效率开辟了新的道路,为物理仿真在各领域的深入应用提供了有力的技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Accurate self-collision detection using enhanced dual-cone method
使用增强型双锥方法进行精确的自碰撞检测
  • DOI:
    10.1016/j.cag.2018.04.001
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    COMPUTERS & GRAPHICS-UK
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Wang Tongtong;Tang Min;Wang Zhendong;Tong Ruofeng
  • 通讯作者:
    Tong Ruofeng
Parallel Multigrid for Nonlinear Cloth Simulation
用于非线性布料模拟的并行多重网格
  • DOI:
    10.1111/cgf.13554
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computer Graphics Forum
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Zhendong Wang;Longhua Wu;Marco Fratarcangeli;Min Tang;Huamin Wang
  • 通讯作者:
    Huamin Wang
A Unified Cloth Untangling Framework Through Discrete Collision Detection
通过离散碰撞检测的统一布料解开框架
  • DOI:
    10.1111/cgf.13287
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Computer Graphics Forum
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Ye Juntao;Ma Guanghui;Jiang Liguo;Chen Lan;Li Jituo;Xiong Gang;Zhang Xiaopeng;Tang Min
  • 通讯作者:
    Tang Min
Parametric Human Body Reconstruction Based on Sparse Key Points
基于稀疏关键点的参数化人体重建
  • DOI:
    10.1109/tvcg.2015.2511751
  • 发表时间:
    2016-11-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Cheng, Ke-Li;Tong, Ruo-Feng;Sarkis, Michel
  • 通讯作者:
    Sarkis, Michel
PSCC: Parallel Self-Collision Culling with Spatial Hashing on GPUs
PSCC:GPU 上的空间哈希并行自碰撞剔除
  • DOI:
    10.1145/3203188
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    Proc. ACM Comput. Graph. Interact. Tech.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Min Tang;Zhongyuan Liu;Ruofeng Tong;Dinesh Manocha
  • 通讯作者:
    Dinesh Manocha

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其他文献

低强度振动经雌激素受体 α促去卵巢骨质疏松症大鼠成骨细胞的骨形成
  • DOI:
    10.7507/1001-5515.202006029
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    生物医学工程学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱光光;俞小琴;文继锐;包明月;唐敏;王景阁;何学令;李良 通讯作者
  • 通讯作者:
    李良 通讯作者
红树林表层沉积物老化过程中铅的赋存形态
  • DOI:
    10.15886/j.cnki.rdswxb.2020.01.014
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    热带生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李思萍;陈新;刘文娟;唐敏;王丽婷;陈亚楠
  • 通讯作者:
    陈亚楠
基于非均匀模糊核的RL改进算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐敏;彭国华
  • 通讯作者:
    彭国华
老年病房护士职业承诺、成就倾向个体差异与组织职业生涯管理的关系研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    护理管理杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵梅珍;臧爽;唐敏;曾铁英;王发凤
  • 通讯作者:
    王发凤
北京37种园林植物对4种重金属的富集力及其分级评价研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    西北林学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐敏;王美仙
  • 通讯作者:
    王美仙

其他文献

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唐敏的其他基金

基于多GPU架构的高质量布料仿真算法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    62 万元
  • 项目类别:
    面上项目
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    面上项目
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  • 批准号:
    60803054
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  • 资助金额:
    19.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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