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文檔簡介
1、本文針對流場可視化中的流線提出了一個(gè)運(yùn)用聚類方法分析及其可視化的方法,這個(gè)方法包括流場的聚類分析、自適應(yīng)聚類個(gè)數(shù)、流線的簡化特征表達(dá)和流線光照效果顯示四部分內(nèi)容。
針對種子點(diǎn)布局帶來的流線顯示混亂和遮擋等諸多問題本文提出采用聚類方法來對流線數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,將具有同一幾何特征的流線集分為一類,分別運(yùn)用了K-means、層次聚類、譜聚類三種聚類方式對雜亂流線有效地分類,為流線的進(jìn)一步可視化提供了有利的參考。
聚類分析是
2、一種事先不知道數(shù)據(jù)的具體特征及其個(gè)數(shù)的分析方式,因此無法對分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)劣的衡量。在Jacobi迭代的基礎(chǔ)上,本文將最優(yōu)聚類的計(jì)算過程轉(zhuǎn)變?yōu)榫仃嚨膶腔^程,并在矩陣的變換過程中設(shè)定了相應(yīng)的代價(jià)系數(shù)來衡量計(jì)算代價(jià),其中最小代價(jià)下的矩陣運(yùn)算結(jié)果可以作為所求的最優(yōu)聚類結(jié)果。
對于聚類后的可視化,本文提出兩種不同的流線簡化顯示模式包括中心線表示和流線簇Bundle顯示,在保留流場主要特征的同時(shí)有效地減少流場中流線個(gè)數(shù)。最后運(yùn)用Ope
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