1

我正在开发一个使用 PhysX 作为底层物理求解器（使用它的 SPH 模拟）的非真实水渲染演示，并希望添加泡沫和水滴渲染以增强其视觉效果。

首先，我使用相邻粒子的数量作为阈值将它们分成组（水、泡沫和液滴），并以不同的方式渲染每个组，但阅读一些研究论文我得出的结论是，使用更基于物理的方法会更好，所以输入韦伯数。

以下参数用于获取韦伯数，它们都与某个粒子或整个流体相关：

  • 密度
  • 相对速度（相对于周围空气）
  • 特征长度
  • 表面张力

密度和相对速度由 PhysX 提供，我已经得到了。虽然密度是一个浮点值，但速度是一个包含 3 个浮点值的向量，一个用于 3D 空间的每个轴（x、y 和 z）。没有提供特征长度和表面张力，很难（或者如果提供它们我不知道如何获得它们）。

所以，我的问题是：

  • 我相信韦伯数必须是一个浮点值，所以我可以用它作为一个阈值来将粒子分成组。这里的第一个问题是，要获得它，我需要使用 PhysX 提供的相对速度，它是一个具有 3 个浮点值的向量。如何获得该向量的单个浮点值以在给出韦伯数的方程中使用它？
  • 阅读了一些研究论文（尤其是这一篇，在第 3.2.1 节中），我决定对粒子特征长度和表面张力使用固定值。问题是，我应该使用哪些值，假设这些值有理想值，我怎样才能得到这些理想值？
4

1 回答 1

1

在不了解您的应用程序的情况下，通常使用像 Weber 的无量纲数字将系统分类为低价值或高价值制度。对于这些应用程序，确切的值并不重要。关键是高值表明情况与低值情况有质的不同。当然，当数字介于两者之间时，这会成为问题，即。围绕团结。对系统进行分类的好处是它允许您进行近似，这通常会简化诸如所涉及的公式之类的事情。

由于您似乎仅使用韦伯的数字进行分类，我认为这也与您有关。

因此，要从物理背景回答您的问题，特别是考虑到您在这里的目标不是现实主义，使用近似值对情况进行分类以简化计算似乎很好地利用了韦伯（可能还有其他）等无量纲数字。

  • 对于速度，您可以使用向量的绝对值。
  • 对于特征长度，您可能应该使用液滴/泡沫大小，因为这似乎是模型中唯一的长度度量。

特别是，我不会太担心“理想价值”。近似值对大/小值有效（取决于所需的准确度/真实性，例如 >~10 和 <~0.1），因此 2 的因子不会对分类产生影响。如果确实如此，那么该近似值无论如何都是无效的。

于 2017-04-28T15:19:08.863 回答