基于特征的大规模非定常流场可视分析方法研究及软件研制

With the dramatic increasing computation capacity, more and more complicated fluid flow phenomena can be simulated by using numerical methods. However, large-scale unsteady high-dimensional and multi-variable data generated by means of numerical simulation are hard to be analyzed with the tranditional visualization methods or software. In this proposal, based on flow features, it is planned to combine the information visualization, scientific visualization and data mining technology to analyze large-scale unsteady flow data in an interactive and intelligent way. This study will include four aspects as follows: (1) Multi-scale flow feature extraction, tracking and characterization on the "GPU + Multi Cores" platforms. (2) New visual analyzing method integrating information visualization and scientific visualization technologies. For example, the linking analysis of geometry space and property space, or mapping from high-dimensional time-dependent data to 2D and/or 3D space. (3) Effective data mining algorithms to discover flow patterns by taking advantage of the special properties of unsteady flow data. (4) Implementation of a new visual analyzing software package by integrating the above technologies to HEDP/POST, a general scientific visualization software with independent intellectual property rights. The developed software will be open-source.

随着计算能力的提高，越来越多复杂的流体现象可以通过数值方法来模拟，但由此产生的数据往往是大规模、非定常、高维和多属性的，传统的可视化方法难以有效分析这类数据。本项目拟将信息可视化技术和数据挖掘技术应用于基于特征的可视分析方法中，实现大规模非定常流场数据的交互式和智能式分析。具体包括:（1）研究"GPU+多核"架构下的多尺度流场特征抽取、跟踪和度量方法，实现流场特征快速获取。（2）结合信息可视化和科学可视化技术，研究对流场特征进行交互式分析的新方法，增强用户对大规模数据的可视操控能力。具体包括流场几何空间和属性空间的关联分析、高维时变数据在二维和三维空间的映射等。（3）针对大规模非定常流场数据的特殊性，研究高效的数据挖掘算法，自动发掘流场特征的分布、演化和关联关系。（4）将上述算法集成到自主开发的通用可视化软件HEDP/POST中，形成新型的可视化软件，并公开代码供CFD专家使用。

本项目为“计算力学软件”专项，主要目的是研发新型的流场可视分析算法和软件。随着计算精度的提高，在许多情况下，计算甚至能够比实验更全面、更准确地模拟物理过程，但随着计算规模的增大，分析和利用计算所产生的海量数据成了一个严重的瓶颈问题。本项目尝试结合数据挖掘、科学可视化和信息可视化等技术，充分发挥人机各自优势，以提高流场分析的能力和效率。.本项目取得的主要成果：（1）研发了一类新的高效的流场结构提取、跟踪和度量方法。（2）研发了一系列借助数据挖掘和信息论增强流场可视化的方法，大幅度提高了流场可视分析的效率。具体包括，提出一种基于信息熵的流线布局和评价方法；基于流线的聚类，提出一种流场轮廓的表意性可视化方法，对流线进行概括显示；基于对流场的聚类分区，提出一种流面的自动生成算法；提出一种流场不确定性的分析和显示方法；实现了流线的MDS嵌入分析等。（3）提出了一种将聚类、关联规则分析和分类预测等三类数据挖掘技术应用到了复杂流场分析中的统一框架，研发了一种基于图挖掘的流场分析方法。（4）将上述算法集成到了自主开发的通用可视化软件中，主要算法进行了开源，在航天科工集团第三研究院、航天科技集团第十一研究院等合作单位进行了应用，对新型飞行器、发动机仿真等问题进行了具体分析验证，取得了良好的效果。