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1、(10)申请公布号 CN 102810212 A (43)申请公布日 2012.12.05 CN 102810212 A *CN102810212A* (21)申请号 201210180733.9 (22)申请日 2012.06.04 G06T 13/80(2011.01) (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南开区卫津路 92 号 (72)发明人 刘艳 程天翔 (74)专利代理机构 天津市北洋有限责任专利代 理事务所 12201 代理人 李素兰 (54) 发明名称 基于 CUDA 架构的针织布料仿真方法 (57) 摘要 本发明公开了一种基于 CUDA 架构的针织布 料仿真方法。
2、， 利用针织节模型实现针织布料的运 动仿真， 该方法包括步骤 ： 绘制单个针织节模型 ； 建立单个针织节的受力方程 ； 根据受力方程实现 单个针织节的形变仿真 ； 扩展到多个针织节的形 变， 构成针织面料仿真结果。与现有技术相比， 本 发明充分利用了 CUDA 架构进行并行计算， 大大提 高了针织布料仿真的速度。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 4 页 附图 3 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 1 页 说明书 4 页 附图 3 页 1/1 页 2 1. 一种基于 CUDA 架构的针织布料仿真方法， 利用针织节模型实现针织布料的运动。
3、仿 真， 其特征在于， 该方法包括以下步骤 ： 建立单个针织节模型 ： 将所要进行仿真的针织面料的编制工艺和针织结构作为仿真输 入参数， 根据该输入参数确定针织节模型的空间型值点 ； 根据空间型值点， 求取曲线的控制 点和节点向量， 根据这两个参数， 调用 OpenGL 中的 NUBRS 曲线绘制函数绘制单个针织节模 型绘制 ； 2. 将单个针织节模型假定为处于一个固定形态， 对针织节受力分析进行简化， 设定该 针织节的初始位移和速度， 转化为控制点的位移和速度 ； 计算控制点的受力和位移 ； 隐式 积分法求解 ； 计算新控制点的新位移和速度， 计算控制点的应力和阻力， 绘制出新的针织节 模型。
4、， 该步骤基于 CUDA 指令集架构以及 GPU 内部的并行计算引擎实现 ； q为控制点向量，表示q对时间的一阶导数，表示q对时间的二阶导数， 第一个方程是 针织节能量平衡方程的简化， 第二个方程是速度之间的关系， 第三个方程是约束力方程的 简化 ； 基于针织节模型绘制针织布料， 结合上述获得的单个针织节模型绘制以及仿真针织布 料的几何参数， 扩展到多个针织节的形变， 构成了基于单个针织节模型的针织布料 ； 用同样 的方法绘制更多个新的针织节模型， 得到针织面料仿真结果。 权 利 要 求 书 CN 102810212 A 2 1/4 页 3 基于 CUDA 架构的针织布料仿真方法 技术领域 0。
5、001 本发明涉及计算机图形学中的计算机动画和物理仿真， 特别是针对针织布料的运 动仿真方法。 背景技术 0002 布料运动仿真是近年来计算机图形学的研究热点之一， 通过对布料的结构和受力 进行分析， 然后使用计算机计算出布料的运动和形变， 最终在屏幕上显示出逼真的布料运 动效果。布料运动仿真被广泛应用于电子游戏领域和影音娱乐领域， 给人们的生活带来极 大的便利。如图 1 所示， 说明了布料运动仿真方法的分类， 以及每个分类的建模方法。本发 明则主要针对针织布料的运动仿真。 0003 在针织布料的运动仿真中， 有多种仿真模型 ： 1） 质点弹簧结合的模型虽然计算 速度快， 实时性好， 但是不能。
6、反映布料的局部特征， 模拟效果不好 ； 2） 针织节和质点弹簧 结合的模型计算速度快， 同时能表现一些细节， 但它不能真实反映出针织节的受力特性， 因 而模拟效果不是很真实 ； 3） 针织节模型能够真实的反映针织物的微观结构， 但是需要对每 个针织节进行受力分析， 计算量较大， 实时性差。 0004 早期由于计算机处理能力的限制， 在针织布料的运动仿真中很少有研究者采用针 织节模型。随着近年计算机硬件的飞速发展， 使用针织节模型来实现快速而逼真的针织布 料运动仿真成为可能。 0005 针织布料是由多个针织节互相缠绕而成， 布料的运动就是多个针织节互相作用的 过程， 这就是针织节模型。在已有的基。
7、于针织节模型的针织布料运动仿真中， 采用 NURBS 曲 线对单个针织节建模， 接着对单个针织节进行受力分析， 获得单个针织节的形变， 然后扩展 到多个针织节， 最后得到整块布料的形变。 这种方法能够展现针织布料的局部细节， 能够很 好的表现出针织布料的变形特性， 但是计算量太大， 不能满足实时性的要求。 发明内容 0006 基于上述现有技术存在的问题， 本发明提出了一种基于 CUDA 架构的针织布料仿 真方法， 针对中等规模的针织物进行仿真， 基于已有的针织布料仿真技术， 通过简化受力分 析且采用并行计算的方法， 力求实现快速而逼真的运动仿真， 以解决针织布料仿真的实时 性问题。 0007 。
8、本发明提供的一种基于 CUDA 架构的针织布料仿真方法， 利用针织节模型实现针 织布料的运动仿真， 其特征在于， 该方法包括以下步骤 ： 0008 建立单个针织节模型 ： 将所要进行仿真的针织面料的编制工艺和针织结构作为仿 真输入参数， 根据该输入参数确定针织节模型的空间型值点 ； 根据空间型值点， 求取曲线的 控制点和节点向量， 根据这两个参数， 调用 OpenGL 中的 NUBRS 曲线绘制函数绘制单个针织 节模型绘制 ； 0009 将单个针织节模型假定为处于一个固定形态， 对针织节受力分析进行简化， 设定 说 明 书 CN 102810212 A 3 2/4 页 4 该针织节的初始位移和。
9、速度， 转化为控制点的位移和速度 ； 计算控制点的受力和位移 ； 隐 式积分法求解 ； 计算新控制点的新位移和速度， 计算控制点的应力和阻力， 绘制出新的针织 节模型， 该步骤基于 CUDA 指令集架构 （ISA） 以及 GPU 内部的并行计算引擎实现 ； 0010 0011 第一个方程是针织节能量平衡方程的简化， 第二个方程是速度之间的关系， 第三 个方程是约束力方程的简化 ； 0012 基于针织节模型绘制针织布料， 结合上述获得的单个针织节模型绘制以及仿真针 织布料的几何参数， 扩展到多个针织节的形变， 构成了基于单个针织节模型的针织布料 ； 用 同样的方法绘制更多个新的针织节模型， 得到。
10、针织面料仿真结果。 0013 与现有技术相比， 本发明使用基于 CUDA 架构的并行计算能够显著降低计算时间， 提高程序效率 ； 另一方面， 简化后的受力模型减少了计算量， 能够在较短的时间内完成布料 运动仿真， 实时性明显提高。 附图说明 0014 图 1 为现有技术的布料运动仿真模型的分类示意图 ； 0015 图 2 为本发明的针织布料运动仿真流程图 ； 0016 图 3 为本发明的多个针织节缠绕而成的 NURBS 曲线形态结构 ； 0017 图 4 为本发明的针织节运动和受力过程求解流程图 ； 0018 图 5 为本发明的针织布料仿真结果之一 ： 两端无约束的针织节受纵向单一作用力 时形。
11、变情况示意图 ； 0019 图 6 为本发明的针织布料仿真结果之二 ： 两端无约束的针织节受横向单一作用力 时形变情况示意图。 具体实施方式 0020 以下结合附图及较佳实施例， 对依据本发明提供的具体实施方式、 结构、 特征及其 功效， 详细说明如下。 0021 本发明所涉及的技术详细说明如下 ： 0022 一、 针织节模型的建立 0023 对于单个针织节模型， 可用四段参数化的 NURBS 曲线来描述。编制工艺和针织结 构的相应参数是仿真的输入部分， 根据输入可以确定针织节模型的空间型值点。根据针织 节模型的空间型值点， 可求取曲线的控制点和节点向量。 曲线的控制点和节点向量是NURBS 。
12、曲线的重要参数， 根据这两个参数， 可以调用 OpenGL 中的 NUBRS 曲线绘制函数绘制单个针 织节模型。 0024 完成了单个针织节模型的绘制后， 根据布料的几何参数， 用同样的方法绘制一定 数量的针织节。这些针织节相互缠绕， 构成了基于针织节模型的针织布料。 说 明 书 CN 102810212 A 4 3/4 页 5 0025 如图 2 描述了基于针织节模型绘制针织布料的流程， 包括以下步骤 ： 绘制单个针 织节模型， 步骤 201 ； 建立单个针织节的受力方程， 步骤 202 ； 根据受力方程实现单个针织节 的形变仿真， 步骤 203 ； 扩展到多个针织节的形变， 步骤 204。。
13、 0026 如图 3 所示， 为本发明仿真出的多个针织节互相缠绕的曲线形态结构示意图。 0027 二、 布料模型的受力分析 0028 根据针织节的物理结构， 可以假设针织节是由一根纱线构成。这根纱线是由一条 k 次的 NURBS 曲线 s(u) 构成。每一个针织节都有一个自己初始的固定长度 li， 单位长度都 有一个质量 munit， 质量按照函数 m(s)=munitls顺着弧线分布。分数段常函数按弧线长度赋予 各段以质量， 然后在参数空间均匀分布质量。使用约束状态下的拉格朗日运动学方程来对 布料的时间演变进行建模， 得到如下形式的线性微分方程 (DAE) ： 0029 0030 其中 M 。
14、为质量矩阵， q 为控制点向量，表示 q 对时间的一阶导数，表示 q 对时间 的二阶导数， E(q) 为动能和势能的综合，为所有阻尼作用产生能量的综合， f 为外力。 且 C(q) 为约束力向量的集合。 0031 还需要建立纱线的动能方程、 弯曲方程和弹性拉伸方程， 这三个方程是纱线的内 部属性。动能方程对应于弯曲方程和弹性拉伸方程对应于 E(q)。 0032 纱线与纱线之间还存在碰撞， 必须建立纱线碰撞作用力的能量方程。碰撞产生的 能量也对应于E(q)。 除碰撞外， 针织物还有阻尼与摩擦， 也会影响到布料的运动。 由于针织 物的阻尼与摩擦十分复杂， 本发明仅考虑了三方面的阻尼力 ： 与质量成。
15、比例的阻尼， 接触阻 尼和非刚性的阻尼。阻尼力对应于方程中的 0033 为了防止针织物散落， 通常在纱线的末端有一个死结。死结是对针织布料额外的 约束， 必须考虑在内。即方程中的 f 和 C(q)。 0034 经过以上受力分析， 发现针织节受力十分复杂， 计算量较大。其中弯曲方程、 弹性 拉伸方程、 纱线间的碰撞方程和额外的约束方程， 它们和针织节的形态关系比较大， 计算起 来十分不易， 极大的影响了仿真的实时性。 当针织节达到一个相对稳定的状态后， 以上四个 方程的值变化较小， 因此， 本发明假设针织节已达到一个固定形态， 然后利用积分方程， 计 算出针织节的弯曲应力， 拉伸应力， 纱线间的。
16、相互作用力和额外的约束力， 从而简化了受力 模型， 降低了计算量。简化后的方程如下 ： 0035 0036 其中， 第一个方程是针织节能量平衡方程的简化， 第二个方程是速度之间的关系， 第三个方程是约束力方程的简化。 0037 图 4 所示， 描述了简化受力模型后的针织节运动和受力过程求解的流程图。该流 程包括以下步骤 ： 0038 设定针织节的初始位移和速度及用户作用力 ； 转化为控制点的位移和速度和作用 力 ； 建立受力方程 ； 隐式积分法求解 ； 计算控制点的新位移和速度， 计算控制点的应力和阻 说 明 书 CN 102810212 A 5 4/4 页 6 力， 绘制出新的针织节模型 ；。
17、 根据用户需求决定是否继续绘制新的变形情况。 0039 三、 CUDA 并行计算 0040 本发明在求解针织节的受力平衡方程和能量守恒方程时， 采用 CUDA 架构进行并 行计算， 以提高效率。 0041 在求解受力方程的过程中， 需要先计算出单个针织节的长度， 再根据单位长度针 织物的质量 munit， 来计算单个针织节的质量。单个针织节模型抽象为 NURBS 曲线， 求单个针 织节的长度， 就是根据曲线的空间型值点求出 NURBS 曲线的长度。求 NURBS 曲线的长度可 使用无限分割的思想 ： 将NURBS曲线分割成N段， 使用De Boor算法计算出每段曲线的起点 和终点坐标， 当 N。
18、 足够大时， 每段曲线的长度可使用曲线起点和终点的连线的长度近似， 使 用直线段的长度代替曲线段的长度。 0042 对 N 的取值在 80000 左右， 每一段曲线长度的计算都是浮点运算， 计算量较大。由 于 GPU 的浮点运算性能要强于 CPU， 而且将任务交给 GPU， 可以实现 CPU 和 GPU 同时工作， 有 效提高程序效率， 因此， 本发明采用 CUDA 架构， 在 GPU 上实现并行计算。CUDATM是一款革命 性的并行计算架构， 作为一项同时支持硬件和软件的技术， CUDA 可利用图形处理器中的多 颗计算核心进行通用计算处理工作， 计算性能可获得显著提升。 对于本发明来说， 基于CUDA 架构也就是将将本发明的针织仿真方法中计算量较大的部分交给 GPU 并行完成， 降低 CPU 的负荷， 以提高程序效率。 0043 表 1 为采用 CUDA 架构和未采用 CUDA 架构的计算时间对比。 0044 说 明 书 CN 102810212 A 6 1/3 页 7 图 1 图 2 图 3 说 明 书 附 图 CN 102810212 A 7 2/3 页 8 图 4 说 明 书 附 图 CN 102810212 A 8 3/3 页 9 图 5 图 6 说 明 书 附 图 CN 102810212 A 9 。