Visuelle Analyse großer Partikeldaten

Partikelsimulationen sind eine bewährte und weit verbreitete numerische Methode in der Forschung und Technik. Beispielsweise werden Partikelsimulationen zur Erforschung der Kraftstoffzerstäubung in Flugzeugturbinen eingesetzt. Auch die Entstehung des Universums wird durch die Simulation von dunkler Materiepartikeln untersucht. Die hierbei produzierten Datenmengen sind immens. So enthalten aktuelle Simulationen Billionen von Partikeln, die sich über die Zeit bewegen und miteinander interagieren. Die Visualisierung bietet ein großes Potenzial zur Exploration, Validation und Analyse wissenschaftlicher Datensätze sowie der zugrundeliegenden Modelle. Allerdings liegt der Fokus meist auf strukturierten Daten mit einer regulären Topologie. Im Gegensatz hierzu bewegen sich Partikel frei durch Raum und Zeit. Diese Betrachtungsweise ist aus der Physik als das lagrange Bezugssystem bekannt. Zwar können Partikel aus dem lagrangen in ein reguläres eulersches Bezugssystem, wie beispielsweise in ein uniformes Gitter, konvertiert werden. Dies ist bei einer großen Menge an Partikeln jedoch mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Darüber hinaus führt diese Konversion meist zu einem Verlust der Präzision bei gleichzeitig erhöhtem Speicherverbrauch. Im Rahmen dieser Dissertation werde ich neue Visualisierungstechniken erforschen, welche speziell auf der lagrangen Sichtweise basieren. Diese ermöglichen eine effiziente und effektive visuelle Analyse großer Partikeldaten

Blood flow simulation using smooth particle hydrodynamics

Blood flow rheology is a complex phenomenon, and the study of blood flow in the human body system under normal and pathological conditions are considered to be of great importance in biomedical engineering. Consequently, it is important to identify the key parameters that influence the flow behaviour of blood. The characterisation of blood flow will also enable us to understand the flow parameters associated with physiological conditions such as atherosclerosis. Thrombosis plays a crucial role in stopping bleeding when a blood vessel is injured. Developing tools that can successfully study the influences of hemodynamics on thrombus formation in arteries and vessels are considered to be essential. This thesis describes the steps taken to develop computational tools that focus on using the meshless particle-based Lagrangian numerical technique, which is named the smoothed particle hydrodynamic (SPH) method, to study the flow behaviour of blood and to explore flow condition that induces the formation of thrombus in blood vessels. A weakly-compressible SPH method is used here to simulate blood flow inside vessels. The basic governing equations solved in the SPH are the mass and momentum conservation equations. Due its simplicity and effectiveness, the SPH method is employed here to simulate the process of thrombogenesis under the influence of various blood flow parameters. In the present SPH simulation, blood is modelled by particles that have the characteristics of plasma and platelets. To simulate a 3-dimensional coagulation of platelets which form a thrombus, the adhesion and aggregation process of platelets are modelled by an effective inter-particle force model. With these models, platelet motion in the flowing blood and platelet adhesion and aggregation are effectively coupled with viscous blood flow. In this study, the adhesion and aggregation of blood particles are performed inside vessels with various geometries and with different flow velocity scenarios. The capabilities of this strategy were evaluated by comparing the simulation results with existing numerical and experimental results. All of these cases realistically model the formation of thrombus including thrombus collapse and partial separation. This thesis is considered to be the first work that is dedicated to the SPH simulation of thrombus formation inside blood vessels with various geometries and under different flow conditions