On in-situ visualization for strongly coupled partitioned fluid-structure interaction

We present an integrated in-situ visualization approach for partitioned multi-physics simulation of fluid-structure interaction. The simulation itself is treated as a black box and only the information at the fluid-structure interface is considered, and communicated between the fluid and solid solvers with a separate coupling tool. The visualization of the interface data is performed in conjunction with the fluid solver. Furthermore, we present new visualization techniques for the analysis of the interrelation of the two solvers , with emphasis on the involved error due to discretization in space and time and the reconstruction. Our visualization approach also enables the investigation of these errors with respect of their mutual influence on the two simulation codes and their space-time discretization. For efficient interactive visualization, we employ the concept of explorable spatiotemporal images, which also enables finite-time temporal navigation in an in-situ context. We demonstrate our overall approach and its utility by means of a fluid-structure simulation using OpenFOAM that is coupled by the preCICE software layer

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

Abstract Image-Based Rendering of Surfaces from Volume Data

We present an image-based rendering technique to accelerate surfaces rendering from volume data. We cache the fully volume rendered image (called keyview) and use it to generate novel view without ray-casting every pixel. This is achieved by first constructing an underlying surface model of the volume and then texture mapping the keyview onto the geometry. When the novel view moves slightly away from the keyview, most of the original visible regions in the keyview are still visible in the novel view. Therefore, we only need to cast rays for pixels in the newly visible regions, which usually occupy only a small portion of the whole image, resulting in a substantial speedup. We have applied our technique to a virtual colonoscopy system and have obtained an interactive navigation through a 512 3 size patient colon. Our experiments demonstrate an average of an order of magnitude speedup over that of traditional volume rendering, compromising very little on image quality.