Interactive interrogation of computational mixing data in a virtual environment

Mixing processes are essential in the chemical process industries, including food processors, consumer products corporations, and pharmaceutical manufacturers. The increased use of computational fluid dynamics (CFD) during the design and analysis of static and stirred mixers has provided increased insight into mixing processes. However, the velocities, temperatures, and pressures are insufficient to completely quantify a mixing process. A more complete understanding of mixing processes is given by the material spatial distribution of massless particles as they move through the flow field. This research seeks to combine surround-screen virtual reality and particle tracing of massless particles into an interactive virtual environment to explore the benefits these tools bring to engineers seeking to understand the behavior of fluids in mixing processes. Surround-screen virtual reality (VR) provides a means to immerse users into the mixing data where they can collaboratively investigate the flow features as displayed on a large scale stereo-projection system. This work integrates the particle tracing computation power of the HyperTrace[Superscript TM] commercial software application with new data interrogation techniques made possible by the use of virtual reality technology. Parallel processing to facilitate interactive placement of particles in the flow, volume data selection using a convex hull approach, cutting plane generation, and the integration of voice control and a tablet PC will be presented. Both a stirred mixing vessel and flow through a duct will be used as examples. Finally, the benefits of VR applied to mixing analysis are presented, along with some suggestions for future work in this area

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

Real-Time Out-of-Core Visualization of Particle Traces

Visualization of particle traces provides intuitive and efficient means for the exploration and analysis of complex vector fields. This paper presents a method suitable for the real-time visualization of arbitrarily large time-varying vector fields in virtual environments. We describe an out-of-core scheme in which two distinct pre-processing and rendering components enable real-time data streaming and visualization. The presented approach yields low-latency application start-up times and small memory footprints. The described system was used to implement a ''volumetric fog lance,'' which can emit up to 60000 particles into a flow field while maintaining an interactive frame rate of 60 frames per second. All algorithms were specifically designed to support commodity hardware. The proof-of-concept system is running on a low-cost Linux workstation equipped with a 120GB-E-IDE RAID (Redundant Array of Inexpensive Disk) system