LCS Tool : A Computational Platform for Lagrangian Coherent Structures

We give an algorithmic introduction to Lagrangian coherent structures (LCSs) using a newly developed computational engine, LCS Tool. LCSs are most repelling, attracting and shearing material lines that form the centerpieces of observed tracer patterns in two-dimensional unsteady dynamical systems. LCS Tool implements the latest geodesic theory of LCSs for two-dimensional flows, uncovering key transport barriers in unsteady flow velocity data as explicit solutions of differential equations. After a review of the underlying theory, we explain the steps and numerical methods used by LCS Tool, and illustrate its capabilities on three unsteady fluid flow examples

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

Lagrangian analysis of fluid transport in empirical vortex ring flows

In this paper we apply dynamical systems analyses and computational tools to fluid transport in empirically measured vortex ring flows. Measurements of quasisteadily propagating vortex rings generated by a mechanical piston-cylinder apparatus reveal lobe dynamics during entrainment and detrainment that are consistent with previous theoretical and numerical studies. In addition, the vortex ring wake of a free-swimming Aurelia aurita jellyfish is measured and analyzed in the framework of dynamical systems to elucidate similar lobe dynamics in a naturally occurring biological flow. For the mechanically generated rings, a comparison of the net entrainment rate based on the present methods with a previous Eulerian analysis shows good correspondence. However, the current Lagrangian framework is more effective than previous analyses in capturing the transport geometry, especially when the flow becomes more unsteady, as in the case of the free-swimming jellyfish. Extensions of these results to more complex flow geometries is suggested

On the role of domain-specific knowledge in the visualization of technical flows

In this paper, we present an overview of a number of existing flow visualization methods, developed by the authors in the recent past, that are specifically aimed at integrating and leveraging domain-specific knowledge into the visualization process. These methods transcend the traditional divide between interactive exploration and featurebased schemes and allow a visualization user to benefit from the abstraction properties of feature extraction and topological methods while retaining intuitive and interactive control over the visual analysis process, as we demonstrate on a number of examples