DiffPD: Differentiable Projective Dynamics
可微分的 Projective Dynamics 模拟框架,提升了可微仿真 Backward 的效率。核心思想是,用于 Forward 过程的求解器同样适用于逆向导数的求解。
可微分的 Projective Dynamics 模拟框架,提升了可微仿真 Backward 的效率。核心思想是,用于 Forward 过程的求解器同样适用于逆向导数的求解。
本文解决了原本IPC模型在模型细化过程中出现的势能不一致问题。主要贡献在于推导了IPC距离势能的连续表示,给出了更加严格、精确的连续和离散形式。
本文提升了格子玻尔兹曼方法的流固耦合准确性。本文基于原本的Bounce-Back方法,提出了修正力项来解决因为流固边界不对齐而引入的计算误差。
本文提出了一种用于FEM可变形体与SPH流体之间的强流固耦合算法。首先,本文将SPH流体的运动、不可压条件等求解转化为能量函数优化问题。其次,本文将流固耦合问题转化为流体粒子与固体网格之间的碰撞问题,通过引入了IPC模型,在运动求解的同时处理了碰撞与耦合,并提出了强流固耦合对应的能量函数优化问题。最后,本文针对提出的优化问题使用了交替迭代方法,借助Contact Proxy实现了快速且稳定的求解。
本文基于GPU实现了基于IPC内点法的有限元超弹性模拟算法,旨在利用GPU加速和内点法,来提高同时处理碰撞和接触约束的有限元法模拟算法的效率。文章提出的算法利用在局部利用Hessian进行迭代求解,全局使用并行计算,确保目标函数能够快速收敛,并使用互补着色和混合扫描方案来充分利用GPU计算能力。此外,文章还提出了一种专门的预热过程,用于改善迭代初值并提高算法的收敛速度和稳定性。
本文提出了在PBD框架下流体表面张力的计算方法,为PBD框架下的流体模拟提供了更真实的表面张力和与固体的接触,能够支持薄膜、液滴等复杂界面。其关键是动态地对流体表面进行局部网格划分。该算法通过局部网格划分,得到每个表面粒子周围的局部几何体,并基于该几何体,计算表面张力约束,整合入PBD框架中。相较于其他方法,该算法具有较高的计算效率较高和鲁棒性。
An Introduction to Physics-based Animation