摘要
本发明提供了流体仿真技术领域的一种基于Taichi和Pytorch的流体仿真方法及系统,方法包括如下步骤:步骤S1、基于Taichi框架构建的流体仿真算法,生成包括若干条流体运动轨迹的流体数据集;步骤S2、通过Pytorch,搭建由多层感知机构成的流体仿真模型;步骤S3、将所述流体数据集中的各流体运动轨迹转换为对应的Torch张量,得到张量数据集,通过所述张量数据集对流体仿真模型进行训练;步骤S4、获取流体初始状态,将所述流体初始状态输入训练后的流体仿真模型进行前向仿真,得到流体粒子位置序列;步骤S5、将所述流体粒子位置序列转化为流体模型序列,将所述流体模型序列渲染为流体动画,以完成流体仿真。本发明的优点在于:极大的提升了流体仿真精度。
技术关键词
仿真模型
流体仿真方法
仿真算法
粒子
仿真系统
序列
多层感知机
数据
动画
轨迹
流体仿真技术
搭建模块
运动
顶点
训练集
插件
框架
索引
密度
系统为您推荐了相关专利信息
导电粒子
二值化图像
回归算法
全卷积神经网络
特征融合网络
面向无人系统
自主学习方法
策略
无人机
粒子群优化算法
结构振动控制系统
优化振动控制
反馈算法
Adam算法
LQR算法
定位传感器
数字孪生模型
管理方法
多源定位技术
位置识别