Detecção de fronteira em sistemas de partículas

Em simulações físicas baseadas em partículas, a informação sobre quais partículas pertencem à fronteira do sistema e quais são consideradas internas é, em geral, uma informação útil porém difícil de ser obtida eficientemente. Esta informação pode ser usada na geração da superfície livre de um fluido...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Sandim, Marcos Henrique Alves
Other Authors: Paiva Neto, Afonso
Format: Others
Language:pt
Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2014
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-14042015-104221/
Description
Summary:Em simulações físicas baseadas em partículas, a informação sobre quais partículas pertencem à fronteira do sistema e quais são consideradas internas é, em geral, uma informação útil porém difícil de ser obtida eficientemente. Esta informação pode ser usada na geração da superfície livre de um fluido ou no cálculo da tensão superficial o mesmo, entre outras aplicações. Técnicas encontradas na literatura podem apresentar resultados satisfatórios, mas em geral são sensíveis à escala do problema, distribuição das partículas e envolvem operações computacionalmente caras como inversão de matrizes. O objetivo deste trabalho é estudar os métodos existentes e apresentar uma alternativa com custo computacional mais baixo e que seja capaz de lidar com problemas de diferentes escalas e naturezas de forma mais simples que os métodos existentes. === In particle-based physics simulations, the information about which particles belong to the boundary of the system and which are considered internal is, in general, an information that is useful but hard to obtain in an efficient way. This information can be applied to generate the free surface of the fluid or to compute the surface tension, among other applications. Techniques found in the literature may present satisfactory results, but in general they are sensible to the problem scale, particle distribution and involve computationally expensive operations such as matrix inversion. The goal of this study is to analyze the existing methods and present an alternative with lower computational cost and which is capable of handling problems with different scales and nature in a simpler way than the existing methods.