摘要：采用非均匀梁作为树枝物理模型,分析了梁的弯曲效应,推导出挠度曲线表达式,并对其运用多项式最小二乘法拟合,将拟合后的简洁表达式预计算于纹理中,有效降低了实时计算量。为平衡CPU与GPU的负载,设计了分层次的树木结构模型,将力学分析计算转移到GPU上进行,同时避免了将树枝分段计算导致段间断裂现象及分段过大引起模拟效果过于粗糙的缺点。实验表明,该方法能完全实时、真实地模拟出风中树木动画的物理效果,解决了目前树木物理动画速度太慢不能实时模拟的不足。

摘要：为了拓展图形学弹性体模拟中的各向异性超弹性虚拟材料种类,建立了基于虚拟纤维的本构模型.首先从能量可加性出发,将超弹性体应变能量密度函数分解为轴向、剪切、体积分量的纤维加和形式,然后建立单根纤维的轴向应变、剪切应变、体积应变的应变度量,最后推导出各分量的应力表示.仿真实验使用基于四面体的非线性有限元法(finite element method,FEM),半隐式时间积分进行解算,并采用CPU串行算法,测试了不同场景下非线性能量函数以及纤维权重组合对虚拟纤维材料刚度、泊松效应、轴向特性的影响.结果表明,虚拟纤维本构模型具有大变形稳定性,材料参数设置可良好地展现上述物理特性,相比现有的横观各向同性模型具有更丰富的可调节能力.

摘要：由于人体物理运动具有高维、非线性以及关节之间强耦合性等特点,导致物理运动生成求解困难.通过分析人体物理运动解空间,提出一种基于空间划分筛选和智能进化策略相结合的优化求解算法.首先对采集的运动数据进行预处理,并随机取样变异获得进化算法的初始种群;然后利用多组协方差矩阵进化策略算法分别对初始种群中的个体优化求解;再对优化求解得到的若干个体采用子空间划分,选取每个子空间中的最优个体作为下一时刻的初始解;最后经过多次迭代获得物理控制轨迹,生成物理运动.实验结果表明,相对于现有算法,该算法不仅能够使人体物理模型更好地跟踪运动数据,而且在鲁棒性、时间性能、稳定性方面都有较大程度提高.

摘要：目的基于物理模拟的人体运动生成方法由于能够合成符合自然规律的运动片段,可实时响应环境的变化,且生成的物理运动不是机械性的重复,因此是近年来计算机动画和虚拟现实领域中最活跃的研究方向之一。然而人体物理模型具有高维、非线性及关节间强耦合性等特点,求解人体物理运动十分困难。反馈控制器常用于人体物理运动控制,求解时通常需要对多个目标函数加权求和,然而权重的设置需多次试验,烦杂耗时。针对运动控制器求解困难的问题,本文提出了一种面向反馈运动控制器的多目标求解方法。方法首先,对运动数据进行预处理并提取关键帧求解初始控制器,并设计一种改进的反馈控制机制;在此基础上,种群父代个体变异产生子代,采用禁选区域预筛选策略去除不满足约束的个体,并通过重采样获取新解;然后,通过物理仿真获得多目标适应度值,采用区域密度多层取优选取分布均匀的优秀个体作为下一代父代,并通过基于剪枝的多阶段物理求解算法决定是否进入下一阶段优化;经过多次迭代后获得物理控制器,从而生成具有反馈的人体物理运动。结果针对提出的方法,本文针对多个测试函数和物理运动分别进行实验:在测试函数实验中,本文分别采用经典的测试函数进行实验对比,在相同的迭代次数下,相比之前算法,本文算法中满足约束的优秀个体命中率更高,反转世距离更小,且最优解集的分布更加均匀;物理运动生成实验中,分别针对走路、跑步和翻滚等运动进行物理运动生成,与之前算法进行对比,本文算法可以更早地完成收敛,同时目标函数值更小,表明生成的运动效果更好。结论本文提出的进化求解方法可以生成不同运动的控制器,该控制器不仅可以生成物理运动,而且还具备外力干扰下保持平衡的能力,解决了运动控制器求解中多目标权重设置困难、优化时间长的问题;除此之外,本文算法还对具有约束的多目标问题具有较好的求解效果。

摘要：以弹簧振子动画的制作为例介绍了利用Flash函数setInterval制作物体二维平动动画的方法,具有较强的通用性.并介绍了利用lineTo和onEnterFrame函数绘制函数曲线的方法,同时提出了对函数曲线进行伸缩的方法,以及按钮防误按设计.