Eulerian-Lagrangian Fluid Simulation on Particle Flow Maps

我们提出了一种新颖的粒子流图（PFM）方法，以实现不可压缩流体模拟的准确长程平流。我们方法的基础是观察到在正向模拟中生成的粒子轨迹自然地体现了完美的流动图。基于这个概念，我们开发了一个欧拉-拉格朗日框架，包括四个基本组件：拉格朗日粒子，用于自然和精确地表示双向流图；双尺度映射表示，以适应各种流量的映射；粒子到网格插值方案，用于将粒子上的数量精确地转移到网格节点；以及混合基于冲量的求解器，以在网格上强制不可压缩性。PFM的有效性已通过各种模拟场景得到证明，突出了复杂旋涡结构的演变和湍流流动的细节。值得注意的是，与NFM相比，PFM将计算时间缩短了多达49倍，内存消耗降低了多达41％，同时增强了旋度保持，如在各种测试中所证明的，例如跳跃蛙、涡管和湍流流动。

论文提出了一种新的粒子流动图（PFM）方法，以实现精确的不可压缩流体模拟。

该方法的基础是观察到在前向模拟中生成的粒子轨迹自然地体现了完美的流动图。该方法采用欧拉-拉格朗日框架，包括四个基本组成部分：拉格朗日粒子、双尺度地图表示、粒子到网格的插值方案和混合冲量求解器。

通过各种模拟场景，论文展示了PFM的有效性，突出了复杂涡旋结构的演变和湍流流动的细节。与NFM相比，PFM将计算时间缩短了多达49倍，内存消耗减少了41%，同时增强了各种测试中的涡度保持。

最近的相关研究包括“Particle-in-Cell Fluid Simulation on GPUs”和“SPH Fluids in Computer Graphics”。