基于速度涡度区域分解大尺度流体的模拟

模拟计算大规模场景的流体问题会导致较高的内存和计算需求，由于内存需求与计算域维数的乘积成正比，因此模拟性能受到内存访问的限制。为了减少内存占用和内存/计算比率，可以使用涡流奇点。尽管它们构成了不可压缩向量场的一个紧凑的基础，但这些方法对非刚性障碍物和自由表面的鲁棒和高效建模具有挑战性。

本文提出了一种混合区域分解方法，将基于欧拉速度的模拟与涡奇点模拟相结合。通过使用更小的欧拉域和紧凑的涡基来减少内存占用，从而提高了内存/计算比率，单相流的模拟性能提高了1000倍以上，自由表面场景也得到了显著改善。

将这两种异构方法耦合起来，还可以灵活地使用最合适的方法来建模不同的场景特征，并允许涡流方法与自由表面和非刚性障碍物进行稳健的交互。

几只海鸥飞过烟云，展示翅膀周围的气流。在这个场景中，用这种方法模拟实现了>1000倍的加速

单相流体流动

多相自由表面流动

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