Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/33913
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.refereeTheisel, Holger-
dc.contributor.refereeThévenin, Dominique-
dc.contributor.authorOster, Timo Reinhold-
dc.date.accessioned2020-07-22T09:38:37Z-
dc.date.available2020-07-22T09:38:37Z-
dc.date.issued2019-
dc.date.submitted2019-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/34106-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/33913-
dc.description.abstractThis thesis presents new visualization techniques for engineering simulations in two different disciplines: Turbulent combustion and solid mechanics. Direct numerical simulations of turbulent combustion are used as a basis to develop and validate higher-level combustion models. A focus of interest in the analysis of such simulations is the flame surface, where most of the chemical reactions take place. The computational power of supercomputers is increasing much faster than the performance of storage infrastructures. This has caused the output and storage of simulation data to become the bottleneck in large-scale simulation runs. We introduce two new techniques for the visualization and analysis of the flame surface in large-scale simulations of turbulent combustion before the background of this storage bottleneck. The first is a space-saving sparse representation for certain types of flames. It allows for the analysis of a larger number of simulation time steps and is the basis for a new flame visualization technique. The second is an algorithm for tracking the flame surface in-situ during the simulation. The storage bottleneck is circumvented by only writing to disk the much smaller results. Both contribute to the continued ability of combustion researchers to analyze the data produced by their increasingly large simulations. Due to their many degrees of freedom, tensor fields are some of the most challenging types of data to visualize. One possibility to break down their complexity is feature-based visualization, which reduces the data to a set of geometric primitives that represent the occurrence of some kind of interesting behavior. The parallel vectors operator, which yields locations where two vector fields are parallel, is the basis of a number of line-type features in scalar and vector fields. We translate this operator to tensor fields by introducing the parallel eigenvectors operator, which yields locations where two tensor fields have parallel real eigenvectors. We then use this idea to introduce tensor core lines, which mark the centers of “swirling” behavior of the eigenvectors, and are based on vortex core lines in vector fields. Using this new feature, we can detect twist in stress tensor fields from solid mechanics simulations.eng
dc.description.abstractDiese Arbeit präsentiert neue Visualisierungsmethoden für Simulationen aus zwei verschiedenen Ingenieurdisziplinen: Turbulente Verbrennung und Festkörpermechanik. Direkte numerische Simulationen turbulenter Verbrennung sind eine Basis für die Entwicklung und Validierung höherer Verbrennungsmodelle. Ein besonderes Augenmerk bei der Analyse solcher Simulationen liegt auf der Flammenoberfläche, wo der Großteil aller chemischen Reaktionen stattfindet. Die Rechenleistung von Supercomputern wächst inzwischen wesentlich schneller als die Leistung ihrer Speicherinfrastruktur. Infolgedessen ist heute das Speichern der Ausgabedaten der Flaschenhals in großen Simulationen. Wir präsentieren zwei neue Techniken für die Visualisierung und Analyse der Flammenobefläche in großen Simulationen turbulenter Verbrennungsvorgänge vor dem Hintergrund dieses Flaschenhalses. Die erste ist eine platzsparende, ausgedünnte Darstellung für einen bestimmten Typ von Flammen. Diese ermöglicht die Analyse einer größeren Anzahl von Zeitschritten der Simulation und ist die Basis für eine neue Art von Flammenvisualisierung. Die zweite ist ein Algorithmus zur Verfolgung der Flammenoberfläche in-situ während der Simulation selbst. Der Flaschenhals des Speichervorganges wird umgangen indem nur die wesentlich kleineren Ergebnisse geschrieben werden. Beide Verfahren tragen dazu bei, dass Verbrennungswissenschaftler auch in Zukunft die Daten analysieren können, die ihre immer größer werdenden Simulationen produzieren. Tensorfelder gehören wegen ihrer vielen Freiheitsgrade zu den herausforderndsten Daten für die Visualisierung. Eine Möglichkeit, diese Komplexität zu reduzieren ist die Extraktion von Features. Diese reduziert die Daten auf geometrische Primitive, die interessantes Verhalten markieren. Der parallel vectors operator, der alle Orte bestimmt an denen zwei Vektorfelder parallel sind, ist die Basis für eine Menge von Linien-Features für Skalar- und Vektorfelder.Wir übertragen diesen Operator auf Tensorfelder und definieren dort den parallel eigenvectors operator, der alle Orte bestimmt, an denen zwei Tensorfelder parallele reelle Eigenvektoren haben. Diese Idee nutzen wir anschließend zur Definition von tensor core lines, die die Zentren von “wirbelndem” Verhalten der Eigenvektoren markieren und auf Wirbelkernlinien in Vektorfeldern basieren. Mit diesem neuen Feature können wir Verwindungen in Stresstensorfeldern aus Strukturmechaniksimulationen erkennen.ger
dc.format.extentxii, 181 Seiten-
dc.language.isoeng-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/-
dc.subjectComputergraphikger
dc.subject.ddc006.693-
dc.titleNew visualization techniques for engineering simulationseng
dcterms.dateAccepted2019-
dcterms.typeHochschulschrift-
dc.typeDoctoral Thesis-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-341060-
local.versionTypeacceptedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionOtto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1725277263-
local.publication.countryXA-DE-ST-
cbs.sru.importDate2020-07-22T09:34:56Z-
local.accessrights.dnbfree-
local.accessrights.dnbfree-
Appears in Collections:Fakultät für Informatik

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Oster_Timo_Dissertation_2019.pdfDissertation61.04 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons