초록
일반적으로 사실성 있는 유체를 시뮬레이션하기 위해 Navier-Stokes 방정식을 사용한다. Euler 구조에서 Navier-Stokes 방정식을 풀 때, 이 류항은 비선형이어서 계산이 복잡하기 때문에 근사화한 모델로 Semi-Lagrangian 방법을 사용한다. Semi-Lagrangian 방법에서는 먼저 이류하 는 위치를추적하고, 추적한 위치에서 값을 보간해서 사용한다. Stam이 제안한 방법으로 계산할 경우, 이 과정에서 수치적 소실이 많이 발생하 기 때문에 수치적 소실을 보정하려는 노력들이 있어 왔다. 그러나 대부분의 경우에 보간하는 과정에서의 소실을 줄이려는 노력이거나, 입자를 같이 사용하는 방법이었다. 따라서 본 논문에서는 Euler 구조에서 다른 추가나 변형을 가하지 않고 이류항의 연산에서 추적법을 개선함으로 수 치적 소실을 줄이는 방법을 제안한다. 우리의 방법에서는 현재 격자의 속도로 역추적하는 기존의 방법이 아니라, 현재의 격자로 오게 될 속도 를 가진 격자를 찾아서, 그 격자의 물리량들을 선형 보간하여 사용한다. 이는 직관적으로 생각할 때, 어느 지점의 물리량은 그 지점의 속도로 인해 다음 단계에 다른 지점에 있게 된다는 사실을 그대로 적용한 것이다. 본 논문에서 제안한 방법으로 기체를 시뮬레이션 했을 때 수치적 소 실이 줄었으며, 그로 인해 사실성을 높이면서도 실시간 처리가 가능했다.
To realistically simulate fluid, the Navier-Stokes equations are generally used. Solving these Navier-Stokes equations on the Eulerian framework, the non-linear advection terms invoke heavy computation and thus Semi-Lagrangian methods are used as an approximated way of solving them. In the Semi-Lagrangian methods, the locations of advection sources are traced and the physical values at the traced locations are interpolated. In the case of Stam's method, there are relatively many chances of numerical losses, and thus there have been efforts to correct these numerical errors. In most cases, they have focused on the numerical interpolation processes, even simultaneously using particle-based methods. In this paper, we propose a new approach to reduce the numerical losses, through improving the tracing method during the advection calculations, without any modifications on the Eulerian framework itself. In our method, we trace the grids with the velocities which will let themselves to be moved to the current target position, differently from the previous approaches, where velocities of the current target positions are used. From the intuitive point of view, we adopted the simple physical observation: the physical quantities at a specific position will be moved to the new location due to the current velocity. Our method shows reasonable reduction on the numerical losses during the smoke simulations, finally to achieve real-time processing even with enhanced realities.
