计算机应用研究

作者：窦可为,朱鉴,陈炳丰,蔡瑞初,

单位：广东工业大学计算机学院,广州510006；

关键词：材料模拟,物理信息,局部区域信息,维度拓宽,

基金：国家自然科学基金资助项目(62237001)；国家重点研发计划资助项目(2021ZD0111501)；国家自然科学基金优秀青年基金资助项目(6212200101)；国家自然科学基金面上项目(62272298,62176066,61976052)；广州市科技计划资助项目(202002030110,202007040005)；；

物理动画（PBA）的目的是通过初始帧信息迭代生成多帧物理现象动画。而现有的基于深度学习的材料模拟模型基本采用编解码器来提高模型的拟合能力，没有充分利用材料本身的物理信息，导致模拟的效率和精度较差。针对该问题，提出了融合物理信息的多材料模拟学习模型（PILMMS）。该模型将整个流程按物理概念分为内部力、外部力和边界处理等多个功能模块。根据对应的物理相关概念和机制对功能模块进行设计，让每个模块通过输入特征融合对应物理信息。而基于卷积网络实现的各个模块能充分利用局部区域信息。此外，卷积模块引入了维度拓宽和缩减。在压缩信息的同时，也保证信息的精度。该模型分别被用于学习液体、沙子、雪等材料，并生成对应结果。经实验验证，该模型具有较强的信息提取能力，并在客观评价指标上都优于现有模型。

来源：2024年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2024年第11期