基于聚类的质点类算法可视化加速方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及爆炸损伤模拟领域，具体涉及基于聚类的质点类算法可视化加速方法及系统，方法包括：获取爆炸损伤的数据结果文件；获取数据结果文件的采样场景特征，并按照预设匹配规则在聚类下采样方法库中找到与采样场景特征相匹配的下采样方法；通过采样场景特征

【技术实现步骤摘要】
基于聚类的质点类算法可视化加速方法及系统


[0001]本专利技术涉及爆炸损伤模拟领域，具体涉及一种基于聚类的质点类算法可视化加速方法及系统
。

技术介绍

[0002]可视化模拟是研究材料的断裂
、
爆炸与冲击问题的关键手段之一
。
目前，爆炸损伤的可视化模拟主要分为两类路线：
[0003]1)
传统的网格仿真计算
[0004]网格仿真计算通常是利用网格数据作为计算对象，以对材料的断裂
、
爆炸损伤进行数值模拟，进而以可视化的形式来呈现材料的断裂
、
爆炸损伤情况
。
[0005]例如，专利申请号为
CN202011250264.4
的专利技术专利申请公开了一种高大空间复杂建筑结构内危险品爆炸可视化仿真分析方法
。
该方法通过建立高大空间复杂建筑结构及周边环境的三维模型；然后分析危险源房间及周边房间的破损
、
超压情况，以在不同时间节点下以不同颜色包围球表示冲击波等效压力，以不同色块表示高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于聚类的质点类算法可视化加速方法，其特征在于，包括步骤：
S101
获取数据结果文件，所述数据结果文件包括：用于模拟爆炸对象的爆炸损伤过程的原始数据；
S102
获取所述数据结果文件的采样场景特征，并按照预设的匹配规则在聚类下采样方法库中找到与所述采样场景特征相匹配的聚类下采样方法；其中，所述采样场景特征包括以下一种或多种：所述爆炸对象的类型
、
爆炸损伤过程的时段
、
原始数据的内聚特点
、
原始数据量
、
原始数据的属性值；所述聚类下采样方法库中包括以下一种或多种方法：
k
均值聚类算法
、
基于密度的空间聚类算法
、
综合层次聚类算法；
S103
通过所述采样场景特征和
/
或
S102
中所匹配到的所述聚类下采样方法从第一聚类条件数据库中选取到与所述采样场景特征和
/
或所述聚类下采样方法相匹配的第一聚类条件的聚类设定值，所述第一聚类条件用于调整聚类下采样过程中聚类的数量；
S104
通过所述聚类下采样方法选取由用户输入的第二聚类条件，并获取用户对所述第二聚类条件输入的聚类输入值，所述第二聚类条件用于调整聚类下采样过程中的聚类的密度；
S105
采用所述聚类设定值和所述聚类输入值以通过对应的聚类下采样方法对所述数据结果文件的可视化物理特征进行聚类下采样
。2.
根据权利要求1所述的一种基于聚类的质点类算法可视化加速方法，其特征在于，当所述聚类下采样方法为
k
均值聚类算法时，所述第一聚类条件包括：初始聚类中心的数量，所述第二聚类条件包括：聚类的数量
。3.
根据权利要求1所述的一种基于聚类的质点类算法可视化加速方法，其特征在于，当所述聚类下采样方法为基于密度的空间聚类算法时，所述第一聚类条件包括：最小采样值；所述第二聚类条件包括：聚类的样本距离
。4.
根据权利要求1所述的一种基于聚类的质点类算法可视化加速方法，其特征在于，当所述聚类下采样方法为综合层次聚类算法时，所述第一聚类条件包括：聚类特征树的叶节点的最大条目树；所述第二聚类条件包括：聚类特征树的大小
。5.
根据权利要求1所述的一种基于聚类的质点类算法可视化加速方法，其特征在于，所述可视化物理特征包括以下一种或多种：材料的类型，损伤度，压力
。6.
根据权利要求5所述的一种基于聚类的质点类算法可视化加速方法，其特征在于，在
S105
之前，还包括步骤：获取与所述数据结果文件相关联的可视化需求，所述可视化需求包括以下一种或多种：冲击波可视化，损伤程度可视化；根据所述可视化需求从所述数据结果文件中的聚类物理特征中选取到与所述可视化需求相匹配的聚类物理特征，并将所选取的所述聚类物理特征标记为可视化物理特征

【专利技术属性】
技术研发人员：崔潇骁，周旭，朱江，施鹏，薛晓光，丁亮亮，王晓光，赵玉立，黄咏政，李凯，何晓辉，李昊男，
申请(专利权)人：北京中科浩晖科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：