彈簧質點模型的求解方法包括顯式歐拉積分和隱式歐拉積分等方法,其中顯式歐拉積分求解快速,但積分步長小,兩個可視幀之間需要多次積分,而隱式歐拉積分則需要求解線性方程組,但其穩定性好,能夠取較大的積分步長。[Liu et al. 2007]文章提出了一種彈簧質點模型的求解方法,它將隱式歐拉積分方法轉變為求解最優化問題,並采用迭代分步優化的方法來達到最優解。相比隱式歐拉積分,該方法計算快速,並且精度在可接受范圍內。
彈簧質點模型的隱式表達方式如下:
(1)
(2)
其中:qn和vn分別代表tn時刻質點的位置和速度,f(qn)為tn時刻質點所受到的力,M為質點的質量,h為步長。
利用式(1)我們可以得到:
(3)
(4)
將式(3)減式(4)並與式(2)結合得到:
(5)
記x = qn+1,y = 2qn – qn-1,式(5)可以變化為:
(6)
式(6)的解其實對應於如下函數的臨界點:
(7)
於是彈簧質點模型問題可以變化為最優化問題minx g(x),即最小化函數g(x)。
函數E(x)中最重要的部分是彈簧勢能,根據Hooke定律,可以推導得到兩個質點間彈簧的勢能為:
(8)
其中:k為彈簧的彈性系數,r為彈簧的自然長度。
因此彈簧質點模型中彈簧的整體勢能也可以變化為最優化問題,即最小化如下函數:
(9)
其中:L = A·K·AT,J = A·K,式中A∈Rm×s(m為質點數量,s為彈簧數量),並且Ai1,i=1,Ai2,i= -1,K∈Rm×m為對角矩陣,Ki,i = ki。
如果考慮其他外力(如重力等),那么函數E(x)的表達式為:
(10)
其中:是所有彈簧為自然長度時的方向。
將函數E(x)的表達式(10)代入式(7),整理后得到最終的優化表達式:
(11)
對於上述優化問題,可以分兩步進行,將前一時刻的質點位置作為初始值x,首先固定x優化d,然后固定d優化x,然后重復上述迭代步驟直到滿足設定的迭代步數。
function [X, V] = spring_mass_fast(X0, V0, E, b, bc, R, h) % This code implements algorithm of the following paper: % "Fast Simulation of Mass-Spring Systems" m = size(X0,1); % vertex number s = size(E,1); % spring number if ~exist('R', 'var') R = normrow(X0(E(:,1),:) - X0(E(:,2),:)); end damping = 0.02; drag = 1 - damping; stiffness = 1e1; K = stiffness*ones(s,1); mass = 0.01; M = diag(mass*ones(m,1)); g = [0 0 -9.8]; fext = repmat(mass*g, [m,1]); A = sparse(E,[1:s;1:s]',repmat([1,-1],s,1),m,s); L = A*diag(K)*A'; J = A*diag(K); X = X0; iter = 0; max_iter = 10; while true % step1: Fix X and find D D = X(E(:,1),:) - X(E(:,2),:); D = bsxfun(@times, D, R./normrow(D)); % step2: Fix D and find X X = solve_equation(M + h^2*L, h^2*(fext + J*D) + M*(X0 + V0*h), b, bc); iter = iter + 1; if iter == max_iter break; end end V = drag*(X - X0)/h; end
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相關:
彈簧質點系統(Euler Integration):http://www.cnblogs.com/shushen/p/5473264.html
彈簧質點系統(Verlet Integration):http://www.cnblogs.com/shushen/p/5394431.html
參考文獻:
[1] Tiantian Liu, Adam W. Bargteil, James F. O'Brien, and Ladislav Kavan. 2013. Fast simulation of mass-spring systems. ACM Trans. Graph. 32, 6, Article 214 (November 2013), 7 pages.