Techniky simulace tekutin
|
|
- Jindřiška Králová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 MASARYKOVA UNIVERZITA FAKULTA INFORMATIKY Techniky simulace tekutin BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Karel Motlík Brno, podzim 2014
2 Prohlášení Prohlašuji, že tato bakalářská práce je mým původním autorským dílem, které jsem vypracoval samostatně. Všechny zdroje, prameny a literaturu, které jsem při vypracování používal nebo z nich čerpal, v práci řádně cituji s uvedením úplného odkazu na příslušný zdroj. Karel Motlík Vedoucí práce: doc. Ing. Jiří Sochor, CSc. i
3 Shrnutí V bakalářské práci se zabývám simulací tekutin ve virtuálním prostředí. Popisuji metody výpočtu dynamiky tekutin a možnosti dostupných technologií pro její simulaci. Zaměřuji se na fyzikální engine NVIDIA PhysX, který k simulaci využívá částicový systém a metodu zvanou Smoothed Particle Hydrodynamics. Pomocí tohoto enginu jsem vytvořil ukázkovou aplikaci demonstrující interakci kapaliny a kouře s okolním prostředím. ii
4 Klíčová slova fyzikální simulace, simulace tekutin, dynamika tekutin, fyzikální engine, NVIDIA PhysX, částicový systém, Smoothed Particle Hydrodynamics iii
5 Poděkování Rád bych poděkoval Mgr. Jiřímu Chmelíkovi, Ph.D. za pomoc při výběru tématu práce, Mgr. Janu Juráňovi za poskytnutí informací ohledně enginu PhysX a vykreslování kapalin a doc. Ing. Jiřímu Sochorovi, CSc. za odborné vedení a cenné rady při psaní bakalářské práce. iv
6 Obsah Úvod Fyzikální simulace ve virtuálním prostředí Simulace tekutin Vizuální jevy tekutin Prostředky pro fyzikální simulace Fyzikální engine Přehled dostupných real-time fyzikálních enginů Částicové systémy Emitor částic Teoretické základy simulace tekutin Rovnice chování tekutiny Metody výpočtu simulace tekutiny Lagrangeho metoda Eulerova metoda Smoothed particle hydrodynamics (SPH) Výpočet SPH NVIDIA PhysX PhysX SDK Vlastnosti PhysX SDK Materiály Parametry částicového systému Postup při simulace tekutin Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX Simulace kapaliny Emitor kapaliny Vizualizace kapaliny Tvorba povrchu kapaliny Funkcionalita v demonstrační aplikaci Simulace kouře Emitory kouře Vizualizace kouře Funkcionalita v demonstrační aplikaci Závěr Literatura Přílohy v
7 Úvod Základní kameny výpočtů dynamiky tekutin (Computational Fluid Dynamics, CFD) položili Claude Navier kolem roku 1821 a George Stokes kolem roku 1845, když nezávisle na sobě formulovali rovnici popisující dynamiku tekutin (rovnice je známá jako Navier- Stokesova, dále ji zmiňuji v druhé kapitole). Jakmile se objevila možnost numerických výpočtů na počítačích, začaly se rozvíjet speciální techniky pro simulaci tekutin. V roce 1983 představil T. Reeves koncept částicového systému jako techniku pro modelování objektů těžko popsatelných, nebo příliš členitých. Od té doby jsou tekutiny simulovány dvěma způsoby (Lagrangeho a Eulerovým), které v textu vysvětluji a pro simulaci využívám. Cílem práce bylo prostudovat oblast simulace tekutin, zvláště pak jejich řešení s využitím existujících technologií (NVIDIA PhysX, Bullet, Havok), popsat metody a jejich principy a vytvořit ukázkovou aplikaci demonstrující využití tohoto přístupu ve virtuálním prostředí. V první části popisuji důvody, proč je oblast fyzikálních simulací resp. simulace tekutin v počítačové grafice důležitá a jakými prostředky dosahujeme požadovaných výsledků. Uvádím charakteristiky dostupných technologií a jejich možnosti pro simulaci tekutin. Další část je shrnutím teoretických základů pro simulaci. Popisuji zde vlastnosti tekutin, rovnici jejich pohybu a výpočetní metody pro simulaci. V práci se zaměřuji na Lagrangeho přístup k problematice, s nímž pracuji ve čtvrté kapitole. Třetí část se zabývá popisem fyzikálního enginu NVIDIA PhysX, který jsem si zvolil jako nástroj pro vývoj demonstrační aplikace. Zmiňuji vývojové prostředí a použité nástroje, dále pak způsob, jakým se s PhysX SDK pracuje, a zaměřuji se především na možnosti simulace tekutin pomocí integrovaného částicového systému. V poslední části píši o vývoji a funkcionalitě demonstrační aplikace. Vysvětluji použité metody, které souvisí se simulací tekutin, a okrajově se dotýkám způsobu jejich vizualizace. 1
8 Kapitola 1 Fyzikální simulace ve virtuálním prostředí Cílem virtuálního prostředí [1] (virtuální reality) je vyvolat v uživateli dojem, že se nachází a pohybuje v umělém světě. Toto prostředí je nejčastěji vytvořeno počítačem a působením na lidské smysly dociluje u uživatele co možná nejautentičtějšího zážitku jakoby na virtuálním místě doopravdy byl. Této iluze se dosahuje pomocí speciálních zařízení (stereoskopická helma, haptické rukavice), nejčastěji je ale ovlivňován zrak a sluch, k čemuž stačí obrazovka počítače a reproduktory. Důležitým aspektem věrohodnosti virtuálního prostředí je přirozené chování jednotlivých součástí systému. To znamená, že by měly být v souladu fyzikální zákonitosti (např. gravitace), na které jsme z reality zvyklí. Nevyžadujeme ovšem přesnou fyzikální simulaci, nýbrž stačí přiblížení se reálnému chování a to z důvodu omezené výpočetní rychlosti. Je totiž nutné, aby vykreslování scény a interakce s uživatelem probíhala zároveň a nedocházelo k velké časové prodlevě. 1.1 Simulace tekutin Tekutiny nás obklopují a hrají důležitou roli v každodenním životě. Přirozeně bychom s jevy jako je vítr, déšť, loď houpající se na vlnách oceánu, plnění sklenice vodou, plápolající oheň, stoupající kouř atd. rádi přicházeli do styku i ve virtuálním prostředí. Realisticky animované tekutiny totiž umí výrazně podpořit autentičnost interaktivních aplikací, zvláště pak v oblasti počítačových her, kde nelpíme na velké přesnosti simulace. Tyto úkazy známé ze skutečného světa jsou pro nás běžné, ale při jejich komplexnosti je simulace tekutin velmi náročná. 2
9 1. Fyzikální simulace ve virtuálním prostředí Ačkoli jsou výpočty dynamiky tekutin oblastí výzkumu s dlouhou historií, stále zůstává velké množství nevyřešených problémů. Důvodem složitosti chování tekutin je celková souhra rozličných jevů, jako je proudění, rozptyl, turbulence a povrchové napětí [2] Vizuální jevy tekutin Všechny jevy, ve kterých hrají roli tekutiny, mají společný znak a tím je proudění částic. Se simulací kapalin souvisí i simulování kouře či ohně, kde se částice pohybují daným způsobem ve vzduchu (proudění částic v plynu). Voda Nejčastěji simulovaná kapalina je voda vytvářející velkou množinu jevů, které chceme přenést do virtuálního prostředí. Šplouchání, cákání, vlnění, zrcadlení okolního prostředí od hladiny, kaustika 1 a interakce s okolím, jako je např. plavání lehkých předmětu na hladině nebo změna barvy povrchu objektu vlivem vlhkosti. Pro všechny tyto jevy má smysl se zabývat prouděním částic v tekutině, aby jejich simulace vypadala přirozeně. Kouř Na kouř může být nahlíženo buď jako na zplodinu hoření, kdy se zbytkové částice uvolňují do vzduchu, nebo obecně jako na viditelný plyn, jehož částice se ve vzduchu rozptylují do všech směrů. V průběhu rozptylování klesá koncentrace kouře a my vidíme, jak postupně mizí. Jeho chování se liší v závislosti na teplotě a hmotnosti částic. Kouř ohně má ve vzduchu tendenci stoupat směrem vzhůru, kdežto např. při sublimaci suchého ledu za pokojové teploty se pohybuje směrem dolů. 1 Známý optický jev, ke kterému dochází při zakřivení paprsků světla procházejících kapalinou. Jedná se o jasnou oblast světla, která vzniká ve stínu kapaliny (např. na dně bazénu nebo za sklenicí osvícenou sluncem). 3
10 1. Fyzikální simulace ve virtuálním prostředí Oheň Při vysokých teplotách dochází k jevu zvanému oheň. Je charakterizován plameny, jež jsou zdrojem světla a tepla. Jedná se o plynové oblasti, které v příznivých podmínkách (přítomnost paliva, přístup kyslíku) hoří. Na rozdíl od kouře, u něhož se částice rozptylují do všech stran, částice hoření se sbíhají k místu s vyšší teplotou, což má za následek kuželovitý tvar plamenu (hořící svíčka), a s postupným ochlazováním částice zcela mizí, resp. přecházejí v kouř. 1.2 Prostředky pro fyzikální simulace Fyzikální engine Počítačové nástroje pro simulaci fyziky, také nazývané jako fyzikální enginy, v dnešní době dokáží napodobovat chování pevných předmětů (rigid body dynamics), jejich deformace, destrukce a detekci kolizí. Dále chování tkanin oblečení, vlajek a provazů (soft body dynamics) a dokáží napodobovat i kouř, plameny a kapaliny (obecně dynamiku tekutin 2, fluid dynamics). Hlavní využití fyzikálních enginů je v oblasti počítačových her resp. při vědeckých simulacích. Nástroje jsou dvojího typu: real-time (simulace v reálném čase) high-precision (simulace s vysokou přesností) Kvůli zmíněným požadavkům na rychlost interakce virtuálního prostředí s uživatelem se budu zabývat pouze real-time fyzikálními enginy. 2 Ve fyzice je dynamika tekutin poddisciplínou mechaniky tekutin, která se zabývá pohybem (tokem) kapalin a plynů. 4
11 1. Fyzikální simulace ve virtuálním prostředí Real-time engine Real-time fyzikální enginy jsou nejčastěji používány v interaktivních aplikacích (především počítačových hrách), kde k výpočtu simulace dochází v průběhu animace. Jelikož je u tohoto typu systému mnohem důležitější rychlost, spokojíme se s aproximovaným výpočtem, kdy nám zkreslení nevadí, dokud výsledek vypadá přirozeně. High-precision engine High-precision fyzikální enginy se využívají především pro vědecké a průmyslové simulace, např. při testech hydrodynamiky a aerodynamiky. Dále mají enginy využití ve filmovém průmyslu pro tvorbu speciálních efektů a animovaných filmů. Pro všechny tyto účely je potřeba vyšší výpočetní rychlost a usiluje se o maximální přesnost, nehledě na délku času pro výpočet, neboť i malé odchylky můžou drasticky ovlivnit předpovídaný výsledek Přehled dostupných real-time fyzikálních enginů Havok Bullet Physics Library NVIDIA PhysX Open Dynamic Engine (ODE) Vortex Havok Jedním z nejrychlejších a nejrobustnějších enginů je Havok, který poskytuje především kompletní řešení herní fyziky a to pro všechny herní platformy (Microsoft Windows, Microsoft Xbox, Sony Playstation, Nintendo Wii atd.). Je složen z několika modulů, které umožňují simulovat kolize objektů, dynamiku pevných těles, dynamiku tkanin, destrukce a deformace objektů [3]. Dále také nabízí pluginy 3 pro 3D animační software (Maya, 3D Studio Max). 3 nástroje rozšiřující funkcionalitu 5
12 1. Fyzikální simulace ve virtuálním prostředí Co se týče možností pro simulaci tekutin, nabízí pouze standardní částicový systém, což znamená, že dynamiku tekutin by při využití tohoto enginu bylo potřeba doimplementovat. Bullet Physics Library Konkurujícím enginem je Bullet, který nabízí stejné možnosti při fyzikálních simulacích jako Havok, nicméně více než pro počítačové hry se využívá právě jako plugin (např. pro Blender nebo Cinema 4D) a při tvorbě speciálních efektů ve filmech (Hancock, Shrek 4, Sherlock Holmes a další). Pro real-time simulaci tekutin se Bullet, stejně jako Havok, nehodí. NVIDIA PhysX PhysX je škálovatelný fyzikální engine podporující široké spektrum zařízení, od smartphonů po high-end vícejádrové procesory a grafické karty. Poskytuje v reálném čase detekci kolizí a simulace pevných těles, tkanin, tekutin, částicových systémů a také pohyb lidské postavy či vozidla [4]. Pomocí speciálního částicového systému dokáže PhysX simulovat chování tekutin bez potřeby přidávat jakoukoli funkcionalitu. Proto se dále v práci budu zabývat podrobněji právě tímto enginem Částicové systémy Silnou modelovací a zobrazovací technikou jsou systémy částic (particle systems), které se používají zejména k modelování objektů, jejichž tvar je natolik členitý, nebo se mění takovým způsobem, že ho není možno reprezentovat jako povrch. Takovými objekty jsou hejna ptáků či ryb, padající sníh, déšť, oheň, mlha, dým, tráva, les atp." [1] 6
13 1. Fyzikální simulace ve virtuálním prostředí Částicový systém P je uskupení konečného počtu k částic, které jsou během svého života (tedy po dobu od vytvoření po jejich odstranění) popsány několika parametry. Každá částice má svůj index j z intervalu [0; k - 1] a nese informaci o své poloze v prostoru x j, o své rychlosti u j a případně o dalších vlastnostech, jako je např. délka života, barva či velikost. Při užití částicového systému dosahujeme požadovaného vizuálního výsledku definováním pohybu charakteristického pro určitý druh objektu a vykreslením konkrétního objektu resp. textury na pozici jednotlivých částic. Např. pro padající sníh stačí napodobit poletování vloček ve vzduchu a na pozici částic vykreslovat texturu vloček nebo jen bílé body. V některých případech je ale potřeba počítat i s interakcí mezi jednotlivými částicemi. Vzájemné narážení sněhových vloček nás tolik netrápí, jako spíš kouř nebo kapalina, u kterých očekáváme, že mezi sebou budou částice interagovat podle aerodynamických popř. hydrodynamických zákonů Emitor částic Emitor je ve virtuálním prostředí speciální typ objektu, který produkuje částice. Typickými vlastnostmi emitoru jsou rychlost produkování částic (kolik částic je vytvořeno za jednotku času), výchozí rychlostní vektor (udává směr pohybu částic po jejich vytvoření), délka života (po jaké době dojde k propuštění částice ze scény), objem (velikost oblasti, ve které se budou částice tvořit) a další. Představit si můžeme např. jiskry odlétávající z jednoho místa do všech směrů nebo sopku, ze které stoupá dým. 7
14 Kapitola 2 Teoretické základy simulace tekutin Tekutina je z fyzikálního hlediska látka, která se neustále deformuje (teče) pod vlivem smykového (tečného) napětí a nedokáže udržet svůj stálý tvar. Zahrnuje kapaliny, plyny a do jisté míry i pevná tělesa z materiálu, který se může roztékat (plast, sklo atd.) resp. sypké látky (např. písek) taktéž splňující podmínku tekutosti. Viskozita Speciální vlastností tekutin je viskozita, což je veličina charakterizující vnitřní tření a závisí především na přitažlivých silách mezi částicemi. Tato vlastnost se projevuje pouze tehdy, pokud není tekutina v klidu. Tekutiny s větší přitažlivou silou mají větší viskozitu, tedy větší brzdění pohybu samotné tekutiny nebo těles v tekutině [5]. Např. med je více viskózní než voda. 2.1 Rovnice chování tekutiny Ve většině případů je tok částic tekutiny řízen tzv. nestlačitelnou Navier Stokesovou rovnicí (soustava parciálních diferenciálních rovnic). Rovnice je obyčejně zapsána jako [6]: u t + u u + 1 p = g + v u, ρ u = 0. (2.1) (2.2) Kde je operátor gradientu 4, je diferenciální operátor divergence a je Laplaceův operátor, který je definovaný jako divergence gradientu daného skalárního pole. Výsledkem divergence je funkce popisující rychlost růstu. Je-li např. zkoumaným polem gradient teploty (vektory udávají rychlost vedení tepla), potom kladná divergence v daném bodě znamená, že v tomto bodě vzniká teplo, záporná naopak, že v daném místě teplo zaniká [7]. 4 Gradient znamená obecně směr růstu. 8
15 2. Teoretické základy simulace tekutin Popis proměnných: u... rychlost proudění tekutiny ρ... hustota tekutiny (pro vodu přibližně kg/m 3, pro vzduch přibližně 1.3 kg/m 3 ) p... tlak (síla plošné jednotky, která působí na okolí) g... gravitační zrychlení (obyčejně (0.0, -9.81, 0.0) m/s 2, za předpokladu, že osa Y směřuje vertikálně nahoru) v... kinematická viskozita První diferenciální rovnice (2.1) se nazývá rovnice hybnosti a charakterizuje chování tekutiny při působení gravitace bez dalšího omezení. Pro interakci s okolním prostředím (chceme např. tekutinou naplnit sklenici nebo do klidné tekutiny vhodit pevný předmět) je třeba přidat vnější silové působení (viz Obrázek 2.1). Obrázek 2.1: Příklad vnější síly působící na tekutinu. Druhou diferenciální rovnicí (2.2) je podmínka nestlačitelnosti, která zajišťuje zachování objemu jednotlivých částic a simuluje tak nestlačitelnost skutečné tekutiny. 2.2 Metody výpočtu simulace tekutiny Vhodným prostředkem k simulování tekutin ve virtuálním prostředí je částicový systém již zmíněný v první kapitole. Vstupními daty výpočtu jsou částice (viz Obrázek 2.2) reprezentující malé dílky tekutiny, které mají svoje počáteční parametry (např. rychlost), na jejichž základě se počítá stav částic v dalším kroku animace. 9
16 2. Teoretické základy simulace tekutin Když pro simulaci chování tekutiny použijeme částicový systém, můžeme sledovat a měřit její pohyb dvěma způsoby. Obrázek 2.2: Částice tekutiny znázorněny ve 2D prostoru Lagrangeho metoda Lagrangeho přístup, pojmenovaný podle známého francouzského matematika (Joseph-Louis Lagrange), na jehož základě se soustředíme na částice tekutiny (particle-based), je častý způsob napodobení chování tekutin. Částice nesou údaje o své pozici v prostoru x a rychlosti u, kterou se pohybují (viz Obrázek 2.3). Obrázek 2.3: Užití Lagrangeho metody ve 2D prostoru. 10
17 2. Teoretické základy simulace tekutin Eulerova metoda Druhým způsobem je Eulerův přístup, podle švýcarského matematika (Leonhard Euler), kdy se namísto sledování jednotlivých částic soustředíme na specifické body v prostoru resp. mřížku složenou z těchto bodů, přes které se tekutina pohybuje (grid-based). V těchto bodech měříme veličiny jako je hustota, tlak, teplota atd. a pozorujeme, jak se veličiny mění v čase (viz Obrázek 2.4). Hodnotu veličin mezi jednotlivými body můžeme zjistit aproximací. Obrázek 2.4: Užití Eulerovy metody ve 2D prostoru. Rozdílnost těchto dvou přístupů si lze představit jako měření počasí. Podle Lagrangeho jsme unášení větrem v horkovzdušném balónu, ze kterého měříme tlak, teplotu, vlhkost atd. v okolí. Podle Eulera stejné měření provádíme ze zemského povrchu. Ač obě měření počasí provádíme v odpovídajícím prostředí, podoba vzniklých grafů změn veličin v závislosti na čase bude naprosto odlišná a to právě kvůli rozdílnému způsobu měření [6]. Lagrangeho metoda (particle-based) se může zdát oproti Eulerově (grid-based) jednodušší, neboť je přirozenější lze její pomocí snadno popsat rychlost a zrychlení částic, nicméně je mnohem těžší stanovit hustotu, tlak a teplotu tekutiny, což je naopak snadné při využití Eulerovy metody [8]. V bakalářské práci se nadále budu zabývat particle-based metodou, jelikož se navzdory své 11
18 2. Teoretické základy simulace tekutin složitosti využívá v real-time aplikacích častěji. Důvodem je rychlejší výpočet simulace. 2.3 Smoothed particle hydrodynamics (SPH) Metoda SPH, kterou detailně popisuje J. J. Monaghan [9], byla vyvinuta za účelem simulace astrofyzikálních problémů, své využití má však obecně pro simulaci všech druhů tekutin. SPH je způsob implementace nestlačitelné Navier-Stokesovy rovnice tekutiny z Lagrangeho (particle-based) pohledu. Metoda pracuje na principu konvolučního filtrování, kdy bereme v potaz parametry jednotlivých částic a pomocí vyhlazovacích jader (smoothing kernel) interpolujeme veličiny, které je při sledování částic těžké určit Výpočet SPH Cílem je získání aproximované hodnoty skalární veličiny, kterou nám particle-based metoda přímo neposkytuje. Skaláry, které chceme znát, jsou hustota, tlak a teplota v každém místě tekutiny. Abychom tyto hodnoty pro konkrétní bod získali, vypočítáme vážený průměr z parametrů částic v okolí tohoto bodu. Předpokládáme existenci částicového systému P definovaného v první kapitole, jehož každá částice P j má danou svoji pozici v prostoru x j a skalární veličinu Aj. Potom je možné pro libovolný bod v prostoru X [x, y, z] tuto veličinu interpolovat pomocí několika nejbližších částic užitím vyhlazovacího jádra W takto: k A(X) = m A j j W( X x ρ j, h), j j (2.3) kde ρ j je hustota částice, mj je hmotnost částice a h je poloměr vyhlazovacího jádra. Pro každou částici P j vypočítáme její vzdálenost od bodu X (viz Obrázek 2.5). Když je vzdálenost menší než poloměr h, můžeme spočíst váhu částice P j pomocí vyhlazovacího jádra W 12
19 2. Teoretické základy simulace tekutin (viz Obrázek 2.6). Pokud je vzdálenost větší, váha je nula [10]. Mezi nejčastěji používané vyhlazovací jádra patří Gaussian, B-Spline a Q- spline [8]. Obrázek 2.5: Zjištění vzdáleností okolních částic od bodu X. Obrázek 2.6: Výpočet váhy částice pomocí vyhlazovacího jádra W. Je ale důležité si uvědomit, že SPH metoda má několik zásadních problémů. Při odvození rovnice tekutiny pro částice není zaručeno dodržení některých fyzikálních zákonitostí jako třeba souměrnost sil (symmetry of forces) nebo zachování hybnosti [2]. Výpočtem SPH se budu dále zabývat ve 3. kapitole v rámci simulace tekutiny pomocí fyzikálního enginu NVIDIA PhysX, který této metody využívá. 13
20 Kapitola 3 NVIDIA PhysX Při průzkumu funkcionality dostupných fyzikálních enginů jsem dospěl k závěru, že nejvhodnějším enginem pro simulaci tekutin je NVIDIA PhysX, neboť nabízí možnost výpočtu simulace v reálném čase prostřednictvím speciálního částicového systému. 3.1 PhysX SDK Middleware PhysX SDK (Software development kit), nyní ve verzi 3.x, je volně dostupný nástroj pro nekomerční i komerční účely s podporou pro tyto platformy: Microsoft Windows Linux Mac OS X Android Playstation Microsoft Xbox Výpočty všech fyzikálních simulací obstarává CPU. Pokud je ale zařízení vybaveno grafickou kartou NVIDIA GeForce, výpočet složitějších jevů (fluid dynamics, soft body dynamics) značně urychluje GPU akcelerace. S PhysX SDK je na platformě Microsoft Windows možné pracovat pouze prostřednictvím vývojového prostředí Microsoft Visual Studio (VS) 2008 nebo 2010 [11] se znalostí programovacího jazyka C++. Já jsem k práci použil verzi VS 2010 a k vykreslování grafického výstupu jsem zvolil knihovnu OpenGL. Použití samotné knihovny PhysX je poměrně složité, jelikož nastavení projektu ve VS 2010 vyžaduje přesné linkování knihovních souborů. I když SDK obsahuje uživatelskou příručku s odkazy na příklady použití jednotlivých částí funkcionality, způsob jak vytvořit 14
21 3. NVIDIA PhysX nový projekt v ní popsán není. V začátcích mi velmi pomohl článek Getting started on PhysX & OpenGL [12], který popisuje, jak knihovnu PhysX správně inicializovat a projekt nastavit. Nutno dodat, že tutoriál je napsaný pro verzi PhysX SDK 3.2.1, nicméně už ve verzi jsou provedeny takové změny, že tutoriál není kompatibilní a nelze jej bez patřičných úprav použít. Práce s touto sadou nástrojů zahrnuje dvě části, které je potřeba udržovat konzistentní, aby se simulovaná fyzika a objekty vykreslované ve scéně chovaly správně. Knihovna OpenGL obstarává pouze vykreslení objektů. K fyzikální simulaci je potřeba mít jednak nastavené globální parametry (např. gravitace) a dále je třeba, aby každý vykreslovaný objekt měl definovaný svůj tvar (geometrii), materiál, váhu atp. Bez toho by se při spuštění animace mohlo např. stát, že kostka, na kterou působí gravitace, propadne skrz podlahu, čehož není vůbec těžké dosáhnout. V každé iteraci, kdy grafická knihovna renderuje další snímek pro zobrazení na obrazovku, dochází k výpočtu nové pozice objektů. 3.2 Vlastnosti PhysX SDK Základními objekty fyzikální simulace jsou scéna (PxScene) reprezentující fyzikální svět a tzv. aktéři (PxActor), což jsou prvky v tomto světě. Scéna je popsána několika parametry specifikovanými ve struktuře PxSceneDesc. Základním parametrem struktury je vektor gravitace (scenedesc.gravity), dále pak objekt CpuDispatcher mapující jednotlivé simulační úkoly na procesní vlákna a objekt GpuDispatcher, který na platformě Windows slouží pro CUDA akcelerované funkce. Gravitace je síla působící globálně v celé PhysX scéně. Aproximace reálné gravitace odpovídá vektoru (0.0, -9.81, 0.0). 15
22 3. NVIDIA PhysX Materiály Všechny fyzikální objekty mají stanovený svůj materiál, který určují parametry tření (friction) a restituce (restitution). Ten je použit při kolizích objektů. Jednotliví aktéři ve scéně mohou být následujícího typu: pevná tělesa (PxRigidActor) tkaniny (PxCloth) částice (PxParticleBase) Třída PxRigidActor PhysX nabízí dva typy pevných těles statická tělesa (PxRigid- Static) a dynamická tělesa (PxRigidDynamic). Se statickými aktéry se při simulaci nepracuje, jejich parametry zadané při vytváření zůstávají stejné, kdežto dynamičtí aktéři se v průběhu pohybují, ať už přičiněním uživatele, který uvádí aktéry do pohybu, nebo při automatické simulaci Newtonovské fyziky (zákon akce a reakce). Třída PxParticleBase Částicové systémy poskytují rozhraní pro manipulaci s částicemi a funkcionalitu při kolizích s okolím. Dělí se na obecný částicový systém (PxParticleSystem) a částicový systém tekutin (PxParticleFluid) Parametry částicového systému Existují tři skupiny parametrů určující vlastnosti částicového systému: 1) neměnné parametry, ty je třeba definovat při vytváření a částicového systému. maxparticles Maximální počet částic, které může systém obsahovat (čím je hodnota menší, tím menší má částicový systém nároky na paměť). 16
23 3. NVIDIA PhysX PxParticleBaseFlag:: eper_particle_rest_offset Příznak povolující/zakazující posun klidu po částicích. 2) měnitelné vlastnosti, ty je možné měnit pouze tehdy, když systém není součástí scény. maxmotiondistance Maximální vzdálenost, kterou může částice urazit během jednoho kroku simulace (omezuje rychlost částice). restoffset contactoffset restparticledistance (pouze pro částicový systém tekutin) Určuje nejmenší vzdálenost mezi částicemi a povrchem pevných těles, která je udržována kolizním systémem (ke kolizi částice s pevným tělesem dochází pro vzdálenosti menší, než jaká je tato hodnota). Určuje vzdálenost, při které dochází ke kontaktu mezi částicemi a pevnými tělesy. Tento kontakt je interně používán k předcházení chvění a ulpívání částic. Je potřeba, aby vzdálenost byla větší než hodnota restoffset. Určuje rozlišení (velikost) částice tekutiny (pokud je tekutina v klidu, částice mezi sebou mají právě tuto vzdálenost). PxParticleBaseFlag::eGPU Příznak povolující/zakazující GPU akceleraci. PxParticleBaseFlag:: ecollision_twoway Příznak povolující/zakazující obousměrnou interakci mezi části-cemi a pevnými tělesy. 17
24 3. NVIDIA PhysX 3) měnitelné vlastnosti, ty lze měnit kdykoli v průběhu simulace. restitution dynamicfriction staticfriction damping externalacceleration particlemass Stiffness (pouze pro částicový systém tekutin) Viscosity (pouze pro částicový systém tekutin) PxParticleBaseFlag:: eenabled PxParticleBaseFlag:: eproject_to_plane Udává restituci pro kolizi částic. Dynamické tření částic. Statické tření částic. Konstanta tlumení rychlosti částic, která působí na každou částici (určuje, jak snadno se částice pohybuje prostorem). Vektor zrychlení aplikovaného na každou částici. Podle výchozího nastavení se do tohoto vektoru započítává i vektor globální gravitace, což lze pro daný částicový systém zakázat příznakem PxActorFlag:: edisable_gravity. Hmotnost částic použita pro obousměrnou interakci s pevnými tělesy. Určuje tuhost/pružnost tekutiny. Pro nízké hodnoty je tekutina více stlačitelná. Určuje viskozitu tekutiny. Příznak povolující/zakazující simulaci částic. Pomocí tohoto příznaku lze omezit pohyb částic pouze v jedné rovině (2D). Hodnoty jednotlivých parametrů použitých v demonstrační aplikaci zmiňuji v příloze bakalářské práce. 18
25 3. NVIDIA PhysX Po nastavení parametrů a vytvoření aktéra částicového systému zbývá začít do scény přidávat částice. Jelikož ale PhysX SDK nemá vestavěný žádný emitor a nabízí pouze jednoduché rozhraní pro vytváření částic [11], implementoval jsem v rámci vývoje demonstrační aplikace emitory vlastní. 3.3 Postup při simulace tekutin Knihovna PhysX k výpočtu využívá SPH metodu, kterou jsem popsal v 2. kapitole, a simulaci provádí ve třech fázích [13]. 1) Jak ukazuje Obrázek 3.1, nejprve se ověří, jestli nedochází ke kolizi částic s okolním statickým prostředím a v případě nutnosti se přesunou částice mimo pevná tělesa. Obrázek 3.1: Detekce kolizí se statickým okolím. Inspirováno článkem [13]. 2) Zatímco první krok je totožný s chováním obecného částicového systému, v druhé fázi se odehrává hlavní SPH práce. Cílem je přivést částice k požadované hustotě, v níž jsou částice v klidu nadále jen klidová hustota (rest density). Nicméně nejprve musíme definovat, co myslíme hustotou, a poté ji spočítat pro každou částici systému. Chceme, aby hustota každé částice byla ovlivňována počtem sousedních částic v určité vzdálenosti. Čím blíž je částice svým sousedům, tím větší chceme naměřit hustotu a také bychom rádi, aby se hustota hladce měnila během pohybu částic. Výpočet hustoty SPH metodou (viz Obrázek 3.2) si lze představit jako umísťování Gaussovy křivky na pozici každé 19
26 3. NVIDIA PhysX částice a sčítání hodnot jednotlivých hodnot křivek. Následující graf ukazuje, jak výpočet vypadá v 1D prostoru. Osa X reprezentuje vzdálenost od počátku a osa Y hustotu. Obrázek 3.2: Vypočet hustoty v jednorozměrném prostoru. Inspirováno článkem [13]. 3) Jakmile známe hustotu všech částic, vypočte se v každé částici tlak. Ten PhysX počítá jako rozdíl hustoty a klidové hustoty (rest density). Po té dojde k aplikování sil k přemístění částic z oblasti s vysokým tlakem do oblasti, kde je tlak nízký, jak ukazuje obrázek 3.3. Obrázek 3.3: Přesun částic z oblasti s vysokým tlakem, do oblasti, kde je tlak nízký. Inspirováno článkem [13]. 20
27 3. NVIDIA PhysX Výpočet se opakuje do té doby, než dojde k ustálení všech částic, tedy k uklidnění kapaliny (viz Obrázek 3.4). Výsledkem tohoto chování je věrohodné napodobení nestlačitelnosti kapaliny. Obrázek 3.4: Ustálení částic. Inspirováno článkem [13]. 21
28 Kapitola 4 Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX 4.1 Simulace kapaliny Pro simulaci kapaliny jsem vytvořil jednoduchou scénu obsahující skleněnou nádobu, do které je možné kapalinu prostřednictvím emitoru nalévat a interagovat v ní s pevnými tělesy resp. vnějšími silami (míchání, naklánění nádoby, vlnění) Emitor kapaliny Pro rychlejší práci s přidáváním částic kapaliny do scény jsem implementoval třídu LiquidEmitter. Při vytváření její instance stačí předat několik parametrů a pro spuštění emitoru pak už jen volat funkci LiquidEmitter::createParticles() někde ve vykreslovací smyčce OpenGL. Parametry emitoru kapaliny ukazatel na již existující částicový systém maximální počet částic pozice v prostoru, kde bude emitor ve scéně umístěn vektor výchozí rychlosti částic objem přitékající tekutiny (udává počet částic, které se při jednom zavolání LiquidEmitter::createParticles() do scény přidají) tempo, s jakým budou částice vytvářeny Poznámka: Částice se do scény nepřidávají při každém zavolání funkce LiquidEmitter::createParticles(), neboť by mohlo docházet ke kolizím mezi částicemi vytvářejícími se velkou rychlostí na jednom místě (vzdálenost mezi nově vytvářenými částicemi by byla menší, než restparticledistance). Aby se zabránilo nežádoucímu efektu, kdy se nové částice rozletí do všech směrů, obsahuje třída čítač, který zajišťuje vytvoření nových částic každé N-té zavolání zmíněné funkce (hodnotu N udává parametr tempa). 22
29 4. Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX Vizualizace kapaliny Abychom po spuštění simulace viděli, jak se částice ve scéně chovají, nejprve musíme stanovit způsob jejich vizualizace. Nejjednodušším způsobem zobrazení je vykreslení bodů na pozici jednotlivých částic systému. Další možností je vykreslovat na pozici částic kuličky, které budou mít poloměr roven velikosti částice restparticledistance (popř. o trochu větší), což vizuálně dodá skupině částic objem. Vytvoření věrné vizualizace kapaliny je ale mnohem složitější, neboť potřebujeme z částic vytvořit souvislý povrch (hladinu), což není triviální a v implementaci se tím dále nezabývám. Pouze nastíním metody, které tento problém řeší Tvorba povrchu kapaliny Marching Cubes Prvním postupem je známý algoritmus Marching Cubes (metoda pochodující kostky). Algoritmus funguje na principu řezání krychle, která se pohybuje v 3D mřížce v prostoru, kde se vyskytují částice. Řezáním krychle na základě hustoty rozmístění částic v prostoru se vytváří trojúhelníková síť, která po skončení algoritmu vytvoří povrch okolo každého shluku částic. Princip algoritmu je zobrazen dvourozměrně na obrázku 4.1, kde dochází k řezání čtverce. Obrázek 4.1: 2D znázorněný postup při algoritmu Marching Cubes. 23
30 4. Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX Nevýhodou algoritmu je jeho výpočetní náročnost, zvláště pak v případě, kdy se na obrazovce zobrazuje jenom část povrchu, který algoritmus počítá. Screen Space Fluid Rendering Rychlejším způsobem je metoda Screen Space Fluid Rendering, která pracuje pouze v oblasti zobrazené na obrazovce a tvoří jen povrch, který je nejblíž kameře (zadní plochy stejně nejsou vidět). Princip tvorby hladiny tekutiny je vidět na obrázku 4.2. Detailně je algoritmus popsán v článku Screen Space Meshes [14]. Obrázek 4.2: Znázornění principu metody Screen Space Fluid Rendering Funkcionalita v demonstrační aplikaci Tvorba částic kapaliny Demonstrační aplikace simuluje nalévání kapaliny do průhledné nádoby ve tvaru krychle. Obsahuje přepínač, který zapíná/vypíná emitor částic a je možné libovolně částice přidávat až do dosažení maximálního počtu částic. Interakce s pevnými tělesy Do scény lze přidávat pevná tělesa, konkrétně jsou to krychličky těžší než kapalina, takže po vhození do kapaliny zůstávají na dně. 24
31 4. Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX Simulace míchání Aplikace obsahuje přepínač pro zapnutí/vypnutí simulace odstředivé síly při míchání krouživým pohybem s nádobou. Simulace vlnění Pomocí příslušného přepínače je možné zapnout/vypnout pohyb jedné ze stěn nádoby, ve které se částice kapaliny nachází. Stěna kmitá v jedné ose a kolize s kapalinou simulují tvorbu vln. Mód vykreslování Implementovány jsou dva módy vykreslování. Buď je možné částice vykreslovat jako body, které jsou zbarvené podle směru, v němž se pohybují (šedé, pokud se nehýbou), což je vidět na obrázku 4.3. Nebo jsou částice zobrazeny jako kuličky v odstínech modré barvy v závislosti na rychlosti pohybu částice (viz Obrázek 4.4). Pro přepínání módů slouží vlastní přepínač. Obrázek 4.3: Částice jsou vykreslovány jako body. 25
32 4. Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX Obrázek 4.4: Částice jsou vykreslovány jako kuličky. 4.2 Simulace kouře Hlavní rozdíl oproti simulaci kapaliny je ten, že plynové částice přidávané do scény by se pro dosažení věrohodného pohybu v prostoru měly rozptylovat ve vzduchu. Tedy mezi částicemi, které nejsou vidět. Jelikož je nemožné simulovat veškerý vzduch ve scéně, jsou dvě možnosti, jak docílit dostatečně věrohodného a zároveň výpočetně nenáročného výsledku. Pro obě možnosti jsem implementoval vlastní emitory Emitory kouře Podobně jako pro kapalinu jsem implementoval pro simulaci kouře tyto dvě třídy: AirSmokeEmitter VacuumSmokeEmitter AirSmokeEmitter V prvním případě určíme ve scéně oblast (definovanou pěti plochami podlaha a čtyři stěny), ve které budeme pracovat a tu vyplníme částicemi vzduchu. Je třeba definovat speciální parametr pro jednotlivé částice a to temperature (teplotu). 26
33 4. Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX Všechny vzduchové částice budou mít hodnotu 0.0, kdežto nové částice budou mít teplotu nastavenu na 1.0 a postupně se budou při rozptylování do okolí "ochlazovat", až se jejich hodnota ustálí na nule. Z hlediska vykreslování pak jednoduše určíme, že viditelné budou pouze ty částice, které mají teplotu vyšší jak 0.0. Jak budou částice vypadat v průběhu klesání teploty, už záleží na tom, jaký výsledek očekáváme (v případě kouře se může např. lineárně zvyšovat průhlednost částice resp. její textury). VacuumSmokeEmitter V druhém případě můžeme vzduchové částice zanedbat a simulaci provádět pouze s částicemi, které jsou vidět. Zavedením parametru lifespan (délka života), který nahrazuje teplotu, se výrazně sníží nároky na paměť, neboť částice, které naplní svoji délku života, jsou z částicového systému propuštěny. Obdobně jako v prvním případě se částice vytvořené emitorem rozptylují v prostoru a mění se s narůstající délkou života podle toho, jak určíme. Tento způsob je sice rychlejší, ale simulace je tím zkreslená a může docházet k nepřiro-zenému chování kouře. Parametry emitoru kouře Parametry emitoru jsou stejné jako u emitoru kapaliny s tím rozdílem, že VacuumSmokeEmitter má navíc parametr určující maximální délku života částic Vizualizace kouře Existuje hned několik metod, pomocí kterých lze vykreslovat věrohodný kouř. Já jsem pro demonstraci zvolil střední cestu, ta není náročná na výpočet a výsledek vypadá dostatečně věrohodně. Použil jsem 2D texturu (viz Obrázek 4.5) společně s billboardingem a alphablendingem. 27
34 4. Simulování tekutin pomocí NVIDIA PhysX Obrázek 4.5: Pro vykreslování kouře jsem použil texturu Perlinova šumu s postupným přechodem do černé barvy při okrajích. Billboarding je technika, při které na 2D ploše zobrazujeme texturu, přičemž je tato plocha vždy natočená směrem ke kameře (viz Obrázek 4.6). Tím v 3D prostoru tvoří iluzi, že vypadá ze všech úhlů stejně. Tato technika se dříve používala např. pro vykreslování stromů, kvůli zjednodušení jejich členitosti. Obrázek 4.6: Znázornění principu billboardingu. 28
INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ
INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ CZ.1.07/1.1.00/08.0010 NUMERICKÉ SIMULACE ING. KATEŘINA
VícePočítačová dynamika tekutin (CFD) Základní rovnice. - laminární tok -
Počítačová dynamika tekutin (CFD) Základní rovnice - laminární tok - Základní pojmy 2 Tekutina nemá vlastní tvar působením nepatrných tečných sil se částice tekutiny snadno uvedou do pohybu (výjimka některé
Více11 Zobrazování objektů 3D grafiky
11 Zobrazování objektů 3D grafiky Studijní cíl Tento blok je věnován základním algoritmům zobrazení 3D grafiky. Postupně budou probrány základní metody projekce kolmé promítání, rovnoběžné promítání a
VíceBIOMECHANIKA DYNAMIKA NEWTONOVY POHYBOVÉ ZÁKONY, VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ SÍLY ČASOVÝ A DRÁHOVÝ ÚČINEK SÍLY
BIOMECHANIKA DYNAMIKA NEWTONOVY POHYBOVÉ ZÁKONY, VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ SÍLY ČASOVÝ A DRÁHOVÝ ÚČINEK SÍLY ROTAČNÍ POHYB TĚLESA, MOMENT SÍLY, MOMENT SETRVAČNOSTI DYNAMIKA Na rozdíl od kinematiky, která se zabývala
VíceDynamika tekutin popisuje kinematiku (pohyb částice v času a prostoru) a silové působení v tekutině.
Dynamika tekutin popisuje kinematiku (pohyb částice v času a prostoru) a silové působení v tekutině. Přehled proudění Vazkost - nevazké - vazké (newtonské, nenewtonské) Stlačitelnost - nestlačitelné (kapaliny
VíceStudentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2013 3D MODELY STROMŮ PRO VYUŽITÍ V REAL-TIME APLIKACI. Michaela Brázdilová
Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2013 3D MODELY STROMŮ PRO VYUŽITÍ V REAL-TIME APLIKACI Michaela Brázdilová STOČ 25. dubna 2013 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 2013 2 OBSAH ANOTACE...
VíceMechanika tekutin. Hydrostatika Hydrodynamika
Mechanika tekutin Hydrostatika Hydrodynamika Hydrostatika Kapalinu považujeme za kontinuum, můžeme využít předchozí úvahy Studujeme kapalinu, která je v klidu hydrostatika Objem kapaliny bude v klidu,
VícePočítačová dynamika tekutin (CFD) Turbulence
Počítačová dynamika tekutin (CFD) Turbulence M. Jahoda Turbulence 2 Turbulentní proudění vzniká při vysokých Reynoldsových číslech (Re>>1); je způsobováno komplikovanou interakcí mezi viskózními a setrvačnými
VícePočítačová dynamika tekutin (CFD) - úvod -
Počítačová dynamika tekutin (CFD) - úvod - Co je CFD? 2 Computational Fluid Dynamics (CFD) je moderní metoda jak získat představu o proudění tekutin, přenosu tepla a hmoty, průběhu chemických reakcích
VíceProudění vzduchu v chladícím kanálu ventilátoru lokomotivy
Proudění vzduchu v chladícím kanálu ventilátoru lokomotivy P. Šturm ŠKODA VÝZKUM s.r.o. Abstrakt: Příspěvek se věnuje optimalizaci průtoku vzduchu chladícím kanálem ventilátoru lokomotivy. Optimalizace
VíceBIOMECHANIKA. Studijní program, obor: Tělesná výchovy a sport Vyučující: PhDr. Martin Škopek, Ph.D.
BIOMECHANIKA 8, Disipativní síly II. (Hydrostatický tlak, hydrostatický vztlak, Archimédův zákon, dynamické veličiny, odporové síly, tvarový odpor, Bernoulliho rovnice, Magnusův jev) Studijní program,
VíceFLUENT přednášky. Metoda konečných objemů (MKO)
FLUENT přednášky Metoda konečných objemů (MKO) Pavel Zácha zdroj: [Bakker, 2008], [Vodička, 2011], [Runchal, 2008], [Kozubková, 2008] Historie - zřejmě nestarší způsob řešení parciálních diferenciálních
Více12 Metody snižování barevného prostoru
12 Metody snižování barevného prostoru Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro snižování barevného rozsahu pro rastrové obrázky. Postupně zde jsou vysvětleny důvody k použití těchto algoritmů
VíceKAPALINY. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Sekunda
KAPALINY Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Sekunda Vlastnosti molekul kapalin V neustálém pohybu Ve stejných vzdálenostech, nejsou ale vázány Působí na sebe silami: odpudivé x přitažlivé Vlastnosti kapalin
VíceNumerické modelování interakce proudění a pružného tělesa v lidském vokálním traktu
Numerické modelování interakce proudění a pružného tělesa v lidském vokálním traktu Vedoucí práce: doc. Ing. Petr Šidlof, Ph.D. Bc. Petra Tisovská 22. května 2018 Studentská 2 461 17 Liberec 2 petra.tisovska@tul.cz
VíceVY_32_INOVACE_INF.19. Inkscape, GIMP, Blender
VY_32_INOVACE_INF.19 Inkscape, GIMP, Blender Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Jiří Kalous Základní a mateřská škola Bělá nad Radbuzou, 2011 INKSCAPE Inkscape je open source
VícePříspěvek do konference STČ 2008: Numerické modelování obtékání profilu NACA 0012 dvěma nemísitelnými tekutinami
Příspěvek do konference STČ 2008: Numerické modelování obtékání profilu NACA 0012 dvěma nemísitelnými tekutinami (Numerical Modelling of Flow of Two Immiscible Fluids Past a NACA 0012 profile) Ing. Tomáš
VíceDynamika vázaných soustav těles
Dynamika vázaných soustav těles Většina strojů a strojních zařízení, s nimiž se setkáváme v praxi, lze považovat za soustavy těles. Složitost dané soustavy závisí na druhu řešeného případu. Základem pro
VíceMECHANIKA KAPALIN A PLYNŮ. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Mechanika - 1. ročník
MECHANIKA KAPALIN A PLYNŮ Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Mechanika - 1. ročník Mechanika kapalin a plynů Hydrostatika - studuje podmínky rovnováhy kapalin. Aerostatika - studuje podmínky rovnováhy
VícePropojení matematiky, fyziky a počítačů
Propojení matematiky, fyziky a počítačů Název projektu: Věda pro život, život pro vědu Registrační číslo: CZ..7/.3./45.9 V Ústí n. L., únor 5 Ing. Radek Honzátko, Ph.D. Propojení matematiky, fyziky a počítačů
VíceMechanika kontinua. Mechanika elastických těles Mechanika kapalin
Mechanika kontinua Mechanika elastických těles Mechanika kapalin Mechanika kontinua Mechanika elastických těles Mechanika kapalin a plynů Kinematika tekutin Hydrostatika Hydrodynamika Kontinuum Pro vyšetřování
VíceČVUT v Praze Fakulta stavební Katedra Technických zařízení budov. Modelování termohydraulických jevů 3.hodina. Hydraulika. Ing. Michal Kabrhel, Ph.D.
ČVUT v Praze Fakulta stavební Katedra Technických zařízení budov Modelování termohydraulických jevů 3.hodina Hydraulika Ing. Michal Kabrhel, Ph.D. Letní semestr 008/009 Pracovní materiály pro výuku předmětu.
VíceModelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby
Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby Jiří Pospíšil, Miroslav Jícha pospisil.j@fme.vutbr.cz Vysoké učení technické v Brně Fakulta strojního inženýrství Energetický
VícePotenciální proudění
Hydromechanické procesy Potenciální proudění + plíživé obtékání koule M. Jahoda Proudění tekutiny Pohyby elementu tekutiny 2 čas t čas t + dt obecný pohyb posunutí lineární deformace rotace úhlová deformace
VícePočítačová grafika 2 (POGR2)
Počítačová grafika 2 (POGR2) Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 19. února 2015 Kontakt Ing. Pavel Strachota, Ph.D. Katedra matematiky Trojanova 13, místnost 033a E-mail: pavel.strachota@fjfi.cvut.cz WWW:
VíceVývoj počítačové grafiky. Tomáš Pastuch Pavel Skrbek 15.3. 2010
Vývoj počítačové grafiky Tomáš Pastuch Pavel Skrbek 15.3. 2010 Počítačová grafika obor informatiky, který používá počítače k tvorbě umělých grafických objektů nebo pro úpravu již nasnímaných grafických
VíceProudění viskózní tekutiny. Renata Holubova renata.holubov@upol.cz. Viskózní tok, turbulentní proudění, Poiseuillův zákon, Reynoldsovo číslo.
PROMOTE MSc POPIS TÉMATU FYZKA 1 Název Tematický celek Jméno a e-mailová adresa autora Cíle Obsah Pomůcky Poznámky Proudění viskózní tekutiny Mechanika kapalin Renata Holubova renata.holubov@upol.cz Popis
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ PRŮVODCE GB01-P02 DYNAMIKA HMOTNÉHO BODU
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ Prof. Ing. Bohumil Koktavý,CSc. FYZIKA PRŮVODCE GB01-P02 DYNAMIKA HMOTNÉHO BODU STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAMY S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA 2 OBSAH
VíceBuněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny. Larysa Ocheretna
Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny Larysa Ocheretna Obsah Buněčný automat: princip modelu, vymezení pojmů Mřížkový buněčný automat pro plyny Příklady aplikace principů mřížkových buněčných
Více1 Rozdělení mechaniky a její náplň
1 Rozdělení mechaniky a její náplň Mechanika je nauka o rovnováze a pohybu hmotných útvarů pohybujících se rychlostí podstatně menší, než je rychlost světla (v c). Vlastnosti skutečných hmotných útvarů
VíceMechanika tekutin. Tekutiny = plyny a kapaliny
Mechanika tekutin Tekutiny = plyny a kapaliny Vlastnosti kapalin Kapaliny mění tvar, ale zachovávají objem jsou velmi málo stlačitelné Ideální kapalina: bez vnitřního tření je zcela nestlačitelná Viskozita
VíceSeriál II.II Vektory. Výfučtení: Vektory
Výfučtení: Vektory Abychom zcela vyjádřili veličiny jako hmotnost, teplo či náboj, stačí nám k tomu jediné číslo (s příslušnou jednotkou). Říkáme jim skalární veličiny. Běžně se však setkáváme i s veličinami,
Více4. Kolmou tlakovou sílu působící v kapalině na libovolně orientovanou plochu S vyjádříme jako
1. Pojem tekutiny je A) synonymem pojmu kapaliny B) pojmem označujícím souhrnně kapaliny a plyny C) synonymem pojmu plyny D) označením kapalin se zanedbatelnou viskozitou 2. Příčinou rozdílné tekutosti
Více5b MĚŘENÍ VISKOZITY KAPALIN POMOCÍ PADAJÍCÍ KULIČKY
Laboratorní cvičení z předmětu Reologie potravin a kosmetických prostředků 5b MĚŘENÍ VISKOZITY KAPALIN POMOCÍ PADAJÍCÍ KULIČKY 1. TEORIE: Měření viskozity pomocí padající kuličky patří k nejstarším metodám
VíceZáklady 3D modelování a animace v CGI systémech Cinema 4D C4D
EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Základy 3D modelování a animace v CGI systémech Cinema 4D C4D PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Mgr. David Frýbert 2013 CGI systémy Computer - generated imagery - aplikace
VíceVýsledný tvar obecné B rce je ve žlutém rámečku
Vychází N-S rovnice, kterou ovšem zjednodušuje zavedením určitých předpokladů omezujících předpokladů. Bernoulliova rovnice v základním tvaru je jednorozměrný model stacionárního proudění nevazké a nestlačitelné
VíceDefektoskopie. 1 Teoretický úvod. Cíl cvičení: Detekce měřicího stavu a lokalizace objektu
Defektoskopie Cíl cvičení: Detekce měřicího stavu a lokalizace objektu 1 Teoretický úvod Defektoskopie tvoří v počítačovém vidění oblast zpracování snímků, jejímž úkolem je lokalizovat výrobky a detekovat
VíceObr. 141: První tři Bernsteinovy iontové módy. Na vodorovné ose je bezrozměrný vlnový vektor a na svislé ose reálná část bezrozměrné frekvence.
Mikronestability 33 m Re( ) ( m1) m1,,3, (5.18) ci Imaginární část frekvence, která je zodpovědná za útlum, razantně roste, pokud se vlny nešíří kolmo na magnetické pole. Útlum také roste s číslem módu
VíceSkalární a vektorový popis silového pole
Skalární a vektorový popis silového pole Elektrické pole Elektrický náboj Q [Q] = C Vlastnost materiálových objektů Interakce (vzájemné silové působení) Interakci (vzájemné silové působení) mezi dvěma
Více6. Mechanika kapalin a plynů
6. Mechanika kapalin a plynů 1. Definice tekutin 2. Tlak 3. Pascalův zákon 4. Archimedův zákon 5. Rovnice spojitosti (kontinuity) 6. Bernoulliho rovnice 7. Fyzika letu Tekutiny: jejich rozdělení, jejich
VíceMezi jednotlivými rozhraními resp. na nosníkových prvcích lze definovat kontakty
Kontaktní prvky Mezi jednotlivými rozhraními resp. na nosníkových prvcích lze definovat kontakty Základní myšlenka Modelování posunu po smykové ploše, diskontinuitě či na rozhraní konstrukce a okolního
VícePočítačová grafika RHINOCEROS
Počítačová grafika RHINOCEROS Ing. Zuzana Benáková Základní otázkou grafických programů je způsob zobrazení určitého tvaru. Existují dva základní způsoby prezentace 3D modelů v počítači. První využívá
Více9 Prostorová grafika a modelování těles
9 Prostorová grafika a modelování těles Studijní cíl Tento blok je věnován základům 3D grafiky. Jedná se především o vysvětlení principů vytváření modelů 3D objektů, jejich reprezentace v paměti počítače.
Více5. Stanovení tíhového zrychlení reverzním kyvadlem a studium gravitačního pole
5. Stanovení tíhového zrychlení reverzním kyvadlem a studium gravitačního pole 5.1. Zadání úlohy 1. Určete velikost tíhového zrychlení pro Prahu reverzním kyvadlem.. Stanovte chybu měření tíhového zrychlení.
Více7. MECHANIKA TEKUTIN - statika
7. - statika 7.1. Základní vlastnosti tekutin Obecným pojem tekutiny jsou myšleny. a. Mají společné vlastnosti tekutost, částice jsou od sebe snadno oddělitelné, nemají vlastní stálý tvar apod. Reálné
VíceMATEMATIKA V MEDICÍNĚ
MATEMATIKA V MEDICÍNĚ Tomáš Oberhuber Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská České vysoké učení technické v Praze Matematika pro život TOMÁŠ OBERHUBER (FAKULTA JADERNÁ A FYZIKÁLNĚ INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA
VíceExperimentální realizace Buquoyovy úlohy
Experimentální realizace Buquoyovy úlohy ČENĚK KODEJŠKA, JAN ŘÍHA Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého, Olomouc Abstrakt Tato práce se zabývá experimentální realizací Buquoyovy úlohy. Jedná se o
VíceSimulace mechaniky tuhých těles v reálném čase
Simulace mechaniky tuhých těles v reálném čase L. Pohanka Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská ČVUT, Břehová 7, 115 19 Praha 1 lukas.pohanka@inina.net Abstrakt Práce si bere za cíl předvést jednoduché
VíceStředoškolská technika 2017 PROGRAMY PRO PROSTOROVÉ ZOBRAZOVÁNÍ NĚKTERÝCH TĚLES
Středoškolská technika 2017 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT PROGRAMY PRO PROSTOROVÉ ZOBRAZOVÁNÍ NĚKTERÝCH TĚLES Vladimír Štěpnička Střední škola a vyšší odborná škola aplikované
VíceProgramátorská dokumentace
Programátorská dokumentace Požadavky Cílem tohoto programu bylo představit barevné systémy, zejména převody mezi nejpoužívanějšími z nich. Zároveň bylo úkolem naprogramovat jejich demonstraci. Pro realizaci
VíceMěření tíhového zrychlení matematickým a reverzním kyvadlem
Úloha č. 3 Měření tíhového zrychlení matematickým a reverzním kyvadlem Úkoly měření: 1. Určete tíhové zrychlení pomocí reverzního a matematického kyvadla. Pro stanovení tíhového zrychlení, viz bod 1, měřte
VíceFyzikální vzdělávání. 1. ročník. Učební obor: Kuchař číšník Kadeřník. Implementace ICT do výuky č. CZ.1.07/1.1.02/ GG OP VK
Fyzikální vzdělávání 1. ročník Učební obor: Kuchař číšník Kadeřník 1 1 Mechanika 1.1 Pohyby přímočaré, pohyb rovnoměrný po kružnici 1.2 Newtonovy pohybové zákony, síly v přírodě, gravitace 1.3 Mechanická
VíceVYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ
VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ Michal Kořenář 1 Abstrakt Rozvoj výpočetní techniky v poslední době umožnil také rozvoj výpočetních metod, které nejsou založeny na bázi
Více3D Vizualizace muzea vojenské výzbroje
3D Vizualizace muzea vojenské výzbroje 3D visualization of the museum of military equipment Bc.Tomáš Kavecký STOČ 2011 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 2011 2 ABSTRAKT Cílem této práce je
VíceCo je grafický akcelerátor
Co je grafický akcelerátor jednotka v osobním počítači či herní konzoli přebírá funkce hlavního procesoru pro grafické operace graphics renderer odlehčuje hlavnímu procesoru paralelní zpracování vybaven
VíceJana Dannhoferová Ústav informatiky, PEF MZLU
Počítačová grafika Křivky Jana Dannhoferová (jana.dannhoferova@mendelu.cz) Ústav informatiky, PEF MZLU Základní vlastnosti křivek křivka soustava parametrů nějaké rovnice, která je posléze generativně
VíceObsah. Proč právě Flash? 17 Systémové požadavky 17. Jak používat tuto knihu 18 Doprovodný CD-ROM 19
Úvod.............................15 Proč právě Flash? 17 Systémové požadavky 17 Jak používat tuto knihu 18 Doprovodný CD-ROM 19 Část první Začínáme s tvorbou her ve Flashi..............21 1 První kroky........................23
VíceTypy geometrie v. Rhinu. Body
Typy geometrie v 16 Rhinu Rhino rozeznává pět základních typů geometrie: body (points), křivky (curves), plochy (surfaces) a spojené plochy (polysurfaces). Navíc jsou plochy nebo spojené plochy, které
VíceProjekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/ Vlnění
Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 Vlnění Vhodíme-li na klidnou vodní hladinu kámen, hladina se jeho dopadem rozkmitá a z místa rozruchu se začnou
Více( LEVEL 2 něco málo o matematickém popisu, tvorbě simulačního modelu a práci s ním. )
( LEVEL 2 něco málo o matematickém popisu, tvorbě simulačního modelu a práci s ním. ) GRATULUJI! Pokud jste se rozhodli pro čtení této části proto, abyste se dostali trochu více na kloub věci, jste zvídaví
VícePočítačová grafika III Úvod
Počítačová grafika III Úvod Jaroslav Křivánek, MFF UK Jaroslav.Krivanek@mff.cuni.cz Syntéza obrazu (Rendering) Vytvoř obrázek z matematického popisu scény. Popis scény Geometrie Kde je jaký objekt ve scéně
VíceStatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně
StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně V tomto článku bychom se rádi věnovali otázce, jak poznat již z grafického náhledu vztahy a závislosti v analýze rozptylu. Pomocí následujících grafických zobrazení
Vícezdroj světla). Z metod transformace obrázku uvedeme warping a morfing, které se
Kapitola 3 Úpravy obrazu V následující kapitole se seznámíme se základními typy úpravy obrazu. První z nich je transformace barev pro výstupní zařízení, dále práce s barvami a expozicí pomocí histogramu
VíceVISKOZITA A POVRCHOVÉ NAPĚTÍ
VISKOZITA A POVRCHOVÉ NAPĚTÍ TEORETICKÝ ÚVOD V proudící reálné tekutině se projevuje mezi elementy tekutiny vnitřní tření. Síly tření způsobí, že rychlejší vrstva tekutiny se snaží zrychlit vrstvu pomalejší
Vícevztažný systém obecné napětí předchozí OBSAH další
p05 1 5. Deformace těles S deformací jako složkou mechanického pohybu jste se setkali už ve statice. Běžně je chápána jako změna rozměrů a tvaru tělesa. Lze ji popsat změnami vzdáleností různých dvou bodů
VíceNUMERICKÝ MODEL NESTACIONÁRNÍHO PŘENOSU TEPLA V PALIVOVÉ TYČI JADERNÉHO REAKTORU VVER 1000 SVOČ FST 2014
NUMERICKÝ MODEL NESTACIONÁRNÍHO PŘENOSU TEPLA V PALIVOVÉ TYČI JADERNÉHO REAKTORU VVER 1000 SVOČ FST 2014 Miroslav Kabát, Západočeská univerzita v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Česká republika ABSTRAKT
Více4. Napjatost v bodě tělesa
p04 1 4. Napjatost v bodě tělesa Předpokládejme, že bod C je nebezpečným bodem tělesa a pro zabránění vzniku mezních stavů je m.j. třeba zaručit, že napětí v tomto bodě nepřesáhne definované mezní hodnoty.
VíceStudentská tvůrčí činnost 2009
Studentská tvůrčí činnost 2009 Numerické řešení proudového pole v kompresorové lopatkové mříži Balcarová Lucie Vedoucí práce: Prof. Ing. P. Šafařík, CSc. a Ing. T. Hyhlík, PhD. Numerické řešení proudového
VíceColloquium FLUID DYNAMICS 2007 Institute of Thermomechanics AS CR, v. v. i., Prague, October 24-26, 2007 p.1
Colloquium LUID DYNAMICS 7 Institute of Thermomechanics AS CR, v. v. i., Prague, October 4-6, 7 p.1 POHYB ZNAČKOVACÍCH ČÁSTIC V NESTACIONÁRNÍM PROUDOVÉM POLI Behavior of Seeding Particles in the Unsteady
VíceImplementace systémů HIPS: historie a současnost. Martin Dráb
Implementace systémů HIPS: historie a současnost Martin Dráb martin.drab@secit.sk HIPS: základní definice Majoritně používané operační systémy disponují bezpečnostními modely, které dovolují jednotlivým
VíceAnimace a geoprostor. První etapa: Animace 2. přednáško-cvičení. Jaromír Landa. jaromir.landa@mendelu.cz Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně
Animace a geoprostor První etapa: Animace 2. přednáško-cvičení Jaromír Landa jaromir.landa@mendelu.cz Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně Náplň přednáško-cvičení - Flamingo Prostředí Nekonečná rovina
VíceTvorba 3D výukových aplikací pomocí technologie
Tvorba 3D výukových aplikací pomocí technologie Microsoft Silverlight Martin Tribula, Martin Vavrek, Michal Otčenášek Abstrakt V dnešním moderním světě je virtuální realita považovaná za rozvíjející se
VíceAPLIKACE SIMULAČNÍHO PROGRAMU ANSYS PRO VÝUKU MIKROELEKTROTECHNICKÝCH TECHNOLOGIÍ
APLIKACE SIMULAČNÍHO PROGRAMU ANSYS PRO VÝUKU MIKROELEKTROTECHNICKÝCH TECHNOLOGIÍ 1. ÚVOD Ing. Psota Boleslav, Doc. Ing. Ivan Szendiuch, CSc. Ústav mikroelektroniky, FEKT VUT v Brně, Technická 10, 602
VíceMěření průtoku kapaliny s využitím digitální kamery
Měření průtoku kapaliny s využitím digitální kamery Mareš, J., Vacek, M. Koudela, D. Vysoká škola chemicko-technologická Praha, Ústav počítačové a řídicí techniky, Technická 5, 166 28, Praha 6 e-mail:
VíceSTRUKTURA A VLASTNOSTI KAPALIN
STRUKTURA A VLASTNOSTI KAPALIN Struktura kapalin je něco mezi plynem a pevnou látkou Částice kmitají ale mohou se také přemísťovat Zvýšením teploty se a tím se zvýší tekutost kapaliny Malé vzdálenosti
VíceAplikované úlohy Solid Edge. SPŠSE a VOŠ Liberec. Ing. Aleš Najman [ÚLOHA 38 KONTROLA A POHONY]
Aplikované úlohy Solid Edge SPŠSE a VOŠ Liberec Ing. Aleš Najman [ÚLOHA 38 KONTROLA A POHONY] 1 ÚVOD Úloha 38 popisuje jednu část oblasti sestava programu Solid Edge V20. Tato úloha je v první části zaměřena
VíceWebové stránky. 16. Obrázky na webových stránkách, optimalizace GIF. Datum vytvoření: 12. 1. 2013. str ánk y. Vytvořil: Petr Lerch. www.isspolygr.
Webové stránky 16. Vytvořil: Petr Lerch www.isspolygr.cz Datum vytvoření: 12. 1. 2013 Webové Strana: 1/6 Škola Ročník Název projektu Číslo projektu Číslo a název šablony Autor Tématická oblast Název DUM
VíceMěření závislosti indexu lomu kapalin na vlnové délce
Měření závislosti indexu lomu kapalin na vlnové délce TOMÁŠ KŘIVÁNEK Přírodovědecká fakulta Masarykovy univerzity, Brno Abstrakt V příspěvku je popsán jednoduchý experiment pro demonstraci a měření závislosti
VícePočítačová dynamika tekutin užitečný nástroj pro inženýry
Počítačová dynamika tekutin užitečný nástroj pro inženýry M. Jahoda Úvod Počítačová dynamika tekutin (Computational Fluid Dynamics, CFD) je moderní metoda, která se zabývá prouděním tekutin, přenosem tepla
VíceSPŠ NA PROSEKU. Počítačová 3D grafika. Daniel Beznoskov 10.1.2012 1 IT A
SPŠ NA PROSEKU Počítačová 3D grafika Daniel Beznoskov 10.1.2012 1 IT A Obsah 1. Úvod... 2 2. Historie... 2 3. Renderování... 3 4. Modelování... 3 5. Texturování... 3 6. Animace... 4 7. Software pro 3D
VíceVÝUKOVÝ SOFTWARE PRO ANALÝZU A VIZUALIZACI INTERFERENČNÍCH JEVŮ
VÝUKOVÝ SOFTWARE PRO ANALÝZU A VIZUALIZACI INTERFERENČNÍCH JEVŮ P. Novák, J. Novák Katedra fyziky, Fakulta stavební, České vysoké učení technické v Praze Abstrakt V práci je popsán výukový software pro
VíceStanovení nejistot při výpočtu kontaminace zasaženého území
Stanovení nejistot při výpočtu kontaminace zasaženého území Michal Balatka Abstrakt Hodnocení ekologického rizika kontaminovaných území představuje komplexní úlohu, která vyžaduje celou řadu vstupních
VíceZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332
Úvodní obrazovka Menu (vlevo nahoře) Návrat na hlavní stránku Obsah Výsledky Poznámky Záložky edunet Konec Fyzika 1 (pro 12-16 let) LangMaster Obsah (střední část) výběr tématu - dvojklikem v seznamu témat
VíceRealtime zobrazování vodní hladiny na dnešních GPU. Jan Horáček
Realtime zobrazování vodní hladiny na dnešních GPU Jan Horáček Obsah Simulace přírodních efektů Statické techniky Dynamické techniky Implementace Otázky a ukázky demoprogramů Simulace přírodních efektů
VíceZobrazování terénu. Abstrakt. 1. Úvod. 2. Vykreslování terénu
Zobrazování terénu Jan Vaněk, Bruno Ježek Universita Obrany, Fakulta vojenského zdravotnictví, Katedra všeobecně vzdělávacích oborů e-mail: vanek@pmfhk.cz; jezek@pmfhk.cz Abstrakt Vizualizace terénu je
VícePočítačová dynamika tekutin (CFD) Řešení rovnic. - metoda konečných objemů -
Počítačová dynamika tekutin (CFD) Řešení rovnic - metoda konečných objemů - Rozdělení parciálních diferenciálních rovnic 2 Obecná parciální diferenciální rovnice se dvěma nezávislými proměnnými x a y:
VíceStudentská tvůrčí činnost 2009. 3D modelování vírových struktur v rozváděcí turbínové lopatkové mříži. David Jícha
Studentská tvůrčí činnost 2009 3D modelování vírových struktur v rozváděcí turbínové lopatkové mříži David Jícha Vedoucí práce : Prof.Ing.P.Šafařík,CSc. a Ing.D.Šimurda 3D modelování vírových struktur
VíceAutomatické rozpoznávání dopravních značek
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Jiří Hofman Automatické rozpoznávání dopravních značek Semestrální práce z předmětu ITS 2012 Obsah 1. Automatické rozpoznávání dopravních značek (ATSR)...
Více13 Barvy a úpravy rastrového
13 Barvy a úpravy rastrového Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro úpravu rastrového obrazu, jako je např. otočení, horizontální a vertikální překlopení. Dále budo vysvětleny různé metody
VíceNázev DUM: VY_32_INOVACE_2B_16_ Tvorba_grafů_v_MS_Excel_2007
Název školy: Základní škola a Mateřská škola Žalany Číslo projektu: CZ. 1.07/1.4.00/21.3210 Téma sady: Informatika pro sedmý až osmý ročník Název DUM: VY_32_INOVACE_2B_16_ Tvorba_grafů_v_MS_Excel_2007
VíceTermika. Nauka o teple se zabývá měřením teploty, tepla a tepelnými ději.
Termika Nauka o teple se zabývá měřením teploty, tepla a tepelnými ději. 1. Vnitřní energie Brownův pohyb a difúze látek prokazují, že částice látek jsou v neustálém neuspořádaném pohybu. Proto mají kinetickou
VíceFyzika kapalin. Hydrostatický tlak. ρ. (6.1) Kapaliny zachovávají stálý objem, nemají stálý tvar, jsou velmi málo stlačitelné.
Fyzika kapalin Kapaliny zachovávají stálý objem, nemají stálý tvar, jsou velmi málo stlačitelné. Plyny nemají stálý tvar ani stálý objem, jsou velmi snadno stlačitelné. Tekutina je společný název pro kapaliny
VíceVlastnosti kapalin. Povrchová vrstva kapaliny
Struktura a vlastnosti kapalin Vlastnosti kapalin, Povrchová vrstva kapaliny Jevy na rozhraní pevného tělesa a kapaliny Kapilární jevy, Teplotní objemová roztažnost Vlastnosti kapalin Kapalina - tvoří
VíceStacionární 2D výpočet účinnosti turbínového jeden a půl stupně
Stacionární D výpočet účinnosti turbínového jeden a půl stupně Petr Toms Abstrakt Příspěvek je věnován popisu řešení proudění stacionárního D výpočtu účinnosti jeden a půl vysokotlakého turbínového stupně
VícePočítačové zobrazování fraktálních množin. J. Bednář*, J. Fábera**, B. Fürstová*** *Gymnázium Děčín **SPŠ Hronov ***Gymnázium Plasy
Počítačové zobrazování fraktálních množin J. Bednář*, J. Fábera**, B. Fürstová*** *Gymnázium Děčín **SPŠ Hronov ***Gymnázium Plasy *jurij.jurjevic@centrum.cz **icarosai@seznam.cz ***barborafurstova7@seznam.cz
VíceOd kvantové mechaniky k chemii
Od kvantové mechaniky k chemii Jan Řezáč UOCHB AV ČR 19. září 2017 Jan Řezáč (UOCHB AV ČR) Od kvantové mechaniky k chemii 19. září 2017 1 / 33 Úvod Vztah mezi molekulovou strukturou a makroskopickými vlastnostmi
Více12. VISKOZITA A POVRCHOVÉ NAPĚTÍ
12. VISKOZITA A POVRCHOVÉ NAPĚTÍ 12.1 TEORETICKÝ ÚVOD V proudící reálné tekutině se projevuje mezi elementy tekutiny vnitřní tření. Síly tření způsobí, že rychlejší vrstva tekutiny se snaží zrychlit vrstvu
VíceTransportní jevy v plynech Reálné plyny Fázové přechody Kapaliny
Transportní jevy v plynech Reálné plyny Fázové přechody Kapaliny Hustota toku Zatím jsme studovali pouze soustavy, které byly v rovnovážném stavu není-li soustava v silovém poli, je hustota částic stejná
Více2 Tokové chování polymerních tavenin reologické modely
2 Tokové chování polymerních tavenin reologické modely 2.1 Reologie jako vědní obor Polymerní materiály jsou obvykle zpracovávány v roztaveném stavu, proto se budeme v prvé řadě zabývat jejich tokovým
VíceHydromechanické procesy Obtékání těles
Hydromechanické procesy Obtékání těles M. Jahoda Klasifikace těles 2 Typy externích toků dvourozměrné osově symetrické třírozměrné (s/bez osy symetrie) nebo: aerodynamické vs. neaerodynamické Odpor a vztlak
Více