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Interaktive Visualisierung von Multi-Skalen- und Multi-Physik-Simulationen

Volumenvisualisierung des Dichtefelds der Strömung um ein Kugelhinderniss mit einem Higher-Order- Raycasting Ansatz (links). Die Discontinuous Galerkin Simulation (IAG) arbeitet mit komplexen adaptiven Gitterdatenstrukturen und Polynomlösungsansätzen um das physikalische Strömungsproblem numerisch adäquat auflösen und effizient behandeln zu können (rechts).

Die Forschung dieses SimTech Teilprojekts (Projektnetzwerk 5) knüpft direkt an frühere Arbeiten von VIS und VISUS im Bereich der interaktiven dreidimensionalen Visualisierung von wissenschaftlichen Daten an. Im Folgenden wird ein zentrales Thema des Projektes vorgestellt: Die interaktive Visualisierung von gitterbasierten Simulationsdaten mit komplizierten unstrukturierten Lösungs- und Raumdiskretisierungen. Solche Daten entstehen z.B. bei der Simulation der Luftströmung (Fluid) um ein  fahrendes Auto. Vorangegangene Arbeiten  befassten sich mit der interaktiven Volumenvisualisierung skalarer Daten (z.B. des physikalischen Dichtefelds des simulierten Fluids) auf strukturierten kartesischen Gittern oder einfachen Tetraedergittern. Die Volumenvisualisierung versucht das Verdeckungsproblem im dreidimensionalen Raum durch eine halbtransparente Darstellung und einer farblichen Klassifizierung der interessanten Strukturen in den Felddaten zu lösen (siehe Bild).

Das ehrgeizige Ziel von SimTech ist die Simulation sehr komplexer Phänomene. Aufgrund begrenzter Rechenkapazitäten ist es üblicherweise allerdings nicht möglich die physikalischen Prozesse hoch aufgelöst, etwa auf der atomaren Skala, auf einem großen räumlichen Gebiet zu simulieren. Auf einer globalen räumlichen Skala wäre dies schon aufgrund der unvorstellbar großen Datenmenge nicht realisierbar. In SimTech wird deshalb an Multi-Skalen- und Multi-Physik-Simulationsmethoden geforscht, die eine intelligente adaptive Herangehensweise verfolgen. Um Rechnerkapazitäten zu sparen wird nur an den wichtigen Stellen, an denen es auf Grund von sonst auftretenden Fehlern in der numerischen Lösung notwendig ist, fein aufgelöst und mit hoher Genauigkeit gerechnet. In anderen Bereichen hingegen kann eine grobe Auflösung oder ein einfaches mathematisches Modell ausreichen, z.B. eines das die zu simulierende Physik auf der makroskopischen anstatt auf der atomaren Ebene beschreibt. Bei der Raumdiskretisierung der Simulation kann sich Adaptivität auch in der lokalen Verfeinerung des verwendeten Simulationsgitters äußern.

Dies ist in der Illustration zu erkennen, in der sowohl das Gitter als auch die Volumenvisualisierung der Dichtefeldlösung einer von einem Fluid umströmten Kugel zu sehen sind.  In direkter Nähe, sowie im Nachlauf der Kugel, kommen die relevanten Effekte wie Turbulenz zum Tragen, die sich hier in der schön herausgebildeten Kármánschen Wirbelstraße äußern. In diesen Bereichen ist es notwendig das Gitter fein aufzulösen, außerdem werden dort Polynomlösungsansätze hoher Ordnung angesetzt um die erzielte Genauigkeit weiter zu erhöhen. In den äußeren Randgebieten der Simulationsdomäne reicht eine um mehrere Größenordnungen gröbere Gitterstruktur zusammen mit einfachen linearen Ansatzfunktionen aus. Die Interaktive Visualisierung solcher Discontinuous Galerkin Simulationsdaten höherer Ordnung (Institut für Aerodynamik und Gasdynamik, IAG) stellt aufgrund ihrer komplexen adaptiven Natur eine besondere Herausforderung dar. Beim verwendeten Raycasting Ansatz werden ausgehend von einem virtuellen Betrachter der 3D Volumenvisualisierung Sichtstrahlen durch das Dichtefeld verfolgt. Erschwert wird dies bei unseren Daten durch das stark unstrukturierte Gitter mit verschiedenen Zelltypen, deren Seitenflächen sogar gekrümmt seien können. Sehr rechenaufwendig ist auch die für die Visualisierung erforderliche Auswertung der Polynomlösungen entlang der Sichtstrahlen. Im Gegensatz zur Simulation unterliegt die Visualisierung außerdem der Anforderung nach Echtzeitberechnung mehrerer Bilder pro Sekunde um eine interaktive Exploration der Felddaten zu ermöglichen. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden sind unsere Visualisierungsalgorithmen vollständig auf aktuelle multi-core Grafikhardware (GPUs) mit ihrer hoch-parallelen Rechenarchitektur abgestimmt. Im Fall großer Discontinuous Galerkin Datensätze erfolgt die Berechnung der Visualisierung sogar verteilt auf mehreren Rechenknoten eines GPU-Clusters.