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東京大学など、離散モデルと連続体モデルを結合した粒状物質をシミュレートする効率的なハイブリッド法を発表

東京大学、コロンビア大学、マサチューセッツ工科大学の研究者らは、粒状物質をシミュレートするために、離散モデルと連続体モデルとを結合することで効率的な出力をするハイブリッド法を発表しました。

論文:Hybrid Grains: Adaptive Coupling of Discrete and Continuum Simulations of Granular Media
著者:Yonghao Yue, Breannan Smith, Peter Yichen Chen, Maytee Chantharayukhonthorn, Ken Kamrin, Eitan Grinspun

本論文は、粒状物質をシミュレートするために、離散モデル(水色)と連続体モデル(ピンク)との両方を使用したフレームワークを提案します。

粒子法において、ある連続した値を不連続な値に分割する離散化は、高い計算力が求められ大量の粒体をスケールさせるには困難なのが現状です。一方で、連続体モデルは、効率的かつ大規模に表現でき、弾性や液体などを得意としますが、モデリングに依存します。

そこで、本手法では、メイン領域を離散モデルに分割し、内側の継続的な箇所を連続体モデルとし、両者を結合することで、高速かつスケールする粒状シミュレーションを提案します。