【taichi】关于SPH_Taichi的探索与尝试

【taichi】关于SPH_Taichi的探索与尝试

这是太极实习生张铭睿同学做的SPH太极库。请看

https://www.bilibili.com/video/BV1mg411y7i9?p=10&vd_source=e15eb8f98a9dde1c9cc874314025b575

是作者的讲解。

我们来探索一下这个库。

这只是个笔记，写得会比较细碎。

安装问题

除了requirements里面的安装，还要安装一些库。其中pyglet如果安装不正确版本会报错。

pyglet==1.5.27
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控制流

为了调试方便，我们指定默认

由于采用了python，所以走一遍控制流是比较简单的。

入口和参数解析

先从run_simulation.py进入

然后采用argparse这个第三方库来进行命令行参数的解析。

使用json这个第三方库进行场景json文件的解析。这一步放在了SimConfig这个自定义类内。位于config_builder.py

这时命令行会打印出

{'Configuration': {'domainStart': [0.0, 0.0, 0.0], 'domainEnd': [5.0, 3.0, 2.0], 'particleRadius': 0.01, 'numberOfStepsPerRenderUpdate': 1, 'density0': 1000, 'simulationMethod': 4, 'gravitation': [0.0, -9.81, 0.0], 'timeStepSize': 0.0004, 'stiffness': 50000, 
'exponent': 7, 'boundaryHandlingMethod': 0, 'exportFrame': False, 'exportPly': False, 'exportObj': False}, 'RigidBodies': [{'objectId': 1, 'geometryFile': './data/models/Dragon_50k.obj', 'translation': [3.5, 0.05, 1.0], 'rotationAxis': [0, 1, 0], 'rotationAngle': 0, 'scale': [1, 1, 1], 'velocity': [0.0, 0.0, 0.0], 'density': 1000.0, 'color': [255, 255, 255], 'isDynamic': False}], 'FluidBlocks': [{'objectId': 0, 'start': [0.1, 0.1, 0.5], 'end': [1.2, 2.9, 1.6], 'translation': [0.2, 0.0, 0.2], 'scale': [1, 1, 1], 'velocity': [0.0, -1.0, 0.0], 'density': 1000.0, 'color': [50, 100, 200]}]
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这个其实就是读取的json文件。由于下面这个print所打印出来的。

接着output_xxx字样，显然是为了导出结果用的。从这里我们可以看出场景文件的用法。

所有json的键值对都被读入到config这个对象当中了。从这个对象可以获取任何参数。比如

substeps = config.get_cfg("numberOfStepsPerRenderUpdate")
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这句话就是调用config对象的get_cfg方法，读取numberOfStepsPerRenderUpdate这个键，得到的值就是substeps。

构建粒子系统

接下来的这三行

是核心步骤，实际上就是实例化对象。

这个对象是ParticleSystem类的。

把config传给它，就是把场景参数传递给它。

然后builde_solver是构建流体解算器。然后初始化解算器。

ParticleSystem init

让我们从ParticleSystem的 __init__开始

由于东西太多，我们大多数都略讲。

注意@ti.data_oriented是taichi的面向对象的用法。因此这是个太极的类。

从上到下依次步骤：

• 接收config
• 设定计算域
• 设定计算方法（DFSPH/WCSPH）
• 设定材料（流体/固体）
• 设定粒子半径
• 设定支撑半径和初始体积
• 设定粒子数量（可变）
• 设定网格尺寸、数量、padding
• 设定碰撞体
• 设定流体块：设定流体粒子数目（通过计算流体块大小得出、在方块内排排坐）
• 设定刚体块
• 设定刚体：通过voxelize实现，定义在load_rigid_body函数内
• 设定总粒子数（加和得到）和刚体数目
• 分配内存（TODO）

体素化采样

SPH_Taichi采用trimesh体素化采样粒子。每个体素中间放一个粒子

把这段代码随便拷到一个文件，运行一下（要记得更改模型文件路径哦）

import taichi as ti   
import trimesh as tm  # load the triangle mesh
import numpy as np


def main():
    ti.init(arch=ti.cuda)

    mesh = tm.load("E:/Dev/SPH_Taichi/data/models/Dragon_50k.obj")

    voxelized_mesh = mesh.voxelized(pitch=0.02).fill()
    voxelized_points_np = voxelized_mesh.points 
    num_particles_obj = voxelized_points_np.shape[0]
    voxelized_points = ti.Vector.field(3, ti.f32, num_particles_obj)
    voxelized_points.from_numpy(voxelized_points_np)
#     np.savetxt("voxelized_points_np.csv",voxelized_points_np)

    window = ti.ui.Window("Test voxelize", (768, 768))
    canvas = window.get_canvas()
    scene = ti.ui.Scene()
    camera = ti.ui.make_camera()
    camera.position(5, 2, 2)
    while window.running:
        camera.track_user_inputs(window, movement_speed=0.005, hold_key=ti.ui.LMB)
        scene.set_camera(camera)
        scene.ambient_light((1, 1, 1))
        scene.point_light(pos=(0.5, 1.5, 1.5), color=(1, 1, 1))

        scene.particles(voxelized_points, color = (0.68, 0.26, 0.19), radius = 0.01)
        canvas.scene(scene)
        window.show()

if __name__ == "__main__":
    main()
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展示结果