2次元非定常流動場の位相ベースビジュアルデータマイニング

抄録

流動場の基本的な特徴の1つとして渦が知られており，渦を解析することは，流れにおけるダイナミクスを理解する上で大変重要となってくる．しかし，非定常流データに対しては，従来の試行錯誤的な可視化方法では常に変化しつづける複雑な渦構造を捉え続けることは困難である. そこで本論文では，時系列流動データにおける渦の振舞いを分かりやすく可視化するための微分位相構造に基づくビジュアルデータマイニング手法を提案する．具体的には，渦中心における圧力値が極小になることが知られていることから，圧力場の微分情報に基づいて渦中心を特定し，位相情報から個々の渦領域を求め，時系列に沿ってそれらの渦を追跡する．また，すべての時刻で同一の色相伝達関数を用い，時刻ごとに明度を調整することで，流動場が劇的に変化した場合でも，時刻ごとの渦の変化だけでなく，色相から流動場の変動を把握することができる伝達関数を設計する．本手法の有効性を，ハイブリッド風洞における計測融合シミュレーションによって得られたカルマン渦列データを用いて検証する．