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Interactive 3D flow visualization using textures and geometric primitives
Full text linkDiese Dissertation stellt aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich der Stroemungsvisualisierung vor. Der theoretische Rahmen baut auf der Erkenntnis auf, dass man grob vier verschiedene Arten von Stroemungsvisualisierungsansaetzen unterscheiden kann: direkte, geometrische, Textur-basierte und Feature-basierte. Diese Arbeit setzt sich vor allem mit direkter, geometrischer und Textur-basierter Stroemungsvisualisierung auseinander, wobei das Hauptaugenmerk auf letzterer liegt. Nach einem Ueberblick ueber den momentanen Stand der Forschung wird eine Methode zum Resampling von Stroemungssimulationsdaten (CFD-Daten) vorgestellt. Dieser Ansatz versucht dabei sowohl Wahrnehmungsprobleme, die bei einer direkten Anwendung der Hedgehog Visualisierugstechnik auftreten, als auch Unzul aenglichkeiten bei der Abdeckung des Stroemungsfeldes zu beheben.Das wird erreicht, indem dem Benutzer die genaue Kontrolle ueber die Aufloesung des Resampling Grids im Objektraum und ueber die Platzierung der Vektorglyphen ueberlassen wird. Im Anschluss daran werden zwei aktuelle, Bildraum-basierte Ans¨atze zur Visualisierung von Vektorfeldern auf Oberflaechen miteinander verglichen. Beide Methoden erzeugen eine dichte Repraesentation zeitabhaengiger Vektorfelder mit hoher Korrelation zwischen Raum und Zeit. Waehrend die dreidimensionalen Vektorfelder beliebige, durch Dreiecksnetze gegebene Oberflaechen haben koennen, beschraenkt sich die Generierung und Advektion von Textureigenschaften auf den Bildraum. Hohe Frameraten werden durch Ausnuetzung von Koheraenz zwischen aufeinanderfolgenden Frames und dem Einsatz von Graphikhardware erzielt. Wir wenden Textur-basierte Stroemungsvisualisierungstechniken auch fuer Isosurfaces an. Das Ergebnis ist die Verschmelzung zweier bekannter Methoden aus dem Bereich der wissenschaftlichen Visualisierung - naemlich iso-surfacing und Texturbasierte Stroemungsvisualisierung - in einen nuetzlichen Hybridansatz. Danach wendet sich die Arbeit einer Reihe von Techniken zur geometrischen Stroemungsvisualisierung zu, unter anderem gerichtere Stroemungslinien, Streamlets, einem Streamrunner Tool, Streamcomets und einer Methode fuer in Echtzeit animierte Stroemungslinien. Besondere Beachtung wird dabei Massnahmen geschenkt, die notwendig sind, um geometrische Techniken auch fuer praxisnahe Datens¨atze anwendbar zu machen. Abschließend wenden wir direkte, geometrische und Textur-basierte Stroemungsvisualisierungsmethoden an, um Strudel- und Wirbelbewegungen zu untersuchen - zwei Stroemungsmuster, die oft in Stroemungssimulationsdaten anzutreffen sind. Die Arbeit stellt eine visuelle Analyse dieser Bewegungen in den drei raeumlichen Auspraegungen vor: 2D Schichten, 2.5D Oberflaechen und 3D.This thesis presents research in the area of flow visualization.The theoretical framework is based on the notion that flow visualization methodology can be classified into four main areas: direct, geometric, texture-based, and feature-based flow visualization. Our work focuses on the direct, geometric, and texture-based categories, with special emphasis on texture-based approaches.After presenting the state-of-the-art, we discuss a technique for resampling of CFD simulation data.The resampling tool addresses both the perceptual problems resulting from a brute force hedgehog visualization approach and flow field coverage problems.These challenges are handled by giving the user control of the resolution of the resampling grid in object space and giving the user precise control of where to place the vector glyphs.Afterward, we present a side-by-side analysis of two recent image space approaches for the visualization of vector fields on surfaces.The two methods generate dense representations of time-dependent vector fields with high spatio-temporal correlation.While the 3D vector fields are associated with arbitrary surfaces represented by triangular meshes, the generation and advection of texture properties is confined to image space.Fast frame rates are achieved by exploiting frame-to-frame coherency and graphics hardware.We also apply texture-based flow visualization techniques to isosurfaces.The result is a combination of two well know scientific visualization techniques, namely iso-surfacing and texture-based flow visualization, into a useful hybrid approach.Next we turn our attention to a collection of geometric flow visualization techniques including oriented streamlines, streamlets, a streamrunner tool, streamcomets, and a real-time animated streamline technique.We place special emphasis on necessary measures required in order for geometric techniques to be applicable to real-world data sets.Finally, we apply direct, geometric, and texture-based flow visualization techniques in order to investigate swirl and tumble motion, two flow patterns found commonly in computational fluid dynamics (CFD).Our work presents a visual analysis of these motions across three spatial domains: 2D slices, 2.5D surfaces, and 3D.<br /
Integrating interactive visual analysis of large time series data into the SimVis system
Full text linkRiesige Mengen an zeitabhängigen Daten entstehen in den unterschiedlichsten Bereichen von Wirtschaft, Wissenschaft und Technik (z.B. meteorologische Daten, Klimadaten, Aktienkurse, Daten aus der Meinungsforschung oder Medizin). Die entsprechenden Datensätze enthalten so genannten Zeitreihen und resultieren aus der Messung, der Simulation oder der Modellierung von dynamischen Prozessen. Oft sind mehrere Attribute (Dimensionen) enthalten, welche sich über die Zeit verändern.In dieser Arbeit wird der CurveView vorgestellt, eine Möglichkeit zur interaktiven visuellen Analyse von multidimensionalen und großen Datensätzen mit Zeitreihen. Ein spezieller Ansatz zur interaktiven Datenvisualisierung wird vorgestellt, außerdem so genannte Brushing-Techniken, welche es dem/der BenutzerIn erlauben, interessante Merkmale (features) direkt am Bildschirm zu selektieren (z.B. mit der Maus). AnalytikerInnen wird es damit erleichtert, Einblicke in ihre Datensätze zu erlangen, um neue Hypothesen aufstellen zu können oder bestehende zu verifizieren. Strukturen innerhalb der zeitlichen Entwicklung von unterschiedlichen Datenattributen können visuell erkannt werden, ebenso können unbekannte Merkmale entdeckt werden. Der vorgestellte Ansatz ist in das bestehende SimVis System integriert, eine Anwendung zur visuellen Analyse von zeitabhängigen Simulationsdaten, wobei unterschiedliche Darstellungsarten (engl. views) zur Verfügen stehen, die untereinander verlinkt sind.Die Zeitreihen werden mittels Fokus+Kontext Visualisierung dargestellt, wobei interessante und wichtige Datenmengen (Fokus) visuell hervorgehoben sind, wohingegen der Rest (Kontext) in abgeschwächter Form dargestellt wird. Diese Vorgehensweise erleichtert es dem/der BenutzerIn durch die Darstellung zu navigieren, ohne dabei die Orientierung zu verlieren. Durch die Verwendung von Transferfunktionen können z.B.generelle Datentrends sowie Strukturen und Muster in dichten Bildschirmbereichen verstärkt werden. Außerdem können Sonderfälle hervorgehoben werden -- das sind z.B. einzelne Zeitreihen in Bereichen der Visualisierung die nur wenige Daten darstellen oder selektierte Merkmale, die in Regionen mit unselektierten Daten verborgen sind. Durch die Verwendung von speziellen Binning-Techniken wird die Datenmengen reduziert, wobei die Bedeutung (Charakteristik) erhalten bleibt. Das erleichtert die interaktive Darstellung der Information.Selektionstechniken erlauben die interaktive Analyse der dargestellten Information. So können komplexe zeitabhängige Merkmale klassifiziert werden, wobei so genannte fuzzy sets verwendet werden. Im CurveView stehen Brushes zur Verfügung, die Zeitreihen aufgrund ihrer Ähnlichkeit zu einem festgelegten Muster klassifizieren -- dieses kann vom Benutzer direkt am Bildschirm als Linienzug gezeichnet werden. Außerdem gibt es so genannte Time Step Brushes mit denen Zeitreihen selektiert werden, die durch eine bestimmtes Intervall an einem Zeitschritt laufen. In SimVis können dann die Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenattributen (Dimensionen) -- und den dort spezifizierten Merkmalen - in unterschiedlichen verlinkten Views analysiert werden.Massive amounts of complex time-dependent information arise in various areas of business, science and engineering. These time series data sets commonly result from the measurement, modeling or the simulation of dynamic processes and contain multiple attributes changing over time. Examples are meteorological data, climate data, financial data, census data, or medical data, to name a few.In this thesis the CurveView for the enhanced interactive visual analysis of multidimensional and large time series data is presented.Two approaches are proposed, one for the interactive visual representation of the data, and so-called brushing techniques allowing the user to select certain interesting subsets of the data (features) in an intuitive and interactive way. The goals are to enable analysts to gain insight into their data sets, to create, verify or reject hypotheses based on the data, and to explore the temporal evolution of different attributes in order to detect expected structures and to discover unexpected features. The presented solution is integrated into SimVis, a multiple-views system for the visual analysis of time-dependent simulation results.The data is visualized using focus+context visualization techniques:important or selected portions of the data (focus) are visually accented, while the rest of the data (context) is shown in a less prominent style. In doing so, enhanced navigation and orientation is provided to the user. By the application of customizable transfer functions, general data trends, visual structures and patterns can be emphasized even within dense regions of the visualization. On the other hand, so-called outliers, which denote time series in low populated areas of the display or important (i.e., brushed) data items hidden in regions of context information, are discriminable in the visualization.By the application of binning techniques large amounts of time-dependent information are transformed into a reduced but still meaningful representation which can be depicted at interactive frame rates.Furthermore, interactive smooth brushing techniques are provided to the user for analysis purposes. Thus, complex time-dependent features can be specified by applying fuzzy classification to the time series data. Two kinds of brushes exist in the CurveView: similarity-based brushes where time series are classified according to their similarity to a user-defined pattern directly sketched in the view; and time step brushes, which select time series running through a certain area of the view. In SimVis, the interrelations between the specified features in multiple time-dependent dimensions can be analyzed visually using multiple linked views that show different attributes (i.e., dimensions) of the data
The visible vortex - interactive analysis and extraction of vortices in large time-dependent flow data sets
Full text linkComputational simulation of physical and chemical processes has become an essential tool to tackle questions from the field of fluid dynamics.Using current simulation packages it is possible to compute unsteady flow simulations for realistic scenarios. The resulting solutions are stored in large to very large grids in 2D or 3D, frequently time-dependent, with multi-variate results from the numeric simulation.With increasing complexity of simulation results, powerful analysis and visualization tools are needed to make sense of the computed information and answer the question at hand. To do this we need new approaches and algorithms to locate regions of interest, find important structures in the flow and analyze the behavior of the flow interactively.The main motives of this thesis are the extension of vortex detection criteria to unsteady flow and the combination of vortex detectors with interactive visual analysis.To develop an understanding for the simulation results it is necessary to compare attributes of the simulation to each other and to be able to relate them to larger structures such as vortices. It is shown how automatic feature detection algorithms can be combined with interactive analysis techniques such that both detection and analysis benefit.%A flexible approach that allows to take discuss ho w analysis can take additional flow attributes into account.By extending and integrating vortex detectors into the process of visual analysis, it becomes possible to understand the impact of vortex structures on the development of the flow. Using real-world examples from the field of engine design we discuss how vortex structures can have critical impact on the performance of a prototype. We illustrate how interactive visual analysis can support prototype design and evaluation.Furthermore, we show that taking the unsteady nature of the flow into account improves the quality of the extracted structures.Computersimulation physikalischer und chemischer Prozesse sind ein essentielles Hilfsmittel zum Verständnis von Problemen aus dem Bereich der Strömungslehre geworden. Mit aktuellen Simulationspaketen ist es möglich für realistische Szenarien zeitabhängige Lösungen zu berechnen. Die berechneten Lösungen werden in großen Gitternetzen gespeichert, sind häufig zeitabhängig und enthalten die multivariaten Ergebnisse der numerischen Simulation.Mit zunehmender Komplexität der Simulationsergebnisse entsteht die Notwendigkeit geeignete Analyse- und Darstellungswerkzeuge zu verwenden, um aus den erzeugten Daten Erkenntnisse zu gewinnen und die gegebene Fragestellung lösen zu können.Dafür sind neue Methoden und Algorithmen notwendig um wichtige Teile der Daten zu extrahieren, wichtige Strukturen in der Strömung zu erkennen und das Strömungsverhalten interaktiv analysieren zu können.Das Hauptmotiv dieser Arbeit ist die Erweiterung von Wirbelkriterien auf zeitabhängige Lösungen und die Kombination dieser Wirbelkriterien mit den Methoden der interaktiven visuellen Analyse.Um ein Verständnis für die Simulationsergebnisse zu entwickeln ist es notwendig Attribute der Simulation miteinander vergleichen und mit größeren Strukturen wie Strömungswirbeln in Verbindung bringen zu können.Es wird gezeigt, wie automatische Wirbeldetektoren und interaktive Analyse kombiniert werden um sowohl Erkennung als auch Analyse von Wirbelstrukturen zu verbessern.Indem klassische Wirbeldetektoren erweitert und in die visuelle Analyse integriert werden, ist es möglich die Auswirkung von Wirbeln auf wichtige Attribute der Flussigkeit und die Entwicklung der Strömung zu verstehen. Wir zeigen anhand von praktischen Beispielen aus dem Bereich der Motorentwicklung, dass Wirbel einen entscheidenden Einfluss auf anwendungskritische Variablen der Strömung haben können und demonstrieren wie interaktive visuelle Analyse helfen kann diesen Einfluss einzuschätzen.Weiterhin besprechen wir wie zeitabhängige Größen in die Wirbelbestimmung einfließen können um die Qualität der gefundenen Merkmale zu verbessern
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
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