-
公开(公告)号:CN117094239A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202310504931.4
申请日:2023-05-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F119/14 , G06F119/12 , G06F111/04 , G06F113/08
Abstract: 本发明提出一种基于动态压力校正的高粘性流体流变模拟方法,该方法首先计算出隐式粘性力速度后,将密度的随体导数作为源项,并将校正压力定义为压强的逆梯度形式,完成了密度动态校正系数的解算,其次通过将校正压力作为下一次速度场的预测迭代量,最后将实际密度与静态密度的残差作为源项,并将拉格朗日连续方程用欧拉积分进行展开后带入求解新的散度校正系数的解算,之后通过将校正压力作为上一次预测速度的迭代量。本发明能够解决传统SPH算法中造成速度变化上的截断误差,而导致体积误差随时间的累积,造成体积的衰减,另一方面会造成密度校正稳态误差过大,导致密度震荡的发生以及高粘性模拟不稳定的问题。
-
公开(公告)号:CN113144543A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110436946.2
申请日:2021-04-22
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IMU惯导传感器的虚拟现实人体康复训练系统,包括IMU惯导传感器、PC端数据接收模块、虚拟现实数据处理模块、虚拟现实显示设备、IMU传感器固定绑带和IMU惯导传感器防护外壳;所述IMU惯导传感器通过IMU传感器固定绑带固定在用户关节部位,所述IMU惯导传感器防护外壳内部集成有IMU惯导传感器数据测量模块、IMU惯导传感器蓝牙通信模块和电源模块,IMU惯导传感器防护外壳外壁安装有LED指示灯和传感器开关。本发明可有效的为脑卒病人提供肢体康复训练,由于传统的康复训练枯燥乏味,利用基于IMU惯导传感器的虚拟现实人体康复训练,可以有效的为病人带来更好的康复训练体验。
-
公开(公告)号:CN116595904A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310505285.3
申请日:2023-05-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/25 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F119/14 , G06F119/12 , G06F113/08
Abstract: 本发明提出一种自适应的流固耦合模拟方法,该方法采用了多连通区域划分的方式,完成边界粒子的均匀排布,通过边界粒子校正参数,实现边界粒子体积的自适应;通过流体粒子校正参数,实现流体粒子密度的自适应,最后通过边界条件来判断流场中粒子的受力方向,从而实现自适应的流固耦合。本发明避免了传统流固耦合算法中,无法解决不规则复杂物体的边界粒子生成缺失的问题,且边界条件无法动态自适应形变物体的边界粒子生成,从而无法克服边界处动量损失的问题,视觉上表现为边界处粒子受力紊乱,同时提高了自适应响应与计算速度。
-
公开(公告)号:CN216629577U
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202120834695.9
申请日:2021-04-22
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于IMU惯导传感器的虚拟现实人体康复训练系统,包括IMU惯导传感器、PC端数据接收模块、虚拟现实数据处理模块、虚拟现实显示设备、IMU传感器固定绑带和IMU惯导传感器防护外壳;所述IMU惯导传感器通过IMU传感器固定绑带固定在用户关节部位,所述IMU惯导传感器防护外壳内部集成有IMU惯导传感器数据测量模块、IMU惯导传感器蓝牙通信模块和电源模块,IMU惯导传感器防护外壳外壁安装有LED指示灯和传感器开关。本实用新型可有效的为脑卒病人提供肢体康复训练,由于传统的康复训练枯燥乏味,利用基于IMU惯导传感器的虚拟现实人体康复训练,可以有效的为病人带来更好的康复训练体验。
-
-
-