仿真模型范例6篇

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仿真模型范文1

关键词:运动模型;模拟器;运动分析

中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)02-406-02

System Simulation Model of Boat Motor Realization

ZHANG Yi-jun1, YANG Zhi2, WANG Shi-qiang2

(1.Engineering Institute of Engineering Corps, PLA Univ of Sci. & Tech., Nanjing 210007, China;2.PLA Xi'an Communication College, Xi'an 710006, China)

Abstracts: In this paper, by boat simulator analysis, exerting rotary motion transformation tensor method to solve the three-dimensional of the mathematical system model. Because the rotation transformation tensor method is convenient, simple, practical advantages, making the whole movement analysis of the model calculation has been simplified, besides the establishment of the movement model and the actual model match.

Key words: motion model; simulator; Motion Analysis

在快艇模拟器的设计中,视景仿真平台的开发是在利用虚拟现实技术开发高逼真度、有沉浸感的三维模型,是整个模拟器开发的软件部分。它主要包括了视景仿真三维模型的建立、运动系统数学模型解算三维姿态建立两大部分。其中运动数学模型(快艇模型)是整个模拟器的核心,只有建立正确的运动模型才能保证模拟器最后达到快艇运动时的真实效果。

1 自由度和空间运动分析方法的选取

在运动模型(快艇模型)运动过程中,我们主要关注的数据是它的三维坐标X、Y、Z, 和它的俯仰、侧倾、转向三个姿态,以及运动速度。他们分别为三个位移和三个角度和一个速度。在模型器开发中, 根据实际的情况, 有的能够开发出六自由度的训练模拟器, 如果在外观上再加工细致, 可以说与实物能取得最大的一致。完全模拟实艇车状态下的各种运动情况以达到一种理想状态,是不现实的。基于仿真度、成本――效益比等综合因素的考虑,研究以三自由度仿真器模拟以下三种运动:俯仰Pitch、侧倾Roll和转向Turning运动,这也是实车中使用最频繁最重要的运动姿态。但是,由于我们的运动仿真平台并没有安放在转轮上, 无法实现绕Z轴的旋转, 但是可以三个液压缸同时作上下运动, 所以能够实现俯仰Pitch、侧倾Roll和抬升Heading运动。

目前,世界上用来进行空间机构运动分析的学习方法很多,有四元素法、矩阵、回转变换张量法、建立在球面三角基础上的向量代数法等等.对于绕定点的空间转动,回转变换张量法具有方便、简洁、实用的优点。

2 回转变换张量法解算三维姿态

2.1 坐标轴的转换

2.1.1 绕坐标主轴回转的坐标变换

将坐标系Oijk绕坐标轴k回转θ角,这时得到另一坐标系Oi'j'k'。如上所述,点P在坐标系Oijk中的坐标为(x,y,z),在新的坐标系中的位置坐标为(x',y',z'),如图1所示。

设新坐标系各单位向量i',j',k'在基础坐标系Oijk各坐标上的分量分别为i'i,i'j,i'k。各元素由运动参数―转角θ的函数构成,表示坐标系Oijk绕k回转θ角所得的Oi',j',k'坐标系坐标的变换,表示为Ekθ。

2.1.2 绕共原点的任意回转变换

如图2所示,基础坐标系Oijk绕O任意回转到达新坐标系Oi'j'k'的位置。对于绕共原点任意回转的情况,可以转化为绕坐标主轴连续转动的过程。由坐标系Oijk到达坐标系Oi'j'k'可用欧拉变换的方法,连续三次绕不同坐标主轴而得。方法如下:

1) 取k、k'的公垂线ON,这时i与ON同垂直于k,故将绕轴回转θ角即可到过ON的位置;

2) 由于ON是k与k'轴的公垂线,故将k绕ON回转Ф角而到达位置k’;

3) 由于k'是ON和的公垂线,这时将ON绕k'回转Ψ角,ON可达i'位置。

则按公式及上述变换的顺序,则有:

可知E为坐标系Oi'j'k'对坐标系Oijk的坐标变换矩阵,也为回转变换张量,且等于三个绕坐标主轴的回转变换张量的连乘积。

2.2 转换运算

根据空间两点之间的坐标计算公式,可以分别计算作动器I、II、III在此姿态下的实际长度L1、L2、L3,即:

当i=1,j=a,可得作动器I在此姿态下的长度L1;当i=2,j=b,可得作动器II在此姿态下的长度L2;当i=3,j=c,可得作动器III在此姿态下的长度L3。

由此,可以得出当给定车辆与地面之间的状态参数(俯仰角(±α)、侧倾角(±β)、转向(γ))时,三个作动器活塞杆在此姿态下相应的伸长量ΔL1、ΔL2、ΔL3分别为:

ΔL1=Li-Li0 (i=1、2、3)(4)

2.3 逆运算

对于三自由度运动系统,控制系统的输入变量是三个角度,经转换运算以后变成三个作动器的伸长量。逆运算的目的是为了及时计算运动平台在运动过程中的实际姿态,即通过反馈(位置传感器)同时测出某一瞬间三个作动器的伸长量,经过计算得出运动平台的实际姿态(俯仰角、侧倾角、转向角)值。计算过程如下:

已知各作动器伸长量ΔLi (i=1、2、3)个坐标轴的长度投影为Xi、Yi、Zi。则各作动器长度Li为:

Li=ΔLi+Li0 (5)

式中: Li0为各作动器在平衡位置α=β=γ=0时的长度,相应的在三个坐标轴的长度投影为Xi0、Yi0、Zi0。

由公式(3)得:

又因为:

这是一个非线性方程组Xi、Yi、Zi解这三个方程即可求得α、β、γ。

3 运动模型的特点

采用上述方法解算快艇模拟器三维姿态,建立模拟器运动模型,通过实验证明具有以下特点:1)计算过程相对简单,计算复杂度降低;2)所建立的运动模型和真实快艇运动基本相符,可以作为快艇模拟器的运动模型。

4 结束语

有关建立模拟器运动模型的知识很多,有很多地方值得取研究。文章中提到的六个自由度模型问题,其所考虑的问题就会更多,对其进行研究就必须具有相当的数学功底;还有可以采用别的空间机构运动分析方法对运动模型进行分析。

参考文献:

[1] 肖田元. 虚拟制造[M].北京: 清华大学出版社,2004.

[2] 李安定,尹念东.汽车驾驶模拟器的运动模型研究[J].黄石理工学院机电工程学,2008,24(2):26-30.

仿真模型范文2

4. 上层建筑和零部件的组装

在模型套材里，上层建筑零部件分布在几个注有模型零部件的框架内（图1）。小型模型的船体则被单独注塑在框架内。为便于查找零部件位置，每个塑料框架上印有“A”、“B”、“C”、“D”等大写英文字母，而框架内零件的边缘分别印有“1”、“2”、“3”等数字编号。如寻找图纸上标注为“A11”号零件时，可先拿到“A”框架，再从该框架上找出第11号零件，即为“A11”号零件。寻找零部件时，要轻拿轻放注塑框架，避免零件损坏或掉落。特别是杆状零件，如桅杆、首旗杆、横桁、炮管等一旦折断（图2），虽然可用胶水修复，但会影响模型的整体美感。

如对模型套材提供的某些零部件的精细程度不满意，可根据搜集到的资料和照片对其“细化”和改进。模友还可根据从画报、杂志上找到的图片资料，在套材基础上加装侧门、扶手、梯子、管道、栏杆等，进一步提高模型的仿真程度。

上层建筑和零部件的拼装按照装配图（图3 ～图8）说明进行。方法是边寻找零件、边修整、边组装（图9～图12）。与此同时，仔细研究每个零部件的涂装颜色，切忌将不同颜色的零件在涂装前就组装在一起，给涂色造成困难。组装时还需注意胶水的使用量（图13），过少粘接不牢固，过多胶水容易流向模型的非粘接面，影响表面美观。每个零部件组装成型后，将其分类分层存放在工作台上，既可避免丢失又便于之后的涂装。

5. 粘接各个位置的小构物件

把各个完整的小物件粘接在各自位置上。组装粘接时先把下面的大构物件及设备粘接好，再粘接上面的小构物件及设备，即遵循先下后上的原则。如果想让模型更加仿真，上色时也要本着先上色后粘接的原则。

各种零部件的装配工作十分重要，粘接处既要整洁又要牢固。特别是已经涂装后的零部件，要先将粘接处的漆层刮掉（图14），漏出塑料再进行粘合（图15）。如果带着涂料粘接，会因涂层的附着力有限，减弱零部件组装的牢固性。

接收机及调速器的安装

舰船模型仿真航行项目代号为F4，比赛时由仿真和航行两部分组成。完成整套模型的组装后，模友可得到一条精美的“俄罗斯现代级Ⅱ型导弹驱逐舰”静态模型，并参加C6项目的角逐。只有在为其加装动力系统、操纵和遥控部分后，它才能成为一艘动力艇，即由C6模型变为F4模型。

仿真模型范文3

关键词：锂离子电池；充放电；模型；特性曲线

中图分类号：TM46；TP39 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2017）04-00-02

0 引 言

目前锂电池被广泛应用在便携式设备中。在便携式应用中，一般采用容量相对不大的锂电池，以求在设备的便携性和工作时间之间取得一定的平衡。同样，作为设备内部锂电池管理系统，其体积和重量也应相应缩小。由于电池容量不大，管理系统相对简单，一般不涉及复杂的均衡等问题。因此，基于专用芯片在一定电路的配合下，能够实现锂电池的充放电管理和保护功能，完全满足便携式设备的需要，同时有效控制了设备的体积和成本，深受设备厂家的欢迎。目前的芯片有的能够单独使用，实现充放电保护功能；也有的带微机控制接口，能够与处理设备协同工作，实现复杂功能。基于专用芯片的锂电池管理已成为便携式设备电池管理的最主要方式。

1 锂离子电池充放电模型

1.1 锂离子电池放电模型

锂离子电池的最终电压表达式见公式（1）：

其中，Vbatt为电池电压；E0为恒压源电压；K为极化电阻比例；Q为电池容量；it为电池的实际充电量；R为电池内阻；i为电池电流；A为指数区振幅；B为指数区时间反向比例；i*为过滤电流。按照公式（1）构建电池放电模型如图1所示。

1.2 锂离子电池充电模型

在充电模型中，极化电阻会一直增大直到电池达到充满状态，此时it=0，极化电阻会急剧增大。在充电模型中极化电阻为：

因此当it=0时极化电阻无意义。公式（2）在实际中并非完全正确。事实上，实验已经证明了极化电阻的变化也与百分之十的电池容量有关。所以此时极化电阻为：

充电模型中公式（1）就改为

此充放电模型在Battery中的封装如图2所示。

在图2（b）中，当i*0时即为放电模型。

在图2（c）中，当电池类型不同时其模型输出也不同。铅酸电池，镍镉电池，镍氢电池这3类电池的输出为exp（t），有exp（t）=B・|i（t）|・ （-exp（t）+A・u（t））。当为充电模型时，u（t）=1，当为放电模型时，u（t）=0。

2 仿真

本文采用的充放电电流如图3所示。

整个系统的Matlab/SimuLink仿真设计如图4所示

该系统中使用Signal Builder（信号生成器）生成了如图5所示的电流信号。通过对Battery进行充放电然后在Scope（示波器）中显示电池的电压，SOC及电流值。

充放电系统的结果如图5（a）所示。

初始化的SOC=0.8，在前100 s以1 A的恒定电流充电，则增加的SOC=[（100/3 600）×1]/6.5=0.043，所以第100 s时SOC=0.804 3，SOC的曲线如图5（b）所示。

此处，Battery response time 设为30 s，因此可从图中看到电压明显变化的区域占整个区域的30%。若设为100 s，图形如图5（b）所示，电压明显变化的区域占整个区域的100%。

从这两个图中可以看出，其电压增长曲线虽然不同，但最终结果一致。以1 A电流进行充电，其最终电压约为108.8 V，不充不放时其最终电压约为108.3 V。以1 A电流放电时，其电压约为108 V，当其以2 A电流充电时，最终电压约为109.5 V。

3 结 语

未来的锂离子电池将会具有更高的能量密度，更小的体积和更轻的重量。随着对锂离子电池的深入研究，对电池各种参数的了解将越来越多也越来越精确。与其相应的新充电方法和充电控制也会诞生，今后必将出现性能更加优越的锂电池充电器芯片。

参考文献

[1]冯雅楠，黄秋安.锂离子电池特征时间常数的理论提取及仿真[J].物联网技术，2016，6（6）：67-69.

[2]李练兵，李炳伟，武玉维，等.动力锂离子电池建模及其动态特性研究[J].科学技术与工程，2015，15（4）：234-238.

[3]张麈，付蓉，姚建国.微网内储能单元的建模及协调控制[J].微型机与应用，2013（20）：73-76.

[4]朱亮.高精度线性锂电池充电控制芯片的研究与设计[D].西安：西安电子科技大W，2008.

[5]洪剑锋，庞尔江，单晓宇，等.一种充放电双时间常数动力锂电池的建模与仿真[J].厦门大学学报（自然版），2014，53（3）：364-367.

[6]陈雷.一款低功耗单节锂离子电池充放电保护芯片的设计[D].西安：西安电子科技大学，2010.

仿真模型范文4

【关键词】 通讯模型 救援仿真 通讯协议；智能体

一、引言

RoboCup Rescue 是多智能体仿真环境。在这个仿真环境里，消防员、救护车和警察协同工作以减少仿真环境下灾难所造成的损失。每一种智能体各司其职地工作[1]，要尽可能协同合作。RoboCup Rescue 研究的主要目的是利用有限资源来实现救援效果的最大化，从而将该项技术应用于人类社会突发事件的有效救援。救援的前提就是了解总体情况，更新世界模型，但地图模拟的灾害情况越来越复杂，通讯很可能超负荷运载[2]，要出色完成救援，首先要解决通讯问题。在通讯状况良好或者受限情况下已经有很多的通讯模型[3][4][5]，但是应对坏消息或者无中心情况的模型还很少，本文创建一种有效的通信模型。并对其进行分析和验证。

二、通讯模型

在救援仿真中，除去中心体外，有三种智能体，AT（救护队）、FB（消防员）、PF（警察），他们是仿真的核心，他们是异常情况（房屋着火，人被掩埋，道路堵塞）的发现者和终结者。有了通讯的帮助才能使世界模型及时更新，才能使智能体的决策更加明智[6]。

针对这三类智能体，我提出一个通讯模型如1，通讯的类型有两种， SAY 和TELL[5]。SAY 的距离限制为30m，TELL则不受距离限制，但两者都受带宽、掉包等限制。

三、 通信协议

图 1的模型很简单，但由于是智能体监听信道的数目很小，如果不对发送的字节进行压缩，很难真正的发挥这一模型的作用。

在仿真过程中，一个仿真周期，先是处理视觉，处理听觉，更新世界模型，然后执行动作（move、extinguish、rescue、load、unload、clear and so on）最后发送信息。在无中心差通讯条件下，发消息时，SAY和TELL两种通讯类型每周期都要发送，并且对消息的种类也做了优先级，确保重要消息的及时共享。处理消息时，要结合自己的实际情况进行过滤。

大部分消息都包含有道路或者房屋的ID，可是这道路或者房屋的ID非常大，就Kobe来说，道路数目1602，最大ID为36512，房屋数目757，最大房屋ID36476，直接用消息包含ID则需要很多字节，而地图初始化完成的时候我们就能获得地图所有道路和房屋的ID，我们可以给每一个ID根据种类匹配一个固定数字（label），这个数字最大就是这个种类的数目，这样可以尽可能优化消息。由于救援消息包含Damage、Buriedness、HP等变化的量，如果需要的精度不大的话，可以利用一个固定的数字进行压缩和解压。对于其他变量也可以如此，这是一种静态表示，有的时候可以根据这些变量的变化趋势，做一些变量处理，就HP来说，HP只会下降，如果我能找出一个函数能模拟HP的大致效果，并根据这个函数的结果对变量进行压缩，消息的优化会更好。

可是市民的ID在地图的前期是不可获知的，只有被智能体发现后，世界模型里才更新有这个市民，这就导致智能体了解到的市民不是相同的，所以也不能使用ID转label的方法，但是可采取另一种方式来解决这个问题，我使用位置来表示有受伤的市民，位置的ID可以用label表示。

四、仿真实验及结果分析

本文仿真实验的仿真环境根据2014年国际赛仿真救援组委会的要求，采用Linux操作系统的Ubuntu12.04版本。

为了验证准确性，我们对比智能体的世界模型有通讯和没有通讯以及仿真真实的着火的房屋对比，如图2。

通过以上的对比，发现没有通讯的智能体了解着火房屋数目明显少于有通讯的智能体，而且有通讯时智能体世界模型里着火房屋数目与仿真器中的着火房屋数目也很靠近。

五、结语

本文主要介绍了一种在仿真救援中的有效的通讯模型，该模型有效用于在无中心智能体、差通讯条件下，在很复杂的救援环境下，也能对智能体的是世界模型及时更新，这也对仿真救援的各种决策来说至关重要。该方法应用到东南大学救援仿真队伍的代码中，并在2014年中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛中获得仿真组的特等奖，验证了该通讯模型的有效性。

参 考 文 献

[1] Task Allocation for the Police Force Agents in RoboCupRescue Simulation[J] A. Bredenfeld et al. （Eds.）： RoboCup 2005， LNAI 4020， 656-664， 2006.

[2] Timotheou， S. and Loukas， G. （2009） Autonomous Networked Robots for the Establishment of Wireless Communication in Uncertain Emergency Response Scenarios. Proc. 24th ACM Symp. Applied Computing， Track on Intelligent Robotic Systems，Honolulu， HI， USA， pp. 1171-1175.

[3]. S. B. M. Post and M. L. Fassaert. A communication and coordinationmodel for ‘robocuprescue’ agents. Master’s thesis， Universiteit van Amsterdam， June 2004.

[4] Stef B.M. Post， Maurits L. Fassaert， and Arnoud Visser. Reducing the communication for multiagent coordination in the robocuprescue simulator. In 7th RoboCup International Symposium， Padua， Italy， July 2003.

仿真模型范文5

【关键词】值机 队列 窗口 生成 仿真

随着地方经济以及航空工业的发展，国际枢纽机场的乘客数量呈现逐年增长的态势。因此，乘客值机的时间长短就直接影响机场的服务满意度。值机时间除值机员操作过程所消耗的时间以外，值机柜台导入收集皮带的等待时间也是影响值机过程满意度的主要因素之一。

值机柜台行李导入等待时间主要受到收集皮带速度，系统处理量设计以及其他机械设计等因素约束，在本论文中主要是忽略行李物理滑移以及其他机械设施对行李运行的干扰的理想情况下，分析值机柜台导入的数学模型。

Automod是Brooks自动化公司提供的的仿真软件。采用3D实时动画的形式模拟大型以及复杂的工程生产，装配，仓储以及机场等离散事件模型。它为分系统控制逻辑、功能以及行李提供有效的仿真解决方案。

1 速度模型

在参数中，速度定义为V毫米/秒，而位移运算的时候，需要将速度进行离散化，因为计算机的扫描时间不是连续的，其最小时间单元为CPU的每一个扫描周期的执行时间，其为毫秒，在匀速运动的时候，当前扫描周期的速度为毫米/秒。

电机运行需要经过加速和减速的过程，对于需要经常启动和停止的输送机，运算得到的位移会因为加减速过程中的累加误差，使得运算得到的位移与实际值偏差很大。因此，输送机的位移运算也要有加速和减速的过程。

同样，将行李放置在输送机某一固定位置，并测得行李前端与PE之间的距离，并启动输送机，行李在输送机末端自动停止下来，并记录从输送机运转至光电开关检测到行李之间的时间间隔t。该过程中行李从加速到匀速以及停止的过程，但停止过程的时间已知，所以是行李加速过程所走过的距离，用表示。和减速过程一样，由可以得知输送机的加速度为。

因此，可以得知输送机的速度和位移模型。速度，加减速时间为速度模型的关键性参数，以确保参考模型与实际对象之间的偏差较小。

为了完成行李的导入，那就要在输送机上采用数据跟踪，也就是需要得知行李在收集输送线上的位置，并将相关的信息赋予相应的行李数据。因为收集输送线较长，且存在多个行李，就需要采用脉冲发生器来精确定位行李的位置。

脉冲发生器是紧贴在输送机皮带上，因此检测位置的皮带破损，编码器的安装是否标准，以及编码器表面是否存缺陷，都将影响测量的结果。

脉冲编码器的脉宽对应的输送机的位移为ncm，采样的周期为m，在每次采样的时候比较该采样周期中，由脉宽得到的位移n×mcm，与程序中运算得到的位移∑?s（k），如果误差在允许的范围内，则采用脉宽得到的位移作为基准，否则视为编码器存在故障。

2 窗口导入及排队模型

2.1 窗口的生成

窗口是用来存放行李数据的虚拟位置，前面已经得知输送机的位移，在输送机的头部，在系统的启动的时候，也就是时间等于0，在皮带的头部生成一个未被占用的窗口识别码，这里定义为-1；该虚拟窗口会随着输送机的位移，逐渐朝输送机的末端运行，当其位置大于一个窗口长度的时候，就会在皮带的头部再生成一个窗口，空窗口的识别号是一样，依次生成窗口。

2.2 窗口的依次生成

当窗口的位置达到光电开关的位置的时候，数据被清零，且位置复位。每一个值机柜台都有自己的编号cu，并且要保证其编号是沿输送机转动的方向递增。总共有C个柜台。

当有一个行李在导入口等待预约导入的时候，将向其上游的位置（输送机头部）查询，是否有空窗口，如果有空窗口，就将其柜台编号加上100，在乘以-1之后，为预约号码nu=-（100+cu），写入到查询到空窗口的位置。

窗口的数量为N= L?LW。柜台数减去窗口数量C-N，就是初始无法导的行李的数量。这些行李都会在一个队列中排队，先进入队列的预约号会先写入到收集皮带上，也就是窗口生成的时候，检查队列中是否存在数据，如果有的话就把预约号写入到生成窗口的位置。

2.3 排队模型

排队等待队列的长度小于等于值机柜台的数量，这样每一个柜台导入的等待时间就会因为其离窗口生成位置的距离、队列的位置以及窗口的大小等因素影响。在满负荷的情况，即需要排队等待的时候。

3 计算机仿真

整个仿真环境由仿真计算机以及底层控制其组成，主要包括：PLC控制器，Automod仿真计算机，SCADA工作站以及数据分析工作站组成。

其中：PLC控制器用于运行控制程序，并将控制指令发送给仿真计算机的仿真模型，仿真计算机模拟输送机以及行李的运行，并将传感器的信号反馈给PLC控制器。SCADA工作站监视输送机的状态，并发送控制指令，事件记录工作站主要记录系统运行过程中的程序事件以供问题分析。

仿真得到行李在每个柜台的等待时间如图2所示。

最大值为：1：28：50（11号柜台）；

最小值为：0：16：55（1号柜台）；

最大值与最小值时间的差值是：1：11：55。

平均每个行李的等待时间：

11号柜台每个行李导入需要的平均时间为：27s；

1号柜台每个行李导入需要的平均时间为：5s；

由此可知，第23号柜台处理行李的时长是13号柜台处理时间的5.25倍。

4 结论

由仿真结果可以看出，在忽略值机操作时间和安检结果等待时间等外界条件的情况下，系统满负荷运行，因为排队距离的远近会导致值机服务时间的不同。使得乘客满意度会因为柜台的分布而不同。因此，需要优化其控制算法模型，使得行李导入等待时间最优。

参考文献

[1]Brian Edwards：The Modern Airport Terminal，edited by Brian Edwards Taylor&Francise-Library Publishing， （London 2005）.

[2]YANG Fu-Qing，in：Thinking on the Development of Software Engineering Technology，Journal of Software Vol6，No.1.1-7（2005）.

仿真模型范文6

关键词：气象灾害；积雪仿真；三维可视化；卫星遥感图像

中图分类号： TP399

文献标志码：A

Snow simulation model based on landscape and topography

PENG Mian1*， LI Chao2， GAN Jian-hong1

1.College of Software Engineering， Chengdu University of Information Technology， Chengdu Sichuan 610225， China；

2.Development and Planning Department， Chengdu University of Information Technology， Chengdu Sichuan 610225， China

Abstract：

The author presented a snow simulation model in the 3D meteorological disaster analysis system. It could help analysts prevent snow storm and avalanches. First， the author classified the pixels of the satellite remote sensing images by their color vectors’ distance. Each of the colors represents a landscape. Then the author derived a formula by using mechanics. This formula was used to determine whether or not the snow could be covered on different regions. These regions had same landscape but different topography. If the regions were determined covered by snow according to the formula， the snow color was used to fill the regions. After this process， the satellite remote sensing images were used as textures in the 3D meteorological disasters analysis system. The experimental results show that snow effects can be produced by the snow simulation model.

英文关键词　Key words：

meteorological disaster； snow simulation； 3D visualization； satellite remote sensing image

0 引言

在气象灾害方面的三维仿真模拟能帮助气象人员有效预防气象灾害。尤其是对积雪的仿真，能大幅提高对雪灾预报的准确性，避免因雪灾造成的各种损失。

对积雪的仿真的研究，可以追溯到1997年，Nishita等[1]采用Metaball技术构造积雪。而在1999年，Premoze等[2]同时考虑了地形高度和日光照射的因素真实还原了阿尔卑斯山被积雪和植被覆盖的场景。2000年，Fearing等[3]介绍了基于粒子系统的雪景绘制。2004年，Ohlsson等[4]为了提高积雪仿真的速度，利用生成阴影的方法来计算积雪覆盖量，以此产生积雪覆盖的效果。2007年，Foldes等[5]使用光照模型来估算场景上每个点获得的光照，由此计算每个点的热量，最后综合计算积雪区域和积雪量。同年，贺怀清等 [6]通过在纹理上添加噪声实现了积雪效果。2009年，殷海明等[7]利用一幅雪景参考图中的积雪颜色，实现了对雪景的仿真。2011年，韩秀珍等[8]使用视点相关遮挡图和积雪灰度纹理图，分别模拟近处和远处的整体积雪效果。

通过前人的研究可以看出，要对积雪进行仿真，首先要解决两个问题：一是确定可能积雪的区域；二是判断该区域能否积雪。因此，本文首先介绍了彩色图像按照颜色进行分类的方法，以确定可能积雪的区域；然后通过力学原理推导出判断一个区域能否积雪的公式，以此作为判断能否产生积雪的标准。