Visualización de la evolución de las zonas de comportamiento similar en fluidos dependientes del tiempo

Abstract

La visualización de fluidos ha sido ya por mucho tiempo una parte muy atractiva de las investigaciones de Visualización Científica. Específicamente, los campos vectoriales, son un concepto común para la representación de diferentes fenómenos que ocurren en la ciencia y en la ingeniería. Existen varias técnicas de la visualización de fluidos, entre los que sobresalen aquellas que se basan en el agrupamiento para resaltar zonas de comportamiento similar. El enfoque de esta investigación consiste en aplicar una técnica de análisis visual de fluidos a datos de fluidos dependientes del tiempo. Para esto, se ha tomado partido específicamente por una de las técnicas geométricas basadas en integración. Luego, partiendo de la idea que las propiedades de las streamlines constituyen de manera intrínseca, un indicativo de los rasgos subyacentes en el fluido, se aplica el agrupamiento de las mismas en cada uno de los instantes de tiempo. Finalmente, se realiza un análisis de la evolución temporal, estableciendo una correspondencia entre los diferentes patrones de comportamiento que fueron encontrados a lo largo del tiempo en el fluido.

Flow visualization has already been a very attractive part of Scientific Visualization research for a long time. Vector fields, specifically, are a common concept useful to represent different phenomena taking place in science and engineering. There are several flow visualization techniques, among which stand out clustering-based techniques designed to highlight similar behavior regions. The approach of this research consists on applying a flow visualization technique on time-dependent datasets. In order to achieve this goal, we have specifically focused on geometric integration-based techniques. Then, we apply the clustering procedure on the streamline set on each time step, based on the idea that streamline properties are inherently indicative of features in the underlying flow field. Finally, we perform an analysis of the time-dependent evolution, by establishing a correspondence afterwards between the different behavior patterns found in the flow throughout the time.