三维动画形变算法(Mixed Finite Elements)

  混合有限元方法通入引入辅助变量后能够将高阶微分问题变成一系列低阶微分问题的组合。在三维网格形变问题中,咱们考虑以下泛函极值问题:函数

  其中u: Ω0 → R3是变形体的空间坐标,上述泛函极值问题对应的欧拉拉格朗日方程就是双调和方程∆2u = 0。测试

  经过引入额外变量v,咱们能够将上述无约束高阶优化问题转变为带约束的低阶优化问题:
优化

  引入拉格朗日函数,并利用格林公式能够获得:spa

  将变量vu,λ写成基函数的线性组合形式,而且基函数选择为分段线性帽函数:
3d

  将上式分别对变量viuiλi求偏导能够获得:
blog

  这里讨论两种边界条件状况:get

  第一种是固定区域边界条件,就是说在变形体上存在区域Ωf,其对应的空间位置为uf
it

  求解形式:io

  消除额外变量后获得:
变量

  

  第二种是固定曲线边界条件,就是说在变形体上存在曲线C,其知足:

  求解形式:

  消除额外变量后获得:

 

效果:

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参考文献:

[1] Jacobson A, Tosun E, Sorkine O, et al. Mixed Finite Elements for Variational Surface Modeling. symposium on geometry processing, 2010, 29(5): 1565-1574.

 

附录

基于三维网格的微分问题求解

  对于求解三维网格上带Dirichlet边界条件的泊松方程:

  将上式写成等价的弱形式:

其中v是任意的测试函数,可是其知足在边界处值为0。

  利用分部积分,能够将上式等式左边进行变化:

  因为测试函数在边界处值为0,因此上式中等式右边第一项为0:

  而后将待求解函数u和测试函数v表示成基函数的线性组合形式,而且基函数选择为分段线性帽函数:

其中I是网格上全部的顶点集合。

  三维网格上分段线性帽函数以下图所示:

  那么对于网格内部任意顶点j,咱们都取测试函数v = Φj,这样能够造成一个方程:

  将积分里的求和提取到积分外,获得:

  因为边界处u的数值已知,那么能够将已知项移到等式右侧:

  这样就造成了n个方程组,n为三维网格除边界外的顶点个数。

 

  对于求解三维网格上带Neumann边界条件的泊松方程:

  一样转换成弱形式,并利用分部积分:

  在Neumann边界条件下,咱们选择边界处值不为0的测试函数,那么能够获得:

 

Cotangent权重矩阵L

  将Φi定义为分段线性帽函数,那么矩阵L的具体数值就能够根据三维网格模型惟一肯定了,另外矩阵L之因此称为Cotangent权重,是由于其具体表达式是一个三角函数形式。

  下面具体推导下矩阵L的形式,根据其原始定义表达式:

  在每一个三角片内∇Φi是恒定的,而且只有在顶点i相邻的周边三角片上是非零值的。对于一个三角片,∇Φi指向的方向与顶点i相对的底边ei垂直,数值大小为三角片在底边ei上高h的倒数,即:

上式中||ei||是边ei的长度,A是三角片的面积。

  对于相邻顶点ij,∇Φi与∇Φj的方向分别垂直于各自的底边eiej,它们之间的夹角记为θ,因而咱们能够获得:

  因为ΦiΦj只有在相邻三角片TαTβ内才同时为非零值,那么:

 

Mass质量矩阵M

  矩阵M的原始定义表达式为:

  因为Φi定义为分段线性帽函数,因此Mij只有当ij为三维网格上相邻顶点或者ij相同时其值才为非零。

  根据积分规则:

其中A是三角片T的面积,x1x2x3是三角片三条边的中点。

  因为Φi在每一个三角片内是个简单的线性函数,那么上式能够进一步表示为:

  因而能够获得矩阵M的表达式:

  一般矩阵M能够用对角矩阵Md来近似代替,近似过程为:

  矩阵Md的对角线元素之和等于三维网格Ω的表面积,通常有两种方式来计算对角线元素,分别为重心质量矩阵和Voronoi质量矩阵,以下图所示。

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