Geometrieverarbeitung | Simulierte Realität | Semantic 3D Media | Rendering

Geometrieverarbeitung

Die Geometrieverarbeitung beginnt bei der Modellierung von 3D-Modellen, auch mit Hilfe skizzenbasierter Ansätze, und reicht bis hin zur Vernetzung von Modellen für die Simulation, bei der die Forschung immer stärker die Semantik von 3D-Modellen mit einbezieht. Für die Geometrieverarbeitung arbeiten wir mit Verfahren wie:

• Meshing und Remeshing
• Flächenrückführung aus Punktwolken
• Discrete Differential Geometry
• Analyse von 3D-Objekten
• Modellierung von 3D-Objekten

Meshing (von engl. mesh: Netz) ist eine Gruppe von Verfahren der Computergrafik. Hierbei werden geometrische Elemente wie Dreiecke oder Vierecke miteinander vernetzt und erzeugen eine Oberfläche. Je engmaschiger sie vernetzt sind, desto höher wird die Genauigkeit der Flächen. Das Resultat ist eine vereinfachte Beschreibung der Fläche.

Beim Remeshing wird nicht das gesamte Mesh, sondern nur ein Teil daraus betrachtet. Ziel ist es, eventuelle Ungenauigkeiten in einem Teilbereich zu beheben und zu verbessern. Die Betrachtung von 3D-Modellen oder deren Meshes ist oft abhängig von der Rechnerleistung.

Beim Multiresolution Mesh werden verschiedene Auflösungen für verschiedene Anwendungsbereiche erstellt.

Die Discrete Differential Geometry betrachtet Meshes nicht als einzelne geometrische Formen, sondern als gesamte Objekte. Ein Beispiel hierfür ist die Krümmungsanalyse, bei der anhand der Art und Anordnungen von Krümmungen und Ebenen erkannt wird, um was für ein Objekt es sich handelt. Auf dieser Basis bieten wir eine effiziente interaktive Flächenrückführung an.

Bei der Modellierung von 3D-Objekten arbeiten wir mit der Generative Modelling Language (GML), einer Programmiersprache zur Beschreibung dreidimensionaler Objekte, Strukturen und parametrischer Formen. GML beschreibt 3D-Modelle nicht durch eine Ansammlung geometrischer Elemente (Dreiecke, Punkte, NURBS-Patches), sondern durch Funktionen.

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Simulierte Realität

Simulierte Realität (SR) vereint Ansätze von Virtueller Realität (VR) und Simulation zum Zwecke der Absicherung und Optimierung von Produkteigenschaften. Teilgebiete von SR, mit denen wir uns beschäftigen, sind:

• FunctionalDMU für mechatronische Systeme
• Visualisierung von Produkten, Produkteigenschaften und Simulationsergebnissen
• Echtzeit-Simulationen

FunctionalDMU – Simulation von Produktverhalten

Automobilentwicklung geschieht heute hauptsächlich am Computer. In der industriellen Praxis sind digitale Versuchsmodelle – auch Digital Mock-Up (DMU) genannt – fester Bestandteil der Produktentwicklung. FunctionalDMU erweitert DMU um funktionale Aspekte, mit dem Ziel das Systemverhalten erlebbar zu machen. Dafür werden in der heutigen Praxis häufig genutzte Simulatoren miteinander gekoppelt und so komplexes mechatronisches Verhalten domänenübergreifend simuliert. Anwender können so das Zusammenspiel von Mechanik, Elektronik und Software in einer integrierten Umgebung frühzeitig evaluieren. Dies ermöglicht die frühe Erkennung von Zielkonflikten und erleichtert das Finden von domänenübergreifenden Optima.

Visualisierung von Simulationsergebnissen

Die Visualisierung von Simulationsergebnissen und Produkteigenschaften ist ein wichtiger Bestandteil des digitalen Produktentwicklungszyklus. Der Schwerpunkt liegt hier auf der interaktiven Darstellung großer Modelle und Datenmengen. Dazu werden aktuelle Shader-Technologien und programmierbare Grafikkarten (GPUs) genutzt. Ein Ergebnis unserer Forschungsarbeiten ist das Visualisierungs-Framework iFX. Basierend auf iFX wird derzeit eine interaktive Visualisierungskomponente entwickelt, die zukünftig an tausenden Arbeitsplätzen weltweit zum Einsatz kommt. Unsere Technologie erlaubt es, Simulationsdaten für Millionen von Elementen auf herkömmlicher Hardware darzustellen und zu animieren. Anwender können damit große Datensätze interaktiv analysieren. http://www-past.igd.fraunhofer.de/igd-a2/ifx/

Echtzeit-Simulationen

Echtzeit-Simulationen ermöglichen eine unmittelbare Darstellung der Simulationsschritte. Der Anwender kann dadurch in die Lage versetzt werden, direkt auf die Simulation durch Modifikation von Parametern oder Geometrie Einfluss zu nehmen. Neben der Entwicklung neuartiger Algorithmen wird die Möglichkeit der Parallelisierung bestehender Algorithmen untersucht, um diese für leistungsfähige Grafikkarten (GPUs) nutzbar zu machen. Im Fokus der Untersuchungen stehen Beispiele aus der Struktur- und der Strömungsmechanik.

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Semantic 3D Media

Der Begriff Semantik ist äußerst vielschichtig, oftmals überladen und unklar. Ursprünglich bezeichnet Semantik die Lehre von der Bedeutung der Worte.

Das Semantic Web

In der Informatik erlebt der Begriff Semantik seit Jahren einen Boom. Im Gegensatz zum Internet der ersten Generation, als nur Menschen den Inhalt von Webseiten verstehen konnten, ist das Semantic Web ein Internet, in dem Rechner (Computer) Daten recherchieren und selbstständig "verstehen" können. Mit dem Semantic Web haben sich neue Technologien und Standards der Wissenspräsentation entwickelt, die hohes Potenzial auch für Produktentwicklungs- und Engineering-Prozesse und Bedeutungsrepräsentation im Zusammenhang mit 3D-Modellen aufweisen.

Semantik im Modellierungsprozess

Die bisherige 3D-CAD-Modellierung und vor allem die Prozessketten im Visual Computing leiden unter dem Problem, dass entweder die Semantik eines Modells zum Erstellungszeitpunkt nicht explizit gemacht werden kann und nicht inhärenter Bestandteil eines CAD-Modells ist.

Unser Ansatz zur generativen Modellierung ist eine Alternative zur Beschreibung dreidimensionaler Formen, der zu einem Paradigmenwechsel in der CAD-Welt führen kann. Zugrunde liegt die Idee, ein Modell nicht wie üblich durch eine Ansammlung geometrischer Primitive (Dreiecke, Punkte, NURBS-Patches) zu beschreiben, sondern durch Funktionen.

Der Paradigmenwechsel von Objekten zu Geometrie erzeugenden Operationen ermöglicht es, prozedural aufgebaute Modelle (Stuhl, Autofelge) auch prozedural zu repräsentieren. Statt nur das Resultat eines 3D-Konstruktionsprozesses zu speichern, kann so der Konstruktionsprozess selber repräsentiert werden.

Der generative Ansatz ermöglicht, auf bereits gelöste Konstruktionsaufgaben zurückzugreifen, um sie in ähnlichen, leicht variierten Situationen wiederzuverwenden. Das Konstruktionswissen kann dazu in Form von Bibliotheken parametrisierter domänenspezifischer Modellierwerkzeuge gesammelt werden.

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Rendering

Die Graphische Datenverarbeitung verfolgt seit jeher das Ziel, Objekte und Beleuchtungssituationen fotorealistisch und in Echtzeit darzustellen. Mittlerweise kommt die Darstellungsqualität computergenerierter Szenen der Realität so nah, dass Unterschiede fast nicht mehr wahrnehmbar sind. Allerdings ist dies noch mit erheblichem Rechenaufwand verbunden.

Für beste Darstellungsqualität mussten Entwickler bislang auf aufwändige Verfahren wie Ray Tracing zurückgreifen, die Einzelbilder in höchster Qualität offline berechnen. Mit neuen Ansätzen können jedoch selbst preisgünstige Grafikkarten immer mehr realistische Effekte in Echtzeit nachbilden. Komplexe detailreiche 3D-Szenen können flüssig aus jeder Perspektive betrachtet, interaktiv erlebt und verändert werden.

Aktuelle Entwicklungen erlauben es jedem Objekt Materialeigenschaften zuzuordnen, die wiederum als Grundlage zur Berechnung physikalisch korrekter Beleuchtungseffekte dienen. Dem Ziel maximaler Realitätstreue bei gleichzeitiger Interaktivität kommen wir so einen großen Schritt näher.

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