唐 勇，赵 伟，宛月茶，赵 静，吴德阳

1(燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004)2(河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

1 引 言

布料与流体的运动过程在物理上具有不同的特征，各自遵循着其物理规律，交互时，它们的相互作用更是增加了彼此运动的复杂性，其中比较常见的问题就是流体与布料和布料自身的穿透，利用深度学习改进布料精度较低的问题，使布料自身的准确度大幅度提高[1]，但在一些应用程序中，布料与流体的交互不仅强调的是准确性，更要求达到实时.所以要满足上述需求，就必须对传统的碰撞检测方法进行修改或提高计算效率.

对布料与流体交互的运动学进行研究，其中碰撞问题占了很大一部分，它分为布料与流体之间的碰撞和布料的自碰撞.对于基于粒子的流体，通常将可变形体也转化为粒子来实现与流体的耦合.2004年Müller等[2]使用SPH方法模拟流体，并将虚拟边界粒子放置在可变形物体的表面，通过Lennard-Jones势能来模拟排斥力和黏附力，但是这种方法需要很小的时间步长来确保流体粒子不会穿过固体；Akinci等[3]扩展了流体与可变形体的耦合方法，引入了自适应边界采样，以避免变形时网格的过采样和欠采样，并解决了时间步长小的问题；Harada等[4]通过计算由粒子构成的流体和由多边形构成的布料之间的距离来解决碰撞问题，此距离是通过找到粒子所属体素最近的布料多边形之间的近似距离，但是当布料流体形变较复杂时，会导致流体粒子在表面的堆积；……