【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机辅助工程领域，具体涉及一种基于gpu并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，基于体数据建立三维有限元模型并实现分析计算过程。
技术介绍
1、在现代工程和科学研究中，有限元方法(fem)被广泛应用于各种结构和物质的力学特性模拟。这种方法通过将复杂结构分解成较小的、可管理的单元(或称有限元)，能够模拟和分析材料在各种力作用下的响应。现有的三维有限元方法多采用四面体作为基本单元，在求解计算时使用cpu作为计算资源。然而，随着模拟复杂度的增加，传统基于cpu的有限元分析面临着计算速度和处理能力的重大挑战。尤其在处理大规模或高度复杂的数据集时，cpu的并行计算能力有限，限制了计算效率，导致在实际应用中难以满足快速和精确的计算需求。采用四面体作为基本单元也存在一些问题，首先是网格划分需要大量的几何处理，其次是四面体中存在病态单元，同时以四面体为基本单元分析所需的迭代次数较高。此外，在处理高分辨率模拟时，达到相同精度的条件下，四面体网格的数量会非常巨大，但实际分析往往需要在计算精度和速度之间做出妥协。这种折中在某些领域，如生物医学模拟、精细的材料科学研究或复杂的工程结构分析中，尤为明显。在这些应用中，对模拟的精度要求极高，但现有技术往往因计算能力的限制而无法达到理想的精度和效率。
2、标量场体数据以体素为基本单元，每个体素都为单位正六面体，可以直接作为六面体单元建立有限元模型，其中蕴含的图像信息可转化为有限元分析所需的物理属性。随着图形处理单元(gpu)的发展，其在并行处理大规模数据方面显示出巨大潜力。gpu的并
3、然而目前还未有一种基于体素的有限元分析方法，能够使用gpu的并行计算模型，实现快速建模、快速求解。因此，存在一个迫切的需求，开发一种新的有限元分析方案，这种方法能够充分利用gpu的并行计算能力，以提高计算速度和精确度，从而显著提高物理模拟的效率与精度，实现高效的计算机辅助工程方案。
技术实现思路
1、为了解决
技术介绍
中提到的问题，本专利技术提供了一种使用gpu并行计算的体素有限元方法，从三维标量场体数据中直接建立基于正六面体单元的有限元模型，有效地避免了四面体单元的缺陷，免去了网格划分所需的计算消耗，并在求解过程中使用gpu并行计算加速算法，从而实现快速求解，追求高计算精度的同时不失效率，并实现对数据和结果的可视化。
2、本专利技术基于gpu并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，包括以下步骤：
3、步骤1：获取cbct扫描的口腔模型影像数据，并将其转换为三维标量场体数据，使用灰度值转换算法将影像属性转换为材料的物理属性；基于专用数据结构，设置体素有限元几何模型、材料属性、边界条件；
4、步骤2：读入步骤1得到的模型资源文件，构建以体素为单元的三维有限元模型，通过计算单元刚度矩阵、组装整体刚度矩阵和力向量，构成有限元求解方程组；
5、步骤3：将方程组数据拷贝至gpu，在gpu上使用cuda进行并行计算，加速求解方程组计算的过程，计算得到方程组的解向量，即有限元模型的位移向量；
6、步骤4：根据位移向量计算有限元模型的应力与应变，计算口腔模型的阻抗中心，导出结果；最后在原型系统中基于体绘制算法实现口腔模型及位移向量、应变张量、应力张量、主应力的可视化。
7、所述步骤1具体为：
8、1.1)读入三维标量场体数据，获得几何模型信息与体素的灰度值，使用灰度值转换算法将影像属性转换为材料的物理属性，具体为：
9、首先将体数据的灰度值转换为ct值，再从ct值转换为骨密度，最后将骨密度转换为杨氏模量；并结合实测数据对杨氏模量做修正(由于影像数据的测量偏差导致转换得到的属性值有误差)，使修正后的数据与实测数据平均值的差距不超过20％；
10、所述转换的公式为回归方程；
11、所述体数据的泊松比采用实测方式得到。
12、1.2)设计专用数据结构，将所需的有限元中间文件存储为特定格式
13、专用数据结构分别为几何模型文件、材料属性文件、边界条件文件，几何模型文件根据三维标量场体数据设置，材料属性文件根据转换得到的材料物理属性设置，边界条件由用户自主设置；
14、对于几何模型文件(有限元模型几何形状，即三维标量场的形状)，每一行代表一个体素，一个体素为一个六面体单元，单元中包含的信息依次为体素编号、物理材料编号(即模型的材料编号)、正六面体的单元坐标；单元坐标为正六面体单元八个顶点中离坐标原点最近的点的三维坐标；
15、对于材料属性文件，每一行代表一种材料，包含的信息为材料编号、杨氏模量、泊松比；
16、对于边界条件文件，每一行代表几何模型中一个顶点的边界约束或外部力，包含的信息为顶点的三维坐标、三维方向的力、三维方向的约束。
17、所述步骤2)具体为：
18、2.1)构建以体素为单元的三维有限元模型
19、模型资源文件为步骤1得到的几何模型文件、材料属性文件、边界条件文件；构建以体素为单元的三维有限元模型的方法是：
20、通过一个控制流，依次读入模型文件、材料属性文件、边界条件文件；在读入模型文件时，以一个体素为一个八节点正六面体单元，并建立单元坐标与顶点坐标之间的双向映射关系；在读入边界条件文件时根据顶点的三维坐标找到对应顶点，根据边界约束或外部力设置对应顶点的属性。
21、2.2)计算单元刚度矩阵
22、计算单元刚度矩阵的积分公式包含材质矩阵和梯度矩阵信息；材质矩阵根据传入的材料属性得到，梯度矩阵由有限元理论直接得到；计算时采用高斯求积法则，使用多线程并行计算，具体为：
23、首先获取硬件最大支持并发数，随后为每个线程分配待计算的单元刚度矩阵任务，每个线程根据传入的材料属性，计算材质矩阵；
24、将材质矩阵与梯度矩阵代入积分公式，对于每个单元，采用八个采样点计算积分，八个采样点即正六面体单元的八个顶点，根据八个采样点的计算结果累加得到积分结果，即为24*24的单元刚度矩阵。
25、2.3)组装整体刚度矩阵和力向量，具体方法为：
26、对于组装整体刚度矩阵，使用多线程并行组装，首先获取硬件最大支持并发数，为每个线程分配指定数量的节点进行计算，对每个顶点，遍历当前顶点周边的八个单元，提取周边每个单元的单元刚度矩阵中对应到当前顶点的部分，并将其加到当前顶点在整体刚度矩阵对应的行列中；其中，整体刚度矩阵采用ellpack稀疏矩阵格式存储，以节省内存空间；
27、对于组装力向量，对每个存在边界条件的顶点，将对应的边界约束或外部力向量置于整体力向量对应的当前顶点的位置。
28、所述步骤3具体为
29、3.1)在gpu上使用cuda并行计算求解方程组的方法是：
30、使用共轭本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤1中，将影像属性转换为材料物理属性的灰度值转换算法具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤1)中，专用数据结构分别为几何模型文件、材料属性文件、边界条件文件，几何模型文件根据三维标量场体数据设置，材料属性文件根据转换得到的材料物理属性设置，边界条件由用户自主设置；
4.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤2)中，模型资源文件为步骤1得到的几何模型文件、材料属性文件、边界条件文件；构建以体素为单元的三维有限元模型的方法是：
5.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤2)中，计算单元刚度矩阵的积分公式包含材质矩阵和梯度矩阵信息；材质矩阵根据传入的材料属性得到，梯度矩阵由有限元理论得到；计
6.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤2)中，组装整体刚度矩阵和力向量的方法是：
7.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤3中，在GPU上使用CUDA并行计算求解方程组的方法是：
8.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤4中，计算应力与应变的算法过程为：
9.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤4中，计算口腔模型阻抗中心的方法具体为：
10.根据权利要求8所述的一种基于GPU并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，步骤4中，可视化的方法为：使用一种体绘制算法，具体采用光线投射算法，通过OpenGL图形接口实现光线投射算法，具体过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于gpu并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于gpu并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤1中，将影像属性转换为材料物理属性的灰度值转换算法具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于gpu并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤1)中，专用数据结构分别为几何模型文件、材料属性文件、边界条件文件，几何模型文件根据三维标量场体数据设置，材料属性文件根据转换得到的材料物理属性设置，边界条件由用户自主设置；
4.根据权利要求1所述的一种基于gpu并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤2)中，模型资源文件为步骤1得到的几何模型文件、材料属性文件、边界条件文件；构建以体素为单元的三维有限元模型的方法是：
5.根据权利要求1所述的一种基于gpu并行体素有限元的口腔生物力学仿真方法，其特征在于，所述步骤2)中，计算单元刚度矩阵的积分公式包含材质矩阵和梯度矩阵信息；材质矩阵...
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