Visualización 3D de conjuntos muy grandes de datos
A medida que las simulaciones numéricas se multiplican sin cesar, una visualización eficaz de las mismas desempeña un papel cada vez más importante para poder obtener información sobre la dinámica compleja de los flujos de fluidos. Sin embargo, la visualización 3D de campos vectoriales a gran escala no es viable con los métodos actuales. El proyecto LARGEFLOWVIS (Large scale flow visualization and analysis), financiado por la Unión Europea, se centró en métodos basados en la integración, que se sustentan en el análisis de las trayectorias de partículas sin masa. Estas curvas son ideales para el estudio del transporte, la mezcla y otros procesos parecidos. Los investigadores desarrollaron nuevos algoritmos para el cálculo de curvas integrales capaces de aprovechar una amplia gama de arquitecturas de computación en paralelo. Estos algoritmos son adecuados para clústeres y superordenadores, lo cual permite visualizar y analizar conjuntos de datos muy grandes obtenidos en simulaciones y mediciones. El nuevo método de reducción de datos adoptado en LARGEFLOWVIS permite visualizar las curvas integrales en hardware de consumo. Los científicos combinaron distintas técnicas procedentes de las matemáticas aplicadas, la computación paralela y el diseño de software para abordar problemas sin resolver en la dinámica de flujo de fluidos. La consiguiente capacidad de analizar grandes conjuntos de datos facilitará la investigación científica fundamental y plantea aplicaciones industriales que van desde la aerodinámica a la oceanografía. Esto incluye la investigación relacionada con problemas pendientes de solución como las turbulencias alrededor de los aerogeneradores y los flujos oceánicos a distintas escalas.
Palabras clave
Conjuntos de datos, campo vectorial, flujo de fluido, simulaciones numéricas, LARGEFLOWVIS
