Публикации
Новые цветовые палитры в STAR-CCM+
Мы знаем, что хорошая визуализация в научных задачах является очень важным аспектом. Цветовые палитры являются большой и важной частью визуализации, так как при их правильном и эффективном применении, мы сможем различить много эффектов. Возможность создания вашей собственной цветовой палитры в STAR-CCM+® витала давно, и, наконец, в прошедшем году, в последнем релизе, мы предоставили полный набор возможностей для интерактивного редактирования цветовой палитры.
Хорошую цветовую палитру нельзя сделать, базируясь только на общих знаниях. Что удивительно, наиболее часто используемая цветовая палитра для научной визуализации, радужная, является одной из наименее эффективных. Если это для вас новость, то знайте, что авторы Rogowitz & Treinish [1] призывали обратить внимание на дефекты радужной цветовой палитры еще двадцать лет назад. С того момента вышло несколько статей с довольно провокационными заголовками “Как радужная цветовая палитра вводит в заблуждение” (How the Rainbow Color Map Misleads”), “Радужная цветовая палитра (все еще) считается вредной” (Rainbow Color Map (Still) Considered Harmful”) и даже “Дорогая НАСА: не нужно больше радужной шкалы, пожалуйста” (Dear NASA: No More Rainbow Color Scales, Please”). Эти статьи в дальнейшем расширили ограничения, накладываемые на радужную цветовую палитру.
Теперь мы знаем, что радужная цветовая палитра не будет нашим первейшим выбором, но что мы предлагаем взамен? Используя опыт и требования к цветовым палитрам в работе Moreland [5], мы собрали в одном месте 22 новые цветовые палитры и добавили из в STAR-CCM+, готовыми к использованию. Эти новые цветовые палитры могут быть сгруппированы в четыре категории: Эффектные (High-Impact), Относящиеся к восприятию, перцепционные (Perceptual), Расходящиеся (Diverging) и Специальные (Specialty). Одним из первичных вопросов для многих из нас, а равно и для авторов исследования, является то, что цветовые палитры должны быть визуально приятны.
Проект по оптимизации формы корпуса СПГ-танкеров для снижения объема загрязняющих выбросов и экономии значительного количества потребляемого топлива для судоходных компаний...
В проектировании современного турбинного оборудования для силовых установок, работающих на топливе, ядерной или возобновляемой энергии, встречается много трудностей.
Мы балансировали на грани противоречащих друг другу условий: выбор цвета исходя из методических рекомендаций, и исходя из соображений эстетики, предоставляя эффектные (High-Impact) цветовые палитры, которые минимально искажаются подсветкой и являются применимыми для широкого круга приложений. Перцепционные (Perceptual) зелено-мальвовые(зелено-розовато-лиловые), светло-лилово-зеленые (orchid-green), тропические и акварельные цветовые палитры помогут лучше интерпретировать результаты людям с такими формами дальтонизма, как дейтеронопия (форма дальтонизма, связанная с нарушением образования зеленого пигмента), протанопия (форма дальтонизма, связанная с нарушением образования красного пигмента), тританопия (форма дальтонизма, связанная с нарушением образования синего пигмента). Расходящиеся (Diverging) цветовые палитры подчеркивают или большие различия (пурпурно-красная и пурпурно-красная базовая) ненасыщенным цветом в цетре цветовой палитры, или небольшие различия (красно-синяя и красно-зеленая), ненасыщенными цветами на концах цветовой палитры. И, наконец, специальные палитры, такие как уровень земли, уровень земли-моря, литье в форму, тепловые, были разработаны для специальных приложений. Мы ожидаем, что эти новые палитры избавят вас в вашем рабочем процессе от необходимости создавать свои собственные палитры. Мы даже сделали возможным для вас задать вашу палитру, как палитру по умолчанию, испльзуя меню Tools(Инструменты) > Options(Опции) > Visualization settings(Установки визуализации) для ежедневного использования (показаны ниже).
В рамках основной концепции необходимо было удостовериться, что новая конструкция достаточно практична и экономична, а также понять: как ее особенности могут повлиять на процесс конструирования самого судна. Для того чтобы разработать дизайн, команда Голубой Амазонии в течение 18 месяцев выполняла бесчисленное количество итераций, занималась тестированием и усовершенствованием компьютерного моделирования.
Следующая тема: адаптация к специфическим потребностям (кастомизация). Поскольку вы приобрели близкое знакомство со STAR-CCM+, это означает, что вы уже являетесь автором как минимум одного Java макроса ( а то и двух), чтобы экономить свое время на каждодневных рутинных специализированных задачах. Но когда начинается новый проект, легко забывается “где” эти различные Java макросы и “что” они делают. Даже если все ваши скрипты хорошо организованы, вам все равно нужно найти время на то, чтобы их найти и запустить. В новом релизе STAR-CCM+ вы можете запускать от одного до десяти макросов прямо из любой панели инструментов. Вы можете даже создать иконку и всплывающую подсказку, чтобы не забыть, что этот макрос делает.
Во время процесса разработки STAR-CCM+, я написал два Java макроса, на которые я могу в значительной степени положиться. Первый макрос циклически применяет все подходящие цветовые палитры к выбранной скалярной сцене, сохраняя изображения для каждой палитры в определенной папке. Это позволяет нам провести сравнение между многими палитрами, которые мы тестировали, прежде чем остановиться на тех 22 палитрах, которые мы вкючили в программу STAR-CCM+.
Второй макрос был создан для того, чтобы предоставить более гибкий подход к расходящимся цветовым палитрам. Наш палитры ассоциируют критическое значение скалярной величины с центральным положением в палитре. Чтобы корректно визуализировать разницу +/-, минимум и максимум скаляра должны быть эквидистантны от медианной величины скаляра. Чтобы увидеть, как это может использоваться на практике, достаточно посмотреть на радиальную компоненту скорости, вблизи винта. Далее представлены иллюстрации того, что описано выше.
Иллюстрация 1: Примеры четырех категорий цветовых палитр в STAR-CCM+
Иллюстрация 2: Скриншот из STAR-CCM+, показывающий возможность доступа к макросу из панели инструментов
Иллюстрация 3: Пример улучшенной вариативности для расходящихся цветовых палитр, отображенных при помощи макроса на смешивающем винте
Иллюстрация 1, расходящаяся палитра, эффективно показывает, где жидкость выталкивается наружу (красный) по направлению от вала, или внутрь, по направлению к валу. Минимум и максимум скаляра находятся в пределах +/- 0.80 и являются эквидистантными от критического значения радиального компонента скорости, равного 0. Однако, трудно увидеть вариации в отрицательных значениях радиальной скорости. В центре изображения мы изменили минимальный предел, для более детального отображения, но белый цвет в середине цветной полосы (color bar) более не ассоциирован с критичной радиальной компонентой. Большая синяя область неправильно означает, что по направлению к валу движется больший поток жидкости, чем на самом деле. Чтобы это исправить, мы запускаем следующий макрос из панели, который сдвигает все конторольные точки в цветовой палитре чтобы получить сдвиг радиальной компоненты до интервала (-0.40 to +0.80). Еще раз, наши линии критического скаляра нейтрального белого цвета. Конечный результат показывает улучшенную детализацию вариаций радального компонента скорости.
В каждом релизе STAR-CCM+, мы обращаем внимание на все аспекты вашей производительности. Добавленные новые цветовые палитры должны помочь вам быстро создать эффектные и эффективные визуализации ваших научных результатов, и вы конечно сможете их использовать как отправную точку. В итоге, мы должны признать, что Java макрос экономит нам гигантское количество времени при небольших начальных затратах.
Использованная литература:
B.E. Rogowitz & L.A. Treinish: “Why Should Engineers and Scientists be Worried About Color?”, IBM Corporation (1995), Retrieved from http://researchweb.watson.ibm.com/people/l/lloydt/color/color.HTMR. Kosara: “How the Rainbow Color Map Misleads” (2013), Retrieved from http://eagereyes.org/basics/rainbow-color-mapD. Borland et al.: “Rainbow Color Map (Still) Considered Harmful”, IEEE Computer Graphics and Applications, 27 (2007), p 14-17D. Skau: “Dear NASA: No More Rainbow Color Scales, Please” (2012), Retrieved from http://blog.visual.ly/rainbow-color-scales/K. Moreland: “Diverging Color Maps for Scienti_c Visualization”, Retrieved from http://www.sandia.gov/~kmorel/documents/ ColorMaps/ColorMapsExpanded.pdf.
