In computational mechanics, scientific visualization provides researchers and engineers with tools for studying numerical data. The basis of each of these tools is comprised by scientific visualization techniques.

This thesis deals with the necessary changes to conventional scientific visualization techniques in order to visualize the results obtained from the application of particle based methods and mesh-less methods. This is done taking into account the large amount of data that results from the application of these methods and the presence or absence of contour information. Moreover, it is developed a visualization technique for representing micro-cracks and discontinuities, which are the beginning of chains of structural failures. A mesh generation method is selected, given its provided facilities, and it is adapted to generate point clouds for representing volumes and surfaces.

For each proposed technique we study the advantages of the data structures used, and show its contributions to computer graphics and to data analysis.


En mecánica computacional, la visualización científica provee a investigadores e ingenieros de herramientas para el estudio de datos numéricos. La base de cada una de estas herramientas son las técnicas de visualización científicas que permiten la extracción de información a partir de los datos.

Este trabajo aborda las transformaciones necesarias a las técnicas de visualización científica convencionales para visualizar los resultados de la aplicación de métodos de partículas y métodos sin mallas. Para ello se tiene en cuenta la gran cantidad de datos resultantes de la aplicación de estos métodos y la presencia o no de información del contorno. Se desarrolla además una técnica de visualización para la representación de micro-fisuras y discontinuidades, las cuales constituyen el comienzo de las cadenas de fallos estructurales. Se escoge un método de generación de mallas por las facilidades que brinda y se adapta para la generación computacional de nubes de puntos para volúmenes y superficies.

Para cada una de las técnicas propuestas se estudian las ventajas de las estructuras de datos utilizadas y se muestran sus aportes a la computación gráfica y al análisis de resultados.

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Published on 01/11/17
Submitted on 24/10/17

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