Abstract

La visualización científica de datos escalares continuos es actualmente muy utilizada. Nuevas formulaciones basadas en partículas o nubes de puntos, como el Método de Elementos Discretos, Métodos Libres de Mallas y de algunos más tradicionales como el Método de Elementos Finitos de Puntos, Volumen Finito, entre otros, ha permitido obtener un mejor análisis de las estructuras materiales y su comportamiento, específicamente en el área de la ingeniería. El presente trabajo describe una nueva técnica de visualización científica relacionada con la representación de datos escalares discretos que puede ser considerada una modificación a la manera en que se visualizan los datos discretos en la actualidad, conocida en el área de la visualización científica como tiny polygons. Se pretende que no solo sea aplicada a datos resultantes de los métodos mencionados, sino que sea extensible a cualquier otro capaz de generar datos escalares discretos o en combinación con datos escalares continuos. En la implementación de la técnica presentada en este trabajo se hace uso de los cuaterniones, con el objetivo de formar las figuras que finalmente serán visualizadas, y de uno de los enfoques del problema del vecino más cercano para mejorar la complejidad computacional. Se discute además la repercusión que tiene dicha técnica a la hora de obtener información a partir de la imagen final. Summary The scientific visualization of continuous scalar data is currently widely used. New formulations based on particles or point clouds, like the Discrete Element Method, Mesh Free Methods and some more traditional methods such as the Finite Elements Method of Points, Finite Volume Method, among others, has allowed a better analysis of material structures and their behaviour, specifically in the area of engineering. This paper describes a new scientific visualization technique related to the representation of scalar discrete data that can be considered a modification to the way discrete data are visualized now days, known as tiny polygons. It is pretended that this technique be extended to any other method, rather than the mentioned above, capable of generate discrete scalar data or combination of them with continuous data. In the implementation of the scientific visualization technique presented in this paper cuaternions are used, with the aim of forming the figures that eventually will be displayed and one of the approaches to the nearest neighbour problem is used too, with the purpose of improving the computational complexity. Furthermore it is discussed the impact of this technique to obtain information from the final image.

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Published on 01/01/10
Accepted on 01/01/10
Submitted on 01/01/10

Volume 26, Issue 1, 2010
Licence: CC BY-NC-SA license

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