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Diese Dissertation befasst sich mit der Verbesserung von Effizienz und Effektivität computerunterstützter Strömungsvisualisierung. Erhöhte Effizienz wird dabei durch mehrere neue, im Folgenden vorgestellte Algorithmen erreicht, die die Visualisierung an sich beschleunigen, höhere Effektivität dadurch, dass beschleunigte Visualisierung die Datenanalyse produktiver gestaltet. Der Bedarf für die Beschleunigung von Visualisierungstechniken hängt von mehreren Parametern ab. Offensichtlich existiert zunächst einmal eine starke Abhängigkeit von den zur Verfügung stehenden Ressourcen: Eine Visualisierungstechnik, die auf einer Hardwareplattform vernünftig eingesetzt werden kann, mag auf anderen Plattformen aufgrund fehlender Rechenleistung völlig unbrauchbar sein. Dies führt geradewegs zu der Idee, für die Visualisierung entfernte Rechnerressourcen einzusetzen, dabei jedoch die lokal vorhandene Hardware am Arbeitsplatz des Benutzers unberührt zu lassen. Alternativ können die zur Verfügung stehenden Hardwareressourcen auch effizienter eingesetzt werden. Diese Richtung wird in dieser Arbeit durch Lastbalancierung zwischen (programmierbarer) Graphikhardware und der Zentraleinheit des Rechners verfolgt. In dieser Dissertation wird ein neuartiger Ansatz verfolgt, der die Beschleunigung der Strömungsvisualisierung auf mehreren Ebenen unter Berücksichtigung zur Verfügung stehender Hardwareressourcen, etwaiger Genauigkeitsanforderungen und meschlicher Wahrnehmungsfähigkeit behandelt. Aufgrund der Allgemeingültigkeit einiger gewählter Beschleunigungstechniken sind die erzielten Ergebnisse teils auch für andere Bereiche wissenschaftlicher Visualisierung von Bedeutung. Die für diese Arbeit entwickelten Algorithmen und Techniken werden zusammengefasst. Um die Auswahl geeigneter Beschleunigungstechniken für den betreffenden Fall zu erleichtern, wird das Fazit in Form eines Flussdiagramms erstellt, das - ausgehend von einer Reihe von Entscheidungen in Abhängigkeit von individuellen Rahmenbedingungen - eine Empfehlung liefert. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick und Empfehlungen für zukünftige Forschungsarbeiten.