Abstract-This paper presenterar en ny metod för deformerbara objekt modellering genom att dra en analogi mellan cellulära neurala nätverk (CNN) och elastisk deformation. Den potentiella energi som lagras i en elastisk kropp till följd av en deformation orsakad av en yttre kraft förökas bland masspunkterna genom den icke-linjära CNN-aktiviteten. En förbättrad CNN-modell utvecklas för att sprida den energi som genereras av den yttre kraften på objektytan på det naturliga sättet av Poisson-ekvationen. Den föreslagna metoden modellerar icke-linjära material med icke-linjär CNN snarare än geometrisk icke-linjäritet i de flesta befintliga deformationsmetoder. Det kan inte bara hantera stora deformationer, men det kan också rymma isotropa, anisotropa och inhomogena material genom att helt enkelt modifiera konstitutiva konstanter.
Inom området deformerbara objekt modeller, är objekt deformation formuleras som en dynamisk cellulärt nätverk som sprider den energi som genereras av en yttre kraft bland ett objekts masspunkter efter Poisson ekvation i REF.
Cellular neural network based deformation simulation with haptic force feedback
{'venue': '9th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, 2006.', 'journal': '9th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, 2006.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}