5. Протокол испытаний

Проанализировав результаты работы измерения площади (см. рис.15), можно заметить, что после установки меток выводится площадь фигуры. Для проверки корректности измерений вычислена площадь стены. Поскольку результат вычислений сразу выводится с учетом масштаба, рассчитаем первоначальную площадь стены: умножим 200 см на 275 см и получим 55000 см². Программа выдала 54832,98 см². Разница между ними составляет 0,3%, что является приемлемым результатом.

Далее проанализируем работу скрипта «Simulation3D» и вычислительного шейдера «FluidSim3D», для этого рассчитаем площадь разлива 20 литров бензина на ровной поверхности по следующей формуле (13).

где:

V – Объем канистры м³;

h – Толщина слоя жидкости см.

Для объема жидкости возьмем объем изначально выбранной 20-литровой канистры (см. рис.14) и получим 27,648 см³. Толщину слоя жидкости примем за 0,05 см. Подставив значения в формулу (13), получим площадь разлива равную 552960 см². Сравним этот результат с результатом программы (см.рис.16).

Рис.16. Результат работы скрипта «Simulation3D» и вычислительного шейдера «FluidSim3D»

Проанализировав результаты работы скрипта «Simulation3D» и вычислительного шейдера «FluidSim3D» (см.рис.16), можно увидеть, что он выдал значение площади разлива 574151.6 см². Это расхождение с расчетными значениями на 3,83% объясняется тем, что площадь рассчитывается по меткам, которые ставит сам пользователь на глаз. Из-за этого площадь может расходиться как в большую, так и в меньшую сторону.

Также нужно проанализировать работу внешних сил в вычислительном шейдере «FluidSim3D», для этого построим коробку из стен, в результате чего все частицы должны будут остаться в ней (см.рис.17).

Рис.17. Результат работы скрипта вычислительного шейдера «FluidSim3D» для расчета внешних сил в виде препятствий

На рисунке результата работы скрипта вычислительного шейдера (см.рис.17) можно заметить, что реакция частиц на препятствия корректна. Следующим шагом зададим частицам изначальный импульс (см.рис.18)

Рис.18. Результат работы скрипта вычислительного шейдера «FluidSim3D» для расчета внешних сил в виде заданного ускорения

Результат работы скрипта вычислительного шейдера «FluidSim3D» для расчета внешних сил в виде заданного ускорения (см.рис.18) работает корректно, частицы разлетаются в соответствии законам физики (см.рис.19).

Рис.19. Положение частиц после успокоения силы ускорения

Далее необходимо проанализировать производительность системы прогнозирования разлива нефтепродуктов. Для этого использован счетчик кадров в секунду при различном количестве частиц. Чем больше частиц, тем выше нагрузка на систему, что приводит к уменьшению количества кадров в секунду. Анализ проводился для 1000, 10000 и 100000 частиц. Результаты представлены на рис.20.

Рис.20. Количество кадров в секунду для 1000, 10000 и 100000 частиц

На рис.20 при моделировании 1000, 10000 и 100000 частиц видна закономерность в виде падения количества кадров в секунду при 1000 частиц 172,7 кадра в секунду, при 10000 166,7 кадров в секунду, а при 100000 25,8 кадра в секунду и возрастание времени обработки процессора с 5,8 мс до 38,7 мс. Из проведенного анализа можно сделать следующие выводы:

1. Расхождение в площади, вычисленной программой, с расчетными значениями составляет от 0,3% до 3,83%, что является приемлемым результатом. Это объясняется тем, что площадь определяется по меткам, установленным пользователем, что может привести к отклонениям до 5%.

2. Результаты работы скрипта вычислительного шейдера для моделирования реакции частиц на препятствия и внешние силы показали корректное поведение частиц в соответствии с законами физики. Это свидетельствует о правильной реализации физических процессов в системе.

3. При моделировании различного количества частиц (1000, 10000, 100000) наблюдается закономерность в уменьшении количества кадров в секунду при увеличении числа частиц. Это связано с увеличением нагрузки на систему при увеличении числа частиц, что приводит к увеличению времени обработки процессором. Необходимо учитывать этот фактор при планировании работы системы.

Таким образом, система прогнозирования разлива нефтепродуктов демонстрирует хорошую работоспособность и корректное поведение при моделировании физических процессов.