Show simple item record

dc.contributor.authorДаниленко, М. С.uk
dc.contributor.authorКолесник, І. С .uk
dc.contributor.authorDanylenko, M. S.en
dc.contributor.authorKolesnyk, I. S.en
dc.date.accessioned2026-03-27T13:32:04Z
dc.date.available2026-03-27T13:32:04Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationДаниленко М. С., Колесник І. С . Огляд сучасних методів симуляції руйнувань та їх застосування у воксельних середовищах // Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2026. № 1. С. 108–115. URI: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3409.uk
dc.identifier.issn1997-9274
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51017
dc.description.abstractAn extensive analysis of modern methods for deformation simulation in voxel environments is presented in the article, particularly focusing on techniques used for modeling destructions and complex material deformations. Both traditional approaches, such as simple voxel removal and crack propagation algorithms, as well as more advanced methods—including mass-spring systems, procedural destruction generation, and the material point method (MPM) — are examined. The former are characterized by high performance and ease of implementation; however, their application is limited by insufficient physical realism and an inability to adequately reproduce smooth deformations. In contrast, the MPM method enables the modeling of large plastic deformations and destructions with high accuracy, although it demands significant computational resources and is complex to implement. Additionally, the work presents a comparative analysis of physically-based modeling methods, highlighting the finite element method (FEM), mass-spring systems, and smoothed particle hydrodynamics (SPH). Special attention is paid to hybrid approaches, particularly the PIC, FLIP, and APIC methods, which combine the advantages of both particle-based and grid-based techniques. These methods help reduce numerical dissipation and preserve detailed flow features when simulating complex physical processes, thereby contributing to a more accurate reproduction of turbulent structures and the interaction between fluids and solids—a factor crucial for applications in cinematic effects and scientific research. The article outlines the main advantages and disadvantages of each examined approach, shedding light on the limitations of current deformation simulation technologies in voxel environments. Promising directions for future research are proposed, including algorithm optimization through GPU technologies and the application of neural networks for predicting material behavior. The obtained results are relevant not only for the development of interactive applications and video games but also for scientific and engineering studies aimed at improving methods for modeling complex physical phenomena.en
dc.description.abstractВоксельні моделі широко застосовуються в комп’ютерній графіці, інженерних симуляціях, медичній візуалізації та інтерактивних середовищах, зокрема в системах з динамічно змінною геометрією. На відміну від традиційних полігональних представлень, воксельні середовища не накладають жорстких обмежень на топологію об’єкта, завдяки чому вони є особливо придатними для задач, пов’язаних з моделюванням складних деформаційних процесів. Моделювання деформацій у воксельних середовищах ґрунтується на поєднанні фізично обґрунтованих та наближених чисельних методів, адаптованих до дискретної структури простору. Кожен воксель розглядається як елемент матеріалу з певними механічними властивостями, взаємодія якого з сусідніми елементами визначає загальну поведінку об’єкта під дією зовнішніх і внутрішніх сил. Такий підхід дає змогу ефективно відтворювати як пружні, так і пластичні деформації, а також процеси локального руйнування. Водночас воксельне моделювання супроводжується низкою обчислювальних викликів, зокрема високими вимогами до пам’яті, необхідністю забезпечення чисельної стабільності та оптимізації розрахунків для великих обсягів даних. Це зумовлює актуальність дослідження загальних принципів моделювання деформацій у воксельних середовищах, а також аналізу наявних підходів і методів їх практичної реалізації. Метою статті є узагальнення основних принципів моделювання деформацій у воксельних середовищах, а також розгляд ключових моделей взаємодії вокселів і підходів до забезпечення ефективності та фізичної достовірності таких симуляцій. Для досягнення поставленої мети розглянуто як традиційні підходи, такі як просте видалення вокселів та алгоритми розповсюдження тріщин, так і сучасніші методи, серед яких масово-пружні системи, процедурна генерація руйнувань та метод матеріальних точок (MPM).uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 1 : 108–115.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3409
dc.subjectвоксельна графікаuk
dc.subjectсимуляція деформаційuk
dc.subjectруйнуванняuk
dc.subjectметод матеріальних точокuk
dc.subjectмасово-пружні системиuk
dc.subjectалгоритми розповсюдження тріщинuk
dc.subjectчисельне моделюванняuk
dc.subjectгібридні підходиuk
dc.subjectGPU-оптимізаціuk
dc.subjectінтерактивні додаткиuk
dc.subjectvoxel graphicsen
dc.subjectdeformation simulationen
dc.subjectdestructionen
dc.subjectmaterial point methoden
dc.subjectMPMen
dc.subjectmass-spring systemsen
dc.subjectnumerical modelingen
dc.subjectcrack propagation algorithmsen
dc.subjecthybrid approachesen
dc.subjectGPU optimizationen
dc.subjectinteractive applicationsen
dc.titleОгляд сучасних методів симуляції руйнувань та їх застосування у воксельних середовищахuk
dc.title.alternativeReview of Modern Destruction Simulation Methods and their Application in Voxel-Based Environmentsen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.94
dc.relation.referencesJ. Zadick, B. Kenwright, and K. Mitchell, “Integrating Real-Time Fluid Simulation with a Voxel Engine,” The Computer Games Journal, no. 5, pp. 56-64, September. 2016. https://doi.org/10.1007/s40869-016-0020-5.en
dc.relation.referencesH. N. Iben, and J. F. O’Brien, “Generating Surface Crack Patterns,” Graphical Models, vol. 71, no. 6, pp. 198-208, Janu-ary. 2009. https://doi.org/10.1016/j.gmod.2008.12.005.en
dc.relation.referencesO. C. Zienkiewicz, R. L. Taylor, and J. Z. Zhu, The Finite Element Method. Butterworth-Heinemann, United Kingdom, 2013. https://doi.org/10.1016/C2009-0-24909-9.en
dc.relation.referencesT. Chakkour, “Finite element modelling of complex 3D image data with quantification and analysis,” Oxford Open Mate-rials Science, vol. 4, no. 1, pp. 51-71, February. 2024. https://doi.org/10.1093/oxfmat/itae003.en
dc.relation.referencesA. Nealen, M. Müller, R. Keiser, E. Boxerman, and M. Carlson, “Physically Based Deformable Models in Computer Graphics,” Computer Graphics Forum, vol. 25, no. 4, pp. 809-836, December. 2006. https://doi.org/10.1111/j.1467-8659.2006.01000.x.en
dc.relation.referencesA. Lagae, and P. Dutré,“A Comparison of methods for procedural noise,” Computer Graphics Forum, vol. 27, no. 1, pp. 114-129, 2008. October. 2007. https://doi.org/10.1111/j.1467-8659.2007.01100.x.en
dc.relation.referencesA. Stomakhin, C. Schroeder, L. Chai, J. Teran,and A. Selle, “A Material Point Method for Snow Simulation,” Transac-tions on Graphics, vol. 32, no. 102, pp.1-10, July. 2013. https://doi.org/10.1145/2461912.2461948.en
dc.relation.referencesF. H. Harlow, “The Particle-In-Cell Computing Method for Fluid Dynamics,” Methods in Computational Physics, vol. 3, pp. 319-343, March. 1962. https://doi.org/10.2172/4769185.en
dc.relation.referencesJ. U. Brackbill, and H. M. Ruppel, “A Method for Adaptively Zoned, Particle-In-Cell Calculations of Fluid Flows in Two Dimen-sions,” Journal of Computational Physics, vol. 65, no. 2, pp. 314-343, August. 1986. https://doi.org/10.1016/0021-9991(86)90211-1.en
dc.relation.referencesC. Jiang, C. Schroeder, A. Selle, J. Teran, and A. Stomakhin, “The Affine Particle-In-Cell Method,” Transactions on Graphics, vol. 34, no. 4, pp. 1-10, July. 2015. https://doi.org/10.1145/2766996.en
dc.relation.referencesH. Lu, W. Chang, T. Hedstrom, and Tzu-M. Li, “Real-Time Path Guiding Using Bounding Voxel Sampling,” Transac-tions on Graphics, vol. 43, no. 125, pp. 1-14, July. 2024. https://doi.org/10.1145/3658203.en
dc.relation.referencesM. Müller, R. Keiser, A. Nealen, M. Pauly, M. Gross, and M. Alexa “Point based animation of elastic, plastic and melting ob-jects,” Eurographics Symposium on Computer Animation, no. 4, pp. 141-151, August. 2004. https://doi.org/10.1145/1028523.1028542.en
dc.relation.referencesJ. Wu, C. Zhang, T. Xue, W. T. Freeman, and J. B. Tenenbaum, “Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 82, no. 90, pp. 1-11, Jan. 2017. https://doi.org/10.48550/arXiv.1610.07584.en
dc.relation.referencesC. Yuksel, D. H. House, and J, Keyser, “Wave Particles,” Transactions on Graphics, vol. 26, no. 3, pp. 99-110, July. 2007. https://doi.org/10.1145/1275808.1276501.en
dc.relation.referencesМаттіас Мюллерм, Майлз Маклін, Нуттапонг Чентанез, Стефан Єшке, i Те-Йонг Кім, «Детальне моделювання твердого тіла з розширеною динамікою на основі позиції,» Форум комп’ютерної графіки,т. 39, вип. 8, с. 101-112, 2020.uk
dc.relation.referencesT. Pfaff, M. Fortunato, A. Sanchez-Gonzalez, and P.W. Battaglia, “Learning Mesh-Based Simulation with Graph Networks,” International Conference on Learning Representations, no. 4, pp.1-12, Jun. 2021. https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.03409.en
dc.relation.referencesBen Mildenhall, et all., UC Berkeley. Google Research. UC San Diego. “NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis,” rXiv:2003.08934v2 [cs.CV] 3 Aug 2020.en
dc.relation.referencesY. Zhou, H. Lu, G. Wang, and W. Li, J. Wang, “Voxelization modelling based finite element simulation and process parameter optimization for Fused Filament Fabrication,” International Journal of Modeling and Simulation, no. 4.0, pp. 187-210, December, 2019. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2019.108409.en
dc.relation.referencesX. Provot, “Deformation Constraints in a Mass-Spring Model to Describe Rigid Cloth Behavior,” Institut National de Recherche en Informatique et Automatique, no. 105, pp. 99-104, September. 1995.en
dc.relation.referencesL. L. Chang, and D. S. Liu, “Deformable object simulation in virtual environment,” Virtual reality continuum and its applications, no. 6, pp. 327-330, June. 2006. https://doi.org/10.1145/1128923.1128979.en
dc.relation.referencesM. Müller, J. Stam, D. James, and N. Thürey, “Real Time Physics: Class Notes,” Siggraph Classes, no. 88, pp. 1-90, August. 2008. https://doi.org/10.1145/1401132.1401245.en
dc.relation.referencesJ. J. Monaghan, “Smoothed Particle Hydrodynamics,” Reports on Progress in Physics, vol. 68, no. 8, pp. 34-84, July. 2005. https://doi.org/10.1088/0034-4885/68/8/R01.en
dc.relation.referencesN. Akinci, M. Ihmsen, G. Akinci, B. Solenthaler, and M. Teschner, “Versatile Rigid-Fluid Coupling for Incompressible ISSN 1997-9266. Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2026. No 1115SPH,” Transactions on Graphics, vol. 31, no. 62, pp. 1-8, July. 2012. https://doi.org/10.1145/2185520.2185558.en
dc.relation.referencesB. Solenthaler, and R. Pajarola, “Density Contrast SPH Interfaces,” Eurographics Symposium on Computer Animation, no. 8, pp. 211-218, July. 2008. https://doi.org/10.5167/uzh-9734.en
dc.relation.referencesT. McGraw, “Gram-Schmidt voxel constraints for real-time destructible soft bodies,” Interaction and Games, no. 4, pp. 1-10, November. 2024. https://doi.org/10.1145/3677388.3696322.en
dc.relation.referencesR. Keiser, B. Adams, D. Gasser, P. Bazzi, P. Dutré, and M. Gross,“A Unified Lagrangian Approach to Solid-Fluid Ani-mation,” VGTC conference on Point-Based Graphics, no. 5, pp. 125-133, June. 2005.en
dc.relation.referencesF. Losasso, J. O. Talton, N. Kwatra, R. Fedkiw, “Two-way Coupled SPH and Particle Level Set Fluid Simulation,” Transac-tions on Visualization and Computer Graphics, vol. 14, no. 4, pp. 797-804, July. 2008. https://doi.org/10.1109/TVCG.2008.37.en
dc.relation.referencesY. Zhu, and R. Bridson, “Animating Sand as a Fluid,” Transactions on Graphics, no. 5, pp. 965-972, July. 2005. https://doi.org/10.1145/1186822.1073298.en
dc.relation.referencesY. Zhu, and R. Bridson, “Animating Sand as a Fluid,” Transactions on Graphics, no. 5, pp. 965-972, July. 2005. https://doi.org/10.1145/1186822.1073298.en
dc.relation.referencesC. Fu, Q. Guo, T. Gast, C. Jiang, and J. Teran, “A Polynomial Particle-In-Cell Method,”Transactions on Graphics, vol. 36, no. 222, pp. 1-12, November. 2017. https://doi.org/10.1145/3130800.3130878.en
dc.relation.referencesD. Sulsky, Shi-J. Zhou, and H. L. Schreyer, “Application of a Particle-in-Cell Method to Solid Mechanics,” Computer Physics Communications, vol. 96, no. 1, pp. 105-106, June. 1995. https://doi.org/10.1016/0010-4655(94)00170-7.en
dc.relation.referencesA. Stomakhin, C. Schroeder, C. Jiang, L. Chai, J. Teran, and A. Selle, “Augmented MPM for Phase-Change and Varied Materials,” Transactions on Graphics, vol. 33, no. 4, pp. 1-11, July. 2014. https://doi.org/10.1145/2601097.2601176.en
dc.relation.referencesM. Gao, et all., “Animating Fluid Sediment Mixture in Particle-Laden Flows,” Transactions on Graphics, vol. 37, no. 149,pp. 1-11, July. 2018. https://doi.org/10.1145/3197517.3201309.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2026-184-1-108-115


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record