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有限元法最初的概念源自用结构力学的方法解决弹性力学的问题，后来扩展到各种用微分方程描述的学科。最初的有限单元法多用于工程计算，随着计算机性能的不断增强以及对图形表现真实性的进一步需求，有限单元法也逐渐应用到了图形的领域。
在图形学中，可变形的物体通常建模为连续介质的三维物体，其中最重要的三个量是：位移，应力，应变。
对于一维的情况，如下图：
由Hooke's law 很容易得到：
其中E是杨氏模量，描述的是材料的刚度。引入应力
下面来定义一些符号。
一个三维可变形物体主要由一个未变行状态的体（undeformed shape, rest shape,initial shape）和一些材料属性来定义.Rest shape为一个连续的三维空间子集，记为
当有力施加到rest shape 上的时候，x的位置移动到 p(x),因为 p(x) 定义为所有材质上的点，那么 p(x)为
为了在三维空间中使用Hooke 定律，需要用新的方法来表示。在大部分情况下，变形体内的应变都不是一样的。比如一个一端固定的悬臂梁，上侧是受拉，下侧则是受压。则应变其实是材料坐标的函数，记为
应变可以表示为一个 3*3 空间上的张量（tensor）：
有两种从位移域计算应变张量的方法：
前者称为格林非线性应变张量，后者是科希线性应变张量。科希张量少了后面的二次部分，无法获取旋转量。位移域的梯度矩阵如下：
逗号后面的字母表示对其你偏导，求出梯度矩阵后很容易得到应变张量。
应力 Stress
应力指的是单位面积的受力，和应变一样，应力也可用一个3阶张量表示：
求得应力之后，想要求得某个面上的手里，则还需要知道这个面的法向，然后通过下面的公式求得：
本构关系
本构关系表示的应力和应变之间的关系。在三维空间中，Hooke 定律表示为：
在这里应力和应变都是3阶的张量，对与各向同性的材料（isotropic materials）,Hooke 定律有：
这里的 v 是杨氏模量，取值范围是[0...1/2), 描述固体材料抵抗形变能力的物理量。
将牛顿第二定律运用到弹性材料中的质点，有
由于我们不知道整个物体的质量，对与一个单位体积的立方体dxdydz，化为单位体积质量（也就是密度）的形式：
这里的 f(x) 指的是作用在x的 内力+外力合。
现在要做的是计算内力。对于一个变形体内的一个单位立方体dxdydz，垂直X方向的应力如下
应力是单位面积的力，则应力乘以面积就可以得到内力，再除以体积则得到x方向内力合为：
逗号表示 空间导数。
则由内部应力产生的内力合可表示为：
则完整的偏微分方程可以化为：
通过这个方程，我们就可以通过求出内力外力和，继而求出加速度，然后更新位置。
整理一下这个求解方法的pipeline：
1.密度和外力已知；
2.定义材料坐标 X 和世界坐标 P；
3.计算位移域 u =p-x;
4.计算位移域梯度，然后应变张量就可以获得（格林应变张量或者柯希应变张量）；
5.根据Hooke's law 计算应力域；
6.根据牛顿第二定律计算出加速度；
7.利用显示或者隐式积分，更新P(x)。
这里还有两个概念需要说明一下。
材料线性：材料的应力和应变关系符合简单的Hooken law.(线性关系)
几何线性：应变张量使用的是柯希张量。
材料线性+集合线性得到的结果是动力学偏微分方程线性，偏微分方程线性的好处就是好求解。在deformate object 模拟中，大部分都是假设成线性的，这样能够使计算简单，获得更快的计算速度，但是对于大变形或者旋转，集合上的线性简化会引起一些很怪异的现象，这在后面会介绍一些解决的方法。
在上面得到的偏微分方程中，p是一个连续向量空间，怎么描述物体中点位移会非常困难，因为物体有无限的质点，而我们需要求解解析解。
有一个方法可以无限近似的方式逼近真实解，这个方法的核心思想就是Finite Element Method（FEM），在力学中称为有限单元法。通过一些算法，将deformate object 的体mesh化分为网格单元mesh，网格单元之间不会有重叠，对于每一个单元，向量空间都可以根据单元顶点的位置写出解析式。
网格剖分的相关的文章：专注网格剖分 - TetGen,NETGEN,Steller
一个球体剖分的例子：
剖分后：
在有限单元法中，最简单的方法就是用四面体作为有限单元，这样的网格mesh称为四面体mesh。
在单元中，如果形变域为一个常量的话会更加简单，但是这样会导致应力为0，然后就无法模拟变形物体了。
对于如上图的一个四面体单元，x0,x1,x2,x3是在完全不受外力情况下的位置（rest shape），在形变状态下的位置为p0,p1,p2,p3，单纯的平移变换并不会产生内力，所以假设x0 = p0 = 0；
对与四面体中的某一点x,可以用重心坐标插值来表示：
变形之后，这一点的重心坐标是不变的，可以记为：
两式连立，消去b，得到
这是一个线性关系，[x1,x2.x3]矩阵的逆可以事先求出。
由于p(x)是线性的，所以有
又位移域 u = p-x，则
使用格林应变张量
再利用Hooken law，求出应力，然后乘以面积就可以得到内力。
例如，对于面(0,1,2)面上方的力如下：
三角形的两个向量叉乘得到三角形的面积。
最后，我们只要吧面力离散到三角形的各个顶点就可以了。
就如我们看到的，整个过程都非常简单，只是根据之前的一个状态不断地去计算各种变量，同时我们可以很轻易的将Hooken law 替换成其他的非线性模型。
下面给出整个模拟过程的伪代码.
一行行解释。
1-4：对有限元mesh中的所有单元进行初始化，初始位移和rest shape重合。
5-7：预处理每个单元的Xi；
8-11：这里开始主模拟循环。每次循环开始都要重新设置顶点上的力，初始设置为外力和；
13-14：计算出位移梯度；
15-16：用格林应变张量计算出应力；
17-22：计算单元中每个面上的力，然后将力离散到面上的每一个顶点；
24-26：到这一步，单元上的上的每一个顶点上的力都已经搞定了，接下来是更新每个点的位置；
28：更新显示。
算法的流程很像Mass - Spring - System. 虽然力的计算很耗时，但算法并没有因此更难理解或实现。
对于更稳定的模拟，一定要使用隐式积分。
SIGGRAPH 2008 Course - Real Time Physics Class Notes
SIGGRAPH 2012 Course - FEM Simulation of 3D Deformable Solids: A practitioner’s guide to theory, discretization and model reduction
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