Гибридный итерационный решатель для надежного моделирования кулоновского трения в динамике волос

Сухое трение между волокнами волос играет существенную роль в коллективной динамике волос, поскольку обусловливает характерные негладкие эффекты, такие как неустойчивости типа «прилипание–скольжение». Однако из-за трудностей, связанных с моделированием негладкого трения, в предыдущих механических моделях волос трение либо игнорировалось, либо использовалась приближенная гладкая модель трения, что приводило к утрате важных визуальных особенностей. В данной работе представлен новый универсальный надежный решатель для моделирования кулоновского трения в больших ансамблях плотно упакованных волокон, таких как волосы. Наш метод основан на итерационном алгоритме, в котором каждая отдельная контактная задача эффективно и надежно решается с помощью гибридной стратегии, сочетающей новую постановку задачи поиска нуля для точного кулоновского трения с аналитическим решателем, используемым в качестве резервного. Глобальный решатель демонстрирует высокую надежность и масштабируемость: он способен обрабатывать до нескольких тысяч плотно упакованных волокон, на которые приходится десятки тысяч контактов с трением, при приемлемых вычислительных затратах. Его можно удобно сочетать с любой моделью волокна, допускающей различные формы в состоянии покоя — от гладких до вьющихся. Полученные результаты, визуально подтвержденные сравнением с движением реальных волос, воспроизводят характерные коллективные эффекты в волосах и существенно повышают реалистичность стандартных симуляторов волос.