产品放送 | YJVis高性能3D可视化引擎

在当今迅猛发展的CAD/CAE领域，工程设计和分析的复杂性不断增加，推动着对高效、创新的可视化解决方案的迫切需求。在处理大规模、高度复杂的模型时，对于流畅的渲染、直观的数据分析以及灵活的接入方式渴望愈发迫切。正是在这一背景下，我们推出了新一代的科学数据可视化组件YJVis，旨在解决当前CAD/CAE领域所面临的挑战。接下来，让我带你来了解一下云境智仿产品家族的新成员YJVis吧！

基于YJVis，云境智仿可以提供一系列企业级解决方案，帮助企业快速构建产品中Web端、PC客户端CAD/CAE超大文件渲染、3D交互、多种科学数据可视化功能等需求。通过二次开发，企业可以高度定制化，按需使用，无需担心后续功能持续升级以及自身软件环境的适配问题。

1. 低代码快速接入

只需10行代码，直接嵌入可视化插件

基于YJVis科学数据可视化组件，可为桌面和Web端应用程序提供交互式渲染查看能力，支持快速在Vue、React、QT等技术框架的低代码接入。支持在最短的时间内，以插件形式接入，使任意桌面或Web端应用程序具备高性能的3D可视化能力，极速缩短开发周期。

2. 灵活配置，需求定制

同时YJVis也提供丰富的SDK和二次开发功能，支持企业根据自身需求进行进一步的按需定制。提供丰富的渲染和计算组件接口，允许用户对基础组件进行功能拓展和事件回调定制。实现按需定制，创造性地扩展功能。

我们提供所见即所得的二次开发环境，技术工程师可以通过在线实时编辑代码与运行呈现，灵活定义UI。

我们提供详尽的组件API接口文档与示例代码，为技术工程师提供实时咨询与开发支持的技术资源。

YJVis科学数据可视化组件的强大性能与开放性设计为仿真提供了更多可能，其强大的性能带来了流畅的大文件的上传渲染及多种交互操作体验，同时还提供丰富的科学数据可视化功能，支持多种主流CAD/CAE数据格式，为用户提供定制化解决方案。

1. 性能支持：大文件的渲染及相应操作

在YJVis科学数据可视化组件中，实现对大型文件的卓越性能支持。具体而言，YJVis可实现对1000万+ 面片的模型进行实时渲染，其帧率可达到45fps以上；同时，在拾取操作方面，YJVis展现出40fps以上的响应速度，为处理大规模模型提供出色的性能保障。

2. 性能支持：主流CAD/CAE文件的灵活渲染

YJVis科学数据可视化组件具备对多种文件类型的灵活渲染支持，尤其在CAD/CAE领域，可处理各种计算和结果数据。开发人员可以迅速集成引擎，使其能够高效渲染和交互，满足不同行业和应用场景的需求。其开放性设计使得其可以轻松适应市面上多种主流CAD/CAE数据格式，为用户提供高度定制化的渲染解决方案。

3. 功能支持：丰富的3D交互形式

YJVis科学数据可视化组件提供丰富多样的3D交互方式，包括但不限于平移、旋转、缩放等基础操作；同时支持对网格模型的高效拾取操作，涵盖对点、线、面、体等多种几何元素的准确拾取，为用户提供灵活、直观的交互体验。

4. 功能支持：主流科学数据可视化功能

YJVis科学数据可视化组件不仅在基本渲染上有卓越表现，还提供丰富多样的后处理可视化功能。这包括对云图、截面、流线、迹线、探针、等值面、图例等主流后处理操作的全面支持。用户可以实现对模型数据的深度分析和可视化展示，为工程师提供更全面的信息。

1. 模型轻量化处理

①智能减面处理：智能减面算法分析拓扑结构，降低模型面数与优化结构，轻量级处理的同时保持良好的视觉效果。

②渐进式渲染：对模型做多次轻量化采样和分片计算，实现模型渐进式提升清晰度的渲染效果，有效降低渲染响应时间。

③动态LOD（层次细节）：引入动态LOD技术，根据观察距离和交互状态动态调整模型的细节层次，提高渲染效率。

④压缩与遮挡剔除：通过遮挡剔除和3D压缩技术，降低模型渲染的资源消耗，提高云端处理效率和用户体验。

2. 渲染管线的精简与优化

①GPU驱动高速渲染：对GPU驱动的管线节点与数据传输做深度优化，最简绘制指令实现场景光栅化与着色。

②优化反射与阴影：改进光线追踪算法的算力需求，增强反射和阴影等的场景视觉质量，并提升渲染整体性能。

③简化材质复杂性：降低材质纹理的复杂度，结合精简的多通道渲染支持，提高渲染效率。

3. 大模型文件支持（GB级）

①空间分片策略：支持多种空间分片策略，基于高效的空间视角结构，实现多层级的数据分片，提升云端协同效率。

②分片流式渲染：模型分片按空间连续性做传输，以自定义流媒体格式方式按需请求，实现逐片渲染和高效计算。

③高速网络传输：采用多网络节点的高速并行网络传输技术，提升大模型的文件传输速度，提高模型实时渲染能力。

④专有内存管理：引入专有内存分配管理，优化底层大数据处理，降低内存计算消耗与提升利用率，提高渲染计算性能。

4. Worker多线程加速

①独立Worker线程：通过独立Worker线程处理高消耗的数据处理或计算任务，提高整体性能。

②线程池管理：创建线程池，降低线程频繁创建和清除的性能开销。

③线程间引用传递：使用线程间引用传递，避免结构化数据克隆的耗时处理。

④数据上传与下载：利用多线程Worker任务加速数据上传与下载处理，提高效率。