Für die schnelle Visualisierung großer Modelle werden sogenannte Echtzeit-Visualisierungsverfahren (real time rendering techniques) eingesetzt. Durch parallele Verarbeitung der Objektdaten auf Multicore-CPUs ist es möglich, die Geschwindigkeit der Darstellung gegenüber GPU-basierten Verfahren weiter zu erhöhen. Insbesondere wurde die Möglichkeit untersucht, das Occlusion-Culling mit Hilfe der CPU durchzuführen. Dabei konnte speziell das Worst-Case-Verhalten verbessert werden. Mit der Anzahl der Systemkomponenten (z.B. Trackingsystem, Beamer, Rechner) steigt die Trägheit (Latenz) des Gesamtsystems, was eine Echtzeitverarbeitung der Daten deutlich erschwert. Durch Bewegungsvorhersagen, die speziell an das Nutzerverhalten im Rahmen der Anwendung angepasst sind, können auftretende Latenzen kompensiert werden. Die Entwicklungen erfolgten im Kontext einer immersiven Tischtennissimulation. Tischtennis gehört zu den schnellsten Sportarten und repräsentiert somit eine anspruchsvolle Umgebung. Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Interaktion mit virtuellen Umgebungen ist die Natürlichkeit (Intuitivität) der Benutzeroberfläche. Durch eine möglichst direkte (aus der Realität bekannte) Umsetzung der Benutzerbewegungen in Systembefehle wird eine höchstmögliche Effektivität im Umgang mit dem System erzielt. Im Rahmen einer Designanwendung wurden Interaktionstechniken realisiert, die den alltäglichen Bewegungsabläufen nachempfunden sind.

Nichtlineare Verzerrungen von Rasterkraftmikroskopie (engl.: scanning probe microscopy, Abk.: SPM) Bildern beeinträchtigen die Qualität von Nanotomographiebildern und SPM Bildsequenzen. In dieser Arbeit wird ein neues, nichtlineares Registrierungsverfahren vorgestellt, das auf einem für medizinische Anwendungen entwickelten Algorithmus aufbaut und diesen für die Behandlung von SPM Daten erweitert. Die nichtlineare Registrierung ermöglicht es, verschiedene nanostrukturierte Materialen über große Bereiche (1 µm x 1 µm) mit einer Auflösung von 10 nm abzubilden. Dies erlaubt eine wesentlich detailliertere quantitative Analyse der Daten. Hierfür wurde eine neue Datenreduktions- und Visualisierungsmethode für Mikrodomänennetzwerke von Blockcopolymeren eingeführt. Zwei- und dreidimensionale Mikrodomänenstrukturen werden zu ihrem Skelett reduziert, Verzweigungspunkte farblich codiert und der entstandene Graph visualisiert. Die Anzahl verschiedener Skelettverzweigungen lässt sich über die Zeit verfolgen. Die Methode wurde mit lokalen Minkowskimaßen der ursprünglichen Graustufenbilder verglichen. Sie liefert morphologische und geometrische Informationen auf unterschiedlichen Längenskalen.

Für die anschauliche Darstellung der Ergebnisse mechanischer Untersuchungen von Bauteilbeanspruchungen existieren diverse Visualisierungsformen. Eine solche Visualisierungsform ist die Darstellung von Hauptspannungstrajektorien, vorwiegend der Hauptnormalspannungstrajektorien des Spannungszustandes eines Bauteils. Trajektorienbilder sind im Bereich des Bauingenieurwesens insbesondere im Massivbau nach wie vor von großem Interesse. So werden beispielsweise die in der Stahlbetonnormung fest verankerten Stabwerkmodelle in erster Linie auf der Basis von Hauptspannungstrajektorien entwickelt. Aus diesem Grund gehören Trajektorienbilder heute nicht nur zum akademischen Standardlehrstoff, sondern werden auch in wissenschaftlichen Veröffentlichungen gern zur Erläuterung von komplexen Spannungszuständen herangezogen. Unglücklicherweise finden sich in der einschlägigen Fachliteratur und in wissenschaftlichen Arbeiten nicht selten grundlegende Fehldarstellungen. Diese Arbeit stellt einen geeigneten Algorithmus zur korrekten Darstellung von Trajektorienbildern auf der Basis numerisch (beispielsweise mit der Finite-Elemente-Methode) berechneter Spannungslösungen bereit. Anhand von systematischen Untersuchungen zu verschiedenen Bauteilgeometrien und Beanspruchungs-konstellationen konnte eine Reihe von immer wieder zu findenden Fehlinterpretationen von Trajektorienbildern aufgezeigt werden. Die oft angenommene Analogie von Spannungstrajektorien zu Stromlinien von Fluidströmungen im Sinne eines „Kraftflusses“ wurde widerlegt. Das Problem bei herkömmlichen Trajektorienbildern, dass diese nicht imstande sind, Auskunft über die Größe der Spannungen zu geben, führte mitunter zu der bisweilen verbreiteten Annahme, die Verdichtung von Trajektorien in einem Trajektorienbild bedeute eine Spannungskonzentration an entsprechender Stelle. Anhand von Beispielen wird dies eindeutig widerlegt. Zur Vermeidung dieses Fehleindrucks wurde eine neue Darstellungsform eingeführt, die neben den Richtungen auch die Größen der Hauptspannungen anhand eines Farbmaßstabes ablesbar macht. Mithilfe einer variablen Schrittweitensteuerung konnte die Genauigkeit bei der Pfadverfolgung der Trajektorien gegenüber festen Schrittweiten maßgeblich verbessert werden. Geeignete Abbruchkriterien gewährleisten das zuverlässige Auffinden von äußeren sowie innenliegenden Bauteilbegrenzungen und die Detektion geschlossener Trajektorien. Einen wesentlichen Punkt stellen mögliche Singularitäten wie isotrope Punkte, isotrope Grenzen oder isotrope Gebiete dar, in denen die Hauptspannungsrichtungen mithilfe der Lösung des Eigenwertproblems nicht eindeutig ermittelbar sind. Deren Nichtbeachtung ist eine wesentliche Ursache für Fehldarstellungen in der Literatur. Die an solchen Stellen auftretenden Effekte und entstehenden Probleme bei der Ermittlung und Interpretierbarkeit von Trajektorienbildern wurden systematisch analysiert und entsprechende Lösungsvorschläge erarbeitet. Bisher blieb die Verwendung von Trajektorienbildern praktisch auf zweidimensionale Probleme beschränkt. Das Potenzial von Spannungstrajektorien zur Visualisierung dreidimensionaler Spannungszustände war bislang noch unerforscht. Daher wurde das Verfahren zur Berechnung von Spannungstrajektorien auf dreidimensionale Spannungszustände übertragen. Während sich einige Teilbereiche des entwickelten Algorithmus, wie beispielsweise die Schrittweitensteuerung, problemlos unter Hinzuziehung einer weiteren Richtungskomponente für dreidimensionale Probleme erweitern lassen, hat sich gezeigt, dass diese Erweiterung auch diverse Nichttrivialitäten enthält. Bei den aus der Berechnung erhaltenen Trajektorien handelt es sich im dreidimensionalen Fall um räumliche Kurven. Eine wesentliche Erkenntnis aus berechneten dreidimensionalen Trajektorienbildern ist, dass sich diese Raumkurven im Unterschied zum ebenen Fall in der Regel nicht schneiden und somit keine Maschen zwischen den Trajektorien wie im Zweidimensionalen aufspannen. Eine noch verbleibende Schwierigkeit bei der Anwendung dreidimensionaler Trajektorienbilder besteht in deren interpretierbarer Darstellung. In der vorliegenden Arbeit wurden hierzu einige Vorschläge erarbeitet sowie deren Anwendbarkeit getestet und bewertet. Um die Möglichkeit der eigenständigen Berechnung von Trajektorienbildern einem breiten Nutzerkreis zugänglich zu machen, können aufbauend auf den Erkenntnissen dieser Arbeit leicht bedienbare Softwarelösungen mit grafischer Benutzeroberfläche entwickelt werden. Der Algorithmus zur Trajektorienermittlung wurde mit diesem Ansinnen in allen Details beschrieben. Auf dem Gebiet der Trajektorien dreidimensionaler Spannungszustände hat sich darüber hinaus noch weiterer Forschungsbedarf herausgestellt, hierzu werden in der Arbeit an den entsprechenden Stellen einige Vorschläge zur Weiterentwicklung gemacht. Der entwickelte Algorithmus ermöglicht darüber hinaus auch direkt auch die Ermittlung von Trajektorien materiell oder geometrisch nichtlinearer sowie dynamischer und sonstiger Probleme, sofern der entsprechende Spannungszustand vorliegt. Außerdem kann der Algorithmus prinzipiell auch zur Bestimmung von Hauptschubspannungstrajektorien oder Hauptmomentenlinien angewandt werden. / There are several kinds of visualisation for the illustration of the results of mechanical investigations of structural elements’ load bearing behaviour. The illustration of the stress state via principal stress trajectories, mainly principal normal stress trajectories, is one of them. In the field of civil engineering, trajectory plots are still of notable interest, particularly in solid construction. Thus, the truss models as part of the European engineering standards for steel-reinforced concrete are primarily developed using principal stress trajectories. For this reason, trajectory plots are not only part of the academic subjects taught at university, but they are also used in scientific publications for the illustration of complex stress states. Unfortunately, fundamental misrepresentations are not rare in the relevant literature and scientific works. This work provides a suitable algorithm for accurate trajectory plots based on numerically computed stress solutions (e.g. using the finite element method). By means of systematic investigations of several structural element’s geometries and loading situations, a number of prevalent misinterpretations was identified. The analogy often assumed between stress trajectories and streamlines of fluid flow in terms of “load flow” has been disproved. A property of traditional trajectory plots is not able to indicate the level of stress. Thus, in areas of narrowing trajectories stress concentrations are often assumed. By means of examples this assumption was clearly disproved. To prevent the appearance of such misimpressions, the stress levels are represented using a colour scale known from contour plots. An adaptive incrementation during path tracing allows a significant increase of accuracy compared with uniform incrementation. Suitable stop criteria ensure reliable detection of outer and inner borders as well as closing of trajectories. One important aspect is the appearance of singularities like isotropic points, isotropic borders and isotropic areas, where the principal stress directions in terms of eigenvectors are not unique. Non-observance is one of the main causes of misrepresentations of trajectory plots in literature. The effects due to the appearance of isotropic points and the arising problems for calculation and interpretation of stress trajectories were systematically analysed, and proposals for a solution were made. Up to now, the usage of trajectory plots was limited to two-dimensional problems. The potential of stress trajectories for the visualisation of three-dimensional stress states was still unexplored. Therefore, the algorithm for the calculation of stress trajectories was augmented in three dimensions. Some parts of the two-dimensional algorithm like adaptive incrementation could be directly translated simply considering the third coordinate, whereas the necessary modifications of some parts turned out to be non-trivial. The stress trajectories of three-dimensional stress states prove to be space curves. An essential finding from the calculated three-dimensional trajectory plots was, that three-dimensional trajectories – compared to two-dimensional trajectories – generally do not intersect each other. According to this, three-dimensional trajectories generally do not build meshes. The interpretable display of three-dimensional trajectories is still a difficulty. In this work, the applicability of some methods has been tested and assessed. To enable a large group of users to create stress trajectory plots individually, easily operated software solutions with a graphical user interface should be developed. For this purpose, the developed algorithm for tracing trajectories is described in every detail. In the field of three-dimensional stress trajectories need of further research came to light, which is specified in the corresponding parts of this work. In addition, the developed algorithm allows also the calculation of stress trajectories of geometrical and material non-linear as well as dynamic and other problems, if only the stress state is available. Furthermore, the algorithm can be applied for the calculation of principal shear stress trajectories and principal moment trajectories.

In der heutigen Zeit bilden Netzwerke, auf technologischer sowie sozialer Ebene, die zentralen Systeme in der Informationsverarbeitung. Graphen stellen mit ihren mathematischen Eigenschaften eine geeignete Art der Beschreibung von Netzwerken dar. Seit 1741, beginnend mit Eulers Königsberger Brückenproblem (Euler 1741), werden Graphen für die Visualisierung thematisiert. Mit Beginn der Netzwerktechnik Mitte des 20. Jahrhunderts und der Entstehung digitaler sowie sozialer Netzwerke wächst das Interesse an der Visualisierung von Graphen. Dies setzt sich zu Beginn des 21. Jahrhunderts mit dem Aufbau von Firmennetzwerken und deren steigender Komplexität fort. Verschiedene Bereiche wie Psychologie, Mathematik, Kunst, Mensch-Maschine-Systemtechnik und Mediengestaltung beeinflussen die Ausprägung der Visualisierung von Graphen. Insbesondere psychologische Aspekte der visuellen Wahrnehmung und der kognitiven Leistung bilden die Grundlage zur Gestaltung von Graphen. Netzwerke beinhalten einen hohen Informationsgrad für den Rezipienten. Am Beispiel komplexer Firmennetzwerke stellt sich die Herausforderung nach einer effizienten und individuellen Exploration. Aktuelle Lösungen in Form von Tabellen und Datenbankabfragesprachen erzeugen eine hohe kognitive Last des Nutzers. Die Darstellung von Netzwerken in Graphen unterstützt den Nutzer in der Erfassung des Kontexts. Aktuelle Visualisierungskonzepte für Graphen bieten nur geringe Möglichkeiten der individuellen Exploration. Dies resultiert in einem „Lost-in-Context“-Effekt und einer erhöhten kognitiven Last. Das Visualisierungs- und Interaktionskonzept dieser Arbeit ermöglicht die Reduktion des „Lost-in-Context“-Effekts sowie der kognitiven Last. Dieser Forschungsansatz der Arbeit lässt sich dazu in drei Betrachtungsbereiche unterteilen: das Gedächtnismodell zur visuellen Kognition, das globale Strukturmittel und die lokalen Strukturmittel der graphenbasierten Exploration. Im Bereich der visuellen Kognition wird als Grundlage das Gedächtnismodell von Kosslyn diskutiert und adaptiert. Diese Adaption für die graphenbasierte Exploration zeigt die Verwendung von mentalen Karten des Nutzers. Dies basiert auf der Identifikation von semantischen und numerischen Werten der wahrgenommenen Objekte. Das globale Strukturmittel „Multi-Level-of-Detail“-Konzept basiert auf der Abbildung semantischer und numerischer Eigenschaften von wahrgenommenen Objekten auf eine mentale Karte. Das Gedächtnismodell von Kosslyn wird für die graphenbasierte Exploration angepasst und stellt die Grundlage für diese Abbildung dar. Das globale Strukturmittel ermöglicht dem Nutzer, parallel mehrere Detailstufen in der Graphvisualisierung zu erzeugen und individuell zu manipulieren. Dies reduziert die kognitive Last während der graphenbasierten Exploration. Die Einführung des globalen Strukturmittels fordert die Betrachtung lokaler Strukturmittel zur visuellen Wahrnehmung und Gestaltung des Graphen. Im Bereich der lokalen Strukturmittel werden die verschiedenen graphischen und interaktiven Mittel zur graphenbasierten Exploration diskutiert. Vor dem Hintergrund des aufgestellten Gedächtnismodells sowie den Grundlagen der Gestaltgesetze wird ein Baukasten visueller Elemente zur Gestaltung von Graphen betrachtet. Dieser wird durch die Diskussion der Eigenschaften der Graphobjekte, zum Beispiel: Position, Größe, Form, Clustern und Bündeln, beeinflusst. In einer prototypischen Umsetzung des Konzepts wird, im Vergleich zu Tabellen und Datenbankabfragesprachen, am Beispiel eines komplexen Firmennetzwerks die Reduktion der kognitiven Last gezeigt. Die Evaluation der kognitiven Last erfolgt mittels des NASA-TLX. In einem „Within-Subject“ Experiment werden Experten zu dem Konzept befragt. Dieses zeigt, dass im Vergleich zu aktuellen Graphdarstellungen eine Reduktion des „Lost-in-Context“-Effekts eintritt. Zusätzlich konnte gezeigt werden, dass nicht alle gestalterischen Mittel der lokalen Strukturmittel, im Vergleich zu aktuellen Lösungen und Konzepten, eine Verbesserung brachten. Die zentralen Aspekte des eingeführten Konzepts zeigen die Verwendung von mentalen Karten während der graphenbasierten Exploration komplexer Netzwerke.

With rising complexity of high performance computing systems and their parallel software, performance analysis and optimization has become essential in the development of efficient applications. The comparison of performance data is a key operation required in performance analysis. An analyst may conduct different types of comparisons in order to understand the performance properties of an application. One use case is comparing performance data from multiple measurements. Typical examples for such comparisons are before/after comparisons when applying optimizations or changing code versions. Besides comparing performance between multiple runs, also comparing performance characteristics across the parallel execution streams of an application is essential to detect performance problems. This is typically useful to detect imbalances, outliers, or changing runtime behavior during the execution of an application. While such comparisons are straightforward for the aggregated data in performance profiles, only limited solutions exist for comparing event traces. Trace-based analysis, i.e., the collection of fine-grained information on individual application events with timestamps and application context, has proven to be a powerful technique. The detailed performance information included in event traces make them very suitable for performance analysis. However, this level of detail also presents a challenge because it implies a large and overwhelming amount of data. Currently, users need to perform manual comparison of event traces, which is extremely challenging and time consuming because of the large volume of detailed data and the need to correctly line up trace events. To fill the gap of missing solutions for automatic comparison of event traces, this work proposes a set of techniques that automatically align traces. The alignment allows their structural comparison and the highlighting of differences between them. A set of novel metrics provide the user with an objective measure of the differences between traces, both in terms of differences in the event stream and timing differences across events. An additional important aspect of trace-based analysis is the visualization of performance data in event timelines. This has proven to be a powerful approach for the detection of various types of performance problems. However, visualization of large numbers of event timelines quickly hits the limits of available display resolution. Likewise, identifying performance problems is challenging in the large amount of visualized performance data. To alleviate these problems this work proposes two new approaches for event timeline visualization. First, novel folding strategies for event timelines facilitate visual scalability and provide powerful overviews of performance data at the same time. Second, this work presents an effective approach that automatically identifies and highlights several types of performance critical sections in an application run. This approach identifies time dominant functions of an application and subsequently uses them to analyze runtime imbalances throughout the application run. Intuitive visualizations present the resulting runtime variations and guide the analyst to performance hot spots. Evaluations with benchmarks and real-world applications assess all introduced techniques. The effectiveness of the comparison approaches is demonstrated by showing automatically detected performance issues and structural differences between different versions of applications and across parallel execution streams. Case studies showcase the capabilities of the event timeline visualization techniques by demonstrating scalable performance data visualizations and detecting performance problems and code inefficiencies in real-world applications.