CN105677983B - 基于软硬件实时交互优化的计算方法 - Google Patents

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沈士蕙
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Abstract

本发明公开了一种基于软硬件实时交互优化的计算方法，包括数值模拟颗粒的形成、智能颗粒传感设备制造、“离散介质实时交互优化法则”及其应用等步骤。本发明简便、可靠、可高效地提高离散元等数值模拟计算方法精度；可以被广泛地应用于土木、机械、化工、冶金、农业、制药、环境等各项领域，对复杂、昂贵、耗时、危险的很多实验、现象进行模拟，解决工程实际问题，预测结构、材料、系统性能。

Description

基于软硬件实时交互优化的计算方法
技术领域
本发明涉及一种基于软硬件实时交互优化的计算方法。
背景技术
有限元及离散元等数值模拟方法目前被广泛应用在土木、机械、化工、冶金、农业、制药、环境等各项领域，用于模拟规则或不规则颗粒或者材料（不连续介质）的运动受力行为。离散元法的基本原理是以离散单元之间的相对位移为基本变量，通过力与相对位移的关系得到单元间的法向和切向的作用力并得到外力合力和合力矩。再根据牛顿第二定律，获得单元的加速度，进而积分得到单元的速度、位移等物理量。循环反复，加以表征颗粒单元的实时运动轨迹和受力行为。
离散元的数值模拟是通过数以万计次数的迭代完成的，每一次迭代过程的准确度直接影响到整个离散元模拟结果的精度。同时，数值模拟的过程中不可避免地需要对各种各样的实际问题进行假设、简化、甚至是改变。当所需要解决的实际问题是一个比较复杂的过程的时候，离散元的数值模拟精度和累计误差往往成为研究人员难以克服的一个瓶颈。因此，在解决大型工程问题，预测材料和结构的性能时，传统的离散元等数值模拟方法还往往依赖于昂贵、复杂、甚至是危险的现场实验作为后期校核的手段。
发明内容
本发明的目的在于提供一种简便、可靠、高效地提高离散元等数值模拟计算方法精度的基于软硬件实时交互优化的计算方法。
本发明的技术解决方案是：
一种基于软硬件实时交互优化的计算方法，其特征是：包括下列步骤：
（1）数值模拟颗粒的形成
a）选择欲进行模拟的实际颗粒并通过成像技术获得其三维视图及侧面、顶面、正面图；
b）通过对三维视图的正交延展，形成一个由这三个面构成的正交多面体；
c）取正交多面体在三个方向上重叠的公共部分，获得和原颗粒形状完全相似的模拟颗粒；
（2）智能颗粒传感设备制造
（3）“离散介质实时交互优化法则”及其应用
a）实验室颗粒实验：在一个既定容器中放入大小和形状不同的颗粒，并随机掺入若干已知形状和大小的智能颗粒，通过加入纵向重复荷载力，颗粒的运动状态、受力状态和位置也将随之改变，加载过程中，智能颗粒实时输出运动状态、位置、和受力情况的数据；
b）建立离散元模型：在计算机离散元模拟中建立与实验室相同的虚拟实验模型，其中智能颗粒的形状大小位置完全采用智能颗粒的初始数据；同时，整个实验模型被网格化，以智能颗粒作为基准点；
c）离散元模拟虚拟实验过程：
将实验模型以智能颗粒为基准点进行网格化；一旦基准点的智能颗粒的运动轨迹参数可知，那么其他颗粒和整个结构的运动轨迹参数也可以通过形函数而被准确获得；
利用智能颗粒获得特定时间点的颗粒运动轨迹，并及时与离散元计算结果加以比较，通过“卡曼过滤器”对离散元的预测结果进行实时更新，优化离散元对结点运动轨迹的预测精度；
根据所建立的形函数，对离散元在该时间点所预测的所有实验颗粒的运动轨迹和受力状态等参数进行优化；下一次迭代运算在优化后结果的基础上进行。
本发明简便、可靠、可高效地提高离散元等数值模拟计算方法精度；可以被广泛地应用于土木、机械、化工、冶金、农业、制药、环境等各项领域，对复杂、昂贵、耗时、危险的很多实验、现象进行模拟，解决工程实际问题，预测结构、材料、系统性能。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是数值模拟颗粒形成过程示意图。
图2是掺入了智能颗粒的实验室颗粒实验示意图。
图3是基于“离散介质实时交互优化法则”的离散计算示意图。
具体实施方式
一种基于软硬件实时交互优化的计算方法，包括下列步骤：
（1）数值模拟颗粒的形成
a）选择欲进行模拟的实际颗粒并通过成像技术获得其三维视图及侧面、顶面、正面图；
b）通过对三维视图的正交延展，形成一个由这三个面构成的正交多面体；
c）取正交多面体在三个方向上重叠的公共部分，获得和原颗粒形状完全相似的模拟颗粒；
（2）智能颗粒传感设备制造；具体方法可以按照中国专利ZL201410094018.1进行；
例如：根据获得的需模拟颗粒的形态数据，采用3D打印技术，得到智能颗粒的外壳；在智能颗粒的内部放置可以实时获得颗粒运动形态、位置和表面受力状态的传感设备；
（3）“离散介质实时交互优化法则”及其应用
a）实验室颗粒实验：在一个既定容器中放入大小和形状不同的颗粒，并随机掺入若干已知形状和大小的智能颗粒。通过加入纵向重复荷载力（力的大小速率固定，但次数不断增加），颗粒的运动状态、受力状态和位置也将随之改变。加载过程中，智能颗粒可以实时输出运动状态（转动平移等）、位置、和受力情况的数据；
b）建立离散元模型：在计算机离散元模拟中建立与实验室相同的虚拟实验模型，其中智能颗粒的形状大小位置完全采用智能颗粒的初始数据；同时，整个实验模型被网格化，以智能颗粒作为基准点；
c）离散元模拟虚拟实验过程：
将实验模型以智能颗粒为基准点进行网格化；一旦基准点的智能颗粒的运动轨迹参数可知，那么其他颗粒和整个结构的运动轨迹参数也可以通过形函数而被准确获得；此原理类似于有限元的网格划分和性能预测。
利用智能颗粒获得特定时间点（可以是一次或多次循环迭代等）的颗粒运动轨迹，并及时与离散元计算结果加以比较，通过“卡曼过滤器（KALMAN FILTER）”对离散元的预测结果进行实时更新，优化离散元对结点运动轨迹的预测精度；
根据所建立的形函数，对离散元在该时间点所预测的所有实验颗粒的运动轨迹和受力状态等参数进行优化；下一次迭代运算在优化后结果的基础上进行，从而最大化的减少误差累积，提高预测精度。
整个模拟优化过程可以循环反复，从而最终达到对系统的运动受力方式的准确预测。

Claims (1)

1.一种基于软硬件实时交互优化的计算方法，其特征是：包括下列步骤：
（1）数值模拟颗粒的形成
a）选择欲进行模拟的实际颗粒并通过成像技术获得其三维视图及侧面、顶面、正面图；
b）通过对三维视图的正交延展，形成一个由这三个面构成的正交多面体；
c）取正交多面体在三个方向上重叠的公共部分，获得和原颗粒形状完全相似的模拟颗粒；
（2）智能颗粒传感设备制造：根据获得的需模拟颗粒的形态数据，采用3D打印技术，得到智能颗粒的外壳；在智能颗粒的内部放置可以实时获得颗粒运动形态、位置和表面受力状态的传感设备；
（3）“离散介质实时交互优化法则”及其应用
a）实验室颗粒实验：在一个既定容器中放入大小和形状不同的颗粒，并随机掺入若干已知形状和大小的智能颗粒，通过加入纵向重复荷载力，颗粒的运动状态、受力状态和位置也将随之改变，加载过程中，智能颗粒实时输出运动状态、位置、和受力情况的数据；
b）建立离散元模型：在计算机离散元模拟中建立与实验室相同的虚拟实验模型，其中智能颗粒的形状大小位置完全采用智能颗粒的初始数据；同时，整个实验模型被网格化，以智能颗粒作为基准点；
c）离散元模拟虚拟实验过程：
将实验模型以智能颗粒为基准点进行网格化；一旦基准点的智能颗粒的运动轨迹参数可知，那么其他颗粒和整个结构的运动轨迹参数也可以通过形函数而被准确获得；
利用智能颗粒获得特定时间点的颗粒运动轨迹，并及时与离散元计算结果加以比较，通过“卡曼过滤器”对离散元的预测结果进行实时更新，优化离散元对结点运动轨迹的预测精度；
根据所建立的形函数，对离散元在该时间点所预测的所有实验颗粒的运动轨迹和受力状态参数进行优化；下一次迭代运算在优化后结果的基础上进行。
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