CN112529142A - 一种基于mps方法的粒子变粒径融合方法 - Google Patents

一种基于mps方法的粒子变粒径融合方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,包括:步骤1,创建计算域并进行粒子初始化设置;步骤2,判断粒子是否满足融合条件;步骤3,满足融合条件时,择优选取需要融合的粒子;步骤4,粒子发生融合并参与计算控制方程,得到粒子压力、速度、位移。步骤5,输出数值计算模拟结果。本发明中粒子融合技术采用变粒径五步渐进融合的模式,粒子位置和尺寸在五步融合过程中逐渐变化,避免了粒子融合前后由于粒子尺寸和影响域突变带来的计算误差;此外,本发明优化了粒子融合条件,通过改进融合判据条件,择优选择融合粒子,减少了计算中不必要的粒子融合,提高了粒子融合算法的效率,保证了多分辨率计算的精度和稳定性。

Description

一种基于MPS方法的粒子变粒径融合方法
技术领域
本发明涉及一种基于MPS方法的粒子变粒径融合方法。
背景技术
移动粒子半隐式法(MPS)是一种粒子法,在计算过程中不需要划分网格,采用粒子离散计算域,适用于求解非定常大变形问题。近些年,随着计算量的不断增加,为了减小计算量,提高计算效率,多分辨率粒子法受到更多学者的关注。在多分辨率粒子法中,粒子在局部加密,高分辨率区域采用尺寸较小的粒子来保证计算精度,低分辨率区域采用尺寸较大的粒子来节省计算量。多分辨率技术有许多种类,例如粒子重叠技术,粒子分裂融合技术等。在粒子重叠技术中,通过设置粗细粒子重叠区域实现不同尺寸粒子信息的传递,实现计算域内多分辨率的效果,但重叠技术中粒子增添和删减使得计算过程中的质量和动量不守恒。分裂融合技术通过粒子分裂实现粒子加密,当粒子进入低分辨率区域时,为了降低计算量,粒子与就近的其他粒子相互融合为尺寸较大的粒子,从而减小粒子数量。然而在现有的融合技术中,由于融合前后粒子影响域的变化或融合粒子选取的不当,在计算中容易形成粒子间隙过大,导致计算不稳定,影响计算精度与稳定性。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术中的问题,提供一种基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,通过优化粒子融合条件,使得需要融合的粒子就近选取合适的粒子进行融合,采用五步变粒径的融合方法,大大减弱了粒子融合过程对计算精度及稳定性的影响,同时提高了计算效率。
为达到上述目的,本发明采用以下技术方案予以实现:
一种基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,包括以下步骤:
步骤1,创建计算域并进行粒子初始化设置;
步骤2,判断粒子是否满足融合条件;
步骤3,满足融合条件时,择优选取需要融合的粒子;
步骤4,粒子发生融合并参与计算控制方程,得到粒子压力、速度、位移。
步骤5,输出数值计算模拟结果。
本发明进一步的改进在于:
所述步骤2粒子融合条件包括融合空间判据和粒子尺寸判据;融合空间判据是通过初始给定的低分辨率空间区域的位置坐标,判断粒子是否在低分辨率区域内;若粒子处于低分辨率区间内,则进行粒子尺寸判据;反之粒子不发生融合;
粒子尺寸判据是通过比较粒子尺寸与低分辨率给定的尺寸范围,当粒子尺寸在给定的尺寸范围内时,粒子满足粒子尺寸判据,具体公式如下:
lmin<l<lmax
其中,l为需要判定的粒子尺寸;lmin,lmax为低分辨率区间内粒子的最小尺寸和最大尺寸;
当粒子同时满足融合空间判据和粒子尺寸判据时,粒子进行融合。
所述步骤3中当粒子满足融合条件时,选取融合粒子的方法是,搜索需要融合的粒子i影响域范围内是否存在另一个需要融合的粒子j,若存在,则粒子i优先和粒子j融合;若不存在,则与搜索域内其他粒子融合;预判粒子融合后的尺寸大小,若融合后粒子尺寸小于低分辨率要求的最大尺寸,则粒子不融合;反之则融合;预判粒子融合后尺寸大小的公式如下:
lk=(li d+lj d)1/d
其中,l为需要判定的粒子尺寸;下标k为融合后的粒子;下标i和j为融合前的粒子;d为计算维度;当lmin≤lc≤lmax时,粒子i和粒子j进行融合;反之则不发生融合。
所述步骤4粒子融合过程中,粒子动量与质量保持守恒,粒子质量,速度,位移等物理量满足的计算公式如下:
mk=mi+mj
Uk=(miUi+mjUj)/(mi+mj)
rk=(miri+mjrj)/(mi+mj)
Figure BDA0002849679690000031
Figure BDA0002849679690000032
Ui=Uk+(ri-rk)×ωi
Uj=Uk+(rj-rk)×ωj
其中,m为粒子质量,U为速度,r为位置坐标,ω为角速度,ns为分裂子粒子的个数;下标k表示融合后的粒子,i和j表示正在进行融合的粒子。
所述步骤4粒子采取五步渐进式变粒径融合,每一步正在融合的两个粒子尺寸改变,保持同一拓扑结构的五步渐进式相近移动,五步后两个粒子变为一个粒子;五步变粒径渐进式融合过程始终保持粒子质量与动量守恒,满足的计算公式如下:
Figure BDA0002849679690000033
Figure BDA0002849679690000034
其中,step为五步渐进式所进行中的步数,上标first表示融合第一步,下标i和j为融合前的粒子,d为计算维度。
一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明中粒子融合技术采用变粒径五步渐进融合的模式,粒子位置和尺寸在五步融合过程中逐渐变化,避免了粒子融合前后由于粒子尺寸和影响域突变带来的计算误差;此外,本发明优化了粒子融合条件,通过改进融合判据条件,择优选择融合粒子,减少了计算中不必要的粒子融合,提高了粒子融合算法的效率,保证了多分辨率计算的精度和稳定性。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明的粒子融合模块的算法流程图;
图2粒子五步渐进变粒径融合方法示意图。
图3数值模拟结果与实验对比。
图4融合方法改进前后粒子融合总次数对比。
图5融合方法改进前后计算时间对比。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明实施例的描述中,需要说明的是,若出现术语“上”、“下”、“水平”、“内”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外,若出现术语“水平”,并不表示要求部件绝对水平,而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平,并不是表示该结构一定要完全水平,而是可以稍微倾斜。
在本发明实施例的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,若出现术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图对本发明做进一步详细描述:
参见图1,本发明实施例公开了一种基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,以挡板的溃坝算例为例,具体步骤包括:
步骤1,给定粒子位置信息,低分辨率区域位置信息,粒子尺寸范围要求;
步骤2,判断粒子是否需要融合,具体的,所述步骤2包括:
步骤2-1,获得粒子空间位置坐标,与低分辨率区域位置信息比较,若粒子处于低分辨率区域内,则实施步骤2-2;反之粒子不发生融合;
步骤2-2,比较粒子尺寸与低分辨率粒子要求的最大和最小粒子尺寸,若粒子尺寸在要求的尺寸范围内,粒子不发生融合;反之发生融合,实施步骤3。
步骤3,选取融合粒子j,具体的,所述步骤3包括:
步骤3-1,在粒子i的影响域范围内搜索相同时间步内需要融合的粒子,若搜索到满足条件的粒子,则粒子开始融合;若未搜索到需要融合的粒子,实施步骤3-2;
步骤3-2,遍历粒子i影响域范围内的粒子,若两个粒子融合后的粒子尺寸满足低分辨率区间粒子尺寸范围的要求,则两个粒子满足融合条件。若在影响域内未搜索到粒子,则粒子i在该时间步不发生融合,在下一时间步再次判断是否发生融合。
步骤4,粒子融合并参与控制方程计算,得到粒子压力、速度、位移。步骤4具体包括:
步骤4-1,粒子i和粒子j进入融合第一步,通过两个粒子的速度、质量和位置确定融合后粒子相应的物理信息。两个粒子中尺寸较小的粒子大小缩小,尺寸较大的粒子大小增加,粒子位置相互靠近。
步骤4-2,粒子i和粒子j参与控制方程计算,更新压力、速度、位移等信息。
步骤4-3,求解子粒子质心位置、速度等信息,保持相同的拓扑结构的情况下,粒子i和粒子j沿着质心相向运动,更新粒子位置、速度等信息。尺寸较小的粒子大小逐渐趋于零,尺寸较大的粒子大小趋于融合后的粒子尺寸,融合第五步两个粒子位置重叠,计算删除粒子尺寸为零的粒子,如图2。
步骤4-4,循环实施步骤4-2和步骤4-3,完成粒子五步渐进式变粒径融合。
步骤5,完成计算,输出数值计算模拟结果,结果与实验吻合较好,如图3,结果显示融合方法改进后,粒子总融合次数大幅降低,见图4,计算时间大幅下降,计算效率提高,如图5。
本发明一实施例提供的终端设备。该实施例的终端设备包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,例如语音识别程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤,例如图1所示。或者,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如非文本表征提取模块,用于对输入的语音特征相连进行识别,输出语句所对应的非文本表征,捕捉整个时间序列中的特殊值,判断整句话是否存在明显的语气、腔调的改变。
所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括,但不仅限于,处理器、存储器。
所述处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor,DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述终端设备的各种功能。
所述终端设备集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,创建计算域并进行粒子初始化设置;
步骤2,判断粒子是否满足融合条件;
步骤3,满足融合条件时,择优选取需要融合的粒子;
步骤4,粒子发生融合并参与计算控制方程,得到粒子压力、速度、位移。
步骤5,输出数值计算模拟结果。
2.根据权利要求1所述的基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,其特征在于,所述步骤2粒子融合条件包括融合空间判据和粒子尺寸判据;融合空间判据是通过初始给定的低分辨率空间区域的位置坐标,判断粒子是否在低分辨率区域内;若粒子处于低分辨率区间内,则进行粒子尺寸判据;反之粒子不发生融合;
粒子尺寸判据是通过比较粒子尺寸与低分辨率给定的尺寸范围,当粒子尺寸在给定的尺寸范围内时,粒子满足粒子尺寸判据,具体公式如下:
lmin<l<lmax
其中,l为需要判定的粒子尺寸;lmin,lmax为低分辨率区间内粒子的最小尺寸和最大尺寸;
当粒子同时满足融合空间判据和粒子尺寸判据时,粒子进行融合。
3.根据权利要求1所述的基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,其特征在于,所述步骤3中当粒子满足融合条件时,选取融合粒子的方法是,搜索需要融合的粒子i影响域范围内是否存在另一个需要融合的粒子j,若存在,则粒子i优先和粒子j融合;若不存在,则与搜索域内其他粒子融合;预判粒子融合后的尺寸大小,若融合后粒子尺寸小于低分辨率要求的最大尺寸,则粒子不融合;反之则融合;预判粒子融合后尺寸大小的公式如下:
lk=(li d+lj d)1/d
其中,l为需要判定的粒子尺寸;下标k为融合后的粒子;下标i和j为融合前的粒子;d为计算维度;当lmin≤lc≤lmax时,粒子i和粒子j进行融合;反之则不发生融合。
4.根据权利要求1所述的基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,其特征在于,所述步骤4粒子融合过程中,粒子动量与质量保持守恒,粒子质量,速度,位移等物理量满足的计算公式如下:
mk=mi+mj
Uk=(miUi+mjUj)/(mi+mj)
rk=(miri+mjrj)/(mi+mj)
Figure FDA0002849679680000021
Figure FDA0002849679680000022
Ui=Uk+(ri-rk)×ωi
Uj=Uk+(rj-rk)×ωj
其中,m为粒子质量,U为速度,r为位置坐标,ω为角速度,ns为分裂子粒子的个数;下标k表示融合后的粒子,i和j表示正在进行融合的粒子。
5.根据权利要求1所述的基于MPS方法的粒子变粒径融合方法,其特征在于,所述步骤4粒子采取五步渐进式变粒径融合,每一步正在融合的两个粒子尺寸改变,保持同一拓扑结构的五步渐进式相近移动,五步后两个粒子变为一个粒子;五步变粒径渐进式融合过程始终保持粒子质量与动量守恒,满足的计算公式如下:
Figure FDA0002849679680000031
Figure FDA0002849679680000032
其中,step为五步渐进式所进行中的步数,上标first表示融合第一步,下标i和j为融合前的粒子,d为计算维度。
6.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255201A (zh) * 2021-05-14 2021-08-13 西安交通大学 一种基于粒子方法的自适应可变分辨率的建模系统及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110781632A (zh) * 2019-10-31 2020-02-11 中国计量大学 一种基于变光滑长度的sph流体模拟方法
CN112507600A (zh) * 2020-11-24 2021-03-16 西安交通大学 一种移动粒子半隐式法的对称边界条件的构建方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110781632A (zh) * 2019-10-31 2020-02-11 中国计量大学 一种基于变光滑长度的sph流体模拟方法
CN112507600A (zh) * 2020-11-24 2021-03-16 西安交通大学 一种移动粒子半隐式法的对称边界条件的构建方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255201A (zh) * 2021-05-14 2021-08-13 西安交通大学 一种基于粒子方法的自适应可变分辨率的建模系统及方法
CN113255201B (zh) * 2021-05-14 2024-04-23 西安交通大学 一种基于粒子方法的自适应可变分辨率的建模系统及方法

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