CN113128082A - 用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统 - Google Patents

用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113128082A
CN113128082A CN202110275008.9A CN202110275008A CN113128082A CN 113128082 A CN113128082 A CN 113128082A CN 202110275008 A CN202110275008 A CN 202110275008A CN 113128082 A CN113128082 A CN 113128082A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
particles
particle
boundary
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110275008.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113128082B (zh
Inventor
季忠
薛瑞青
卢国鑫
刘韧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202110275008.9A priority Critical patent/CN113128082B/zh
Publication of CN113128082A publication Critical patent/CN113128082A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113128082B publication Critical patent/CN113128082B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/25—Design optimisation, verification or simulation using particle-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/26—Composites
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)

Abstract

本发明提供一种用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统，属于材料性能检测技术领域，对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；再将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，得到用于复合材料性能预测的细观模型。本发明保证了各颗粒之间存在间隙，解决了颗粒直接接触形成大量夹角、接触点形成奇异点，且与实际材料结构不符的问题、建模效率高；更加符合工程实际中的真实颗粒形状，并解决了颗粒与模型边界相交的建模问题。

Description

用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统
技术领域
本发明涉及材料性能检测技术领域，具体涉及一种用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统。
背景技术
颗粒增强复合材料的力学性能和热性能主要受到其细观结构的影响。因此，针对此类材料的结构进行多尺度建模，并进一步设计优化该类材料的细观结构，对于分析并提高材料性能具有非常重要的意义。
颗粒增强复合材料通常是由颗粒、基体以及两者之间的界面构成的复杂的多相离散体系，亦可看作由不同尺度的颗粒在有限空间内部的随机分布结构，颗粒之间充满着基体材料，亦存在孔隙、气泡等缺陷。为了能够更加精准地预测颗粒增强复合材料的性能，需要建立接近于实际材料结构的细观模型。
目前常采用的建模方法为随机投放法和Voronoi法等。Voronoi法虽然能较容易地生成随机的高致密度颗粒，但难以控制颗粒的级配，即难以控制不同尺度颗粒在整个模型中的比例，对于建立精确模型存在很大的局限性。随机投放法又称作蒙特卡洛法，把预定尺寸内的颗粒按照一定的次序在给定的时间和空间内逐一分配位置，一旦分配成功，即为投放成功。虽然随机投放法有着较高的执行效率，但颗粒的堆积密度很低。越是投放的后期，随机点的选取空间越小，投放的难度也越大，从而不仅耗时久，且在一定的模型内和预定的级配下，难以达到要求的颗粒致密度。
申请号为201510345395.3的专利文献，公开了基于自由落体原理的离散相增强复合材料细观结构的建模方法，能够生成高致密度的颗粒堆积结构。由于该方法得到的堆积体的上表面不平整，因而需要重新裁切；另外，为了控制颗粒之间的间隙，需要把颗粒表面首先划分为壳单元，颗粒下落完成之后，再重新划分为实体单元，并把壳单元删除；再者，当颗粒与模型边界存在交叉时，则难以进行下落处理。
申请号为201710570950.1的专利文献，公开了基于膨胀原理的高致密度离散颗粒多相体系的建模方法，然而，使用该方法进行建模，仍存在以下问题：(1)在获取颗粒紧缩模型时，虽然可以很容易地产生符合条件的随机点，但是，因颗粒缩小造成投放空间增大的同时，也因为太容易产生符合条件的随机点，从而造成紧缩颗粒分布不均，有些颗粒靠得很近，有些颗粒则离得很远。(2)在后续的膨胀过程中，如果将颗粒划分为实体单元，那些靠得很近的颗粒就会产生直接接触，一方面常与现实材料结构不符(如混凝土类的颗粒增强复合材料，每个颗粒外面均包裹着一定厚度的沙浆层，颗粒之间并不直接接触)；另一方面，这种直接接触的多边形或多面体颗粒，相互之间会形成大量夹角，接触点则形成奇异点，这些夹角和奇异点将为后续的基体网格划分带来严重困难。(3)如果将颗粒表面划分为壳单元，则可解决膨胀过程中的直接接触问题，从而避免夹角和奇点的产生。然而，由表面壳单元形成的空心颗粒，在与边界相交时，相交面上也要划分壳单元，由于该壳单元必须具有一定厚度，势必与建模空间的边界产生初始穿透，从而为接触定义、膨胀计算和后续处理带来麻烦。再者，这些由表面壳单元形成的空心颗粒，在膨胀过程中常因相互挤压导致体积变小，使最终形成的颗粒模型不再符合预定级配。另外，这些颗粒最终还是需要划分为实体单元并删除壳单元，才能为后续的性能分析所应用，从而降低建模效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种依次通过紧缩-膨胀-紧缩实现对颗粒增强复合材料、短纤维增强复合材料、泡沫材料等进行高致密度细观结构的快速建模的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：
一方面，本发明提供的一种用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，包括如下步骤：
确定模型空间及边界；
按照预定级配，计算各尺寸范围内颗粒的面积和；
对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；
将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，使得各颗粒尺寸符合预定级配的正常尺寸及其预定面积和，得到高致密度颗粒分布模型，即用于复合材料性能预测的细观模型。
优选的，将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩包括：
通过降低颗粒温度或者使热流流出，对膨胀模型进行冷收缩，颗粒之间或颗粒与边界之间产生间隙。
优选的，计算各尺寸范围内颗粒的面积和包括：
a、在模型空间随机选择一个点，并以该点为中心，生成一个直径与紧缩模型的尺寸范围对应的圆；
b、将该圆作为基体圆，判断该圆是否与模型空间的边界相交，若相交，则将圆的直径放大至紧缩模型的紧缩前的原尺寸范围；若不相交，则生成的基体圆尺寸不发生变化；
c、根据基体圆生成内接多边形，将多边形的顶点沿半径方向向内或向外发生偏移，形成内凹或外凸的表面，使之更能真实地模拟实际颗粒的形状；
d、判断生成的颗粒与周围已生成的颗粒是否发生干涉，若发生干涉，则删除该颗粒，并重复步骤a；
e、判断生成的颗粒与模型空间边界是否相交，若相交，则删除颗粒位于模型空间边界外的部分，只保留模型空间边界内的部分；
f、计算生成的颗粒模型的面积，将与模型空间边界相交的颗粒的面积乘以紧缩模型的颗粒面积的紧缩倍数后，代入面积的求和计算中；
g、重复步骤a～f，将生成的颗粒模型的面积进行求和；
h、判断求和后的面积是否达到所预定的级配的面积，若没有达到，则重复步骤a～g。
优选的，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型包括：
将模型空间边界划分有限元网格，并赋予材料属性；
将颗粒划分有限元网络，并赋予材料属性；
定义颗粒之间以及颗粒与模型空间边界间的接触判断方式，使之不发生相互穿透；
将与模型边界相交的颗粒保持固定，使之尺寸和形状轮廓不发生改变；
用有限元方法，对颗粒施加温度或者热流载荷，使之发生线性膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型。
优选的，所述接触判断方式为面-面接触、点-面接触或点-点接触。
优选的，设置模型空间边界为刚性材料，颗粒可设置为热弹性或热弹塑性材料。
优选的，将颗粒模型划分为实体单元，模型空间边界为实体单元或壳单元。
第二方面，本发明提供一种用于复合材料性能预测的细观模型的构建系统，包括：
确定模块，用于确定模型空间及边界；
计算模块，用于按照预定级配，计算各尺寸范围内颗粒的面积和；
第一紧缩模块，用于对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
膨胀模块，用于将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；
第二紧缩模块，用于将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，使得各颗粒尺寸符合预定级配的正常尺寸及其预定面积和，得到高致密度颗粒分布模型，即用于复合材料性能预测的细观模型。
第三方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质包括用于执行如上所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法的指令。
第四方面，本发明提供一种电子设备，包括如权利要求9所述的非暂态计算机可读存储介质；以及能够执行所述非暂态计算机可读存储介质的所述指令的一个或多个处理器。
本发明有益效果：
颗粒可以直接采用实体单元进行热膨胀和冷收缩计算，将膨胀后的颗粒再进行收缩，保证了各颗粒之间存在间隙，解决了颗粒直接接触形成大量夹角、接触点形成奇异点，且与实际材料结构不符的问题；
由于颗粒不再采用表面壳单元，因而解决了因单元重复划分和删除造成的建模效率低的问题；
颗粒膨胀过程中将产生轻微挤压和移动，能够得到颗粒分布更加均匀的模型；并且各颗粒采用实体单元，解决了采用表面壳单元所生成的空心颗粒因相互挤压导致体积变小的问题；
由于颗粒采用实体单元，在膨胀过程中产生的相互挤压不会引起面积或体积改变，但会引起形状的轻微变化，这种变化通常使颗粒更加逼近工程实际中的真实颗粒形状；解决了颗粒与模型边界相交的建模问题。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明实施例所述的模型空间内部随机分布的颗粒紧缩模型以及与模型空间边界相交颗粒的原尺寸模型示意图。
图2为本发明实施例所述的模型空间中颗粒紧缩模型热膨胀后得到的膨胀模型示意图。
图3为本发明实施例所述的模型空间中膨胀模型收缩后得到的原尺寸模型示意图。
其中：1-模型空间边界；2-颗粒的紧缩模型；3-颗粒的原尺寸模型；4-颗粒的膨胀模型；5-颗粒收缩后得到的原尺寸模型。
具体实施方式
下面详细叙述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。
还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或它们的组。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
为便于理解本发明，下面结合附图以具体实施例对本发明作进一步解释说明，且具体实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本领域技术人员应该理解，附图只是实施例的示意图，附图中的部件并不一定是实施本发明所必须的。
实施例1
本实施例1提出一种用于复合材料性能预测的细观模型的构建系统，包括：确定模块，用于确定模型空间及边界；计算模块，用于按照预定级配，计算各尺寸范围内颗粒的面积和；第一模紧缩模块，用于对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；膨胀模块，用于将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；第二紧缩模块，用于将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，使得各颗粒尺寸符合预定级配的正常尺寸及其预定面积和，得到高致密度颗粒分布模型，即用于复合材料性能预测的细观模型。
在本实施例1中，利用上述的系统，实现了用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，包括如下步骤：
步骤1：确定模型空间及边界；
步骤2：按照预定级配，计算各尺寸范围内颗粒的面积和；
步骤3：对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；
步骤4：与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
步骤5：重复步骤3至步骤4，生成所有尺寸范围内颗粒的模型；
步骤6：将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；
步骤7：将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，使得各颗粒尺寸符合预定级配的正常尺寸及其预定面积和，得到高致密度颗粒分布模型，即用于复合材料性能预测的细观模型。
具体的，在本实施例1中，上述方法依次通过缩-胀-缩步骤，可以实现对颗粒增强复合材料、短纤维增强复合材料、泡沫材料等进行高致密度细观结构的快速建模。
在步骤2中，按照预定的级配，并根据瓦拉文等公式，计算各尺寸范围内颗粒的面积和，即确定i～j尺寸范围内颗粒的面积和S(i～j)；
步骤3中，若颗粒位于模型空间的内部，将颗粒的尺寸缩小α倍(α＜1)，面积对应缩小β倍(β<1)，即随机获得的颗粒模型尺寸在i×α～j×α范围内，面积和为S(i～j)×β，保证颗粒之间不发生干涉，即可获得i～j尺寸范围内各颗粒的紧缩模型；
步骤4中，若颗粒与模型空间边界相交，随机获得的颗粒模型尺寸在i～j范围内，且只保留模型空间内的部分，其面积和为S(i～j)，生成的颗粒不与周围颗粒发生干涉，即与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
步骤6中，在步骤1所述的模型空间中，将步骤3中各颗粒的紧缩模型通过热膨胀等方法进行面积膨胀，即将各颗粒的紧缩模型尺寸放大θ倍，其中，θ>1/α；其面积也随之放大η倍，其中η>1/β，得到紧缩模型的膨胀模型，即颗粒模型尺寸在i×α×θ～j×α×θ范围内的面积和为S(i～j)×β×η；
步骤7中，在步骤(1)所述的模型空间中，将步骤(6)中颗粒的膨胀模型通过冷收缩等方法进行面积收缩，即将各颗粒的膨胀模型尺寸缩小
Figure BDA0002976258880000091
倍；面积也随之缩小
Figure BDA0002976258880000092
倍，使得各颗粒尺寸符合步骤(2)中预定级配的正常尺寸及其预定面积和，此时，即可得到高致密度颗粒增强复合材料的细观结构模型。
在本实施例1所述逇方法在实际应用中，对于三维模型，则用体积来代替面积，而技术方法不变。
实施例2
本发明实施例2中，以二维模型为例，对一种高致密度颗粒增强复合材料的高效建模方法进行介绍说明，该方法包括以下步骤：
(1)确定模型空间的边界；
(2)按照预定的级配，并根据瓦拉文等公式，计算各尺寸范围内颗粒的面积和，即确定i～j尺寸范围内颗粒的面积和S(i～j)；
(3)若颗粒位于模型空间的内部，将颗粒的尺寸缩小α倍(α＜1)，面积对应缩小β倍(β<1)，即随机获得的颗粒模型尺寸在i×α～j×α范围内，面积和为S(i～j)×β，保证颗粒之间不发生干涉，即可获得i～j尺寸范围内各颗粒的紧缩模型；
(4)若颗粒与模型空间边界相交，随机获得的颗粒模型尺寸在i～j范围内，且只保留模型空间内的部分，其面积和为S(i～j)，生成的颗粒不与周围颗粒发生干涉，即与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
(5)重复步骤(3)～(4)，生成所有尺寸范围内颗粒的模型；
(6)在步骤1所述的模型空间中，将步骤3中各颗粒的紧缩模型通过热膨胀等方法进行面积膨胀，即将各颗粒的紧缩模型尺寸放大θ倍，其中，θ>1/α；其面积也随之放大η倍，其中η>1/β，得到紧缩模型的膨胀模型，即颗粒模型尺寸在i×α×θ～j×α×θ范围内的面积和为S(i～j)×β×η；
(7)在步骤(1)所述的模型空间中，将步骤(6)中颗粒的膨胀模型通过冷收缩等方法进行面积收缩，即将各颗粒的膨胀模型尺寸缩小
Figure BDA0002976258880000101
倍；面积也随之缩小
Figure BDA0002976258880000102
倍，使得各颗粒尺寸符合步骤(2)中预定级配的正常尺寸及其预定面积和，此时，即可得到高致密度颗粒增强复合材料的细观结构模型。
本实施例2所述的方法在实际应用中，对于三维模型，则用体积来代替面积，而技术方法不变。
在实际应用中，对于颗粒增强复合材料等，颗粒间的空隙作为第二相，并由此生成多相模型。
其中，步骤(6)中，各颗粒紧缩模型的膨胀方法，包括以下步骤：
a、将步骤(1)中的模型边界划分有限元网格，并赋予材料属性；
b、将步骤(5)中的颗粒划分有限元网络，并赋予材料属性；
c、定义颗粒之间以及颗粒与模型边界接触判断方式，使之不发生相互穿透；
d、将步骤(4)中的与模型边界相交的颗粒保持固定，使之尺寸和形状轮廓不发生改变；
e、用有限元方法，对颗粒施加温度或者热流载荷，使之发生线性膨胀；热膨胀θ倍后，尺寸由i×α～j×α的颗粒变为尺寸为i×α×θ～j×α×θ范围内的颗粒，各颗粒的面积之和也随之膨胀η倍，由S(i～j)×β变为S(i～j)×β×η。
在具体应用中，步骤a中，可以设置模型边界为刚性材料并与温度无关。
在具体应用中，步骤b中，颗粒可设置为热弹性或热弹塑性材料。步骤a～b中，将颗粒模型划分为实体单元，模型边界为实体单元或壳单元。步骤c中，定义其接触方式为面-面接触、点-面接触或点-点接触。
在本实施例2中，步骤(3)中，α＝0.5～0.9，β＝α2，经验证，α＝0.5～0.9时所得模型更加接近真实模型。步骤(6)中，θ>1/α，η＝θ2。
步骤(7)在步骤(6)的基础上实施。通过降低颗粒温度或者使热流流出，使步骤(6)生成的膨胀模型再进行冷收缩，颗粒之间或颗粒与边界之间必然产生间隙。冷收缩
Figure BDA0002976258880000111
倍后，颗粒尺寸由i×α×θ～j×α×θ变为i～j，颗粒的面积和也随之收缩
Figure BDA0002976258880000112
倍，由S(i～j)×β×η变为S(i～j)。
在本实施例2中，步骤(1)～(4)中，尺寸i×α～j×α范围内颗粒模型的获得方法，包括以下步骤：
a、在模型空间内产生一个随机点，并以该点为中心，生成一个直径在i×α～j×α尺寸范围内的圆；
b、将该圆作为基体圆，判断该圆是否与模型边界相交，若相交，则圆的直径放大1/α倍，即与模型边界相交的基体圆尺寸范围为i～j；若不相交，则生成的基体圆尺寸不发生变化，即不与模型边界相交的基体圆尺寸范围为i×α～j×α；
c、根据基体圆生成内接多边形，将多边形的顶点沿半径方向向内或向外发生偏移，形成内凹或外凸的表面，使之更能真实地模拟实际颗粒的形状；
d、判断生成的颗粒与周围已生成的颗粒是否发生干涉，若发生干涉，则删除该颗粒，并重复步骤a；
e、判断生成的颗粒与模型边界是否相交，若相交，则删除颗粒位于模型边界外的部分，只保留模型边界内的部分；
f、计算生成颗粒模型的面积，模型空间内部颗粒面积为S(i～j)×β；与边界相交颗粒的面积为S(i～j)，为保证颗粒面积的计算在同一尺度上，将与边界相交颗粒的面积乘以β后代入面积的求和计算中；
g、重复步骤a～f，将生成的颗粒模型的面积进行求和，获得HS；
h、判断HS是否达到步骤(2)、(3)所预定的级配的面积S(i～j)×β，若没有达到，则重复步骤a～g；
步骤a～c中，生成的颗粒模型形状也可为圆形、球形、椭圆或椭球等类似规则形状，可直接利用数学方程式生成颗粒模型，此时省略步骤b～c。
在本实施例2所述的上述二维建模方法在三维细观结构建模上的应用中，将上述方法中的面积用体积代替，将在随机点处生成的圆用球代替，在基体球内生成内凹或外凸的多面体，且β＝α3，η＝θ3。若应用在纤维增强复合材料建模中，则将随机点生成的球用柱代替，并由柱生成纤维模型。
实施例3
本发明实施例3提供一种高致密度颗粒增强复合材料的二维高效建模方法，包括以下步骤：
(1)确定模型空间的边界，如图1所示模型，1为模型边界；
(2)按照预定的级配，生成颗粒的紧缩模型，如图1中2为颗粒紧缩模型，紧缩颗粒尺寸为其原尺寸的0.8倍，即α＝0.8；
(3)将颗粒划分为二维实体单元，并赋予其热弹塑性材料属性；
(4)将模型边界划分为二维实体单元，并赋予其刚体材料属性；
(5)定义颗粒与颗粒之间、颗粒与边界之间的接触方式为面—面接触方式；
(6)在步骤(1)所建立的模型空间中，通过有限元方法，对步骤(2)中的颗粒模型施加升温载荷，使颗粒膨胀θ倍，θ＝1.375。热膨胀θ倍后，颗粒尺寸由i×0.8～j×0.8变为i×1.1～j×1.1。图2所示为颗粒膨胀后的模型示意图，4为膨胀后的颗粒模型；
(7)对步骤(6)中的颗粒模型施加降温载荷，使颗粒尺寸由i×1.1～j×1.1收缩为原尺寸i～j，颗粒的面积也随之变为S(i～j)，如图3所示即为最终得到的原尺寸模型。
此时即得到高致密度分布的颗粒模型。将颗粒间的空隙作为第二相，即可生成高致密度颗粒增强复合材料细观结构的多相模型。
步骤(1)～(2)中，i×0.8～j×0.8尺寸范围内若干个颗粒模型的获得方法，包括如下步骤：
a、在模型空间内产生一个随机点，并以该点为中心，生成一个直径在i×0.8～j×0.8尺寸范围内的圆；
b、将该圆作为基体圆，判断该圆是否与模型边界相交，若相交，则圆的直径放大1/0.8倍，即与模型边界相交的基体圆尺寸范围为i～j；若不相交，则生成的基体圆尺寸不发生变化，即不与模型边界相交的基体圆尺寸范围为i×0.8～j×0.8；
c、根据基体圆生成内接多边形，将多边形的顶点沿半径方向向内或向外发生偏移，形成内凹或外凸的表面；
d、判断生成的颗粒与周围已生成的颗粒是否发生干涉，若发生干涉，则删除该颗粒，并重复步骤a；
e、判断生成的颗粒与模型边界是否相交，若相交，则删除颗粒位于模型边界外的部分，只保留模型边界内的部分；
f、计算生成颗粒模型的面积，模型空间内部颗粒面积为S(i～j)×0.64；与边界相交颗粒的面积为S(i～j)，为保证颗粒面积的计算在同一尺度上，将与边界相交颗粒的面积乘以0.64后代入面积的求和计算中；
g、重复步骤a～f，将生成的颗粒模型的面积进行求和，获得HS；
h、判断HS是否达到步骤(2)、(3)所预定的级配的面积S(i～j)×0.64，若没有达到，则重复步骤a～g。
实施例4
本实施例4提供一种高致密度颗粒增强复合材料的三维高效建模方法，包括以下步骤：
(1)确定模型空间的边界；
(2)按照预定的级配，生成颗粒的紧缩模型，取α＝0.8，紧缩颗粒尺寸为其原尺寸的0.8倍；
(3)将颗粒划分为三维实体单元，并赋予其热弹塑性材料属性；
(4)将模型边界划分为壳单元，并赋予其刚体材料属性；
(5)定义颗粒与颗粒之间、颗粒与边界之间的接触方式为面—面接触；
(6)在步骤(1)所建立的模型空间中，通过有限元方法，对步骤(2)中的颗粒模型施加升温载荷，使颗粒尺寸膨胀θ倍，θ＝1.375。热膨胀θ倍后，颗粒尺寸由i×0.8～j×0.8变为i×1.1～j×1.1；
(7)对步骤(6)中的颗粒模型施加降温载荷，使颗粒尺寸由i×1.1～j×1.1收缩为原尺寸i～j，颗粒的体积也随之变为V(i～j)。
此时即得到高致密度分布的三维颗粒模型。将颗粒间的空隙作为第二相，即可生成高致密度颗粒增强复合材料细观结构的多相模型。
步骤(1)～(2)中，i×0.8～j×0.8尺寸范围内若干个颗粒模型的获得方法，包括如下步骤：
a、在模型空间内产生一个随机点，并以该点为中心，生成一个直径在i×0.8～j×0.8尺寸范围内的球；
b、将该球作为基体球，判断该球是否与模型边界相交，若相交，则球的直径放大1/0.8倍，即与模型边界相交的基体球尺寸为i～j；若不相交，则生成的基体球尺寸不发生变化，即，不与模型边界相交的基体球尺寸范围为i×0.8～j×0.8；
c、根据基体球生成内接多面体，将多面体的顶点沿半径方向向内或向外发生偏移，形成内凹或外凸的多面体；
d、判断生成的颗粒与周围已生成的颗粒是否发生干涉，若发生干涉，则删除该颗粒，并重复步骤a；
e、判断生成的颗粒与模型边界是否相交，若相交，则删除颗粒位于模型边界外的部分，只保留模型边界内的部分；
f、计算生成颗粒模型的体积，模型空间内部颗粒体积为V(i～j)×0.512；与边界相交颗粒的体积为V(i～j)，为保证颗粒体积的计算在同一尺度上，将与边界相交颗粒的体积乘以0.512后代入体积的求和计算中；
g、重复步骤a～f，将生成的颗粒模型的体积进行求和，获得HV；
h、判断HV是否达到步骤(2)、(3)所预定的级配的体积V(i～j)×0.512，若没有达到，则重复步骤a～g。
实施例5
本实施例5提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质包括用于执行如上所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法的指令，所述的方法包括如下步骤：
确定模型空间及边界；
按照预定级配，计算各尺寸范围内颗粒的面积和；
对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；
将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，使得各颗粒尺寸符合预定级配的正常尺寸及其预定面积和，得到高致密度颗粒分布模型，即用于复合材料性能预测的细观模型。
实施例6
本实施例6提供一种电子设备，包括如实施例5所述的非暂态计算机可读存储介质；以及能够执行所述非暂态计算机可读存储介质的所述指令的一个或多个处理器。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的优选实施例，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域技术人员在不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
确定模型空间及边界；
按照预定级配，计算各尺寸范围内颗粒的面积和；
对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；
将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，使得各颗粒尺寸符合预定级配的正常尺寸及其预定面积和，得到高致密度颗粒分布模型，即用于复合材料性能预测的细观模型。
2.根据权利要求1所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，其特征在于，将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩包括：
通过降低颗粒温度或者使热流流出，对膨胀模型进行冷收缩，颗粒之间或颗粒与边界之间产生间隙。
3.根据权利要求1所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，其特征在于，计算各尺寸范围内颗粒的面积和包括：
a、在模型空间随机选择一个点，并以该点为中心，生成一个直径与紧缩模型的尺寸范围对应的圆；
b、将该圆作为基体圆，判断该圆是否与模型空间的边界相交，若相交，则将圆的直径放大至紧缩模型的紧缩前的原尺寸范围；若不相交，则生成的基体圆尺寸不发生变化；
c、根据基体圆生成内接多边形，将多边形的顶点沿半径方向向内或向外发生偏移，形成内凹或外凸的表面，使之更能真实地模拟实际颗粒的形状；
d、判断生成的颗粒与周围已生成的颗粒是否发生干涉，若发生干涉，则删除该颗粒，并重复步骤a；
e、判断生成的颗粒与模型空间边界是否相交，若相交，则删除颗粒位于模型空间边界外的部分，只保留模型空间边界内的部分；
f、计算生成的颗粒模型的面积，将与模型空间边界相交的颗粒的面积乘以紧缩模型的颗粒面积的紧缩倍数后，代入面积的求和计算中；
g、重复步骤a～f，将生成的颗粒模型的面积进行求和；
h、判断求和后的面积是否达到所预定的级配的面积，若没有达到，则重复步骤a～g。
4.根据权利要求1所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，其特征在于，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型包括：
将模型空间边界划分有限元网格，并赋予材料属性；
将颗粒划分有限元网络，并赋予材料属性；
定义颗粒之间以及颗粒与模型空间边界间的接触判断方式，使之不发生相互穿透；
将与模型边界相交的颗粒保持固定，使之尺寸和形状轮廓不发生改变；
用有限元方法，对颗粒施加温度或者热流载荷，使之发生线性膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型。
5.根据权利要求4所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，其特征在，所述接触判断方式为面-面接触、点-面接触或点-点接触。
6.根据权利要求1-5任一项所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，其特征在于，设置模型空间边界为刚性材料，颗粒可设置为热弹性或热弹塑性材料。
7.根据权利要求1-5任一项所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法，其特征在于，将颗粒模型划分为实体单元，模型空间边界为实体单元或壳单元。
8.一种用于复合材料性能预测的细观模型的构建系统，其特征在于，包括：
确定模块，用于确定模型空间及边界；
计算模块，用于按照预定级配，计算各尺寸范围内颗粒的面积和；
第一紧缩模块，用于对于位于模型空间内部的颗粒，进行尺寸缩小，随机获得符合预定级配的尺寸范围内颗粒的紧缩模型；与边界相交的颗粒按原尺寸生成，不生成紧缩模型，且只保留模型空间内的部分；
膨胀模块，用于将各颗粒的紧缩模型进行面积膨胀，得到各颗粒紧缩模型的膨胀模型；
第二紧缩模块，用于将各颗粒的膨胀模型进行面积收缩，使得各颗粒尺寸符合预定级配的正常尺寸及其预定面积和，得到高致密度颗粒分布模型，即用于复合材料性能预测的细观模型。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法的指令。
10.一种电子设备，其特征在于，包括如权利要求9所述的非暂态计算机可读存储介质；以及能够执行所述非暂态计算机可读存储介质的所述指令的一个或多个处理器。
CN202110275008.9A 2021-03-15 2021-03-15 用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统 Active CN113128082B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110275008.9A CN113128082B (zh) 2021-03-15 2021-03-15 用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110275008.9A CN113128082B (zh) 2021-03-15 2021-03-15 用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113128082A true CN113128082A (zh) 2021-07-16
CN113128082B CN113128082B (zh) 2022-06-17

Family

ID=76773074

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110275008.9A Active CN113128082B (zh) 2021-03-15 2021-03-15 用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113128082B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117283864A (zh) * 2023-09-28 2023-12-26 常州维仁数字科技有限公司 一种纤维增强材料的3d打印数字模型构建方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103377306A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 利弗莫尔软件技术公司 在计算机辅助工程分析中提供颗粒连接模型的系统和方法
CN104899393A (zh) * 2015-06-19 2015-09-09 山东大学 一种离散相增强复合材料细观结构的建模方法
US20160063152A1 (en) * 2014-08-26 2016-03-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for modeling deformable body including particles
CN107423498A (zh) * 2017-07-13 2017-12-01 山东大学 一种高致密度离散颗粒多相体系的建模方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103377306A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 利弗莫尔软件技术公司 在计算机辅助工程分析中提供颗粒连接模型的系统和方法
US20160063152A1 (en) * 2014-08-26 2016-03-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for modeling deformable body including particles
CN104899393A (zh) * 2015-06-19 2015-09-09 山东大学 一种离散相增强复合材料细观结构的建模方法
CN107423498A (zh) * 2017-07-13 2017-12-01 山东大学 一种高致密度离散颗粒多相体系的建模方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
季忠等: "基于细观模型的纤维增强树脂基复合材料的裂纹与强度关系研究", 《复合材料科学与工程》 *
李燕等: "颗粒增强复合材料热膨胀系数预测模型的研究", 《武汉理工大学学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117283864A (zh) * 2023-09-28 2023-12-26 常州维仁数字科技有限公司 一种纤维增强材料的3d打印数字模型构建方法
CN117283864B (zh) * 2023-09-28 2024-04-23 常州维仁数字科技有限公司 一种纤维增强材料的3d打印数字模型构建方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113128082B (zh) 2022-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107423498B (zh) 一种高致密度离散颗粒多相体系的建模方法
Li et al. Optimal design and modeling of gyroid-based functionally graded cellular structures for additive manufacturing
Iasiello et al. Thermal conduction in open-cell metal foams: Anisotropy and Representative Volume Element
De Jaeger et al. An experimentally validated and parameterized periodic unit-cell reconstruction of open-cell foams
Chen et al. Effects of cell size and cell wall thickness variations on the stiffness of closed-cell foams
US6096088A (en) Method for modelling three dimension objects and simulation of fluid flow
Parida et al. Effect of convection on melting characteristics of phase change material-metal foam composite thermal energy storage system
Savio et al. Design of variable thickness triply periodic surfaces for additive manufacturing
Shimada et al. Quadrilateral Meshing with Directionality Control through the Packing of Square Cells.
Cao Study on the numerical simulation of laying powder for the selective laser melting process
CN112084694B (zh) 一种考虑非理想界面的颗粒增强复合材料微观结构的几何建模方法
CN113128082B (zh) 用于复合材料性能预测的细观模型的构建方法及系统
Mede et al. A medial axis based method for irregular grain shape representation in DEM simulations
US20210294300A1 (en) Dual lattice representation for crash simulation and manufacturing
Liu et al. Memory-efficient modeling and slicing of large-scale adaptive lattice structures
JP2023525792A (ja) 製造及び構造的パフォーマンスを促進する全体的な厚さの制御によるコンピュータ支援のジェネレーティブデザイン
Perumal New approaches for Delaunay triangulation and optimisation
CN112560125A (zh) 晶格结构模型的生成方法、生成系统、及前处理系统
Liu et al. A design method of Voronoi porous structures with graded relative elasticity distribution for functionally gradient porous materials
CN111950173A (zh) 一种激光3d打印随机分布粉末熔池热行为有限元分析方法
CN114117874A (zh) 宏观热导率计算方法及其计算装置、存储介质和设备
Kilingar et al. Computational generation of open-foam representative volume elements with morphological control using distance fields
Zhu et al. 3D reconstitution and numerical analysis of superelastic behavior of porous shape memory alloy
Zheng et al. Parameterized implementation of a triple refined modeling framework for mesoscale concrete
Bjørk et al. Modeling the microstructural evolution during constrained sintering

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant