CN115374599B - 一种基于随机分布的3d纤维状孔隙冰数值建模方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,包括:建立立方体试件;其中,所述立方体试件包括试件表面环状结构的无孔区,以及除去无孔区以外的立方体区域的有孔区;确定冰内孔隙的半径、长度的范围,以及孔隙率;在有孔区确定第一个点,根据随机的冰内孔隙的长度,以及孔隙倾角的要求确定第二个点;以两个点生成纤维体的中心轴线,以随机的冰内孔隙的半径,旋转生成一个圆柱形纤维体;直至圆柱形纤维体位于有孔区域,且其体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求,获得目标纤维体;利用布尔运算,在整体试件中剪掉目标纤维体,生成随机纤维状孔隙冰数值模型。本发明采用随机分布原理,可以模拟自然界中冰内孔隙分布的随机性。

Description

一种基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法
技术领域
本发明涉及冰数值建模技术领域,具体涉及一种基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法。
背景技术
自然界中的冰内存在许多细小孔隙,这些孔隙多为管状结构,它们的大小、形态以及分布情况都将影响冰的力学特性。现有的冰数值建模方法中多数忽略了微观孔隙结构,或者有些方法只是简单将冰内孔隙简化为圆形或者球形孔隙。尽管现有方法在冰数值研究方面取得了一些成果,但是没有深入研究微观孔隙结构对冰力学性质的影响。基于现有方法在冰微观孔隙模拟上存在的不足,本发明提出了一种基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了如下的技术方案。
一种基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,包括以下步骤:
根据待分析冰的结构数据,建立立方体试件;其中,所述立方体试件包括试件表面环状结构的无孔区,以及除去无孔区以外的立方体区域的有孔区;
确定冰内孔隙的半径、长度的范围,以及孔隙率;
在有孔区确定第一个点,根据随机的冰内孔隙的长度,以及孔隙倾角的要求确定第二个点;以两个点生成纤维体的中心轴线,以随机的冰内孔隙的半径,旋转生成一个圆柱形纤维体;
调整冰内孔隙的半径、长度的值,直至圆柱形纤维体位于有孔区域,且其体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求,获得目标纤维体;
利用布尔运算,在整体试件中剪掉目标纤维体,生成随机纤维状孔隙冰数值模型;
根据随机纤维状孔隙冰数值模型,仿真分析冰的孔隙分布情况。
优选地,所述立方体试件的长为a,宽为b,高为h,所述立方体试件包括试件表面的宽度为a*的环状结构的无孔区,以及长度为(a-2*a*)、宽度为(b-2*a*)、高度为(h-2*a*)的有孔区。
优选地,所述确定冰内孔隙的半径、长度的范围,以及孔隙率,具体包括:
孔隙的半径是(rmin,rmax)范围内的随机值,长度是(lmin,lmax)范围内的随机值,孔隙率由下面公式确定:
Figure BDA0003744128970000021
Figure BDA0003744128970000022
其中,vpi是每个孔隙的体积,ri是孔隙的半径,li是孔隙的长度,vs是模型总体积,pc是孔隙率。
优选地,所述孔隙倾角由参数Cof1和Cof2确定:
angle1=(0°,360°)*Cof1 (3)
angle2=(0°,360°)*Cof2 (4)
此时,当第一个点的坐标为(x1,y1,z1)时,第二个点(x2,y2,z2)就可以通过下面公式确定出:
x2=x1+l*sin(angle1)*cos(angle2) (5)
y2=y1+l*sin(angle1)*cos(angle2) (6)
z2=z1+l*cos(angle2) (7)
式中,l是随机生成的孔隙长度。
优选地,所述调整冰内孔隙的半径、长度的值,直至圆柱形纤维体位于有孔区域,且其体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求,包括以下步骤:
确定中心线线段的位置是否满足以下公式:
Tr≥a*+rst (8)
Tx≥a*+rst (9)
式中,Tr是中心线与试件四周表面之间的距离,TD是中心线与试件上下表面之间的距离,rst是纤维体的随机半径值;
其次,当生成每个纤维体时,需要确定纤维体是否位于有孔区域内:
[xi,yi,zi,ri]∈[(a*,x-a*),(a*,y-a*),(a*,z-a*)] (10)
并且,孔隙之间的最小间距设定为Dmin,孔之间的间距是否符合规定的要求用如下方式确定:
Di≥Dmin (11)
式中,Di是两个纤维体之间的间距;满足以上判定的纤维体为有效纤维体,不满足的将不会生成纤维体;
此外,圆柱形纤维体的体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求:
Figure BDA0003744128970000031
Figure BDA0003744128970000032
本发明的有益效果:
本发明采用随机分布原理,可以模拟自然界中冰内孔隙分布的随机性。本发明采用纤维状孔隙模拟冰内孔隙,较常见的圆形或球形孔隙,纤维状孔隙更加贴近自然界中的真实状况。本发明在模拟孔隙时,孔隙的半径和长度都是满足一定范围内的随机分布,这样的数值模型更贴近自然界中的真实状况。
附图说明
图1为本发明实施例的真实冰样孔隙形态;
图2为本发明实施例的模型图:(a)纤维体模型图;(b)3D随机纤维状孔隙模型图;
图3为本发明实施例的流程图;
图4为本发明实施例的利用3D随机纤维状孔隙模型分析冰单轴压缩试验模型图;
图5为本发明实施例的冰单轴压缩试验网格图;
图6为本发明实施例的数值模型计算结果图;
图7为本发明实施例的冰单轴压缩试验结果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1
一种基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,包括以下步骤:
步骤1:建立立方体试件;其中,所述立方体试件包括试件表面环状结构的无孔区,以及除去无孔区以外的立方体区域的有孔区。
立方体试件的长为a,宽为b,高为h,所述立方体试件包括试件表面的宽度为a*的环状结构的无孔区,以及长度为(a-2*a*)、宽度为(b-2*a*)、高度为(h-2*a*)的有孔区。
步骤2:确定冰内孔隙的半径、长度的范围,以及孔隙率。
孔隙的半径是(rmin,rmax)范围内的随机值,长度是(lmin,lmax)范围内的随机值,孔隙率由下面公式确定:
Figure BDA0003744128970000041
Figure BDA0003744128970000042
其中,vpi是每个孔隙的体积,ri是孔隙的半径,li是孔隙的长度,vs是模型总体积,pc是孔隙率。
步骤3:在有孔区确定第一个点,根据随机的冰内孔隙的长度,以及孔隙倾角的要求确定第二个点;以两个点生成纤维体的中心轴线,以随机的冰内孔隙的半径,旋转生成一个圆柱形纤维体。
其中,孔隙倾角由参数Cof1和Cof2确定:
angle1=(0°,360°)*Cof1 (3)
angle2=(0°,360°)*Cof2 (4)
此时,当第一个点的坐标为(x1,y1,z1)时,第二个点(x2,y2,z2)就可以通过下面公式确定出:
x2=x1+l*sin(angle1)*cos(angle2) (5)
y2=y1+l*sin(angle1)*cos(angle2) (6)
z2=z1+l*cos(angle2) (7)
式中,l是随机生成的孔隙长度。
步骤4:调整冰内孔隙的半径、长度的值,直至圆柱形纤维体位于有孔区域,且其体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求,获得目标纤维体。
具体的,确定中心线线段的位置是否满足以下公式:
Tr≥a*+rst (8)
TD≥a*+rst (9)
式中,Tr是中心线与试件四周表面之间的距离,TD是中心线与试件上下表面之间的距离,rst是纤维体的随机半径值;
其次,当生成每个纤维体时,需要确定纤维体是否位于有孔区域内:
[xi,yi,zi,ri]∈[(a*,x-a*),(a*,y-a*),(a*,z-a*)] (10)
并且,孔隙之间的最小间距设定为Dmin,孔之间的间距是否符合规定的要求用如下方式确定:
Di≥Dmin (11)
式中,Di是两个纤维体之间的间距;满足以上判定的纤维体为有效纤维体,不满足的将不会生成纤维体;
此外,圆柱形纤维体的体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求:
Figure BDA0003744128970000051
Figure BDA0003744128970000052
步骤5:利用布尔运算,在整体试件中剪掉目标纤维体,生成随机纤维状孔隙冰数值模型。
本实施例选冰试件单轴压缩实验为背景,详细阐述建模方法及模型计算结果。通过与真实实验结果的对比,证明该数值模型的可行性,具体建模过程如下:
步骤1:建立长和宽为80mm,高为175mm的立方体试件。试件包含无孔区和有孔区两部分。无孔区是从试件表面起算,宽度为5mm的环状结构,除去无孔区以外的立方体区域是有孔区,长度为165mm,宽度为70mm。
步骤2:确定纤维体的半径范围是(rmin,rmax)=(1mm,1.5mm),长度范围是(lmin,lmax)=(5mm,20mm),两纤维体之间的最小距离Dmin=3mm,纤维体与水平面和竖直面之间的夹角angle1=angle2=10°,孔隙率定为3%。
步骤3:利用随机分布原理,在有孔区域随机生成纤维体,通过判定原则,判断生成的纤维体是否为有效纤维体。保留有效纤维体,直到纤维体的总体积满足孔隙率的要求时结束。生成的纤维体如图2(a)所示。利用布尔运算,在立方体中减去纤维体得到的随机纤维状孔隙冰模型,如图2(b)所示,建模过程流程图如图3所示。
通过以上步骤建立了3D随机纤维状孔隙冰数值模型,为验证该模型在冰数值分析研究方面的可行性,以该模型为基础,分析冰单轴压缩过程。具体包括以下步骤:
步骤1:给随机纤维状孔隙模型赋予冰的材料属性,包括:密度、弹性模量、泊松比等。
步骤2:在冰模型上下建立两个刚性压片,用来模拟单轴压缩实验中的压头。压片材料定义为钢,忽略压片的质量,以防止压片质量对模拟结果的影响。生成的整体模型如图4所示,网格划分时采用自由网格划分,网格类型为C3D4,网格如图5所示。
步骤3:设置冰材料的破坏准则,依据单轴压缩实验,选择剪切破坏准则和DruckerPrager准则。最终的模拟结果如图6所示,实验结果如图7所示,数值结果和实验结构均出现了剪切破坏和贯穿试件的劈裂破坏形态。
本实施例中提供的一种基于随机分布的纤维状孔隙3D冰数值建模方法。该方法将随机分布原理应用到模拟冰内孔隙中,同时将冰内孔隙简化为纤维状。相比于圆形或者球形孔隙,纤维状孔隙更加贴近自然界冰的真实孔隙状态。此外,孔隙的半径和长度都是满足一定范围内的随机分布,这样的数值模型更贴近自然界中的真实状况。将该方法应用到冰单轴压缩试验数值模拟中,得到的数值结果与试验结果相同,由此验证了基于随机分布的纤维状孔隙3D冰数值建模方法的可靠性。该方法可以更好的应用于寒区冰及冰场中结构等方面的研究。
以上仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据待分析冰的结构数据,建立立方体试件;其中,所述立方体试件包括试件表面环状结构的无孔区,以及除去无孔区以外的立方体区域的有孔区;
确定冰内孔隙的半径、长度的范围,以及孔隙率;
在有孔区确定第一个点,根据随机的冰内孔隙的长度,以及孔隙倾角的要求确定第二个点;以两个点生成纤维体的中心轴线,以随机的冰内孔隙的半径,旋转生成一个圆柱形纤维体;
调整冰内孔隙的半径、长度的值,直至圆柱形纤维体位于有孔区域,且其体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求,获得目标纤维体;
利用布尔运算,在整体试件中剪掉目标纤维体,生成随机纤维状孔隙冰数值模型;
根据随机纤维状孔隙冰数值模型,仿真分析冰的孔隙分布情况。
2.根据权利要求1所述的基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,其特征在于,所述立方体试件的长为a,宽为b,高为h,所述立方体试件包括试件表面的宽度为a*的环状结构的无孔区,以及长度为a-2*a*、宽度为b-2*a*、高度为h-2*a*的有孔区。
3.根据权利要求2所述的基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,其特征在于,所述确定冰内孔隙的半径、长度的范围,以及孔隙率,具体包括:
孔隙的半径是(rmin,rmax)范围内的随机值,长度是(lmin,lmax)范围内的随机值,孔隙率由下面公式确定:
Figure FDA0004224146290000021
Figure FDA0004224146290000022
其中,vpi是每个孔隙的体积,ri是孔隙的半径,li是孔隙的长度,vs是模型总体积,pc是孔隙率。
4.根据权利要求2所述的基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,其特征在于,所述孔隙倾角由参数Cof1和Cof2确定:
angle1=(0°,360°)*Cof1 (3)
angle2=(0°,360°)*Cof2 (4)
此时,当第一个点的坐标为(x1,y1,z1)时,第二个点(x2,y2,z2)通过下面公式确定出:
x2=x1+l*sin(angle1)*cos(angle2) (5)
y2=y1+l*sin(angle1)*cos(angle2) (6)
z2=z1+l*cos(angle2) (7)
式中,l是随机生成的孔隙长度。
5.根据权利要求4所述的基于随机分布的3D纤维状孔隙冰数值建模方法,其特征在于,所述调整冰内孔隙的半径、长度的值,直至圆柱形纤维体位于有孔区域,且其体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求,包括以下步骤:
确定中心线线段的位置是否满足以下公式:
Tr≥a*+rst (8)
TD≥a*+rst (9)
式中,Tr是中心线与试件四周表面之间的距离,TD是中心线与试件上下表面之间的距离,rst是纤维体的随机半径值;
其次,当生成每个纤维体时,需要确定纤维体是否位于有孔区域内:
[xi,yi,zi,ri]∈[(a*,x-a*),(a*,y-a*),(a*,z-a*)] (10)
并且,孔隙之间的最小间距设定为Dmin,孔之间的间距是否符合规定的要求用如下方式确定:
Di≥Dmin (11)
式中,Di是两个纤维体之间的间距;满足以上判定的纤维体为有效纤维体,不满足的将不会生成纤维体;
此外,圆柱形纤维体的体积满足冰内孔隙的孔隙率的要求:
Figure FDA0004224146290000031
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116306127B (zh) * 2023-03-09 2024-02-02 成都流体动力创新中心 动态冰微结构建模方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102157015A (zh) * 2011-04-24 2011-08-17 大连理工大学 纤维增强复合材料三维随机孔隙模型的建立方法
CN106227943A (zh) * 2016-07-26 2016-12-14 中国石油大学(华东) 一种二维不同表面粗糙度的随机孔隙生成方法
CN107833275A (zh) * 2017-11-28 2018-03-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种动态结冰微观结构三维建模方法
CN109190167A (zh) * 2018-08-01 2019-01-11 东南大学 单向长纤维增强复合材料的横向微观结构生成方法
CN112632780A (zh) * 2020-12-24 2021-04-09 西北工业大学 一种复合材料三维模型建立方法
WO2022011894A1 (zh) * 2020-07-15 2022-01-20 中海油田服务股份有限公司 基于卷积神经网络的孔隙网络模型的建模方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102157015A (zh) * 2011-04-24 2011-08-17 大连理工大学 纤维增强复合材料三维随机孔隙模型的建立方法
CN106227943A (zh) * 2016-07-26 2016-12-14 中国石油大学(华东) 一种二维不同表面粗糙度的随机孔隙生成方法
CN107833275A (zh) * 2017-11-28 2018-03-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种动态结冰微观结构三维建模方法
CN109190167A (zh) * 2018-08-01 2019-01-11 东南大学 单向长纤维增强复合材料的横向微观结构生成方法
WO2022011894A1 (zh) * 2020-07-15 2022-01-20 中海油田服务股份有限公司 基于卷积神经网络的孔隙网络模型的建模方法及装置
CN112632780A (zh) * 2020-12-24 2021-04-09 西北工业大学 一种复合材料三维模型建立方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Determination of random pore model parameters for underground coal gasification simulation;Sebastian lwaszenko等;Energy;第166卷;972-978 *
两种孔隙形状泡沫铝/环氧树脂复合材料弹性常数研究;余为;杨柳;刘学谨;宋军甫;王媚雪;李慧剑;;燕山大学学报;第37卷(第03期);278-282 *
动态结冰孔隙结构三维建模方法;李伟斌;宋超;易贤;马洪林;杜雁霞;;化工学报;第71卷(第03期);1009-1017 *
邓正定等.冻融循环作用下危岩体稳定性劣化机制及敏感参数分析.工程科学与技术.2022,第54卷(第2期),150-161. *

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