JP2010108183A - Simulation method and simulation device - Google Patents

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JP2010108183A JP2008278734A JP2008278734A JP2010108183A JP 2010108183 A JP2010108183 A JP 2010108183A JP 2008278734 A JP2008278734 A JP 2008278734A JP 2008278734 A JP2008278734 A JP 2008278734A JP 2010108183 A JP2010108183 A JP 2010108183A
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Toshiyuki Ito
俊行 伊藤
Mikio Sakai
幹夫 酒井
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IHI Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a simulation method and a simulation device for simulating behaviors of particles of a large-scale system in a practical time including the flocculation of particles. <P>SOLUTION: The simulation method is provided for analyzing behavior of a plurality of particles by applying arithmetic processing, based on a discrete element method using a computer, to data to be analyzed showing the state of solid-liquid mixed phase including a plurality of particles in a liquid phase and a solid phase. The method includes a coarse graining model generation step for modeling a group configured of several particles as coarse graining particles whose particle diameters are larger than the particle diameters of the pertinent particles, and for performing coarse graining in which a predetermined force acting depending on the size of the particle diameter in the solid/liquid mixed phase is equalized between the coarse graining particles and the plurality of particles configuring the coarse graining particles, to the data to be analyzed. The predetermined force includes a van der Walls force. Arithmetic processing based on the discrete element method is applied to the coarse graining model data obtained by the coarse graining model generation step. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、シミュレーション方法及びシミュレーション装置に関するものである。   The present invention relates to a simulation method and a simulation apparatus.

固液混相流の研究は、土石流、流砂、漂砂のような自然現象から機械・化学工学における撹拌槽、固液分離装置、ガラス溶融炉(特許文献1参照)まで、多岐にわたる。固液混相流の内部機構の解明にあたり、固相の濃度が高くなると、濃度や構成粒子の移動距離の計測が容易ではなく、実験によるアプローチが困難になることがあるため、数値シミュレーションによるアプローチが期待されている(例えば非特許文献1および非特許文献2参照)。   Research on solid-liquid mixed-phase flows ranges from natural phenomena such as debris flow, sand flow, and drift sand to stirring tanks, solid-liquid separation devices, and glass melting furnaces (see Patent Document 1) in mechanical and chemical engineering. In elucidating the internal mechanism of solid-liquid mixed phase flow, if the concentration of the solid phase increases, the measurement of the concentration and the distance traveled by the constituent particles may not be easy and the experimental approach may be difficult. It is expected (see, for example, Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2).

これまでに開発されてきた固液混相流の解析手法として、液相と固相とをオイラー的手法で解析するオイラー・オイラー的手法、液相をオイラー的手法で固相をラグランジュ的手法で解析するオイラー・ラグランジュ的手法および液相と固相とをラグランジュ的手法で解析するラグランジュ・ラグランジュ的手法がある。これまでは、主として液相バルク領域における固相の挙動が研究されてきた。
固相のモデル化においては、ラグランジュ的手法のひとつである離散要素法(Discrete Element Method; DEM、以下DEMと記すことがある)が固体粒子同士の接触力を精度よく評価する場合に用いられる(例えば非特許文献3参照)。
特開2002−71891号公報 中島正義、三浦昭彦、堺公明、他、「ガラス固化溶融炉の解析シミュレーションシステムの開発(1)シミュレーションシステムにおける解析手法」、日本原子力学会、日本原子力学会年会・大会予稿集、pp646(2006) 三浦昭彦、中島正義、堺公明、他、「ガラス固化溶融炉の解析シミュレーションシステムの開発(2)TVFガラス溶融炉運転時の物理挙動」、日本原子力学会、日本原子力学会年会・大会予稿集、pp646(2006) 酒井幹夫、越塚誠一、「固気混相流における離散要素法の粗視化手法の開発」、粉体工学会、粉体工学会会誌・第45巻、pp12(2008)
As an analysis method for solid-liquid mixed-phase flow that has been developed so far, the Euler-Euler method is used to analyze the liquid phase and the solid phase, and the solid phase is analyzed using the Euler method. Euler-Lagrange method and Lagrange-Lagrange method for analyzing liquid and solid phases by Lagrangian method. So far, the behavior of the solid phase has mainly been studied in the liquid phase bulk region.
In solid-phase modeling, the discrete element method (DEM, hereinafter referred to as DEM), which is one of the Lagrangian methods, is used to accurately evaluate the contact force between solid particles ( For example, refer nonpatent literature 3).
JP 2002-71891 A Masayoshi Nakajima, Akihiko Miura, Kimiaki Tsuji, et al., “Development of analysis simulation system for vitrification melting furnace (1) Analysis method in simulation system”, Atomic Energy Society of Japan, Annual Meeting of the Atomic Energy Society of Japan, pp646 (2006) Akihiko Miura, Masayoshi Nakajima, Kimiaki Tsuji, et al., "Development of analytical simulation system for vitrification melting furnace (2) Physical behavior during TVF glass melting furnace operation", Atomic Energy Society of Japan, Proceedings of Annual Meeting of Japan Atomic Energy Society, pp646 (2006) Mikio Sakai and Seiichi Koshizuka, "Development of coarse-grained method of discrete element method in solid-gas multiphase flow", Powder Engineering Society, Journal of Powder Engineering Society, Volume 45, pp12 (2008)

しかしながら、離散要素法は、まだ実用的に確立されたものではなく、大規模体系への適用などの課題が残る。大規模体系への適用の最も大きな課題のひとつが計算粒子数である。最新のPC(Personal Computer)を用いて現実的な時間で計算する場合、計算粒子数はせいぜい数十万個程度であり、この数十万個の粒子数は、砂糖スプーン一杯分に相当すると言われている。このため、十億個超の粒子数が必要と言われる大規模体系のシミュレーションは、現実的な時間で計算することができなかった。   However, the discrete element method has not been established practically, and problems such as application to a large-scale system remain. One of the biggest challenges of application to large-scale systems is the number of computational particles. When calculating in realistic time using the latest PC (Personal Computer), the number of calculated particles is about several hundred thousand at most, and it is said that the number of hundreds of thousands of particles is equivalent to one sugar spoonful. It has been broken. For this reason, simulation of a large-scale system that is said to require more than 1 billion particles could not be calculated in a realistic time.

DEMシミュレーションにおいて大規模体系の解析を実行するためには、上記のように計算負荷が大きいことや計算機メモリによる粒子数の制限があるため、近年では、粒子群を、該粒子よりも大きなモデル粒子(以下、粗視化粒子と記すことがある)で代表させ、計算粒子数をできるだけ少なくして実際の体系を模擬するというアプローチがなされている。しかしながら、固相−液相間相互作用力である流体力や固相−固相間相互作用力である接触力等の力(所定の力)は、粒子径に依存するため、単に粒子径を大きくしてしまうと粒子径の小さな粒子の挙動を粗視化粒子で精度よく評価することができない。   In order to execute analysis of a large-scale system in DEM simulation, since the calculation load is large as described above and there is a limitation on the number of particles by computer memory, in recent years, a group of particles is larger than the particles. (Hereinafter, sometimes referred to as coarse-grained particles), and an approach of simulating an actual system by reducing the number of calculated particles as much as possible. However, fluid forces that are solid-liquid interaction forces and contact forces such as solid-solid interaction forces (predetermined forces) depend on the particle size. If it is increased, the behavior of particles having a small particle size cannot be evaluated with coarse-grained particles with high accuracy.

さらに、大規模体系のうち、特にガラス溶融炉では、処理対象物である高レベル放射性廃液に含まれる金属成分、特に白金族粒子(ルテニウム(Ru)、ロジウム(Rh)、パラジウム(Pd)等)が析出して凝集し、ガラス溶融炉の底部に堆積する場合がある。ガラス溶融炉の内部に白金族粒子が堆積すると、その白金族粒子が短絡等を引き起こし、ガラス溶融炉の円滑な溶融処理を妨げる可能性がある。したがって、この白金族粒子のような凝集の挙動をも把握できるシミュレーション方法およびシミュレーション装置の開発が望まれている。   Furthermore, in a large-scale system, particularly in a glass melting furnace, metal components contained in the high-level radioactive liquid waste that is the object to be treated, particularly platinum group particles (ruthenium (Ru), rhodium (Rh), palladium (Pd), etc.) May precipitate and agglomerate and accumulate at the bottom of the glass melting furnace. If platinum group particles are deposited inside the glass melting furnace, the platinum group particles may cause a short circuit or the like, which may hinder smooth melting processing of the glass melting furnace. Therefore, it is desired to develop a simulation method and a simulation apparatus that can grasp the behavior of aggregation like the platinum group particles.

本発明は、上記課題点に鑑みてなされたものであり、大規模体系の粒子の挙動を粒子の凝集を含めて現実的な時間で模擬することができるシミュレーション方法及びシミュレーション装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and provides a simulation method and a simulation apparatus that can simulate the behavior of particles in a large-scale system in a realistic time including the aggregation of particles. Objective.

上記の課題を解決するために、本発明は、液相と固相である複数の粒子とからなる固液混相流の状態を示す解析対象データに離散要素法に基づく演算処理をコンピュータを用いて施すことにより上記複数の粒子の挙動を解析するシミュレーション方法であって、上記粒子のいくつかで構成される群を粒子径が上記粒子の粒子径よりも大きな粗視化粒子としてモデル化し、且つ、上記固液混相流において粒子径の大きさに依存して作用する所定の力を、粒子径の大きな上記粗視化粒子と上記粗視化粒子を構成する粒子径の小さな複数の上記粒子との間で一致させる粗視化処理を上記解析対象データに施す粗視化モデル生成工程を有し、上記所定の力は、ファンデルワールス力を含み、該粗視化モデル生成工程によって得られた粗視化モデルデータに上記離散要素法に基づく演算処理を施すという構成を採用する。
このような構成を採用することによって、本発明では、粒子の群をモデル化し、計算上大きな粗視化粒子を用いて粒子体系を模擬するため、実際よりも少ない粒子数で大規模体系の粒子の挙動を解析することが可能となる。また、粒子径の大きさに依存して作用する流体力や接触力等の所定の力を粒子の群と粗視化粒子との間で一致させるため、実際の粒子の挙動を粗視化粒子で精度良く模擬することが可能となる。さらに、ファンデルワールス力を考慮し、粒子同士の付着力をモデル化することで、粒子の凝集・堆積の挙動を解析することが可能となる。
In order to solve the above problems, the present invention uses a computer to perform arithmetic processing based on a discrete element method on analysis target data indicating a state of a solid-liquid mixed phase flow composed of a liquid phase and a plurality of particles that are solid phases. A simulation method for analyzing the behavior of the plurality of particles by applying a model composed of some of the particles as coarse-grained particles having a particle size larger than the particle size of the particles, and The predetermined force acting depending on the size of the particle diameter in the solid-liquid mixed phase flow is obtained by combining the coarse-grained particles having a large particle diameter and the plurality of particles having a small particle diameter constituting the coarse-grained particles. A coarse-grained model generation step for performing coarse-graining processing on the analysis target data, and the predetermined force includes van der Waals force, and the coarse-grained model generation step includes the coarse-grained model generation step. Visualization model day It adopts a construction in applying operation based on the discrete element method.
By adopting such a configuration, in the present invention, a group of particles is modeled, and the particle system is simulated using coarse particles that are computationally large. It becomes possible to analyze the behavior of. In addition, in order to make a predetermined force such as fluid force or contact force acting depending on the size of the particle size coincide between the group of particles and the coarse-grained particles, the behavior of the actual particles is coarse-grained. Can be simulated with high accuracy. Furthermore, by considering the van der Waals force and modeling the adhesion force between particles, it is possible to analyze the behavior of particle aggregation / deposition.

上記粗視化モデル生成工程では、上記粒子及び上記粗視化粒子を球形でモデル化し、上記粗視化粒子の粒子径が上記粒子の粒子径よりもL倍大きく、上記粗視化粒子をL個の上記粒子で構成する場合、上記粗視化粒子に作用するファンデルワールス力をFVW iとし、上記粗視化粒子を構成する上記粒子のそれぞれに作用するファンデルワールス力をFVW Oとしたときに、下式(a)の関係を満足させるという構成を採用する。

Figure 2010108183
このような構成を採用することによって、本発明では、粗視化粒子に作用するファンデルワールス力と粗視化粒子を構成する複数の粒子に作用するファンデルワールス力とのバランスをとることができる。 In the coarse-grained model generation step, the particles and the coarse-grained particles are modeled in a spherical shape, and the particle size of the coarse-grained particles is L times larger than the particle size of the particles. In the case of three particles, the van der Waals force acting on the coarse-grained particles is F VW i, and the van der Waals force acting on each of the particles constituting the coarse-grained particles is F VW. When O , a configuration that satisfies the relationship of the following formula (a) is adopted.
Figure 2010108183
By adopting such a configuration, in the present invention, the van der Waals force acting on the coarse-grained particles and the van der Waals force acting on a plurality of particles constituting the coarse-grained particles can be balanced. it can.

液相と固相である複数の粒子とからなる固液混相流の状態を示す解析対象データに離散要素法に基づく演算処理をコンピュータを用いて施すことにより上記複数の粒子の挙動を解析するシミュレーション装置であって、上記粒子のいくつかで構成される群を粒子径が上記粒子の粒子径よりも大きな粗視化粒子としてモデル化し、且つ、上記固液混相流において粒子径の大きさに依存して作用する所定の力を、粒子径の大きな上記粗視化粒子と上記粗視化粒子を構成する粒子径の小さな複数の上記粒子との間で一致させる粗視化処理を上記解析対象データに施す粗視化モデル生成手段を有し、上記所定の力は、ファンデルワールス力を含み、該粗視化モデル生成手段によって得られた粗視化モデルデータに上記離散要素法に基づく演算処理を施すという構成を採用する。
このような構成を採用することによって、本発明では、粒子の群をモデル化し、計算上大きな粗視化粒子を用いて粒子体系を模擬するため、実際よりも少ない粒子数で大規模体系の粒子の挙動を解析することが可能となる。また、粒子径の大きさに依存して作用する流体力や接触力等の所定の力を粒子の群と粗視化粒子との間で一致させるため、実際の粒子の挙動を粗視化粒子で精度良く模擬することが可能となる。さらに、ファンデルワールス力を考慮し、粒子同士の付着力をモデル化することで、粒子の凝集・堆積の挙動を解析することが可能となる。
Simulation that analyzes the behavior of multiple particles by applying computation processing based on the discrete element method to the data to be analyzed that indicates the state of the solid-liquid mixed phase flow consisting of a liquid phase and a plurality of solid particles A device that models a group of some of the particles as coarse-grained particles having a particle size larger than the particle size of the particles, and depends on the size of the particle size in the solid-liquid mixed phase flow The coarse-graining process for matching the predetermined force acting as the coarse-grained particle having a large particle diameter and the plurality of particles having a small particle diameter constituting the coarse-grained particle is the analysis target data. The coarse-grained model generation means to be applied to the above-mentioned predetermined force includes van der Waals force, and the coarse-grained model data obtained by the coarse-grained model generation means is subjected to arithmetic processing based on the discrete element method Apply A construction is adopted.
By adopting such a configuration, in the present invention, a group of particles is modeled, and the particle system is simulated using coarse particles that are computationally large. It becomes possible to analyze the behavior of. In addition, in order to make a predetermined force such as fluid force or contact force acting depending on the size of the particle size coincide between the group of particles and the coarse-grained particles, the behavior of the actual particles is coarse-grained. Can be simulated with high accuracy. Furthermore, by considering the van der Waals force and modeling the adhesion force between particles, it is possible to analyze the behavior of particle aggregation / deposition.

上記粗視化モデル生成手段では、上記粒子及び上記粗視化粒子を球形でモデル化し、上記粗視化粒子の粒子径が上記粒子の粒子径よりもL倍大きく、上記粗視化粒子をL個の上記粒子で構成する場合、上記粗視化粒子に作用するファンデルワールス力をFVW iとし、上記粗視化粒子を構成する上記粒子のそれぞれに作用するファンデルワールス力をFVW Oとしたときに、上記の式(a)の関係を満足させるという構成を採用する。
このような構成を採用することによって、本発明では、粗視化粒子に作用するファンデルワールス力と粗視化粒子を構成する複数の粒子に作用するファンデルワールス力とのバランスをとることができる。
In the coarse-grained model generation means, the particles and the coarse-grained particles are modeled in a spherical shape, and the coarse-grained particles have a particle size L times larger than the particle size of the particles, and the coarse-grained particles are L In the case of three particles, the van der Waals force acting on the coarse-grained particles is F VW i, and the van der Waals force acting on each of the particles constituting the coarse-grained particles is F VW. When O , a configuration that satisfies the relationship of the above formula (a) is adopted.
By adopting such a configuration, in the present invention, the van der Waals force acting on the coarse-grained particles and the van der Waals force acting on a plurality of particles constituting the coarse-grained particles can be balanced. it can.

本発明によれば、液相と固相である複数の粒子とからなる固液混相流の状態を示す解析対象データに離散要素法に基づく演算処理をコンピュータを用いて施すことにより上記複数の粒子の挙動を解析するシミュレーション方法であって、上記粒子のいくつかで構成される群を粒子径が上記粒子の粒子径よりも大きな粗視化粒子としてモデル化し、且つ、上記固液混相流において粒子径の大きさに依存して作用する所定の力を、粒子径の大きな上記粗視化粒子と上記粗視化粒子を構成する粒子径の小さな複数の上記粒子との間で一致させる粗視化処理を上記解析対象データに施す粗視化モデル生成工程を有し、上記所定の力は、ファンデルワールス力を含み、該粗視化モデル生成工程によって得られた粗視化モデルデータに上記離散要素法に基づく演算処理を施すという構成を採用することによって、粒子の群をモデル化し、計算上大きな粗視化粒子を用いて粒子体系を模擬するため、実際よりも少ない粒子数で大規模体系の粒子の挙動を解析することが可能となる。また、粒子径の大きさに依存して作用する流体力や接触力等の所定の力を粒子の群と粗視化粒子との間で一致させるため、実際の粒子の挙動を粗視化粒子で精度良く模擬することが可能となる。さらに、ファンデルワールス力を考慮し、粒子同士の付着力をモデル化することで、粒子の凝集・堆積の挙動を解析することが可能となる。
したがって、本発明は、大規模体系の粒子の挙動を粒子の凝集を含めて現実的な時間で模擬することができるシミュレーション方法を提供できる効果がある。
According to the present invention, the plurality of particles are obtained by performing arithmetic processing based on the discrete element method on the analysis target data indicating the state of the solid-liquid mixed phase flow composed of a liquid phase and a plurality of particles that are solid phases. A simulation method for analyzing the behavior of the particles, wherein a group composed of some of the particles is modeled as coarse-grained particles having a particle size larger than the particle size of the particles, and the particles in the solid-liquid mixed phase flow Coarse graining in which a predetermined force acting depending on the size of the diameter is matched between the coarse-grained particle having a large particle diameter and the plurality of particles having a small particle diameter constituting the coarse-grained particle. A coarse-grained model generation step for performing processing on the analysis target data, wherein the predetermined force includes van der Waals force, and the discrete-grained model data obtained by the coarse-grained model generation step includes the discrete Based on element method By adopting a configuration that performs arithmetic processing, the group of particles is modeled, and the particle system is simulated using coarse particles that are computationally large. It becomes possible to analyze the behavior. In addition, in order to make a predetermined force such as fluid force or contact force acting depending on the size of the particle size coincide between the group of particles and the coarse-grained particles, the behavior of the actual particles is coarse-grained. Can be simulated with high accuracy. Furthermore, by considering the van der Waals force and modeling the adhesion force between particles, it is possible to analyze the behavior of particle aggregation / deposition.
Therefore, the present invention has an effect of providing a simulation method capable of simulating the behavior of particles in a large-scale system in a realistic time including particle aggregation.

以下、本発明の一実施形態を図面および数式に基づいて説明する。先ず、本発明におけるシミュレーション装置の構成およびシミュレーション方法のフローの概略について簡単に説明し、次いで本発明のシミュレーション方法に係る粒子のモデル化や計算手法について詳細に説明する。
図1は、本発明の実施形態におけるシミュレーション装置1の概略構成を示すブロック図である。図2は、本発明の実施形態におけるシミュレーション方法を示すフローチャートである。
シミュレーション装置1は、図1に示すように、大規模体系の液相と固相である複数の粒子とからなる固液混相流の挙動を解析するコンピュータシステムであり、入力装置2、出力装置3、記憶装置4およびCPU5を有する。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described based on the drawings and mathematical formulas. First, the configuration of the simulation apparatus and the outline of the flow of the simulation method in the present invention will be briefly described, and then the particle modeling and calculation method according to the simulation method of the present invention will be described in detail.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a simulation apparatus 1 according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a flowchart showing a simulation method in the embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the simulation apparatus 1 is a computer system that analyzes the behavior of a solid-liquid mixed phase flow composed of a large-scale liquid phase and a plurality of solid particles, and includes an input device 2 and an output device 3. And a storage device 4 and a CPU 5.

入力装置2は、外部からデータをCPU5に入力するものであり、マウス、キーボードおよび通信装置等を有する。出力装置3は、CPU5から出力されるシミュレーション結果を画像として出力するものであり、モニタ等の表示装置を有する。記憶装置4は、固液混相流のシミュレーションに必要なデータおよびプログラムを記憶するものであり、ハードディスク、ROMおよびRAM等を有する。この記憶装置4は、固液混相流の状態を示す解析対象データと、解析対象データに粗視化処理を施す粗視化プログラム(粗視化モデル生成手段)と、粗視化処理によって得られる粗視化モデルデータと、粗視化モデルデータに離散要素法に基づく演算処理を施す解析プログラムとを記憶する構成となっている。CPU5は、入力装置2、出力装置3および記憶装置4との間でデータ授受を行う各種入出力インターフェイス回路等を有し、固液混相流の挙動を解析する演算処理を行う構成となっている。   The input device 2 inputs data from the outside to the CPU 5 and includes a mouse, a keyboard, a communication device, and the like. The output device 3 outputs a simulation result output from the CPU 5 as an image, and includes a display device such as a monitor. The storage device 4 stores data and programs necessary for the simulation of the solid-liquid mixed phase flow, and includes a hard disk, a ROM, a RAM, and the like. This storage device 4 is obtained by analysis target data indicating the state of the solid-liquid mixed phase flow, a coarse-grained program (coarse-grained model generation means) that performs coarse-grain processing on the analysis target data, and coarse-grain processing. Coarse-grained model data and an analysis program for performing arithmetic processing on the coarse-grained model data based on the discrete element method are stored. The CPU 5 includes various input / output interface circuits that exchange data with the input device 2, the output device 3, and the storage device 4, and performs arithmetic processing for analyzing the behavior of the solid-liquid mixed phase flow. .

図2に示すように、本実施形態のシミュレーション方法では、先ず、固相粒子のいくつかで構成される群を粒子径が該粒子の粒子径よりも大きな粗視化粒子としてモデル化する粗視化処理を解析対象データに施す(ステップST1:粗視化モデル生成工程)。シミュレーション装置1においては、入力装置2から固液混相流の解析指令を受けたCPU5が、記憶装置4の解析対象データに含まれる粒子の固相データを引き出して粗視化プログラムを実行することにより、粗視化モデルデータを得る。
そして、CPU5が、粗視化モデル生成工程で得られた粗視化モデルデータにDEMに基づく演算処理を、さらに、液相データにMPS法(後述)に基づく演算処理を施す解析プログラムを実行し、シミュレーション結果を出力装置3に出力させることにより、固相と液相との固液混相流の挙動を解析する(ステップST2:固液混相流解析工程)。
As shown in FIG. 2, in the simulation method of the present embodiment, first, coarse viewing in which a group composed of several solid phase particles is modeled as coarse-grained particles having a particle size larger than the particle size of the particles. Is applied to the analysis target data (step ST1: coarse-grained model generation step). In the simulation apparatus 1, the CPU 5 that has received a solid-liquid mixed phase flow analysis command from the input device 2 extracts the solid phase data of the particles included in the analysis target data of the storage device 4 and executes the coarse-grained program. To obtain coarse-grained model data.
Then, the CPU 5 executes an analysis program for performing arithmetic processing based on DEM on the coarse-grained model data obtained in the coarse-grained model generation step, and further performing arithmetic processing based on the MPS method (described later) on the liquid phase data. Then, the behavior of the solid-liquid mixed phase flow between the solid phase and the liquid phase is analyzed by outputting the simulation result to the output device 3 (step ST2: solid-liquid mixed phase flow analysis step).

以下、上記シミュレーション方法の詳細について説明する。
本実施形態のシミュレーション方法では、液相をラグランジュ的手法で固相をラグランジュ的手法で解析するラグランジュ・ラグランジュ的手法を採用する。具体的に本実施形態では、液相には、複数の流体粒子によりその挙動を模擬するMoving Particle Semi-implicit法(以下、MPS法と記すことがある)を適用し、固相には、複数の固体粒子によりその挙動を模擬するDEMを適用する。なお、MPS法は、ラグランジュ型の計算手法であり、説明は後述するが、より詳細には公知技術文献(「粒子法」、越塚誠一、丸善(2005))等に開示されている。また、以下の説明では、上記のように液相にMPS法を適用した一例について説明するが、液相には、SPH法、有限差分法、有限体積法等を適用してもよい。
Details of the simulation method will be described below.
In the simulation method of the present embodiment, a Lagrangian-Lagrange method is employed in which the liquid phase is analyzed using a Lagrangian method and the solid phase is analyzed using a Lagrangian method. Specifically, in the present embodiment, a moving particle semi-implicit method (hereinafter sometimes referred to as MPS method) that simulates the behavior of a plurality of fluid particles is applied to the liquid phase, and a plurality of solid phases are used. Apply DEM to simulate its behavior with solid particles. The MPS method is a Lagrangian calculation method and will be described later, but is disclosed in more detail in known technical documents (“particle method”, Seiichi Koshizuka, Maruzen (2005)) and the like. In the following description, an example in which the MPS method is applied to the liquid phase as described above will be described. However, an SPH method, a finite difference method, a finite volume method, or the like may be applied to the liquid phase.

固相のDEMシミュレーションにおいて大規模体系の解析を実行するためには、計算負荷が大きいことや計算機メモリによる粒子数の制限があるため、本実施形態では、固相の粒子(以下、オリジナル粒子と記すことがある)の群を、オリジナル粒子よりも大きなモデル粒子(以下、粗視化粒子と記すことがある)で代表させる粗視化処理を施す。すなわち、現実的な時間で大規模体系の挙動を模擬するために、固体粒子のスケールをオリジナル粒子よりも大きく取り扱うモデル化が必要となる。この際、固体粒子を単に大きくしてはならない。すなわち、固相−液相間相互作用力である流体力や固相−固相間相互作用力である接触力、付着力等の力(所定の力)は、固体粒子の粒子径に依存するため、粒子径の小さな粒子の挙動を、粒子径の大きな粗視化粒子で精度よく模擬するためには、上記力を両者間で一致させる必要がある。   In order to execute analysis of a large-scale system in a solid-phase DEM simulation, there is a large calculation load and the number of particles due to computer memory is limited. Therefore, in this embodiment, solid-phase particles (hereinafter referred to as original particles) A coarse-graining process is performed in which a group of particles (which may be described) is represented by model particles larger than the original particles (hereinafter also referred to as coarse-grained particles). That is, in order to simulate the behavior of a large-scale system in a realistic time, it is necessary to make a model that handles the scale of solid particles larger than the original particles. At this time, the solid particles should not simply be enlarged. That is, the fluid force that is the interaction force between the solid phase and the liquid phase, the contact force that is the interaction force between the solid phase and the solid phase, and the force such as the adhesion force (predetermined force) depend on the particle size of the solid particles. Therefore, in order to accurately simulate the behavior of particles having a small particle diameter with coarse-grained particles having a large particle diameter, it is necessary to match the above forces between the two.

図3〜図5は、粒子径の大きな粗視化粒子と該粒子を構成する粒子径の小さな複数のオリジナル粒子との挙動の違いを示す例である。図3に示すように、矢印の方向にガスを噴きつけた場合、図3(a)に示す粗視化粒子に比べて、図3(b)に示すオリジナル粒子は容易に移動する。また、図4に示すように、同体積の両粒子が壁に衝突した場合、図4(a)に示す粗視化粒子と図4(b)に示すオリジナル粒子とでは、固体粒子の衝突頻度が異なり、両者のエネルギ消散が異なる。また、図5に示すように、図5(a)に示す粗視化粒子と図5(b)に示すオリジナル粒子とでは、固体粒子の凝集のし易さ(付着力)が異なる。   3 to 5 are examples showing the difference in behavior between coarse-grained particles having a large particle size and a plurality of original particles having a small particle size constituting the particles. As shown in FIG. 3, when gas is sprayed in the direction of the arrow, the original particles shown in FIG. 3 (b) move more easily than the coarse-grained particles shown in FIG. 3 (a). Further, as shown in FIG. 4, when both particles having the same volume collide with the wall, the coarse-grained particles shown in FIG. 4 (a) and the original particles shown in FIG. And the energy dissipation of both is different. Further, as shown in FIG. 5, the coarse-grained particles shown in FIG. 5 (a) and the original particles shown in FIG. 5 (b) are different in the ease of aggregation of solid particles (adhesive force).

また、ラグランジュ・ラグランジュ的手法の大規模体系への応用や計算効率の観点から、液相および固相の両者の離散スケールを、計算上、同じスケールで取り扱うことが望まれる。大規模体系では、液相と固相との空間の離散化スケールが異なり、液相に比べて固相のスケールが著しく小さくなってしまうためである。
したがって、本実施形態では、液相と固相との離散スケールを、計算上、同じスケールとして取り扱い、粒子径の大きさに依存する上記力をオリジナル粒子と粗視化粒子との間でバランスをとるように粗視化処理を施す。以下、具体的なオリジナル粒子のモデル化や計算手法について説明する。
In addition, from the viewpoint of application of a Lagrangian-Lagrangian method to a large-scale system and computational efficiency, it is desirable to handle the discrete scales of both liquid and solid phases at the same scale in calculation. This is because, in a large-scale system, the discretization scale of the space between the liquid phase and the solid phase is different, and the scale of the solid phase is significantly smaller than that of the liquid phase.
Therefore, in this embodiment, the discrete scales of the liquid phase and the solid phase are treated as the same scale in the calculation, and the above-mentioned force depending on the size of the particle diameter is balanced between the original particles and the coarse-grained particles. The coarse-graining process is performed so as to take. A specific original particle modeling and calculation method will be described below.

ラグランジュ・ラグランジュ的手法の固液混相流において、該固液混相流を構成する各粒子は液相もしくは固相のどちらかに属するものであり、オイラー・オイラー的手法のように各格子に両者のベクトルやスカラーをもつものとは異なる。そのため、ラグランジュ・ラグランジュ的手法では、液相と固相にそれぞれの運動方程式を与えて、計算する必要がある。
液相と固相の連続の式および運動方程式は、それぞれ、下式(1)〜下式(5)のように表される。
In the solid-liquid multiphase flow of the Lagrangian-Lagrangian method, each particle constituting the solid-liquid multiphase flow belongs to either the liquid phase or the solid phase. Different from those with vectors and scalars. Therefore, in the Lagrangian / Lagrange-like method, it is necessary to calculate by giving respective equations of motion to the liquid phase and the solid phase.
The continuous equation and equation of motion of the liquid phase and the solid phase are respectively expressed by the following equations (1) to (5).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、太字u、p、ρ、μ、太字g、太字F、K、εおよびmは、それぞれ、流速ベクトル、圧力、密度、粘性率、重力加速度、接触力、流体抵抗係数、体積分率および質量である。添字について、l、ll、s、ssおよびslは、それぞれ、液相、液相-液相間、固相、固相-固相間および固相-液相間を意味する。
液相および固相のモデルの詳細について、以下に示す。
Here, bold u, p, [rho, mu, bold g, bold F C, K, epsilon and m are each, velocity vector, pressure, density, viscosity, gravity, contact force, the fluid resistance coefficient, the volume fraction Rate and mass. Regarding the subscripts, l, ll, s, ss, and sl mean liquid phase, liquid phase-liquid phase, solid phase, solid phase-solid phase, and solid phase-liquid phase, respectively.
Details of the liquid phase and solid phase models are shown below.

[液相]
液相については、圧力項、粘性項、流体力項および重力項を計算する。液相の運動方程式の式(2)には、微分演算子として勾配とラプラシアンが含まれる。さらに、圧力のポアッソン方程式においてもラプラシアンが現れる。これらにMPS法の勾配モデルおよびラプラシアンモデルを適用する。ここでは、圧力項および粘性項で使用する勾配モデルおよびラプラシアンモデルの概要を述べる。なお、MPS法は、非圧縮性流れのラグランジュ型の計算手法である。MPS法では、移流は粒子の移動を追跡することにより計算されるので、数値拡散の影響を排除できる。このため、水面形状の複雑な変化を高精度に計算できる。なお、流体力については、固相のモデリングに関する情報が必要になるため、固相の説明で述べる。
[Liquid phase]
For the liquid phase, the pressure term, viscosity term, fluid force term and gravity term are calculated. The equation (2) of the liquid phase equation of motion includes gradient and Laplacian as differential operators. Furthermore, Laplacian also appears in the Poisson equation of pressure. The gradient model and Laplacian model of the MPS method are applied to these. Here, the outline of the gradient model and Laplacian model used in the pressure term and the viscosity term will be described. The MPS method is a Lagrangian calculation method for an incompressible flow. In the MPS method, advection is calculated by tracking the movement of particles, so that the influence of numerical diffusion can be eliminated. For this reason, the complicated change of the water surface shape can be calculated with high accuracy. Note that fluid force requires information on solid phase modeling, and will be described in the description of solid phase.

(重み関数)
MPS法では、勾配やラプラシアンといった微分演算子に対して、粒子間相互作用モデルを用いて微分方程式を離散化する。粒子間相互作用モデルには、重み関数wを下式(6)のように導入する。
(Weight function)
In the MPS method, differential equations are discretized using an interparticle interaction model for differential operators such as gradient and Laplacian. The weight function w is introduced into the interparticle interaction model as shown in the following equation (6).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、xおよびreは、粒子間距離および影響半径である。式(6)は、xがreよりも短い場合のみ相互作用することを意味する。 Here, x and r e is the distance between particles and influence radius. Equation (6), x is from means to interact only when less than r e.

(粒子数密度)
粒子iにおける粒子数密度は、下式(7)から求められる。
(Particle number density)
The particle number density in the particle i is obtained from the following equation (7).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、太字xは粒子の位置ベクトルである。非圧縮性流れの場合、粒子数密度は初期状態に定めた粒子数密度n(一定値)にならなければならない。 Here, bold x is a particle position vector. In the case of an incompressible flow, the particle number density must be the particle number density n 0 (constant value) defined in the initial state.

(圧力項)
粒子iの位置におけるpは、勾配モデルを用いて、下式(8)のように表される。
(Pressure term)
P at the position of the particle i is expressed by the following equation (8) using a gradient model.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

勾配モデルは、粒子iとその近傍粒子jとの間で単純な勾配ベクトルを定義し、wを掛けて平均をとったものである。ここで、Dは空間の次元数である。   In the gradient model, a simple gradient vector is defined between a particle i and a neighboring particle j and multiplied by w to obtain an average. Here, D is the number of dimensions of the space.

(粘性項)
粘性項は、ラプラシアンモデルを使用し、下式(9)のように計算される。
(Viscosity term)
The viscosity term is calculated using the Laplacian model as shown in the following equation (9).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ラプラシアンモデルにより、粒子iの物理量がその近傍の粒子jにwの分布で分配される。ここで、係数λは、下式(10)のように表される。   According to the Laplacian model, the physical quantity of the particle i is distributed in the distribution of w to the neighboring particle j. Here, the coefficient λ is expressed as the following expression (10).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

[固相]
固相については、圧力項、流体力項、接触力項、付着力項、斥力項および重力項を計算する。圧力項の計算手順については液相のものと同じである。ここでは、接触力項、流体力項、付着力項および斥力項について述べる。
固相のDEMシミュレーションでは、オリジナル粒子群を大きな粗視化粒子で代表させて解析を行う。DEMの粗視化モデルは、固体粒子に作用する力について、粗視化粒子がオリジナル粒子群の挙動を模擬できるようにモデル化する。DEMでは、図6に示すように固体粒子(図6において符号10で示す)間に作用する接触力をバネ11(バネ定数k)、ダッシュポット12(粘性減衰係数η)およびフリクションスライダ13(摩擦係数μ)から構成されるモデルを用いて並進運動および回転運動を評価する。なお、DEMの粗視化モデルの詳細については、上記した非特許文献3を参照されたい。
[Solid phase]
For the solid phase, the pressure term, fluid force term, contact force term, adhesion force term, repulsive force term and gravity term are calculated. The calculation procedure for the pressure term is the same as that for the liquid phase. Here, the contact force term, fluid force term, adhesion force term and repulsive force term will be described.
In the solid phase DEM simulation, the original particle group is represented by large coarse-grained particles for analysis. The coarse-grained model of the DEM models the force acting on the solid particles so that the coarse-grained particles can simulate the behavior of the original particle group. In the DEM, as shown in FIG. 6, the contact force acting between solid particles (indicated by reference numeral 10 in FIG. 6) is a spring 11 (spring constant k), a dashpot 12 (viscosity damping coefficient η), and a friction slider 13 (friction). The translational and rotational motions are evaluated using a model composed of the coefficient μ). For details of the coarse-grained model of DEM, see Non-Patent Document 3 described above.

(接触力)
本実施形態では、球形の固体粒子を扱う。オリジナル粒子よりもL倍大きな粗視化粒子を用いる場合、粗視化粒子にはL個のオリジナル粒子が含まれる。例えば、図7に示すように、粗視化粒子の粒子径がオリジナル粒子の粒子径よりも2倍大きい場合、粗視化粒子には8個のオリジナル粒子が含まれる。
粗視化モデルでは、接触力について、粗視化粒子とオリジナル粒子群(平均)の運動エネルギが一致するとして、下式(11)のように定式化する。
(Contact force)
In this embodiment, spherical solid particles are handled. When coarse-grained particles that are L times larger than the original particles are used, the coarse-grained particles include L 3 original particles. For example, as shown in FIG. 7, when the particle size of the coarse-grained particles is twice as large as the particle size of the original particles, the coarse-grained particles include 8 original particles.
In the coarse-grained model, the contact force is formulated as the following equation (11), assuming that the kinetic energy of the coarse-grained particles and the original particle group (average) match.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、m、I、Lおよび太字ωは、それぞれ、固体粒子の質量、慣性モーメント、粗視化率および角速度ベクトルである。添字のCGMおよびOは、粗視化粒子およびオリジナル粒子を意味する。並進運動について、粗視化粒子とオリジナル粒子(平均)とが一致すると仮定する(図7参照)。回転運動のエネルギについて、粗視化粒子とオリジナル粒子群を一致させるにあたり、オリジナル粒子が各々の重心で回転することを仮定する(図8参照)。 Here, m s , I, L, and bold ω are solid particle mass, moment of inertia, coarse-grained rate, and angular velocity vector, respectively. The subscripts CGM and O mean coarse-grained particles and original particles. For the translational motion, it is assumed that the coarse-grained particles and the original particles (average) match (see FIG. 7). Regarding the energy of the rotational motion, when the coarse-grained particles and the original particle group are matched, it is assumed that the original particles rotate at their center of gravity (see FIG. 8).

式(11)より、粗視化粒子にはオリジナル粒子のL倍の接触力が働くことになる。また、粒子-流体間相互作用力、付着力、斥力項や重力について、粗視化粒子に作用するこれらの力が粗視化粒子領域に存在するオリジナル粒子群のものとバランスするようにモデル化する。その結果、粗視化粒子の運動方程式は、下式(12)のように表される。 From equation (11), the contact force of L 3 times that of the original particles acts on the coarse-grained particles. In addition, particle-fluid interaction force, adhesion force, repulsive force term, and gravity are modeled so that these forces acting on the coarse-grained particles are balanced with those of the original particles in the coarse-grained particle region. To do. As a result, the equation of motion of the coarse-grained particles is expressed as the following equation (12).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、太字F、V、太字FVW、太字Fおよび太字Fは、それぞれ、流体力、固体粒子の体積、ファンデルワールス力、斥力(電気二重層力)および重力である。式(12)は、粗視化粒子に含まれるオリジナル粒子の数とその相互作用力の平均の積(粗視化粒子に含まれるオリジナル粒子群の相互作用力の総和に相当する)で表され、粗視化粒子の固体粒子iおよびjが二体衝突すると、それに含まれる全てのオリジナル粒子(すなわち、粗視化粒子1個あたり、L個のオリジナル粒子)が二体衝突したことに相当する(図9参照)。
回転運動について、オリジナル粒子と粗視化粒子との間には、下式(13)の関係が成り立つ。
Here, bold letters F D , V s , bold letters F VW , bold letters Fe and bold letters F g are fluid force, solid particle volume, van der Waals force, repulsive force (electric double layer force) and gravity, respectively. Expression (12) is expressed by the product of the number of original particles contained in the coarse-grained particles and the average interaction force thereof (corresponding to the sum of the interaction forces of the original particle groups contained in the coarse-grained particles). When solid particles i and j of coarse-grained particles collide with each other, all of the original particles included in the particles (that is, L 3 original particles per coarse-grained particle) collide with each other. (See FIG. 9).
Regarding the rotational motion, the relationship of the following formula (13) is established between the original particles and the coarse-grained particles.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、太字Tおよびrは、トルクおよび固体粒子の半径である。
オリジナル粒子体系と粗視化粒子体系との関係について、粗視化粒子とオリジナル粒子(平均)が一致すると仮定した式(12)と式(13)とにより、式(11)は満たされる。また、粗視化モデルに作用する接触力は、上記のオリジナル粒子体系と粗視化粒子体系の関係から、法線方向成分、接触点で滑らない場合の接線方向成分および接触点で滑る場合の接線方向成分について、それぞれ、下式(14)〜下式(16)のように表される。
Here, the bold letters T and r are the torque and the radius of the solid particles.
Regarding the relationship between the original particle system and the coarse-grained particle system, the expression (11) is satisfied by the expressions (12) and (13) that are assumed to be the same as the coarse-grained particles and the original particles (average). Also, the contact force acting on the coarse-grained model is based on the relationship between the original particle system and the coarse-grained particle system described above, the normal direction component, the tangential direction component when not sliding at the contact point, and the case of sliding at the contact point. The tangential direction components are respectively expressed as the following formula (14) to the following formula (16).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、k、δ、ηおよび 太字dは、それぞれ、バネ定数、オーバーラップ幅、粘性減衰係数および並進運動による変位である。添字のnおよびtは、垂直方向成分および接線方向成分を意味する。なお、粗視化モデルでは、オリジナル固体粒子の物性値を使用する。   Here, k, δ, η, and bold letter d are the spring constant, overlap width, viscous damping coefficient, and displacement due to translational motion, respectively. The subscripts n and t mean a vertical component and a tangential component. In the coarse-grained model, the physical property values of the original solid particles are used.

(流体力)
粒子-流体間の流体力について、粗視化した固体粒子iに作用する流体力は、下式(17)から求められる。
(Fluid force)
Regarding the fluid force between the particles and the fluid, the fluid force acting on the coarse-grained solid particle i is obtained from the following equation (17).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ただし、流体粒子の速度の太字uは、下式(18)に示すように、重み関数に基づいて平均されたものを使用する。 However, as shown in the following formula (18), the fluid particle velocity bold u l is averaged based on the weight function.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

流体抵抗係数は、下式(19)のように表され、粒子径にはオリジナルのものを設定する。ただし、粉体濃度が高い場合には他の係数(Ergunの式)を用いることもある。   The fluid resistance coefficient is expressed by the following equation (19), and the original particle diameter is set. However, when the powder concentration is high, another coefficient (Ergun equation) may be used.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、Cおよびdは、それぞれ、抗力係数および固体粒子の直径である。Cは、粒子レイノルズ数Reの関数であり、下式(20)のように表される。 Here, C D and d s are drag coefficient and solid particle diameter, respectively. C D is a function of the particle Reynolds number Re p and is represented by the following equation (20).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Reは、下式(21)のように与えられる。 Re p is given by the following equation (21).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

式(21)で示すRe内の粒子径についてもオリジナルのものを使用する。
流体粒子に作用する流体力についても同様の手順により求められ、粒子および流体に作用する流体力を考慮することにより、two-way couplingが可能になる。
Using the original ones also particle size in the Re p represented by equation (21).
The fluid force acting on the fluid particles is obtained by the same procedure, and two-way coupling is possible by considering the fluid force acting on the particles and the fluid.

(付着力)
本実施形態では、付着力としてファンデルワールス力を考慮する。粗視化した固体粒子iに作用するファンデルワールス力は、下式(22)のように与えられる。
(Adhesive force)
In this embodiment, Van der Waals force is considered as the adhesion force. Van der Waals force acting on the coarse-grained solid particle i is given by the following equation (22).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、H、X、およびhは、それぞれ、ハマカー定数、換算粒子径および粒子の表面間距離である。Xは、下式(23)のように与えられる。 Here, H, X, and h are the Hammer car constant, the converted particle diameter, and the distance between the surfaces of the particles, respectively. X O is given by the following equation (23).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

OiおよびXOjは、粗視化した固体粒子iおよび固体粒子jに含まれるオリジナル粒子径に基づく粒子径である。 X Oi and X Oj are particle sizes based on the original particle sizes contained in the coarse-grained solid particles i and solid particles j.

続いて、図10を参照して、本実施形態における計算アルゴリズムについて説明する。なお、該計算アルゴリズムの概要は上記公知技術文献等に開示されているため、詳細は割愛することとする。   Next, a calculation algorithm in the present embodiment will be described with reference to FIG. In addition, since the outline | summary of this calculation algorithm is disclosed by the said well-known technical document etc., it shall omit the detail.

[液相]
MPS法では、液相の運動方程式の時間積分過程において、SMAC法(A.A.Amsden and F.H.Harlow: A Simplified MAC Technique for Incompressible Fluid Flow Calculations. J.Comp.Phys. 6, 322 (1970)の公知技術文献参照)と同様の半陰的アルゴリズムである2段解法が用いられる。ここで、時間ステップnにおける流れの計算について説明する(ステップST21〜ステップST29)。第1段階は、陽的なプロセスであり、重力項(ステップST22)、粘性項(ステップST23)および流体力(ステップST24)に基づいて、粒子の仮の速度の太字u および仮の位置のx が得られる(ステップST25)。すなわち、u およびx は、下式(24)および下式(25)のように表される。
[Liquid phase]
In the MPS method, in the time integration process of the equation of motion of the liquid phase, the SMAC method (refer to the publicly known technical literature of AAAmsden and FH Harlow: A Simplified MAC Technique for Incompressible Fluid Flow Calculations. J. Comp. Phys. 6, 322 (1970)). A two-stage solution is used, which is a semi-implicit algorithm similar to. Here, calculation of the flow at time step n will be described (steps ST21 to ST29). The first stage is the explicit process, the gravity term (step ST22), viscosity term (step ST23) and the fluid force based on (step ST24), the position of the bold u l * and temporary speed of the temporary particles X l * is obtained (step ST25). That is, u l * and x l * are expressed as in the following formula (24) and the following formula (25).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

陽的なプロセスが終了した段階の粒子数密度nは、初期の粒子数密度nになっていないので、質量保存則が満たされない。そこで、第2段階では、圧力項と粒子数密度で記述された質量保存則から導かれた圧力のポアッソン方程式を陰的に計算して、圧力を更新する(ステップST26〜ステップST28)。ポアッソン方程式は、下式(26)のように表される。 Since the particle number density n * at the stage where the explicit process is completed is not the initial particle number density n 0 , the law of conservation of mass is not satisfied. Therefore, in the second stage, the pressure is updated by implicitly calculating the Poisson equation of the pressure derived from the law of conservation of mass described by the pressure term and the particle number density (step ST26 to step ST28). The Poisson equation is expressed as the following equation (26).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

速度の修正量は、下式(27)のように表される。   The speed correction amount is expressed by the following equation (27).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

修正後の速度と位置は、それぞれ、下式(28)と下式(29)のようになる。   The corrected speed and position are expressed by the following formula (28) and the following formula (29), respectively.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

粒子数密度は、下式(30)となる。

Figure 2010108183
The particle number density is represented by the following formula (30).
Figure 2010108183

したがって、時間ステップn+1のものは、nと一致する。
液相の計算を行うにあたり、時間刻みΔtは、下式(31)を満たすように設定する。
Therefore, what time step n + 1, consistent with n 0.
In calculating the liquid phase, the time step Δt is set so as to satisfy the following equation (31).

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ここで、z、Crmaxおよびumaxは、初期粒子間距離、クーラン数の上限値および流体速度の最大値である。 Here, z 0 , Cr max and u max are the initial interparticle distance, the upper limit value of the Courant number, and the maximum value of the fluid velocity.

[固相]
固相の時間ステップnにおける流れの計算については、液相の時間ステップnにおける流れの計算と対応している(ステップST31〜ステップST39)。
DEMの計算プロセスについて述べる。固相の運動方程式を計算するにあたり、式(4)で示した流体力、粒子-粒子間接触力および外力に基づいた加速度および角加速度を求め、粒子の仮の速度、仮の位置、角速度および角度変位を、それぞれ、下式(32)〜下式(35)のように陽的に計算する。
[Solid phase]
The calculation of the flow at the time step n of the solid phase corresponds to the calculation of the flow at the time step n of the liquid phase (steps ST31 to ST39).
The calculation process of DEM is described. In calculating the equation of motion of the solid phase, the acceleration and angular acceleration based on the fluid force, particle-particle contact force and external force shown in Equation (4) are obtained, and the temporary velocity, temporary position, angular velocity and Angular displacements are calculated explicitly as in the following equations (32) to (35), respectively.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

ただし、太字u およびx は、式(28)および式(29)と同様に、液相の第2段階の結果を使って、下式(36)および下式(37)のように修正される。 However, the bold letters u s * and x s * are expressed by the following equations (36) and (37) using the results of the second stage of the liquid phase, as in equations (28) and (29). To be corrected.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

Figure 2010108183
Figure 2010108183

DEMの粗視化モデルにおけるΔtは、下式(38)となり、オリジナル粒子体系のものと同じになる。安定に解析できるように時間刻みを設定する必要がある。   Δt in the coarse-grained model of DEM is the following equation (38), which is the same as that of the original particle system. It is necessary to set the time step so that it can be analyzed stably.

Figure 2010108183
Figure 2010108183

続いて、図11および図12を参照して本手法を適用したシミュレーション結果について説明する。
図11は、本発明の実施の形態における固液混相流の解析体系の初期配置を示す図である。図12は、本発明の実施の形態における固体粒子の凝集の状態を示すシミュレーション結果である。なお、図11および図12において、符号20は周期境界線を、符号21は粗子化した固体粒子を、符号22はオリジナルの固体粒子を示す。
図11に示すように初期配置された固体粒子に対して、液相の流れを矢印の方向(図11おいて紙面左側から右側に向かう方向)与えると、固体粒子は図12(b)に示すように凝集することが確認された。したがって本手法を適用することにより、図12(b)に示す粗子化した固体粒子の凝集状態は、図12(a)に示すオリジナルの固体粒子の凝集状態を定性的に模擬することが可能となる。
Subsequently, a simulation result to which the present method is applied will be described with reference to FIGS. 11 and 12.
FIG. 11 is a diagram showing an initial arrangement of a solid-liquid mixed phase flow analysis system in the embodiment of the present invention. FIG. 12 is a simulation result showing a state of aggregation of solid particles in the embodiment of the present invention. 11 and 12, reference numeral 20 indicates a periodic boundary line, reference numeral 21 indicates a roughened solid particle, and reference numeral 22 indicates an original solid particle.
When the liquid phase flow is given to the solid particles initially arranged as shown in FIG. 11 in the direction of the arrow (the direction from the left side to the right side in FIG. 11), the solid particles are shown in FIG. Aggregation was confirmed. Therefore, by applying this method, the aggregation state of the coarse solid particles shown in FIG. 12B can qualitatively simulate the aggregation state of the original solid particles shown in FIG. It becomes.

したがって、上述の本実施形態によれば、液相と固相である複数の粒子とからなる固液混相流の状態を示す解析対象データに離散要素法に基づく演算処理をコンピュータを用いて施すことにより上記複数の粒子の挙動を解析するシミュレーション方法であって、上記粒子のいくつかで構成される群を粒子径が上記粒子の粒子径よりも大きな粗視化粒子としてモデル化し、且つ、上記固液混相流において粒子径の大きさに依存して作用する所定の力を、粒子径の大きな上記粗視化粒子と上記粗視化粒子を構成する粒子径の小さな複数の上記粒子との間で一致させる粗視化処理を上記解析対象データに施す粗視化モデル生成工程を有し、上記所定の力は、ファンデルワールス力を含み、該粗視化モデル生成工程によって得られた粗視化モデルデータに上記離散要素法に基づく演算処理を施すという構成を採用することによって、粒子の群をモデル化し、計算上大きな粗視化粒子を用いて粒子体系を模擬するため、実際よりも少ない粒子数で大規模体系の粒子の挙動を解析することが可能となる。また、粒子径の大きさに依存して作用する流体力や接触力等の所定の力を粒子の群と粗視化粒子との間で一致させるため、実際の粒子の挙動を粗視化粒子で精度良く模擬することが可能となる。さらに、ファンデルワールス力を考慮し、粒子同士の付着力をモデル化することで、粒子の凝集・堆積の挙動を解析することが可能となる。
したがって、本実施形態では、大規模体系の粒子の挙動を粒子の凝集を含めて現実的な時間で模擬することができるシミュレーション方法およびシミュレーション装置を提供できる効果がある。
Therefore, according to the above-described embodiment, arithmetic processing based on the discrete element method is performed on the analysis target data indicating the state of the solid-liquid mixed phase flow composed of the liquid phase and a plurality of particles that are the solid phase using a computer. A simulation method for analyzing the behavior of the plurality of particles by modeling a group composed of some of the particles as coarse-grained particles having a particle size larger than the particle size of the particles, and The predetermined force acting depending on the size of the particle diameter in the liquid multiphase flow is generated between the coarse-grained particles having a large particle diameter and the plurality of particles having a small particle diameter constituting the coarse-grained particles. A coarse-grained model generation step of performing a coarse-graining process for matching the analysis target data, wherein the predetermined force includes a van der Waals force, and the coarse-grained obtained by the coarse-grained model generation step Model day By adopting a configuration in which the calculation processing based on the above discrete element method is applied to the model, a group of particles is modeled, and the particle system is simulated using large coarse-grained particles in the calculation. It is possible to analyze the behavior of large-scale particles. In addition, in order to make a predetermined force such as fluid force or contact force acting depending on the size of the particle size coincide between the group of particles and the coarse-grained particles, the behavior of the actual particles is coarse-grained. Can be simulated with high accuracy. Furthermore, by considering the van der Waals force and modeling the adhesion force between particles, it is possible to analyze the behavior of particle aggregation / deposition.
Therefore, this embodiment has an effect of providing a simulation method and a simulation apparatus that can simulate the behavior of particles in a large-scale system in a realistic time including the aggregation of particles.

以上、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。上述した実施形態において示した各構成や組み合わせ等は一例であって、本発明の主旨から逸脱しない範囲において設計要求等に基づき種々変更可能である。   As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described referring drawings, this invention is not limited to the said embodiment. Each configuration, combination, and the like shown in the above-described embodiments are examples, and various modifications can be made based on design requirements and the like without departing from the gist of the present invention.

例えば、上述した本実施形態では、本粗視化モデルを、固相をラグランジュ的手法で、液相をラグランジュ的手法で計算するラグランジュ・ラグランジュ的手法に適用したが、液相をオイラー的手法で計算するオイラー・ラグランジュ的手法にも適用することができる。
また、例えば、上述した本実施形態では、液相にMPS法を適用したが、液相にSPH法、有限差分法、有限体積法等を適用してもよい。
For example, in the above-described embodiment, the coarse-grained model is applied to a Lagrangian-Lagrange method in which a solid phase is calculated by a Lagrangian method and a liquid phase is calculated by a Lagrangian method. It can also be applied to the Euler-Lagrange method of calculation.
For example, in the above-described embodiment, the MPS method is applied to the liquid phase, but the SPH method, the finite difference method, the finite volume method, or the like may be applied to the liquid phase.

本発明の実施の形態におけるシミュレーション装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the simulation apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるシミュレーション方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the simulation method in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における粒子径の大きな粗視化粒子と該粒子を構成する粒子径の小さなオリジナル粒子群との挙動の違いを示す図である。It is a figure which shows the difference in behavior of the coarse-grained particle | grains with a large particle diameter in embodiment of this invention, and the original particle group with a small particle diameter which comprises this particle | grain. 本発明の実施の形態における粒子径の大きな粗視化粒子と該粒子を構成する粒子径の小さなオリジナル粒子群との挙動の違いを示す図である。It is a figure which shows the difference in behavior of the coarse-grained particle | grains with a large particle diameter in embodiment of this invention, and the original particle group with a small particle diameter which comprises this particle | grain. 本発明の実施の形態における粒子径の大きな粗視化粒子と該粒子を構成する粒子径の小さなオリジナル粒子群との挙動の違いを示す図である。It is a figure which shows the difference in behavior of the coarse-grained particle | grains with a large particle diameter in embodiment of this invention, and the original particle group with a small particle diameter which comprises this particle | grain. 本発明の実施の形態における固体粒子に作用する接触力のモデルを示す図である。It is a figure which shows the model of the contact force which acts on the solid particle in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における固体粒子の並進運動において粗視化粒子のモデルとオリジナル粒子群のモデルとを示す図である。It is a figure which shows the model of a coarse-grained particle and the model of an original particle group in the translational motion of the solid particle in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における固体粒子の回転運動において粗視化粒子のモデルとオリジナル粒子群のモデルとを示す図である。It is a figure which shows the model of a coarse-grained particle | grain and the model of an original particle group in the rotational motion of the solid particle in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における固体粒子の二体衝突において粗視化粒子のモデルとオリジナル粒子群のモデルとを示す図である。It is a figure which shows the model of a coarse-grained particle and the model of an original particle group in the two-body collision of the solid particle in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるシミュレーション方法の計算アルゴリズムを示す図である。It is a figure which shows the calculation algorithm of the simulation method in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における固液混相流の解析体系の初期配置を示す図である。It is a figure which shows the initial stage arrangement | positioning of the analysis system of the solid-liquid mixed phase flow in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における固体粒子の凝集の状態を示すシミュレーション結果である。It is a simulation result which shows the state of aggregation of the solid particle in embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1…シミュレーション装置、ST1…ステップ(粗視化モデル生成工程)   1 ... simulation apparatus, ST1 ... step (coarse-grained model generation process)

Claims (4)

液相と固相である複数の粒子とからなる固液混相流の状態を示す解析対象データに離散要素法に基づく演算処理をコンピュータを用いて施すことにより前記複数の粒子の挙動を解析するシミュレーション方法であって、
前記粒子のいくつかで構成される群を粒子径が前記粒子の粒子径よりも大きな粗視化粒子としてモデル化し、且つ、前記固液混相流において粒子径の大きさに依存して作用する所定の力を、粒子径の大きな前記粗視化粒子と前記粗視化粒子を構成する粒子径の小さな複数の前記粒子との間で一致させる粗視化処理を前記解析対象データに施す粗視化モデル生成工程を有し、
前記所定の力は、ファンデルワールス力を含み、
該粗視化モデル生成工程によって得られた粗視化モデルデータに前記離散要素法に基づく演算処理を施すことを特徴とするシミュレーション方法。
Simulation that analyzes the behavior of multiple particles by applying computation processing based on the discrete element method to the data to be analyzed, which shows the state of solid-liquid mixed phase flow consisting of a liquid phase and a plurality of solid particles A method,
A group composed of some of the particles is modeled as a coarse-grained particle having a particle size larger than the particle size of the particle, and the solid-liquid mixed phase flow acts depending on the size of the particle size. Coarse graining is performed on the data to be analyzed by performing a coarse graining process for matching the force between the coarse grained particle having a large particle diameter and the plurality of small particle diameters constituting the coarse grained particle. A model generation process,
The predetermined force includes van der Waals force,
A simulation method characterized by performing arithmetic processing based on the discrete element method on the coarse-grained model data obtained by the coarse-grained model generation step.
前記粗視化モデル生成工程では、前記粒子及び前記粗視化粒子を球形でモデル化し、前記粗視化粒子の粒子径が前記粒子の粒子径よりもL倍大きく、前記粗視化粒子をL個の前記粒子で構成する場合、前記粗視化粒子に作用するファンデルワールス力をFVW iとし、前記粗視化粒子を構成する前記粒子のそれぞれに作用するファンデルワールス力をFVW Oとしたときに、
Figure 2010108183
の関係を満足させることを特徴とする請求項1に記載のシミュレーション方法。
In the coarse-grained model generation step, the particles and the coarse-grained particles are modeled in a spherical shape, and the particle diameter of the coarse-grained particles is L times larger than the particle diameter of the particles. When composed of three particles, the van der Waals force acting on the coarse-grained particles is F VW i, and the van der Waals force acting on each of the particles constituting the coarse-grained particles is F VW. When O
Figure 2010108183
The simulation method according to claim 1, wherein the relationship is satisfied.
液相と固相である複数の粒子とからなる固液混相流の状態を示す解析対象データに離散要素法に基づく演算処理をコンピュータを用いて施すことにより前記複数の粒子の挙動を解析するシミュレーション装置であって、
前記粒子のいくつかで構成される群を粒子径が前記粒子の粒子径よりも大きな粗視化粒子としてモデル化し、且つ、前記固液混相流において粒子径の大きさに依存して作用する所定の力を、粒子径の大きな前記粗視化粒子と前記粗視化粒子を構成する粒子径の小さな複数の前記粒子との間で一致させる粗視化処理を前記解析対象データに施す粗視化モデル生成手段を有し、
前記所定の力は、ファンデルワールス力を含み、
該粗視化モデル生成手段によって得られた粗視化モデルデータに前記離散要素法に基づく演算処理を施すことを特徴とするシミュレーション装置。
Simulation that analyzes the behavior of multiple particles by applying computation processing based on the discrete element method to the data to be analyzed, which shows the state of solid-liquid mixed phase flow consisting of a liquid phase and a plurality of solid particles A device,
A group composed of some of the particles is modeled as a coarse-grained particle having a particle size larger than the particle size of the particle, and the solid-liquid mixed phase flow acts depending on the size of the particle size. Coarse graining is performed on the data to be analyzed by performing a coarse graining process for matching the force between the coarse grained particle having a large particle diameter and the plurality of small particle diameters constituting the coarse grained particle. Having model generation means;
The predetermined force includes van der Waals force,
A simulation apparatus characterized by performing arithmetic processing based on the discrete element method on the coarse-grained model data obtained by the coarse-grained model generation means.
前記粗視化モデル生成手段では、前記粒子及び前記粗視化粒子を球形でモデル化し、前記粗視化粒子の粒子径が前記粒子の粒子径よりもL倍大きく、前記粗視化粒子をL個の前記粒子で構成する場合、前記粗視化粒子に作用するファンデルワールス力をFVW iとし、前記粗視化粒子を構成する前記粒子のそれぞれに作用するファンデルワールス力をFVW Oとしたときに、
Figure 2010108183
の関係を満足させることを特徴とする請求項3に記載のシミュレーション装置。
In the coarse-grained model generation means, the particles and the coarse-grained particles are modeled in a spherical shape, the coarse-grained particles have a particle size L times larger than the particle size of the particles, and the coarse-grained particles are L When composed of three particles, the van der Waals force acting on the coarse-grained particles is F VW i, and the van der Waals force acting on each of the particles constituting the coarse-grained particles is F VW. When O
Figure 2010108183
The simulation apparatus according to claim 3, wherein the relationship is satisfied.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019181541A1 (en) * 2018-03-19 2019-09-26 住友重機械工業株式会社 Simulation method, simulation device, and program
JP2020057135A (en) * 2018-10-01 2020-04-09 住友重機械工業株式会社 Simulation device, simulation method and program
EP3731129A1 (en) 2019-04-25 2020-10-28 Hitachi, Ltd. Particle behavior simulation method and particle behavior simulation system
CN115698672A (en) * 2020-06-01 2023-02-03 住友金属矿山株式会社 Simulation device, simulation method, and program

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002109445A (en) * 2000-09-29 2002-04-12 Sharp Corp Behavior simulation method of particles in vessel, behavior simulation system and computer-readable recording medium
JP2007149075A (en) * 2005-10-27 2007-06-14 Toray Ind Inc Point-charge determination method for coarse-graining molecule simulation

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002109445A (en) * 2000-09-29 2002-04-12 Sharp Corp Behavior simulation method of particles in vessel, behavior simulation system and computer-readable recording medium
JP2007149075A (en) * 2005-10-27 2007-06-14 Toray Ind Inc Point-charge determination method for coarse-graining molecule simulation

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6013024161; 酒井幹夫 外1名: '「固気混相流における離散要素法の粗視化手法の開発」' 粉体工学会誌 第45巻第1号, 20080110, 第12-22頁, 粉体工学会 *
JPN6013032421; 酒井幹夫 外2名: 'DEM-MPS法による自由界面を伴う固液混相流の数値解析' 粉体工学会誌 Vol.45 No.7, 20080710, pp.4-15 *
JPN6013032423; 酒井幹夫 外1名: '水平管内固気混相流における離散要素法粗視化モデルの適用' 日本機械学会論文集 B編 Vol.74 No.742, 20080625, pp.1332-1339 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019181541A1 (en) * 2018-03-19 2019-09-26 住友重機械工業株式会社 Simulation method, simulation device, and program
JP2020057135A (en) * 2018-10-01 2020-04-09 住友重機械工業株式会社 Simulation device, simulation method and program
JP7122209B2 (en) 2018-10-01 2022-08-19 住友重機械工業株式会社 Simulation device, simulation method, and program
EP3731129A1 (en) 2019-04-25 2020-10-28 Hitachi, Ltd. Particle behavior simulation method and particle behavior simulation system
CN111859770A (en) * 2019-04-25 2020-10-30 株式会社日立制作所 Particle behavior simulation method and particle behavior simulation system
KR20200125459A (en) 2019-04-25 2020-11-04 가부시끼가이샤 히다치 세이사꾸쇼 Particle behavior simulation method, and particle behavior simulation system
JP2020181393A (en) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社日立製作所 Particle behavior simulation method, and particle behavior simulation system
JP7160752B2 (en) 2019-04-25 2022-10-25 株式会社日立製作所 Particle behavior simulation method and particle behavior simulation system
US11593541B2 (en) 2019-04-25 2023-02-28 Hitachi, Ltd. Particle behavior simulation method and particle behavior simulation system
CN111859770B (en) * 2019-04-25 2024-04-09 株式会社日立制作所 Particle behavior simulation method and particle behavior simulation system
CN115698672A (en) * 2020-06-01 2023-02-03 住友金属矿山株式会社 Simulation device, simulation method, and program

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