利用RBlock实现“类有限元”可视化

0 引言

    PFC的结果往往都是离散化的结果,我们对于结果大部分都是采用ball的一些显示,比如速度场、位移场等,或者是接触的一些东西,这些在PFC后处理 中也讲到了很多。当然我是支持利用离散化的结果去进行描述的,这点也符合离散元的理论特性。

    但是当某些情况下,颗粒的离散化比较大的时候,我们需要将一部分颗粒集合体作为单元来显示,作为某一部分的结果。这时候就是我们测量圆的概念,这点在很多地方也会遇到,比如式样内部的应力分布、空隙分布等。这个是单个或者少部分颗粒无法描述的性状。

    这时候或许用有限元那种单元的可视化效果会更加好一点。

1 案例

    以一个土体自重沉降的案例为例:

成样:

model new

def par    width = 0.2    hight = width*2        rdmin = 0.009    rdmax = 0.006            poro = 0.4  end

@pardomain extent [-width*2.0] [width*2.0] ...              [-hight*2.0] [hight*2.0]   model random 10001

wall generate box [-width*0.5] [width*0.5] ...              [-hight*0.5] [hight*0.5] expand 1.5cmat default model  linear method deform emod 100e6 kratio 1.5

ball distribute porosity  @poro ...               radius [rdmin] [rdmax] ...                box [-width*0.5] [width*0.5] ...                   [-hight*0.5] [hight*0.5] ...                   [-hight*0.5] [hight*0.5]             ball attribute density 2200 damp 0.7



model cycle 2000 calm 10

model cycle 1

model solve  

ball delete range pos-x [-width] [-width*0.5]ball delete range pos-x [width*0.5] [width] ball delete range pos-y [-hight] [-hight*0.5]ball delete range pos-y [hight*0.5] [hight] ball delete range pos-z [-hight] [-hight*0.5]ball delete range pos-z [hight*0.5] [hight]

model save "ball_sample"

沉降:

model restore "ball_sample"

model gravity 9.8

wall delete walls range id 2

model cycle 1model solve

model save "zizhong"

沉降后的结果如图;

利用RBlock实现“类有限元”可视化的图1

可以从力链上分析这个应力是上小下大的,是一个比较典型的力的分布。

3 绘制

    这里使用的概念是,先把计算范围网格化,然后以网格中心为测中心,最小的长度作为半径生成测量圆。后面把测量圆的相关数据存到rblock的extra中,ball、clump和rblock这些基础元素都有这种extra属性用来存储用户自定义的数据。

model restore "zizhong"



def create_measure(x_min,x_max,y_min,y_max,z_min,z_max,n_x,n_y,n_z)    x_length=(x_max-x_min)/float(n_x)    y_length=(y_max-y_min)/float(n_y)    z_length=(z_max-z_min)/float(n_z)    rad=math.min(x_length,y_length)    rad=math.min(rad,z_length)    loop local n(1,n_x)        x_pos=x_min+x_length*(n-1)+x_length*0.5        loop local m(1,n_y)            y_pos=y_min+y_length*(m-1)+y_length*0.5            loop local k(1,n_z)                 z_pos=z_min+z_length*(k-1)+z_length*0.5                command                    measure create position [x_pos] [y_pos] [z_pos] radius [rad*0.5]                    rblock create box [x_pos-x_length*0.5] [x_pos+x_length*0.5] ...                            [y_pos-y_length*0.5] [y_pos+y_length*0.5]  ...                            [z_pos-z_length*0.5] [z_pos+z_length*0.5]                endcommand                            endloop        endloop    endloopend

@create_measure([-width*0.5],[width*0.5],[-hight*0.5],[hight*0.5],[-hight*0.5],[hight*0.5],2,4,4)

def get_data    loop foreach mp measure.list        id=measure.id(mp)        rb=rblock.find(id)        rblock.extra(rb,1)=measure.stress.zz(mp)    endloopend@get_data

这里存储了z向的应力,测量圆分布如图:

利用RBlock实现“类有限元”可视化的图2

把rblock的相关显示设置为:

利用RBlock实现“类有限元”可视化的图3

与其相对应的rblock的效果为:

利用RBlock实现“类有限元”可视化的图4

隐藏掉measure:

利用RBlock实现“类有限元”可视化的图5

换种显示方式可以得到如下的结果:

利用RBlock实现“类有限元”可视化的图6

配位数的分布如图:

利用RBlock实现“类有限元”可视化的图7

    本案例以方形的简单算例进行了计算,针对于复杂的模型,也可以先进行三角形或者多边形的rblock划分,然后再在rblock位置处生成测量圆的方式去做。理论应该是一致的,这里留给大家自己去拓展。

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