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くりこみ群分子動力学法による粉粒体の計算機実験: 符号付距離関数を用いた剛体モデルの適用

机译:基于重归一化分子动力学方法的粉末计算机实验:带符号距离函数的刚体模型的应用

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摘要

我々はくりこみ群(1)の考え方をMD法に適用することで,MD法の利点を継承したまま計算効率を飛躍的に向上させることができるくりこみ群分子動力学(RMD:Renormalization Molecular Dynamics)法を開発した.以前の報告において,我々は RMD 法がマクロな系に対する弾性解析(や熱流体解析に応用可能であることを示した.さらに粉粒体へ応用し,CMD2017ではスクリューフィーダの計算機実験を実施し搬送量や動力が理論値と一致することを示した.しかし搬送量等を高精度に予測するためにはスクリューの粒径を粉粒体の粒径より十分小さく設定しなければならず計算効率が悪い.そこで本論では低計算コストで高い形状精度の剛体モデルを扱うことができる手法として,符号付距離関数(SDF:Signed Distance Function)を適用した方法を提案する.スクリューフィーダの計算機実験を行い,SDF適用後は短時間で高精度に搬送量が予測可能であることを示した.
机译:通过将重归一化组(1)的概念应用于MD方法,我们可以在保持MD方法优势的同时显着提高计算效率。已开发。在先前的报告中,我们表明RMD方法可以应用于弹性分析(以及宏观系统的热流体分析。此外,它还可以应用于颗粒状物料),并且在CMD2017中,我们进行了螺旋给料机的计算机实验并对其进行了测试。结果表明,其量和功率与理论值一致,但是为了高精度地预测输送量,必须将螺杆的粒径设定为比粒状材料的粒径足够小,并且计算效率为因此,在本文中,我们提出一种使用符号距离函数(SDF)的方法,该方法可以以较低的计算成本和较高的形状精度处理刚体模型。结果表明,使用SDF后,可以在短时间内高精度地预测运输量。

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