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Random particle packing with large particle size variations using reduced-dimension algorithms

机译:随机颗粒填料使用大颗粒尺寸变化   降维算法

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摘要

We present a reduced-dimension, ballistic deposition, Monte Carlo particlepacking algorithm and discuss its application to the analysis of themicrostructure of hard-sphere systems with broad particle size distributions.We extend our earlier approach (the ``central string'' algorithm) to areduced-dimension, quasi-3D approach. Our results for monomodal hard-spherepacks exhibit a calculated packing fraction that is slightly less than thegenerally accepted value for a maximally random jammed state. The pairdistribution functions obtained from simulations of composite structures withlarge particle size differences demonstrate that the algorithm providesinformation heretofore not attainable with existing simulation methods, andyields detailed understanding of the microstructure of these composite systems.
机译:我们提出了一种降维,弹道沉积,蒙特卡洛粒子堆积算法,并讨论了其在分析粒径分布较宽的硬球系统微观结构中的应用,并将我们先前的方法(``中心线''算法)扩展到降维准3D方法。我们对单峰硬球包装的结果显示,所计算的包装分数略小于最大随机卡塞状态的一般接受值。从具有大粒径差异的复合结构的模拟中获得的对分布函数表明,该算法提供了迄今为止用现有的模拟方法无法获得的信息,并且对这些复合系统的微观结构有了详细的了解。

著录项

  • 作者

    Webb, M. D.; Davis, I. L.;

  • 作者单位
  • 年度 2006
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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