爆炸冲击毁伤怎么量化？这个LS-PrePost物块破碎程度计算程序直接用

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大家好，我是仿真秀专栏作者——林老师。我深耕仿真领域多年，熟练掌握各类主流仿真软件，目前专注于冲击动力学与无网格算法的理论研究及工程应用。自 2023年入驻仿真秀以来，我已陆续发布 20 套视频教程，内容从基础入门到高阶专题全覆盖。其中《 LS-Dyna2023R1 基础入门》已成为众多工程师与理工学子学习 LS-DYNA 仿真的必修课程。在此基础上，我又推出了 LS-DYNA 冲击与爆炸专题教程，并提供VIP群答疑，帮助更多从业者真正做到学以致用。

目前我已开通仿真技术服务与专业培训，累计服务用户近千人，凭借实战、易懂、可落地的内容，收获了大量用户的认可与好评。欢迎各位读者朋友点击文末阅读原文，关注我的仿真技术服务专栏，一起精进仿真技术。

2025 年，我在仿真秀持续输出了多篇LS-DYNA 干货科普文章，每篇都配套可直接使用的模型文件或关键参数关键词，内容实用、上手即用，深受广大读者喜爱。例如：LS-DYNA中SPH法的使用技巧-边界条件、接触与载荷设置技巧、别让参数选错毁了SPH模拟！LS-DYNA三维建模要点详解（附赠模型）、使用LSDYNA如何通过重启动实现螺栓预紧力的研究、光滑粒子动力学SPH法揭秘-实现真正的无网格计算-附视频教程、比ALE更简单！LS-DYNA中ICFD法波浪模拟全流程详解、LS-DYNA ALE方法模拟海洋工程中波浪生成的关键技术解析。

01 Ls-prepost二次开发教程

春节前夕，我的《Ls-prepost二次开发教程》在仿真秀官网上架，而且全部免费，它聚焦 LS-PrePost 二次开发与自动化应用，直击仿真工程师在软件使用中的核心痛点，适配多类工程与科研人群的进阶需求。

据我所知，多数 LS-DYNA/LS-PrePost 使用者仅停留在基础操作层面，重复的模型处理、数据导出工作效率低下，缺乏自动化处理思维，且难以实现软件与 Python 的联动开发，同时在冲击、爆炸等领域的工程级数据处理与流程规范化上存在技术短板。

我的《Ls-prepost二次开发教程》其应用场景覆盖广泛，适合从事 LS-DYNA/LS-PrePost 前后处理的工程师、需批量处理 d3plot 等数据的技术人员，以及冲击爆炸、结构毁伤等数值模拟方向的研究生与科研人员，也适用于希望提升自动化能力、实现软件功能扩展的中高级仿真用户。

学习本教程，学员能掌握 LS-PrePost 二次开发核心原理，理解宏命令、命令流等底层逻辑；学会构建自动化处理流程，实现模型、结果的批量处理与数据自动统计；掌握 Python 与 LS-PrePost 联动方法，实现外部脚本控制与自定义结果分析；建立节点筛选、毁伤判据计算等工程级数据处理能力；还能将分析流程封装为脚本，提升项目可移植性与团队协作效率，最终实现从 “使用软件” 到 “控制软件” 的能力升级，彻底摆脱重复操作的效率桎梏。

接下来，我主要介绍一种量化爆炸冲击问题中毁伤程度的程序（请在文章末尾点赞和再看，并分享本文到朋友圈，联系客服获得代码及程序），通过计算爆炸冲击后物块的聚集程度（破碎程度），来量化毁伤。

02 LS-PrePost二次开发概述

LS-PrePost（LSPP）二次开发，本质上就是：用脚本/接口去驱动 LSPP 自己的后处理与建模能力，把你在界面里点来点去的动作（读结果、选节点、算指标、画云图、导出文件）变成可复用、可批处理的程序。

原理

DataCenter（数据中心）：LSPP 把 d3plot/模型里的各种数据（节点坐标、应力应变、单元连接、part 信息、状态帧 ist 等）统一抽象成 DataCenter 参数。脚本通过类似 `get_data(param, type, id, ist)` 的方式读取这些数据。
LsPrePost API（驱动界面与后处理）：除了读数据，你还需要把结果“送回”LSPP 或触发界面行为，例如：切换结果帧：`switch state(ist)`，把你算出来的结果量写回为云图：`fringe dc to model`、输出日志：`echo`。
映射关系（外部ID ↔ LSPP内部索引）：你从 CSV/k 文件来的通常是节点号 nid / 单元号 eid / PID，而 DataCenter 很多数据是按内部顺序数组存的。

操作方法

首先需要将LSPP与python关联，具体方法是在LSPP命令行中输入如下代码：

`setpythonhome "python home directory"`

python home directory 为python程序的安装路径，不同版本的LSPP对应不同版本的python，安装前可先在DYNA官网查询对应版本。

在 LSPP 里打开模型/结果文件，准备一个 Python 脚本（.py），核心结构一般是：

get_data(...) 读节点/单元/结果

自定义算法计算（例如聚集度、距离、筛选）

fringe dc to_model(...) 写回云图，或导出 CSV/图片

在 LSPP 命令窗口运行：

`runpython "D:\path\your_script.py"`

03 毁伤计算程序使用说明

节点信息提取程序 nodedata_selectedpartid.py 使用

说明

1.工具用途

按照partid来提取所需的节点位置信息，并且输出相应的NODES.csv文件以及预览图像。

2.使用方法

使用前需更改输出的partid、ist、k文件链接与输出链接如下图所示。

其中ist指的是d3plot文件中的state的值，如下图所示：

设置完成后保存代码，打开d3plot文件，在LSPP命令行中输入`runpython ” 保存路径\ nodedata_selectedpartid.py”` 并点击回车。预览图像生成后即可关闭程序。

颗粒/节点筛选与聚集度分析工具（calculation _test .exe）使用说明

1.工具用途

calculation.exe 用于对三维点云数据（如 DEM 粒子、节点坐标等）进行：

空间范围筛选：按球形域或长方体范围保留点
三维可视化：筛选后自动生成并保存 3D 散点图
聚集度评估：计算每个点的“最近邻距离”和“邻居数量”，并用阈值判定聚集/非聚集
结果输出：把计算结果写回 CSV，便于后续处理或导入其他软件

2. 输入输出文件

输入文件

NODES.csv：必须放在 calculation.exe 同一目录

CSV 必须包含三列坐标字段（默认列名为）：

`x, y, z`

如果你的列名不是 x/y/z，需要在脚本里修改配置（或让开发版本兼容多种表头）。

输出文件（自动生成在 exe 同一目录）

NODES_filtered.csv

筛选后的点数据，额外包含：

nn min dist：最近邻距离
neighbor_count：半径 thr 内邻居数量（不含自身）
is_clustered：聚集标记（1=聚集，0=不聚集）
NODES filtered 3D.png

筛选后点云的 3D 散点图（自动保存）

3. 使用方法（一步一步）

Step 0 ：准备

把 calculation.exe 和 NODES.csv 放在同一文件夹

双击运行 calculation.exe

Step 1 ：选择筛选方式

程序启动后会提示你选择筛选模式：

输入球心 (cx, cy, cz) 和半径 r → 保留距离球心不超过 r 的点
输入 x min/x max, y min/y max, z min/z max → 保留坐标在闭区间内的点

同时可设置 chunksize：

0：不分块（一次性读入，适合数据不大、内存够）
>0：分块读取（适合大文件，内存压力更小）

Step 2：生成筛选结果与三维图

筛选完成后：

自动写出 NODES_filtered.csv
自动生成并保存 NODES filtered 3D.png
同时会弹出 3D 图窗口（可关闭窗口继续后续计算）

Step 3：聚集度计算（核心功能）

程序会要求输入聚集判定参数：

thr：距离阈值（邻域半径）
min_neighbors：邻居数量阈值（在 thr 半径内至少有多少邻居）
n_jobs：并行进程数（0 自动，1 单进程，>1 多进程）
task_chunk：每个任务处理点数（默认 5000，数据越大可适当增大）

4.判定规则：

一个点被认为“聚集”，必须同时满足：

最近邻距离 nn min dist <= thr
邻居数量 neighbor count >= min neighbors

计算完成后计算后自动生成聚集比例（聚集节点数量/总节点数），并且结果写回 NODES_filtered.csv（追加新列）。

5. 方法原理（与“毁伤程度”关联）

5.1 两个指标分别代表什么？

工具用两个互补指标描述局部空间结构：

(1)最近邻距离反映“点与点之间是否紧凑”。

值越小：点越贴近，局部越“挤”，常见于碎裂、塌陷、破坏带等区域

值越大：点更分散，通常是完整区或低影响区

(2)邻居数量反映“该点周围是否存在足够多的邻近点”。

值越大：局部点密度更高，毁伤区常呈现“团簇”或“破坏带”结构

值越小：局部稀疏

5.2 聚集判定为什么用“双阈值”？

仅用最近邻距离可能把“偶然接近”的点误判为聚集；仅用邻居数又可能把“均匀密集但非破坏”的区域误判。

因此采用双条件更稳健：

nn min dist <= thr（足够接近）
neighbor count >= min neighbors（附近确实有足够多点）

同时满足才认为该点属于聚集区，更接近工程上“毁伤核心区/高破坏风险区”的空间特征。

6. 速度与可扩展性（工程可用的关键）

大规模点云如果直接两两算距离是 $O(N^2)$，会非常慢。

本工具采用空间网格划分（uniform grid / 空间哈希）：

以 thr 为网格尺度，把点分配到不同格子

每个点只与自己格子及周围 26 个邻格的点计算距离因为超过这个范围的点不可能在 thr 内成为有效邻居

再结合：

多进程并行
共享内存（shared memory）（避免重复拷贝大数组）

从而在保持结果一致性的同时显著提升大数据效率。

7 . 参数建议（经验值）

chunksize：

小数据（<几百万行）可以 0，大数据建议 200000 或 500000

n_jobs：0（自动）通常最好
task_chunk：5000~20000（机器越强可越大）
thr：取决于你的粒径/网格尺度（建议先用物理意义或平均点间距估算）
min_neighbors：2~10 常用（越大表示“更严格的聚集”）

结果映射程序 send to fringe.py 使用说明

(1)工具用途

将计算程序中得到的相邻粒子最小距离重新映射回LSPP结果云图中，每个粒子的最小距离均基于该粒子的局部坐标系，更适用于分析物块的毁伤程度。

(2)使用方法

① 使用前更改路径、ist、云图名称与数值类型。

② 打开d3plot文件，在LSPP命令行中输入`runpython ” 路径\ send to fringe.py”` ，等待成功生成云图即可，无需任何操作。

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04 LS-DYNA视频教程

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