批量生成测量圆检测试样

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测量圆往往是我们进行后处理的工具，可以输出试样中的孔隙率、应力、应变率、配位数。

测量圆的布置是我们首先要做的事情，这里编写了一个可以在指定区域生成指定数目大小的测量圆，代码如下：

我们需要输入，测量圆生成区域的范围（x_min、x_max、y_min、y_max），还需要横向和竖向的数目（n_x、n_y），也需要半径(rad)。就可以自动生成测量圆了，这部分代码放于measure_tools文件中，之后在主程序中调用。

def create_measure(x_min,x_max,y_min,y_max,n_x,n_y,rad)    if n_x=1 then        split_x=0    else        split_x=(x_max-x_min-2*rad)/float(n_x-1)    endif    if n_y=1 then        split_y=0    else        split_y=(y_max-y_min-2*rad)/float(n_y-1)    endif    loop local n(1,n_x)        x_pos=x_min rad split_x*(n-1)        loop local m(1,n_y)            y_pos=y_min rad split_y*(m-1)            command                measure create position [x_pos] [y_pos] radius [rad]            endcommand        endloop    endloopend

这里用个demo测试一下，以昨天的成样结果为对象，生成20行1列的测量圆。


restore sample_brickcall measure_tools@create_measure([-width*0.1],[width*0.1],[-height*0.5],[height*0.5],1,20,[height*0.1])

结果为：

这里的参数可以自动调整，比如10行2列的测量圆：

restore sample_brickcall measure_tools@create_measure([-width*0.15],[width*0.15],[-height*0.5],[height*0.5],2,10,[height*0.1])

在measure_tools文件中编写了输出孔隙率表格的函数，可以将一行或者一列测量圆的孔隙率输出，这个功能后续还可以继续开发。


def get_poro_x    tb_poro=table.create("poro")    loop foreach mp measure.list        table(tb_poro,measure.pos.x(mp))=measure.porosity(mp)    endloopenddef get_poro_y    tb_poro=table.create("poro")    loop foreach mp measure.list        table(tb_poro,measure.pos.y(mp))=measure.porosity(mp)    endloopenddef get_poro_xy    tb_poro=table.create("poro")    tb_x_pos=table.create("x_pos")    tb_y_pos=table.create("y_pos")    loop foreach mp measure.list        table(tb_poro,measure.id(mp))=measure.porosity(mp)    endloop    loop foreach mp measure.list        table(tb_x_pos,measure.id(mp))=measure.pos.x(mp)    endloop    loop foreach mp measure.list        table(tb_y_pos,measure.id(mp))=measure.pos.y(mp)    endloopend

主程序为：



restore sample_brickcall measure_tools@create_measure([-width*0.1],[width*0.1],[-height*0.5],[height*0.5],1,20,[height*0.1])@get_poro_y

结果显示table:

这里的绿色线就是孔隙率随着y坐标的变化。

将table输出csv，把昨天的成样结果绘制一张图，结果为，可以看出来不光是视觉效果，孔隙率分布上分层压缩法都是比较好的。

将测量圆满布于试样中最后输出坐标和孔隙率：


restore sample_generate_1_4call measure_tools@create_measure([-width*0.5],[width*0.5],[-height*0.5],[height*0.5],20,20,[height*0.1])@get_poro_xy

如图：

输出在origin中绘制三维图：

当然云图也直观一点：

这个是分层压缩法的孔隙率分布情况，感觉这个规律还是比较复杂的，所以某些学者提出的某些准则是否适用还需要打个问号。

来源：超级大的lobby

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首次发布时间：2022-09-28