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颗粒流(particle flow)与颗粒力学(particle mechanics)最新研究进展

2月前浏览2677

文一:

 

颗粒破碎对土工格栅加筋颗粒土三轴剪切力学特性的影响:DEM研究

摘要:

采用三维颗粒流程序对土工格栅加固的可压碎和不可压碎颗粒土进行了一系列数值三轴剪切试验。比较了可压碎颗粒土和不可压碎颗粒土壤在剪切过程中的宏观行为。此外,还探讨了潜在的宏观-微观联系。主要研究结果如下:颗粒破碎降低了颗粒间的接触力,降低了颗粒土的抗剪强度;土工格栅对颗粒土抗剪强度的加固作用可归因于组构和力各向异性的增加;可压碎土样品的颗粒位移分布比不可压碎土更均匀,可压碎土的剪切带不明显;孔径比为4.4的土工格栅的加固效果最高,因为破碎颗粒的数量和土工格栅变形达到了平衡。

 

图:碎片生成模式:(a)原始粒子;(b) 阿波罗球体;(c) 颗粒破碎的质量损失。

 

图:DEM 建模: (a) DEM 样本的主要组成部分; (b)样本体积的计算。

 

图:双轴土工格栅的 DEM 建模: (a) DEM 建模; (b) DEM 中双轴土工格栅拉伸试验示意图; (c) DEM 与试验结果的比较。

文二:

 

考虑颗粒流静摩擦系数的管内传热预测模型

摘要:

颗粒物质是工业中重要的传热介质。密集颗粒绕管流动的传热过程在工业废热和太阳能能量转换方面有重要应用。然而,颗粒热传递过程的快速预测仍然值得研究,特别是当颗粒流动受到摩擦系数的影响时。建立了密相颗粒绕管流动的传热模型,探讨了颗粒尺寸、密度和静摩擦系数对传热特性的影响,建立了考虑静摩擦系数的传热预测方程。结果表明,颗粒尺寸对传热的影响最大。随着颗粒尺寸从2mm 增加到4mm,管道的平均有效传热系数由262.35 W/(m2 · K)下降到217.31 W/(m2 · K)。颗粒密度对传热的影响主要体现在颗粒热容的差异上,而对颗粒的流动影响不大。颗粒静摩擦系数主要通过影响颗粒流的流动状态来影响传热。平均联系数目从63.9减少到38.9。修正后的模型相对误差从8.9% 降低到3.78% 。

 

图:填充模型示意图。

 

图:颗粒膜接触角。

 

图:不同粒径颗粒的温度分布。

文三:

 

润湿性对颗粒多孔介质两相流动的影响:介质的流体破裂和力学

摘要:

润湿性是影响多孔介质中流体相空间分布的一个关键参数。了解润湿性对流体在三维多孔介质中分布的影响对于此类介质中涉及多相流的任何现象都至关重要。为了解决这个问题,我们对三维颗粒填充中的两相流进行了广泛的计算机模拟,并研究了通过改变接触角对润湿性的影响。为此,将浸没边界法和流体体积法与离散元素法相结合。考虑了五个接触角,覆盖了整个润湿性范围。我们发现润湿性影响颗粒动力学,如颗粒的位移、接触力和流体速度,流体的破裂也可能发生在孔隙空间中。我们的结果表明,注入系统的侵入流体体积、壁面压力和注入表面随着接触角的增大而减小。最重要的是,增加接触角会减少颗粒间的相互作用,而阻力则表现出相反的趋势,导致颗粒发生更大的位移。我们还证明并强调,润湿性影响的某些方面只能在多孔介质的3D模型中观察到,因此,2D模型是不够的。

 

图:(a) 模型的形状和尺寸,以及(b)计算中使用的粒子的最终堆积。

 

图:(a)0.05 T; (b)0.1 T; (c)0.2 T; (d)0.4 T; (e)0.8 T 和(g) T 时侵入流体的动态演变,其中 T 是总模拟时间。(h)当侵入液体中发生破裂时,在颗粒附近流体颗粒相互作用的近距离快照。

 

图:在同一时间步长下,接触角对轴向位置的影响: (a) Z = 0.0 mm,(b) Z = 0.2 mm。(c)接触角对靠近壁面的液滴形状的影响。(d)入侵面积与总表面 A 的比率,用以量化入侵流体在底壁(即 Z = 0.0 mm)及接近底壁(即 Z = 0.2 mm)的行为。

文四:

 

非牛顿流体斜通道多相流动的计算分析——摄动法传热分析

摘要:

本研究基于非牛顿流体通过具有传热的均匀通道的两相流。考虑了三级流体的应力张量,将其视为非牛顿流体。两种不同类型的粘性悬浮液分别由微小尺寸的铪和晶体颗粒形成。由于铪金属颗粒的高磁化率,也应用了磁效应。每一个磁流体力学双相流都是由于引力而产生的。利用“正则摄动法”,得到了一组非线性耦合微分方程的渐近解。进行了详细的参数研究,以分析重要参数和数量的有效贡献。由此推断,强磁效应和主要的粘性耗散为多相流引入了额外的热能。此外,高粘性多相悬浮液适用于化学工业中制造这种含有小聚合物颗粒的涂料和乳液。

 

图:系统流动几何学

 

图:倾角 α 对牛顿速度和非牛顿流体速度的影响

文五:

 

可解释的机器学习分析和自动建模来模拟流体-颗粒流动

摘要:

本研究通过几种新的数据驱动分析方法,即最大地层系数(MIC)、可解释ML和自动ML,从基于机器学习(ML)的流体颗粒流中的中尺度闭合中提取了人类可以理解的见解。先前已经表明,固体体积分数对阻力的影响最大。本研究旨在定量研究流动特性对中尺度阻力修正(Hd)的影响。MIC结果显示特征(即滑移速度(~u*sy)和颗粒体积分数(εs))与标记Hd之间存在很强的相关性。可解释的ML分析证实了这一结论,并将~u*sy、εs和气体压力梯度对模型的贡献分别量化为71.9%、27.2%和0.9%。使用无需选择模型结构和超参数的自动ML进行建模,与我们以前的模型相比提高了预测精度

 

图:(a)MIC比较,(b)Pearson相关系数比较。

 

图:个别数据点的本地 SHAP 特性。

 

图:使用标记的SHAP交互依赖值

 

图:使用不同标记的单个特征贡献(SHAP值)

 
来源:STEM与计算机方法
非线性多相流化学多孔介质磁流体理论太阳能数字孪生人工智能
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首次发布时间:2024-03-03
最近编辑:2月前
江野
博士 等春风得意,等时间嘉许。
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