基于動態神經網絡的水泥熟料堆積體建模方法

聞 巖，黃泊霖，袁 林，劉浩然，鞠艷旭

(1.燕山大學機械工程學院，秦皇島 066004;2.燕山大學信息科學與工程學院，秦皇島 066004)

0 引 言

顆粒物質廣泛存在于制藥、水泥、化工等工業生產中。但是涉及顆粒運動行為時，許多基本問題還沒有弄清楚。顆粒聚集體流動時表現出類似流體的運動行為，但是使用流體力學理論對其描述并不合適，究其原因在于顆粒體系復雜的力鏈網絡。力鏈網絡不僅支撐著顆粒體系的部分重量還能承擔一定的外載荷，其在顆粒接觸時開始出現，并隨著顆粒流動不斷演變[1]。研究顆粒動力學問題首先需要建立靜力學模型，對基于數值模擬的顆粒流動研究而言，建立顆粒體系初始堆積狀態的離散元模型十分必要。為了建立能夠反映顆粒接觸關系的聚集體模型，國內外學者在建模方法上展開了一系列的研究。在單顆粒方面，Nolan等[2]提出了利用數個球體的包絡面逼近特定顆粒輪廓的單顆粒建模方法。對于特定顆粒的輪廓特征，多數研究者先通過掃描技術獲取顆粒的外形特征，再利用較小粒度的顆粒球對其填充[3-5]。以上研究都著眼于對單個顆粒建立精準模型。但是有關復雜顆粒體系建模的研究還比較少。在體系內部通常包含大量顆粒物質，粒度分布存在一定范圍，并且各個顆粒間又存在著相互作用。為了對特定顆粒群展開研究，所建立的離散元模型應考慮體系內顆粒的真實接觸情況，應盡可能與真實的顆粒模型等價[6-8]。……