[论文解读] Voxelization based packing analysis for discrete element simulations of non-spherical particles

Venkata Rama Manoj Pola, Raghuram Karthik Desu+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 26, 2021

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一句话总结

本文提出一种基于体素化的离散元法（DEM）后处理算法，用于分析非球形颗粒的局部堆积行为。通过将颗粒集合体离散化为三维体素，该方法实现了对堆积分数空间变化的解析，揭示了局部效应（如壁面影响、堆叠行为及孔隙分布）在超二次曲面颗粒和多球颗粒中的表现，并提供了关于形状依赖性堆积异质性的定量洞察。

ABSTRACT

A voxelization based post-processing algorithm is proposed to analyze the packing of non-spherical particle assemblies simulated using the Discrete Element Method. Voxelization of the particle data allows for isolating the geometric features of the granular assembly in various spatial sub-domains (2D surface or 3D region) and investigate the localized packing behaviour. Analyzing the local packing behaviour enables determining con-fined influences such as the wall-effect, stacking behaviour, local expansion/contraction and localized loading. The efficacy of the proposed technique to analyze practical granular assemblies is demonstrated through the packing analysis of different assemblies of superquadric cubes, superquadric ellipsoidals, and multi-spherical coffee beans.

研究动机与目标

• 解决DEM模拟中非球形颗粒缺乏空间分辨堆积分析的问题。
• 实现对由于颗粒形状、壁面接近度及几何约束导致的局部堆积变化的详细表征。
• 开发一种可推广且计算高效的算法，用于分析复杂颗粒集合体的堆积结构。
• 量化颗粒形状（如立方体、椭球体、咖啡豆形）对局部堆积密度和孔隙分布的影响。
• 提供一种基于体素空间分解的工具，用于在任意空间方向和子区域中分析堆积行为。

提出的方法

• 将DEM模拟的颗粒集合体在用户定义的分辨率下体素化为三维网格，以在离散空间单元中表示颗粒几何形态。
• 通过沿任意法向量方向将体素化颗粒体积投影到二维切片上，计算任意平面上的堆积分数。
• 使用超二次曲面和多球颗粒模型来表示非球形形状，并可调节几何参数（如n₁、n₂、球体重叠）。
• 应用空间滤波和区域平均方法，以分离并分析特定子区域（如靠近壁面、角落、中心）的堆积行为。
• 生成热图和沿指定方向的1D堆积分数剖面图，以可视化空间异质性。
• 在Python中实现该算法，并开源至https://github.com/Manojpvr/VoxelDEM，以确保可重现性和可重用性。

实验结果

研究问题

• RQ1 颗粒形状（立方体、椭球体、咖啡豆形）如何影响DEM模拟集合体中的局部堆积密度和空间异质性？
• RQ2 壁面接近度和几何约束在多大程度上影响非球形颗粒系统中的局部堆积分数？
• RQ3 基于体素化的后处理方法能否有效捕捉并可视化局部堆积现象，如堆叠、孔隙形成以及收缩/膨胀行为？
• RQ4 堆积分数沿任意空间方向如何变化？不同颗粒形态下会呈现出何种模式？
• RQ5 颗粒曲率和不规则性在促进或抑制有序堆积结构方面起何种作用？

主要发现

• 立方体超二次曲面颗粒在容器角落附近表现出强烈的局部致密化，堆积分数峰值可达约0.9，这归因于堆叠行为。
• 由于与平面壁面接触不良，非球形颗粒在壁面附近的堆积分数显著降低——咖啡豆形颗粒和椭球体颗粒的堆积分数分别约为0.1。
• 咖啡豆形多球颗粒的平均堆积分数为0.6，而椭球体超二次曲面颗粒的平均堆积分数为0.62，表明其整体密度相近。
• 椭球体和咖啡豆形颗粒在中心区域表现出更平坦、更均匀的堆积剖面，而立方体颗粒则表现出更高的异质性分布。
• 椭球体和咖啡豆形颗粒的曲率导致其在角落附近堆积减少，这是由于与尖锐容器边缘的几何不匹配所致。
• 该算法成功捕捉到椭球体颗粒的周期性堆积趋势，可能源于自发有序排列；而咖啡豆形颗粒由于不规则性，表现出更均匀的孔隙分布。