Advertisement

关于离散元素法的书籍

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:RAR


简介:
《关于离散元素法的书籍》详尽介绍了离散元方法的基本理论、技术应用及最新进展,适合科研人员与高校师生参考学习。 离散元素法(Discrete Element Method,简称DEM)是一种用于模拟颗粒材料行为的数值方法,在岩土力学、地质工程、矿业工程以及材料科学等领域有着广泛应用。该方法的核心思想是将复杂系统中的每一个颗粒视为独立的刚体,并通过考虑它们之间的接触力来模拟整个系统的动力学行为。这种建模方式能够真实地反映出颗粒堆积、流动和破裂等过程,因此在岩土力学领域具有重要应用价值。 《岩石工程中离散元素法基础理论与应用》这本书深入探讨了DEM的基础理论及其实际应用。书中可能涵盖以下几个关键知识点: 1. **DEM的基本概念**:解释了该方法的基本原理,包括颗粒的几何特性、质量、刚度和摩擦系数等基本属性,并介绍了如何构建颗粒之间的接触模型。 2. **颗粒动力学**:讨论了颗粒系统的运动方程,以及求解这些方程以获得动态行为的方法,如受力分析、速度和加速度计算。 3. **接触力模型**:描述了几种常用的接触力模型(例如Hertz-Mindlin和Cundall-Strack),用于模拟颗粒间的碰撞和黏附力学行为。 4. **边界条件与加载**:阐述了如何设置边界条件以模拟实际工程中的各种加载情况,如重力、压力及振动等。 5. **数值求解与算法**:详细讲解了DEM方程的数值方法(例如Euler隐式和显式方法),以及并行计算技术在提高计算效率上的应用。 6. **岩土力学的应用**:书中会介绍该方法在边坡稳定性分析、隧道开挖设计及地下结构设计等领域的具体应用,还包括破碎岩体的力学性能预测等内容。 7. **岩石物理建模**:讨论如何结合DEM进行岩石物理性质模拟(如弹性模量和泊松比),以及从微观尺度推至宏观尺度的方法。 8. **案例研究**:提供了多个实际工程实例,展示如何运用该方法解决具体问题,并包括数据分析、模型建立及结果解释等步骤。 9. **软件工具与编程**:可能会介绍一些常用的DEM软件(如PFC和UDEC)以及编写程序实现自定义模拟的方法。 10. **未来发展方向**:展望了DEM技术的最新进展,例如多尺度模拟、非线性动力学行为及颗粒流体相互作用等潜在研究方向。 这本书对于理解离散元素法的理论基础与实践应用具有极高的价值。无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中受益匪浅。通过学习该方法,我们可以更准确地理解和预测复杂系统的动态行为,并在岩土工程中做出更为科学合理的决策。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    《关于离散元素法的书籍》详尽介绍了离散元方法的基本理论、技术应用及最新进展,适合科研人员与高校师生参考学习。 离散元素法(Discrete Element Method,简称DEM)是一种用于模拟颗粒材料行为的数值方法,在岩土力学、地质工程、矿业工程以及材料科学等领域有着广泛应用。该方法的核心思想是将复杂系统中的每一个颗粒视为独立的刚体,并通过考虑它们之间的接触力来模拟整个系统的动力学行为。这种建模方式能够真实地反映出颗粒堆积、流动和破裂等过程,因此在岩土力学领域具有重要应用价值。 《岩石工程中离散元素法基础理论与应用》这本书深入探讨了DEM的基础理论及其实际应用。书中可能涵盖以下几个关键知识点: 1. **DEM的基本概念**:解释了该方法的基本原理,包括颗粒的几何特性、质量、刚度和摩擦系数等基本属性,并介绍了如何构建颗粒之间的接触模型。 2. **颗粒动力学**:讨论了颗粒系统的运动方程,以及求解这些方程以获得动态行为的方法,如受力分析、速度和加速度计算。 3. **接触力模型**:描述了几种常用的接触力模型(例如Hertz-Mindlin和Cundall-Strack),用于模拟颗粒间的碰撞和黏附力学行为。 4. **边界条件与加载**:阐述了如何设置边界条件以模拟实际工程中的各种加载情况,如重力、压力及振动等。 5. **数值求解与算法**:详细讲解了DEM方程的数值方法(例如Euler隐式和显式方法),以及并行计算技术在提高计算效率上的应用。 6. **岩土力学的应用**:书中会介绍该方法在边坡稳定性分析、隧道开挖设计及地下结构设计等领域的具体应用,还包括破碎岩体的力学性能预测等内容。 7. **岩石物理建模**:讨论如何结合DEM进行岩石物理性质模拟(如弹性模量和泊松比),以及从微观尺度推至宏观尺度的方法。 8. **案例研究**:提供了多个实际工程实例,展示如何运用该方法解决具体问题,并包括数据分析、模型建立及结果解释等步骤。 9. **软件工具与编程**:可能会介绍一些常用的DEM软件(如PFC和UDEC)以及编写程序实现自定义模拟的方法。 10. **未来发展方向**:展望了DEM技术的最新进展,例如多尺度模拟、非线性动力学行为及颗粒流体相互作用等潜在研究方向。 这本书对于理解离散元素法的理论基础与实践应用具有极高的价值。无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中受益匪浅。通过学习该方法,我们可以更准确地理解和预测复杂系统的动态行为,并在岩土工程中做出更为科学合理的决策。
  • EDEM学习:颗粒系统分析及颗粒物质力学入门引导
    优质
    《EDEM学习书籍》是一本面向初学者的颗粒系统模拟教程,通过离散元素法介绍颗粒物质的力学特性及其应用,适合工程与科研人员阅读。 两本PDF课本如下:1. 王国强的《颗粒系统的离散元素法分析仿真:离散元素法》;2. 孙其诚与王光谦合著的《颗粒物质力学导论》。
  • DEM.rar_DEM_DISCRETE ELEMENT_FORTRAN_DEM_DEM_DE
    优质
    本资源为FORTRAN编写的DEM(离散元方法)程序代码包,适用于进行颗粒物质模拟研究,包含多种算法与模型。 离散元程序 离散元程序 离散元程序 离散元程序
  • 在颗粒系统分析仿真应用
    优质
    本研究聚焦于离散元素法(DEM)在颗粒材料系统的仿真与分析中的应用,探讨其原理、技术优势及在工程实践中的具体案例。 这本离散元教程非常实用,详细介绍了离散元的知识体系,十分值得拥有。
  • 遗传算
    优质
    本书系统介绍了遗传算法的基础理论、发展历程及其在各个领域的应用实例,适合对优化问题感兴趣的读者阅读。 遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法,起源于20世纪60年代John Holland提出的适应性系统理论。这种算法模拟了自然界中的生物进化过程,包括基因重组、突变和自然选择等机制,用于解决复杂问题的全局优化。 本压缩包包含一系列关于遗传算法的书籍,它们深入浅出地介绍了这一领域的核心概念和实践应用。遗传算法的基本原理是通过创建一个代表解决方案的种群,这些解决方案通常被称为个体,并用一串二进制或实数编码表示。每个个体的适应度根据它解决问题的能力来评估。在每一代中,高适应度的个体有更高的概率被选中进行繁殖,这便是自然选择的过程。繁殖过程中通过交叉(基因重组)和变异操作生成新的个体以保持种群多样性并避免过早收敛。 遗传算法的应用广泛,涵盖了工程设计、机器学习、组合优化、调度问题、网络路由以及数据压缩等多个领域。例如,在机器学习中可以利用遗传算法进行参数调整,寻找最佳的模型参数组合;在旅行商问题等组合优化问题上也能高效地搜索接近最优解的路线。 实现遗传算法的关键步骤包括编码方式的选择(二进制、浮点数、整数或其他复杂形式)、初始化种群、设计适应度函数以及制定选择策略和交叉变异操作。常见的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等;而常用的交叉类型则包含单点交叉、多点交叉及部分匹配法,变异方法包括位翻转或随机值替换。 压缩包内的书籍将详细讨论上述所有内容,并深入探讨各种遗传算法的变体(如多模态遗传算法和并行遗传算法)以及与其它优化技术结合的应用实例。此外书中还会提供实际案例研究以帮助读者理解如何在具体问题中应用这些理论知识,从而提升解决复杂难题的能力。 无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,在阅读完这套书籍后都将能够更好地掌握遗传算法的理论基础及其实践技巧,并能在自己的项目里有效运用这一强大的优化工具。
  • 遗传算
    优质
    本书深入浅出地介绍了遗传算法的基本概念、原理及其应用,适合对优化问题和智能计算感兴趣的读者阅读。 本资源包含十多本关于遗传算法的书籍,内容还算丰富。
  • AppleScript
    优质
    本书籍全面介绍了AppleScript编程语言,适合所有Mac用户学习使用,帮助读者掌握自动化操作技巧,提升工作效率。 包含的书籍有:1.《AppleScript跟我学_苹果脚本语言入门的好资料.pdf》2.《basics-of-applescript.pdf》3.《AppleScript权威指南.pdf》 相关资源可以在GitHub上找到,地址为https://github.com/unforswearing/applescript。
  • AppleScript
    优质
    本书籍全面介绍了AppleScript编程语言的基础知识及其高级应用技巧,旨在帮助用户自动化Mac操作系统中的各种任务。适合初学者及进阶读者阅读。 包含书籍:1.《AppleScript跟我学_苹果脚本语言入门的好资料.pdf》2.《basics-of-applescript.pdf》3.《AppleScript权威指南.pdf》 相关链接可以参考GitHub上的资源。 重写后的文字去掉了具体的网址和联系方式,保留了原文的核心内容。
  • Java数学二系类实现
    优质
    本项目采用Java语言实现了离散数学中关于二元关系的核心概念与操作,包括关系的表示、运算及其性质判断。 * 二元关系类及其测试 * 某一集合上的二元关系类 * 提供判断关系的性质、进行关系间的运算以及求解关系闭包的功能 - 判断自反性 - 判断反自反性 - 判断对称性 - 判断反对称性 - 判断传递性 **操作说明:** 1. 关系和合成运算 2. 关系自身与某一关系的运算 3. 两个关系之间的运算 具体步骤如下: * 求一关系的自反闭包、对称闭包及传递闭包。 * 执行以下测试: - 输入关系矩阵的阶数:3 - 输入第一个关系矩阵元素值:1 0 1 1 1 1 1 0 1 - 输入第二个关系矩阵元素值:0 0 0 1 1 1 0 0 0 * 输出结果: - r的自反闭包为: ``` 1 0 1 1 1 1 1 0 1 ``` - r的对称闭包为: ``` 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ``` - r的传递闭包为: ``` 1 0 1 1 1 1 1 0 0 ``` * 判断第二个关系矩阵是否反对称:false * 输出r和第二个关系矩阵(记作r2)的并运算结果为: ``` 1 0 1 1 1 1 1 0 0 ```
  • 传递函数
    优质
    本文探讨了不同传递函数离散化的方法及其应用,旨在为控制系统设计提供理论支持和技术指导。 传递函数离散化方法的相关内容可以相互参考。