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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种非球形颗粒曳力模型的计算方法，基于解析法与深度学习相结合，得到准确度较高的曳力模型。包括：步骤1确定非球形颗粒的颗粒形状及尺寸大小；步骤2采用解析法获得非球形颗粒的曳力数据训练集数据库；步骤3将训练集数据库中的数据进行深度学习，利用深度学习的方法建立非球形颗粒的孔隙率、颗粒周围的流体速度、欧拉角与颗粒曳力的关系，得到权重及偏置量，得到非球形颗粒的曳力模型。由于该模型训练数据由解析法而来，相较于传统的由试验统计得来的曳力模型具有更好的准确度。将所得曳力模型用于非解析法CFD‑DEM耦合计算中，可提高CFD‑DEM耦合仿真的计算精度，有更好的科研及工程应用价值。

主权项：1.一种非球形颗粒曳力模型的计算方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：确定非球形颗粒的颗粒形状及尺寸大小；步骤2：采用解析法获得非球形颗粒的曳力数据训练集数据库，包括下述步骤：2-1：确定作为解析法仿真计算需要的颗粒数量np；2-2：设置解析法仿真计算的孔隙率phi；2-3：根据颗粒数量np、颗粒体积等效直径dep和孔隙率phi确定用于解析法仿真的计算域大小，所述计算域设置为正六面体，边长为L，边长L通过式1确定： 2-4：给定所有颗粒的欧拉角θθx,θy,θz，按照颗粒ID随机分布或正态分布，并记录每个颗粒ID对应的欧拉角θθx,θy,θz，其中，θx、θy、θz分别表示欧拉角的三个分量；2-5：确定每个颗粒的颗粒位置，所有颗粒在所述计算域中按照颗粒中心位置均布；2-6：实施流体域网格划分，网格尺寸要求小于非球形颗粒体积等效直径dep的110；2-7：确定计算域入口速度U；2-8：确定计算工况：共6个，入口分别设置为正六面体计算域的六个面，为速度边界条件；出口设置为与入口相对的正六面体的一个面，为自由出流边界条件；2-9：采用CFD方法进行仿真计算至流场稳定；2-10：提取结果，并形成训练集数据库，每组数据包含：颗粒ID、孔隙率、颗粒周围的流体速度、颗粒的欧拉角以及颗粒的曳力；步骤3：对所得曳力数据训练集数据库的数据进行深度学习，利用深度学习的方法建立非球形颗粒的孔隙率、颗粒周围的流体速度、欧拉角与颗粒曳力的关系，利用孔隙率、颗粒周围的流体速度、颗粒的欧拉角的权重及偏置量，得到非球形颗粒的曳力模型；具体为：所述深度学习框架中，输入层变量为孔隙率、颗粒周围的流体速度及颗粒的欧拉角；基于权重和偏置量得到中间量，每一隐藏层的中间量zi输入相应层的感知器中，并通过激活函数实现非线性过程得到感知器的输出变量ai，作为下一隐藏层求解的输入变量；输出层为颗粒曳力；所述中间量zi通过式2所示方程求解： 所述输出变量ai通过式3所示方程求解：ai＝σzi3；式中：xi为输入层变量；wji为权重，bi为偏置量；σ为激活函数；i表示输入层变量ID号；j表示感知器ID号；K表示输入层变量总数。

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百度查询： 天津大学 一种非球形颗粒曳力模型的计算方法