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【PFC6.0】随机多边形区域划分及颗粒填充

2年前浏览4618

0 引言

    在做岩石的时候,粗糙一点就认为岩石是一个均匀的整体,对整体参数进行标定,达到一个单元层次的宏观特性对应。精细点做的话就需要考虑矿物,这样我们会认为矿物内部是一个均匀的整体,这样的话就需要对岩石内部的区域进行划分,规定每种矿物成分的区域,然后用颗粒进行填充模拟。

    本文主要目的是将区域进行随机多边形划分,并且往其中填充颗粒。使用到的技术主要是rblock中的merge命令。

1 区域划分

    我们主要使用rblock的建模特性作为过渡,得到随机的多边形区域。



















model new

model domain extent -10 10geometry set "box"geometry generate box -5 5

def par    origin_rad_min=0.2    origin_rad_max=origin_rad_min*1.5    scale=3    block_radius_max=origin_rad_max*scale    block_radius_min=origin_rad_min*scaleend@parrblock construct from-geometry "box"  minimum-edge  @origin_rad_min ...        maximum-edge @origin_rad_max group "origin" slot "1"


    第一步是利用rblock construct命令可以对区域进行三角划分,如果可以直接对区域进行多边形划分肯定是更好的。但就我目前对rblock的理解来说,还做不到这种程度,目前只能做到对区域进行三角划分,这里可以指定三角形的边长范围。

    我们生成了一堆三角形的rblock,如下图:

image.png


    第二步就是用所得到的三角形进行随机的合并,这里我们用的是长方形区域进行合并。
























































def inbox(pos,pointer)    groupName=rblock.group(pointer)    if groupName#"1=origin" then        inbox=false        exit    endif    vl=vector(x_pos_random-sousuo_rad_x,y_pos_random-sousuo_rad_y)    vh=vector(x_pos_random sousuo_rad_x,y_pos_random sousuo_rad_y)    rbpos=rblock.pos(pointer)    if comp.x(rbpos)>comp.x(vl) & comp.x(rbpos)<comp.x(vh) &comp.y(rbpos)>comp.y(vl) & comp.y(rbpos)<comp.y(vh) then                inbox=true        exit    endif    inbox=falseend
def conbine_rblock    stop_flag=true    name_count=1    loop while stop_flag        x_pos_random=math.random.uniform*10-5        y_pos_random=math.random.uniform*10-5        sousuo_rad_x=math.random.uniform*(block_radius_max-block_radius_min) block_radius_min        sousuo_rad_y=math.random.uniform*(block_radius_max-block_radius_min) block_radius_min        ishaveRb=false        loop foreach rb rblock.list            vl=vector(x_pos_random-sousuo_rad_x,y_pos_random-sousuo_rad_y)            vh=vector(x_pos_random sousuo_rad_x,y_pos_random sousuo_rad_y)            if inbox(vl,rb) then                ishaveRb=true                exit loop            endif        endloop        group_name=string.build("zu_%1",name_count)        name_count =1        if ishaveRb=true then                    command                                rblock merge group "new" slot "1" group @group_name slot "10"  ...                        range fish @inbox                model clean            endcommand        endif        orgin_count=0        loop foreach rb rblock.groupmap("origin",1)            orgin_count =1        endloop        if orgin_count==0 then            stop_flag=false        endif    endloopend@conbine_rblock



    我们每次随机获得一个长宽的长方形,将长方形中的“origin”组的rblock合并成一个新的rblock。

    这里有个逻辑需要注意是,merge的概念不一定需要rblock紧贴在一起,就算rblock分开一段距离,他们之间的范围也会合并到新的rblock中,所以合并得到的rblock实际上是有重叠的。

    我们看一下新的rblock。


image.png



    可以发现的是,大部分的rblock都被合并了,但是有少部分rblock是被“剩余合并”的,所谓“剩余合并”的概念就是某个rblock或者某几个会被单独剩余下来,最终形成一个rblock,而这个rblock是不满足长宽要求的。

    所以我们还需要进行第三步,也就是把这些小的rblock合并到它周围的大rblock中。













































def findMinRb    VLimit=origin_rad_min*origin_rad_min*10    loop foreach rb rblock.groupmap("new",1)        if rblock.vol(rb)<VLimit*4 then            rblock.group(rb,1)="minRB"        endif    endloopend@findMinRb

def findNearestRb(pos)    minPos=1e100    minId=0    loop foreach rbfind rblock.groupmap("new",1)        vecLenghth=rblock.pos(rbfind)-pos        if math.mag(vecLenghth)<minPos then            minPos=math.mag(vecLenghth)            minId=rblock.id(rbfind)        endif    endloop    findNearestRb=minIdend

def solveMinRb        loop foreach rb  rblock.groupmap("minRB",1)        rbNearest=rblock.find(findNearestRb(rblock.pos(rb)))        rblock.group(rb,20)="dai"        rblock.group(rbNearest,20)="dai"        group_name=string.build("zu_%1",name_count)        name_count =1        command             rblock merge group "new" slot "1" group @group_name ...                slot "10" range group "20=dai"        endcommand        loop foreach rbdai rblock.groupmap("dai",20)            rblock.group(rbdai,20)="none"        endloop    endloopend@solveMinRb


    通过以上的命令,我们可以找到小的颗粒,当然我们也可以调整“小的颗粒”的范围,从而调整模型中区域的精细度。

    运行完的效果如图:

image.png


这个就是我们区域的范围。


2 颗粒填充


    由于没有指定随机数,导致本文出现的图和我既有算例的分布有区别,这里给出我算完的一个sav。如下图:


image.png


    可以看到区域大小基本一致,只是形状不同,这里也体现随机性的概念。

image.png

image.png

  颗粒填充前我们需要把rblock的边界都导出为geometry,方便后面根据区域进行颗粒生成。


    可以看一下区域图:


image.png


    由于rblock有重叠,导致geometry也是有重叠的,所以颗粒的生成规则我们需要进行优化。

    首先定一个考虑区域重叠的规则。


    区域交集优先被id小的geometry使用。


    也就是说id为3区域需要减去其与id 1和id 2区域的交集,作为对应颗粒的生成范围。


    榆树我们可以得到某个区域的颗粒投放逻辑,如下:


image.png

image.png

 第二个逻辑是颗粒的平衡边界,每个区域的颗粒投放后都需要平衡,其边界应当考虑id小于当前geo id的区域,所以需要控制墙体的生成和删除。


image.png

image.png

image.png


  最后便是函数的调用,每次生成新的区域的时候,旧的区域颗粒需要进行固定。


效果如下:

image.png

每次投放都保存了save文件,可以进行查看。

网格处理科普岩土结构基础PFC
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2022-09-09
最近编辑:2年前
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硕士 |擅长颗粒流PFC
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3条评论
小瓶子
签名征集中
11月前
为啥7.0这套会跑不起来,也没有语法上的差别
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ghfgb
签名征集中
1年前
不同矿物之间的接触怎么设置
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工地狗
签名征集中
2年前
第二段代码的错误有点多啊,大佬
回复 3条回复
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