【PFC6.0】随机多边形区域划分及颗粒填充

2年前浏览4263

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：

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。

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