Grains3D, a flexible DEM approach for particles of arbitrary convex shape—Part III: extension to non-convex particles modelled as glued convex particles
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale numerical simulation using the discrete element method (DEM) contributes to improving our understanding of granular flow dynamics involved in many industrial processes and geophysical flows. In industry, it leads to an enhanced design and an overall optimization of the corresponding equipment and process. Most of the DEM simulations in the literature have been performed using spherical particles. A limited number of studies dealt with non-spherical particles, even less with non-convex particles. Even convex bodies do not always represent the real shape of certain particles. In fact, more complex-shaped particles are found in many industrial applications, for example, catalytic pellets in chemical reactors or crushed glass debris in recycling processes. In Grains3D-Part I (Wachs et al. in Powder Technol 224:374–389, 2012), we addressed the problem of convex shape in granular simulations, while in Grains3D-Part II (Rakotonirina and Wachs in Powder Technol 324:18–35, 2018), we suggested a simple though efficient parallel strategy to compute systems with up to a few hundreds of millions of particles. The aim of the present study is to extend even further the modelling capabilities of Grains3D towards non-convex shapes, as a tool to examine the flow dynamics of granular media made of non-convex particles. Our strategy is based on decomposing a non-convex-shaped particle into a set of convex bodies, called elementary components. We call our method glued or clumped convex method, as an extension of the popular glued sphere method. Essentially, a non-convex particle is constructed as a cluster of convex particles, called elementary components. At the level of these elementary components of a glued convex particle, we employ the same contact detection strategy based on a Gilbert–Johnson–Keerthi algorithm and a linked-cell spatial sorting that accelerates the resolution of the contact, that we introduced in [39]. Our glued convex model is implemented as a new module of our code Grains3D and is therefore automatically fully parallel. We illustrate the new modelling capabilities of Grains3D in two test cases: (1) the filling of a container and (2) the flow dynamics in a rotating drum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».