基于optiSLang的Rocky材料參數(shù)標定解決方案郭曉東?2025.

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synopsys"提綱

Rocky中所需的材料參數(shù)概述

Rocky材料參數(shù)選擇方案?

內(nèi)置材料庫?8個標準的虛擬測試平臺簡介

基于optiSLang的材料參數(shù)標定流程?

optiSLang聯(lián)合進行參數(shù)標定流程介紹?

SAOR

參數(shù)標定結果分析

總結

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NotShare.2法向力模型

切向力模型黏附力模型DEM顆粒力學行為

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NotShare.重疊3參數(shù)類別說明顆粒物性Density/Bulk

DensityBulk

Density：等效密度Young’s

Modulus材料壓縮或拉長時變形的幅度，定義為單位面積受力/變形幅度Poisson’s

ratio大部分材料泊松比0-0.5，橫向正應變與軸向正應變的比值Rolling

resistancecoefficient由于顆粒外形不規(guī)則在滾動的時候引起的附加力矩Restitutioncoefficient顆粒碰撞后能量耗散的衡量-

恢復系數(shù)設備物性DensityYoung’s

ModulusPoisson’s

ratio摩擦力(切向力)Static

FrictionCoefficient在顆粒滑動前切向接觸力與法向力的最大比值Dynamic

FrictionCoefficient在顆?；瑒雍笄邢蚪佑|力與法向力的最大比值黏附力Adhesive

Distance在激活顆粒黏附力模型后，兩種顆粒發(fā)生黏附的最小間距Forcefraction第一種材料的黏附力與第二種材料重力的比值Stiffnessfraction黏附力剛度與彈性剛度的比值Rocky

中材料參數(shù)概述

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NotShare.4

Rocky中所需的材料參數(shù)概述

Rocky材料參數(shù)選擇?

內(nèi)置材料庫?8個標準的虛擬測試平臺

Rocky材料參數(shù)標定流程?optiSLang聯(lián)合進行參數(shù)標定流程介紹?SAOR參數(shù)標定結果分析

總結

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NotShare.5Rocky

中內(nèi)置的標準顆粒材料庫

解壓即可使用

源文件位置：

.\ROCKY_ADDITIONAL_PACKAGE_2025R2.0_WINX64\Material

Calibration\material_wizard-2.x.x拷貝位置：

User\Documents\Rocky\Scripts

材料選擇向?qū)В赫业阶顬榻咏牟牧献鳛槌跏挤治龅幕鶞蔬\行材料向?qū)_本

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NotShare.選擇材料篩選材料6傾倒休止角(PAOR)Rocky

內(nèi)置的材料參數(shù)測試平臺靜態(tài)休止角(SAOR)溢出休止角(DAOR)動態(tài)休止角(DAOR)滑板試驗(IPT)旋轉(zhuǎn)剪切

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NotShare.堆密度流變儀7

上述8個Deck包含了已經(jīng)設置好的Case，以及前后處理Python腳本

script_CS_PostProcess.py將所有參數(shù)集成在一個界面設置script_CS_PreProcess.py自動計算分析結果，抽?。盒葜菇牵⒈４娴絩eport.json文件中

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report.json文件SAOR前后處理腳本前后處理腳本8

Rocky中所需的材料參數(shù)概述

Rocky材料參數(shù)選擇?

內(nèi)置材料庫?8個標準的虛擬測試平臺

Rocky材料參數(shù)標定流程?

optiSLang聯(lián)合進行參數(shù)標定流程介紹?

SAOR

參數(shù)標定結果分析

總結

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NotShare.9Expand

Usage

and

ProductivityAdd-onforAllAnsys

Users模型標定識別關鍵模型參數(shù)保證仿真和測試結果一致發(fā)布Web

APP擴大流程使用范圍自動化流程構建和發(fā)布工作流程optiSLang簡介敏感性分析Design

Understanding優(yōu)化設計Design

Improvement魯棒性設計Design

Quality設計優(yōu)化（DO）流程集成（

PI）研究輸入?yún)?shù)的敏感度，挑選關鍵影響參數(shù)10?2025.

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NotShare.保證設計魯棒性優(yōu)化設計測試案例簡介

標定的測試環(huán)境為：SAOR

待標定的材料參數(shù)：?ff顆粒之間摩擦系數(shù)(默認：0.5)取值范圍：0.45-0.55?rr

顆粒滾動阻力(默認：0.1)取值范圍：0.09-0.11

顆粒粒徑：20

mm

假定試驗測得:SAOR16。11?2025.

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NotShare.12?2025.

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NotShare.

利用SolverWizard導入求解流程

后續(xù)的敏感度、優(yōu)化反復調(diào)用該求解流程optiSLang-SolverWizardStep1：建立：ParametricSystem

選擇Rocky

Project

選擇后會自動生成：export_rocky_outputs.py(該腳本可以識別Rocky中的輸出參數(shù)，并保存到文件中)

Rocky中的輸入、輸出參數(shù)

??SystemSystem是一系列node

組成的流程節(jié)點(Node)是特定任務的組件：例如輸入，輸出，執(zhí)行分析13

?2025.

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Node:節(jié)點刪除結果輸出節(jié)點

添加“jsonoutput”組件，并與”solve”節(jié)點連線

默認的結果輸出節(jié)點是直接輸出Rocky中定義的輸出參數(shù)

為了計算SAOR的準確值，需要調(diào)用后處理腳本，因此結果輸出到report.json中optiSLang組件庫14?2025.

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NotShare.修改Rocky計算批處理文件增加--use-gpu

1默認的批處理是CPU求解

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NotShare.15

輸入?yún)?shù)定義：?

連續(xù)性：?離散型：0.4

0.5

0.6

、[0.4:0.5:0.02

]

、1-5

將試驗易測得參數(shù)設置為：Constant例如：密度、模量設置輸入?yún)?shù)

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NotShare.16

sensitivitywizard參數(shù)敏感度分析是后續(xù)優(yōu)化的基礎

通過交叉驗證的方法，利用多項式回歸()、移動最小二乘法(MLS)、伽遼金、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡等方法

利用AMOP完成自動布置樣本點，樣本點自適應加密等過程。

執(zhí)行完后，會自動生成后處理文件：*.omdb.并打開后處理節(jié)點17?2025.

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NotShare.Step2：參數(shù)敏感度分析設置

計算完成后，生成最佳響應面模型

COP

值越高，表明MOP響應面對樣本空間新樣本點的預測精度越好參數(shù)敏感度分析結果MOP

響應面預測結果輸入?yún)?shù)敏感度

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NotShare.18

Using:

MOPSolver基于敏感度分析中獲取的MOP模型進行優(yōu)化

OCO：

一鍵優(yōu)化自動完成優(yōu)化算法設置Step3：優(yōu)化分析向?qū)?/p>

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NotShare.19

基于MOP

模型進行參數(shù)尋優(yōu)，優(yōu)化目標函數(shù)：

ABS(仿真得到的堆積角-試驗堆積角)

最小

最佳的模型參數(shù)點：

ff0.47

、

rr

0.11

MOP

預測的堆積角與Rocky中實際計算的完全一致

整個參數(shù)尋優(yōu)過程在

上運行時間：1A6000

GPU

2

Days20?2025.

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NotShare.OCO優(yōu)化結果(一鍵優(yōu)化)

將材料標定流程封裝為

APP，僅在APP界面上顯示必要的參數(shù)輸入

普通用戶只須輸入：參數(shù)框、測試結果Appendix:材料標定流程APP生成

?2025.P