EDEM颗粒移除质量统计源码解析

版权申诉
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 175 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 17KB RAR 举报
资源摘要信息:"本文档标题《Remove_Particles_removeparticles_质量统计_EDEM_EDEM颗粒移除_powderphr_源码》涉及了多个专业领域,包括计算机编程、数值模拟、颗粒材料处理以及特定软件应用。本资源着重于EDEM软件环境下的颗粒处理,其中EDEM是一种广泛应用于离散元素方法(Discrete Element Method,简称DEM)的仿真工具,用于模拟颗粒物料与机械结构之间的相互作用。在EDEM中实现颗粒的移除功能,需要特定的编程技巧和对软件内置逻辑的深刻理解。 具体来讲,标题中的“Remove_Particles”表明本资源提供了一种通过编程手段从EDEM模拟环境中移除颗粒的方法。而“质量统计”则暗示该方法可能包括对颗粒质量数据的收集和分析过程。"质量统计"部分可能涉及对颗粒系统中颗粒的质量分布、总体质量、单颗粒质量等数据的提取和计算。 "EDEM颗粒移除"指的是在EDEM仿真过程中,对于不需要继续参与模拟的颗粒或那些需要被排除的颗粒进行移除的编程实现。这在进行材料处理、流动性分析等研究时非常重要,因为模拟过程中可能需要排除掉一些不必要或干扰结果的颗粒。 "powderphr"可能是该源码或方法的名称或标识,表明该方法专门用于处理粉末状颗粒。 源文件的描述中提到了".rar"和".zip"两种压缩文件格式,这可能是因为在不同环境下需要使用不同的解压工具或格式。通常,.zip格式在多数操作系统中得到广泛支持,而.rar则需要特定的软件如WinRAR来解压。 通过这些信息,我们可以推断出本资源是一套用于EDEM软件环境下的颗粒移除功能的源码,可能包含有质量统计分析和相应的编程代码,目的是为了更加精确地模拟和分析颗粒物料的行为,进而优化相关领域如工业生产、材料科学和工程设计中的问题解决。" 由于在提供的信息中没有具体的文件名称列表,因此无法针对具体文件内容进行详细的知识点展开。如果需要进一步深入分析文件的具体内容和功能,请提供包含实际代码或文档的文件列表。

class PSO_VRP: def __init__(self, num_particles, num_iterations, num_customers, max_capacity, max_distance, distances, demands): self.num_particles = num_particles self.num_iterations = num_iterations self.num_customers = num_customers self.max_capacity = max_capacity self.max_distance = max_distance self.distances = distances self.demands = demands self.global_best_fitness = float('inf') self.global_best_position = [0] * num_customers self.particles = [] def initialize_particles(self): for _ in range(self.num_particles): particle = Particle(self.num_customers, self.max_capacity, self.max_distance) self.particles.append(particle) def update_particles(self): for particle in self.particles: for i in range(len(particle.position)): r1 = random.random() r2 = random.random() particle.velocity[i] = 0.5 * particle.velocity[i] + 2 * r1 * (particle.best_position[i] - particle.position[i]) + 2 * r2 * (self.global_best_position[i] - particle.position[i]) particle.velocity[i] = int(particle.velocity[i]) if particle.velocity[i] < 0: particle.velocity[i] = 0 elif particle.velocity[i] > self.num_customers - 1: particle.velocity[i] = self.num_customers - 1 particle.position = [(particle.position[i] + particle.velocity[i]) % (self.num_customers + 1) for i in range(len(particle.position))] def update_global_best(self): for particle in self.particles: if particle.best_fitness < self.global_best_fitness: self.global_best_fitness = particle.best_fitness self.global_best_position = particle.best_position.copy() def solve(self): self.initialize_particles() for _ in range(self.num_iterations): for particle in self.particles: particle.evaluate_fitness(self.distances, self.demands) self.update_global_best() self.update_particles() return self.global_best_position, self.global_best_fitness添加注释

2023-06-06 上传