二维圆盘介质力学建模程序

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0 下载量 25 浏览量 更新于2024-11-05 收藏 18KB RAR 举报
资源摘要信息: "DISC.rar_The Program" 本文档描述了一个计算机程序,该程序用于模拟由任意半径的圆盘状颗粒组成的颗粒介质的力学行为。根据提供的信息,我们可以深入探讨以下几个关键知识点: 1. 颗粒介质力学模拟(Granular Medium Mechanics Modeling) 颗粒介质力学是研究由大量固体颗粒组成的材料的行为的学科。这类材料包括沙子、砾石、金属颗粒等。颗粒介质的力学性质受到颗粒间相互作用的强烈影响,如摩擦力、撞击力以及颗粒间的凝聚力等。模拟这类介质可以帮助我们理解地震波传播、土石坝的稳定性、粉末材料的流动特性等复杂现象。 2. 离散元方法(Discrete Element Method, DEM) 离散元方法是一种数值计算方法,用于模拟颗粒物质的力学行为。它通过追踪每个单独颗粒的运动,以及颗粒之间以及颗粒与周围环境的相互作用,来计算整体系统的动态和静态响应。DEM特别适用于研究颗粒尺度上的力传递、颗粒流动和颗粒排列等现象。 3. 圆盘颗粒模型(Disc-shaped Particles) 本程序专注于模拟由圆形或任意半径的圆盘状颗粒组成的介质。圆盘颗粒模型在物理上与球形颗粒模型有所不同,因为它涉及到面接触而非点接触。这使得圆盘颗粒模型能更好地模拟那些颗粒形状非规则或倾向于扁平的物质,例如扁平的岩石碎片或磨碎的颗粒。圆盘颗粒之间的相互作用和排列方式将对整个系统的力学性能产生重要影响。 4. 计算机程序开发(Computer Program Development) 标题中提到的"The Program"表明该资源是一个专门开发的计算机程序。计算机程序的开发需要涵盖算法设计、编程语言选择、界面设计、性能优化和测试等多个方面。程序的有效性在很大程度上取决于它如何实现物理模型和数学算法,以及它处理大规模计算的能力。 5. RAR文件格式(Roshal ARchive Format) "DISC.rar"表明本程序的文件被打包成RAR格式。RAR是一种文件压缩格式,由俄罗斯程序员尤金·罗沙尔(Eugene Roshal)开发。与ZIP等其他压缩格式相比,RAR通常能提供更高的压缩率,但压缩和解压缩速度较慢。RAR文件是一种常见的封装方式,用于减少存储空间的需求,并确保文件在传输过程中保持完整性。 6. 文件名及扩展名(File Name and Extension) "DISC.F"作为压缩包子文件的文件名称列表中的一个条目,表明解压缩后的文件中包含有扩展名为"F"的文件。这可能是一个FORTRAN语言编写的源代码文件,因为"F"是早期Fortran语言文件常用的扩展名。这表明程序可能是用FORTRAN这种高级编程语言编写的,Fortran在科学计算领域中使用广泛,尤其在物理建模和工程模拟方面。 综上所述,标题中所指的资源为一个基于离散元方法开发的计算机程序,专门用于模拟圆盘形状颗粒组成的颗粒介质的力学行为。程序的开发涉及到了复杂的物理模型实现和高性能计算技术。该程序的文件被打包成RAR格式,并通过使用Fortran语言编写的源代码文件来实现计算模拟。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传