ParSD软件：设计和分析材料粒度分布的工具【2021】

软件X 15（2021）100753原始软件出版物ParSD-设计和分析粒度分布的工具延斯·弗鲁斯托弗陶瓷主席，Montanuniversität Leoben，Peter-Tunner-Str.奥地利莱奥本ar t i cl e i nf o文章历史记录：2021年2月9日收到2021年6月25日收到修订版2021年6月25日接受关键词：颗粒填充混凝土耐火材料煤成型粉末冶金a b st ra ct许多材料产品由不同粒度的初始原材料组成。软件ParSD的主要功能是（1）根据定义的粒度分布模型从一组不同粒度的原材料设计混合物（批次），（2）根据粒度将原材料批次与指定的粒度分布模型进行比较，以及（3）从定义的原材料批次计算指定模型的参数。除了用户可以定义一个自己的模型，预定义的模型包括Andreasen和Dinger/Funk等的模型。©2021作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本1.2用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-21-00030Code Ocean compute capsuleGNU GPL v3或更高版本使用git的代码版本控制系统软件代码语言、工具和服务使用GNU R incl。tcltk包编译要求，操作环境依赖GNU R，PDF查看器如果可用，链接到开发人员文档/手册http://download.savannah.nongnu.org/releases/parsd/Documentation.pdf问题支持电子邮件fruhstorfer1988@gmail.com1. 动机和意义许多材料产品由不同粒度的初始原材料组成。例如，混凝土混合物示意性地包含具有小颗粒尺寸的水泥、中等尺寸的砂和具有大颗粒尺寸的碎石。原材料混合物的粒度分布或颗粒填充（称为“批次”）强烈影响制造过程和最终产品的性能。实际上，必须根据应用需求定制粒度分布[1]。虽然它对陶瓷和粉末冶金产品的最终性能的影响一般很大[2，3]，但对具有宽粒度分布的产品的影响特别大，例如在混凝土[4复合材料[12]。电子邮件地址：jens. unileoben.ac.at。https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100753为了根据应用需要定制粒度分布，有两种基本方法：（1）通过原材料的参数和性质优化目标性质和（2）最小化在优化方法中，原材料的初始性质是输入参数，并且计算单个目标性质（如堆积密度、可压缩性或粘度）的最佳粒度分布。粒子之间的相互作用（如摩擦）包括在优化模型中。计算返回原材料混合物，其颗粒尺寸分布优化目标属性。第二种方法将通过批次中的比例从一组给定原材料计算的粒度分布拟合到目标粒度分布[4，13]。开发的软件ParSD支持第二种方法-根据原材料的比例或分数将批次粒度分布拟合到定义的目标粒度2352-7110/©2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx延斯·弗鲁斯托弗软件X 15（2021）1007532分配（主要功能1）。此外，ParSD还可以从给定的批次组成和描述目标粒度分布的指定模型进行逆向工程此外，还可以比较规定批次和规定模型的粒度分布（主要功能3）。相关软件EMMA [14]仅包含主函数3，软件PSDesigner [15]包含主函数1和3。在这两个相关的软件产品中，Andreasen [16]和Dinger和Funk [17]的模型仅被实现，而ParSD具有这两个模型以及Kawamura [1，18]的模型，Kawamura模型[19]以及Kawamura和Kawamura模型[1]的修改版本，包括最小粒度的参数。比较这两种方法揭示了ParSD的潜力优化方法直接返回特定目标性质方面的最佳粒度分布，但需要对原材料及其与该目标性质的相互作用的广泛了解[4]。但是，对于许多目标属性，此输入数据并不存在。相反，通过将批料粒度分布拟合到目标粒度分布的方法，可以研究特定粒度分布模型的参数这样的参数研究对于所有可测量的目标性质都是可能的，并且除了还提供关于优化方法所需的相互作用的知识之外，最终返回用于优化目标性质的粒度分布的模型参数。具体而言，ParSD支持将批次粒度分布拟合到模型粒度分布的过程，这是此类参数研究的基础[10，20]，并且还能够通过可能更高复杂度的其他模型描述批次这在未来将是必需的，因为目标特性对加工和制造参数的依赖性在现实中是很多的。因此，为了改进材料，需要更复杂的模型，其包含用于所有所需依赖性的模型例如[1]，耐火浇注料的流动性明显地取决于最小和最大颗粒尺寸、细颗粒和粗颗粒的分布，并且已知存在间隙颗粒尺寸，低于该间隙颗粒尺寸，填料具有强的流变影响，而高于该间隙颗粒尺寸，填料主要影响堆积密度。2. 软件描述ParSD在GNU R [21]中是脚本化的，需要软件包“tcltk”。作为软件文档的一部分，技术文档中提供了主要函数算法的示例代码片段2.1. 软件构架ParSD的关键是主窗口（参见图①的人。从在主窗口中，启动主要功能。 它们是此外，从主窗口的任务栏中，可以定义设置并访问数据库子程序。数据库子程序包括创建数据库、添加、编辑或删除材料以及删除数据库。“编辑材料”子程序还包括用于不同粒度分布类型（密度/累积、保留/穿透）的图1.一、流 程 图包括主窗口（DB- 数 据 库 ） 。2.2. 软件功能三个主要功能1.原材料的定义↓批次描述↓型号说明↓计算结果和微调（如适用）对于“Design a batch”主函数，模型已完全定义，并通过最小化批次和模型的粒度分布之间的残差，对批次组成进行数值优化。对于反向“计算模型参数”主函数，完全定义批处理，并通过数值优化计算模型参数。对于“Verify a batch”功能，批次和模型都是完全定义的，结果（在本例中是比较）是分析计算的。在优化的情况下，不仅示出了结果，而且给予用户微调结果的可能性，以例如考虑到不同材料类型（如少量添加的添加剂和大量添加的主相材料）的尺度3. 说明性实例先前的研究[10，22]表明，对于最大粒度为3150µ m的特定批次，可以实现高密度耐火材料，而200至500µm范围内的颗粒强烈影响抗热震性。该批料由不包括最小粒径参数的WMD模型[1，19然而，未来的研究将通过尺寸和数量研究细颗粒的影响，因此需要更高复杂性的模型，包括最小颗粒尺寸的参数，如改进的Kawamura模型。为了通过更复杂的模型描述该批次，应用了“计算模型参数”主功能。首先，从提供的数据库中选择批次中包含的材料（参见补充数据[19，23]），然后将批次延斯·弗鲁斯托弗软件X 15（2021）1007533图二、 第一个说明性示例的批次和模型描述。图三. 微调第一说明性实例的模型参数。见图4。 微调第二说明性实施例的批料组成。延斯·弗鲁斯托弗软件X 15（2021）1007534定义为wt%（图2（a）显示了定义的批次，其中还列出了先前选择的原材料）。在第二个操作步骤中，选择了修正的Kawamura模型，对于最大和间隙颗粒尺寸，每个边界都设置为3150的相等值 μm和200μ m，分别（cf. 图2（b））。偏差平方和为20.07µ m2描述了极好的拟合，最小粒度、Dinger/Funk部分分布模量和Furnas部分分布模量的返回结果分别为0.149µ m、0.3745和0.7488。这些值经过微调（参见图3），通过重新计算上述参数值0.18、0.37和0.75的曲线，给出的平方偏差和为20.36µ m2，适合仍然很好。结合其他批次的实验设计，描述批次的最佳最小粒度在0.15和0.20µ m之间变化。作为一种妥协，0.18μm任意设定。为了说明“设计一个批处理”应用上述结果可以计算不同的细粒含量。在选择图2（a）中列出的原材料之后，然后，不为批次的原材料设置界限。然后，选择了修正的Kawamura模型，并定义了一个调整Dinger/Funk部分分布模量为0.27，并分别保持最小、间隙和最大粒度的其他值为0.18µm、200µ m、3150µm和0.75，以及Furnas部分分布模量。结果以待包含材料的重量%（Ma%）为单位进行微调，精确度为5%，图4所示批次的偏差平方和为19.63µ m2。4. 影响ParSD使追求新的研究问题的粒度分布对材料产品的制造和最终性能的影响的细节。为此，一方面可能需要将更复杂的模型应用于批设计[6，10]，但另一方面必须考虑先前研究的结果，这可以通过将新模型方法拟合到先前批次来实现。ParSD的这两个应用也通过上一节的两个例子来说明另一点是ParSD可以用于逆向工程。如果可以测量材料产品的粒度（例如，通过显微镜），可以通过“计算模型参数”主函数确定基础模型因此，它也可以用于比较产品（更）全面的粒度分布是影响产品性能的关键因素之一[4]。第三点是ParSD能够描述有效的最小粒度。最小粒度是包含在更复杂的模型中的参数，但可能批料中只有极少数颗粒具有真正的物理最小粒度。这几粒可能没有影响。问题是，在工程意义上，哪个是相关的最小粒度，有效的最小粒度。对于定义的批次，如果所选模型能够很好地近似该批次，则可以通过“计算模型参数”主功能将ParSD由作者实施，以通过更复杂的模型（修改的Kawamura模型[1]）来描述先前的研究结果[10]，以研究细晶粒的影响它们的大小和数量通过应用ParSD设计该未来研究中使用的所有实验设计批次。ParSD可以支持研究，但也可以在混凝土技术和耐火材料[4，5]、耐火材料和耐火复合材料[9-5. 结论本文介绍了软件ParSD，一个工具来设计和分析粒度分布。ParSD的主页是https://savannah.nongnu.org/projects/parsd。ParSD的主要功能是：（1）根据定义的粒度分布模型，从一组不同粒度的原材料中具有根据颗粒尺寸的特定颗粒尺寸分布模型的原料批次，以及（3）从定义的原料批次计算特定模型的参数。此外，后一功能可用于逆向工程和确定有效的最小粒度。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢作者感谢Dr. Ing. B.卢奇尼和博士- Ing. E.感谢Storti就软件架构进行了富有成效的讨论。作者感谢德国研究基金会（DFG）对本研究的支持（资助号FR 4317/1-1）。附录A. 补充数据与本文相关的补充材料可以在https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100753上找到。引用[1]Fruhstorfer J.连续间隙分级颗粒堆积设计。今日通讯材料2019;20（100550）.[2]Reed J.陶瓷加工原理。第2版约翰威利父子公司; 一九九五年[3]格尔曼河粉末冶金颗粒材料加工。金属粉末工业联合会;2005年。[4]放大图片作者：Larrard FD，Sedran T.利用堆积模型优化超高性能混凝土。Cem Concr Res1994;24（6）：997-1009.[5]Mangulkar M，Jamkar S.混凝土配合比中颗粒堆积理论的研究进展。Int J SciEng Res 2013;4（5）：143[6]PauliniP ， SaxerA.GrenzenderKornoptimierungvonZementundZusatzstoff（水泥和骨料级配优化的限制）。Beton（Concrete）2008;3：110-2.[7]余伟，孙涛，刘正，寇杰，徐春。铁矿石和煤的粒度对高磷鲕状赤铁矿-煤复合型煤强度和还原性的影响。ISIJ Int2014;54（1）：56-62.[8]彭丽，杨英，吴丽，王芳，孟华.粒度对型煤物理力学性能的影响。能源2019;12（3618）.[9]作 者 声 明 ： J.Über den Körnungsaufbau grobkeramischer feuer-festerWerkstoffe （ 关 于 粗 陶 瓷 耐 火 材 料 的 分 级 ） 。 Ceram Forum Int 1999;76（4）：D9-12.[10]Fruhstorfer J，Hubálková J，AneavorisC.颗粒填料最小化，粗粒压坯的密度梯度。J Eur Ceram Soc2019;39（10）：3264-76。[11][10]李文辉，李文辉.粗粒率对氧化铝浇注料显微结构和有效导热系数影响的实验与数值研究。J Eur Ceram Soc2018;38（1）：303延斯·弗鲁斯托弗软件X 15（2021）1007535[12]Zienert T，Farhani M，Dudczig S，Anegalis C. 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