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SoftwareX 9(2019)168原始软件出版物PyGran:面向对象的DEM模拟与分析库安德鲁·阿比-曼苏尔默克公司材料科学工程中心股份有限公司、West Point,PA,19486ar t i cl e i nf o文章历史记录:2018年7月8日收到2019年1月20日收到修订版2019年1月21日接受保留字:颗粒系统离散元方法PythonLIGGALLEYa b st ra ctPyGran是一个模拟和分析工具包,专为粒子系统设计,重点是离散元方法(DEM)模拟。PyGran使DEM程序员能够开发计算工具,并在Python中执行粒度系统的交互式分析。该工具包提供了一个使用开源LIGGGHTS-PUBLIC软件并行运行DEM模拟的接口,用于执行结构和时间分析的例程,以及用于构建和操作粒度系统的直观方式PyGran的面向对象设计实现了CFD-DEM耦合模拟的后处理PyGran在GNU通用公共许可证(GPL v2.0)下发布,其源代码可从github获得。©2019 Merck Sharp Dohme Corp.由爱思唯尔公司出版这是CC下的开放获取文章BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。代码元数据当前代码版本1.1用于此代码版本的代码/存储库的永久链接http://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2018_84法律代码许可证GNU General PublicLicense v2.0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python 2.7/3.5、cython 0.27、OpenMPI 1.10编译要求、操作环境依赖性GCC、Linux、MPI、VTK、NumPy、SciPy链接到开发人员文档/手册Manual-v1.1请发送电子邮件support@pygran.com1. 动机和意义离散元法(DEM)是一种计算技术,最初由Cundal和Strack于1979年提出,用于研究粒子集合[1]。DEM是基于牛顿力学对一组粒子通过软球对势相互作用的应用[2]。离散元法作为一种解决粒状和非连续材料工程问题的实用工具,已被广泛接受。DEM已成功地应用于各种科学和工程领域的问题,如谷物加工[3,4],片剂包衣[5DEM越来越多地用于工业中的滚筒磨机的设计和优化[12],并且它已与计算流体动力学[13流化床[16DEM已扩展到包括热力学描述电子邮件地址:anabiman@indiana.edu。https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.01.016并耦合到有限元方法来模拟颗粒-连续体固体相互作用[22]和表征颗粒介质的多尺度行为[23]。DEM模拟产生了大量的数据,这些数据的解释需要分析诸如颗粒半径或位置以及表面壁应力等变量的时间序列。虽然 目前有大量的商业[24,25]和开源[26-此外,实现校准方法[29,30]或后处理算法可能在现有软件包[26PyGrancir通过提供一个统一的可扩展接口来解决这个问题,该接口封装了可以在简单的Python脚本中使用或修改的基本类和方法,以执行复杂的分析。PyGran利用SciPy[32]和NumPy[33,34]等库提供数值线性代数和优化例程,并提供将DEM输出数据封装为NumPy数组的类这为PyGran提供了一种类似于VMD [35]、CHARMM [36]和MDAnalysis[37]中用于大分子系统的粒子选择语言对于定性分析,PyGranpro-提供了使用matplotlib绘制DEM数据的例程。2352-7110/©2019 Merck Sharp Dohme Corp.由Elsevier B. V.发布。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页:www.elsevier.com/locate/softxA. Abi-Mansour/SoftwareX 9(2019)168169System_obj=系统(P a r t i c l e s = path_to_pfile、网格=路径到mfile)Fig. 1. 一个图表显示了PyGran的层次结构,包括核心模块及其相关的作用域。本文概述了PyGran的可扩展框架和核心模块(第2节)。第3节中提供了一些关于如何使用PyGran分析DEM数据的示例。最后,第4节讨论了PyGran如何使DEM更易于访问研究人员和工程师谁可能不一定有广泛的背景,在技术计算或编程。2. 软件描述PyGran设计的关键目标之一是使程序员能够快速实现自己的方法来分析DEM系统。为此,PyGran通过Python应用程序编程接口(API)公开了其所有核心类和方法Python支持各种解释器和开发工具,使其成为交互式计算的理想选择。Py- Gran使用Python此外,PyGranPyGran后者使PyGran能够在运行时暴露对象属性,因为这些属性通常是先验未知的,实际上在模拟过程中可能会发生变化。这个动态接口还为PyGran提供了读取自定义模拟数据以及各种标准文件格式的支持(在手册中详细2.1. 软件架构和功能PyGran的整体结构基于面向对象的模块化方法。PyGran包含3个核心模块:模拟、分析和参数。这些模块使用Python库(如NumPy、SciPy和matplotlib)来执行DEM数据的数值计算和可视化。这些模块中的每个模块可单独或同时用于模拟和/或后分析目的(图 1)。仿真模块提供了一个交互式界面,用于使用引擎(PyGran中提供了一个LIGGSTOM引擎)运行DEM仿真。该模块还实现了可用于数值分析的常见接触力学模型。该引擎最强大的功能是其“单脚本,多参数”功能,使用户能够同时运行多个模拟,每个模拟使用相同的Python脚本使用不同的材料参数。这个特性在并行运行LIGGhost(与MPI)时非常有效。分析模块提供子模块和功能,用于构建和分析颗粒系统,以及执行结构,时间和图像分析。params模块作为一个可扩展的用户定义的颗粒材料数据库该数据库将每种材料的属性封装在Python字典中,可以修改和/或导入PyGran模拟或分析脚本。手册中介绍了这个Python字典的特定键和值虽然模拟模块在手册中进行了详细讨论,但本节和本文其余部分的重点是分析模块,该模块提供了对DEM模拟数据进行后处理和分析的核心类(图1)。 2)的情况。2.1.1. 系统系统存储描述DEM系统状态因此,它是分析模块中最基本的类,其构造函数使用工厂来创建PyGran中可用的类或用户定义的类的实例通常,这些类派生自子系统,以表示DEM模拟中的基本元素,例如粒子和曲面三角剖分(表示墙)。PyGran因此提供了Particles和Mesh类(SubSystem的子类)来表示这些元素,它们存储在System中。构造System对象的一般表达式为:System_obj=System(Element=val,. . . 、Elements=[ vals ])这里的关键字参数Element,.. . Elements是在PyGran中实现的类(如Particles或Mesh),或由用户在单独的模块或脚本中定义的类。这种实例化System的通用方式使用户能够轻松创建自己的类,这些类表示DEM模拟的不同方面,例如超二次曲面[39]或粗粒度[40]粒子。输入值可以是一个字符串,提供输入轨迹文件的路径,也可以是一个Element类型的对象。类似地,[vals]是字符串(当读取轨迹文件列表时)或Elements类型的对象的列表。例如,可以使用以下语句创建System对象:在本例中,系统构造函数创建一个新的粒子对象,用于存储从输入轨迹文件读取的所有粒子属性,以及一个新的网格对象,用于存储从输入网格文件读取的网格节点和其他粒子和网格分别通过System_obj.Particles和System_obj.Mesh访问。系统是一个迭代器,它处理I/O操作,并确保在读取输入轨迹时正确的帧到帧传播170A. Abi-Mansour/SoftwareX 9(2019)168图二. PyGran中的分析模块包含3个子模块:动力学,为时间序列分析提供了时间类;成像,为图像分析提供了方法;平衡,为结构分析提供了邻居图三. 分析模块中基本类及其一些方法和属性的UML图。DEM系统的状态由系统类,用于创建从描述基本DEM元素(如粒子或曲面网格)的SubSystem派生的类的一个或多个实例表1PyGran中用于读取和写入DEM数据的4种不同单位系统系统/变量长度时间质量S.I.MSKg微µm微秒µgCGScmSG纳米nmNSng文件.为了提高效率,在任何给定时间。这个类实现了一个next函数,该函数将系统的状态推进到下一帧,并返回当前加载的帧编号。System还提供了其他功能,如goto和rewind,用于帧传播。图3总结了分析模块中核心类的UML图,它列出了每个类包含的一些静态属性,以及只有在运行时才知道的动态属性(attr表1总结了该类支持的4种不同的单位系统。2.1.2. 子系统这是一个抽象类,它封装了基本DEM“元素”(如粒子和网格)的通用属性和方法在这种情况下,SubSystem对象的长度是它存储的元素的总数。虽然子系统是可变的,但它的属性不能由用户直接修改,即只能通过SubSystem中的方法进行修改。实例化和切片SubSystem对象可以使用Python字典实例化它包含所有属性(如节点、位置、速度,. . .)定义DEM“元素”。这些通常从输入轨迹文件中读取,或由用户提供用于构建粒子系统。这个类中的基本数据结构是一个Python字典(SubSystem.data),它存储DEM相关的属性,并用于在运行时生成SubSystem对象的接口例如,表达式SubSystem(data=A. Abi-Mansour/SoftwareX 9(2019)168171|=:图四、使用“+”运算符添加两个Particles对象(Parts_A和Parts_B)将生成一个新的Particles对象(Parts),该对象连接并存储两个对象共有的阵列属性。图五、 由10,000个球形颗粒组成的圆柱形床的快照,其特征在于最小流化速度vf<$10 mm/s,并经受速度v ∈ [0,20] mm/s的流体流。左侧的快照显示了处于静态的颗粒,其中v vf(v∈ [0, 10)mm/s),而右侧的快照显示了处于流化状态的颗粒,其中v > vf(v=20 mm/s)。新的SubSystem对象(SS_obj),存储SubSystem对象可以用类似于NumPy数组的方式创建和操作;切片SubSystem对象的一般语法是SliceSub =SS_obj [ sel]其中sel是整数、NumPy数组(类型为int或bool)或Python切片。例如,如果sel是整数i,则SliceSub成为包含SS_obj中第i个条目的属性的单个SubSystem对象(或元素)。类似地,如果sel是slice(i,j)(即sel i j),则结果SliceSub成为包含SS_obj中的条目i到j的SubSystem对象。 如果Parts是Particles类型的SubSystem对象,并且sel是布尔数组Parts.radius>value,则表达式Parts[sel]返回一个新的Particles对象,该对象包含半径大于value的每个粒子。涉及多个条件语句的更复杂的选择可以使用位"“和”“运算符创建例如,可以如下构造布尔数组,该布尔数组选择沿z方向的所有非静态粒子或在最大高度h、半径r和中心(0,0,h/2)的圆柱形区域(z > 0)中的那些粒子的埃尔=(零件。VZ!=0个)|((零件。z<=h)的&(零件。x1000 +零件. y∗∗2 = r∗∗ 2))然后可以像以前一样使用Parts[sel]实例化切片类表情发电机子系统对象是可迭代的。因此,在SubSystem对象上循环等价于在它的所有存储元素上循环,这样每个元素的属性都可以被访问但不能被修改,即用于元件在SS_obj:#访问元素。阿特特里布乌特这里的例如,如果SS_obj包含一个名为“attribute”的NumPy数组2.1.3. 颗粒一个粒度系统由一组粒子组成,用Particles表示,Particles是SubSystem的一个子类,可以使用PyGran二元运算可以使用“+=”运算符对粒子对象进行扩展指定如果在右操作数中找到了存储在左操作数中的数组属性,则将其附加左操作数的长度例如,如果Parts_A和Parts_B是分别包含NA和NB粒子的2粒子对象,则可以使用以下语句将前者附加到后者:172A. Abi-Mansour/SoftwareX 9(2019)168−+=+见图6。用PyGran计算的流化床中压降与入口速度的函数,如代码1所示。将压降的数值解与从Ergun方程[41]获得的分析解进行比较。见图7。一个颗粒系统在静态和流化状态下的颗粒-颗粒法向重叠的直方图进行有效的最近邻分析。有了这个类,像坐标数、位移和力链这样的性质就可以很容易地计算出来(3.1节)。输入/输出任何从SubSystem派生的类都必须实现读/写方法。在当前版本中,PyGran支持读取和写入LIGGstrom的粒子轨迹文件。输入轨迹可以是转储或vtk文件。2.1.4. 网格表面墙在PyGran中由System.Mesh类表示,它是Subsystem的一个子类(图1)。3)。这个类使用VTK库[42]来读取网格轨迹文件,并向用户公开其所有存储的属性。这对于分析耦合CFD-DEM模拟特别有用3. 说明性实例3.1. 流化床与接触分析耦合CFD-DEM模拟越来越多地用于研究流化床[ 16,17 ]以及空气对粉末流动的影响[ 21,43 ]。代码1中显示了一个用于分析使用LIGGGHTS-PUBLIC[28]和OpenFOAM[44]模拟的流化床(图5)的PyGran脚本示例。在重力作用下,在负z方向上,将总共10,000个直径为1 mm的球形颗粒插入直径为27.6 mm、高度为553 mm的圆柱体中。在圆柱体的底部施加均匀(固定)速度(0 - 20 mm/s)的入口。 假设流动沿运动方向(z轴)不可压缩,流体质量密度设定为10g/L。固定压力出口(10帕)施加在气缸的顶部,而滑移边界条件应用于侧壁处的流体有关模拟设置的更多信息,请参见[14]。代码1中所示的脚本读取颗粒(转储)轨迹文件和流体(vtk)轨迹文件,以计算作为入口速度函数的床层压降(图6),以及静态和流化状态下颗粒的正常重叠(图6)。 7)。零件_B+=零件_A如果Parts_A中的属性少于Parts_B中的属性,则拒绝此分配。否则,将忽略Parts_A中未在Parts_B中找到的任何其他属性。赋值后,len(Parts_B)NA NB。Parts_A和Parts_B也可以用“+”操作符连接。如果要添加的一个对象具有在另一个对象中找不到的属性,则此操作可以减少结果属性的数量因此,生成的对象总是获取两个被添加对象共有的串联属性。例如,可以使用以下语句创建包含NA NB粒子的新粒子对象(部件)部分 为 零件_A+的 零件_B在这两个对象中找到的数组属性按顺序连接并存储在Part中,如图所示。4,并且len(Parts)= N A+N B。基本方法粒子中的一些基本方法如图所示。3 .第三章。此外,分析模块提供了一个Neighbors类,清单1:Python代码显示PyGran中的System类如何实现耦合CFD-DEM模拟的后处理从PyGran进口分析#设置输入文件名和I n i t i a l变量转储此外,出口,压降=0、一、[客户端]v tk _ f i l e s,转储文件=[VTK ',’ outlet_ VTK ′],’ granules#创建的系统c l a s s为床上床 = 分析sis。系统(P a r t i c l e s =dump_file, 网格= v t k _ f i l e s)NNS = 分析sis。邻居(床)(P a r t i c l e s)#构建体一最近邻c l a s s#提取物 正常 重叠 为的s t a t i cp ap s_s tat i c =NNS。重叠#循环 超过系统我的朋友和计算的压降为时间步长在床上:p_inner,p_outer =床。网格[ i n l e t ]。p,床。网孔[出口]。p press_drop .append(p_inner− p_outer)#提取物 正常 重叠 为 的 fl u i diz ed p a r t i c l e s over erlaps_ f lu id = NNS。重叠A. Abi-Mansour/SoftwareX 9(2019)168173见图8。成像模块提供用于从3D颗粒配置(A)生成2D图像序列(B)的方法。在(A)所示的示例中,将立方体样本划分为圆柱形区域,从该区域沿圆柱体的轴创建厚度为1µm的切片,然后将其映射到分辨率为1µm/像素的2D图像(B),如代码2所示。3.2. 图像分析通常使用X射线计算机断层扫描(XRCT)[45]来表征粉末,这是一种实验技术,以堆叠的2D图像(或切片)的形式提供有关固体样品的3D结构的信息。PyGran提供了用于图像分析和操作的例程,例如将DEM颗粒配置切片为图像序列(图8),可用于与XRCT数据进行比较,如代码2所示。从PyGran 分析进口系统, 成像#创建粒度系统 一 转储 菲莱 在 S . I . 单位Gran =系统(P a r t i c les =“t r a j. dump# Go to frame10 Gran .goto(frame=10)#选择 一 Cy l i n d r i c a l 区域 的半径0. 5mm和 高度 1 mm x,y,z =Gran. P A R T I C L E S。x奶奶P A R T I C L E S。是的奶奶P A R T I C L E S。z零件= Gran.P a r t i c l e s [s el]的埃尔=(x 2+ y 2 = 2。5 e− 7)(z >= 0)(z = 1e− 3)# 设置 图像 决议和创建一s tri n g为节省图像输出res,img = 1 e −6,'XRCT−{}.bmp'#Sl i c e部分沿着的z−轴成图像的决议1微米/像素对于z在范围(0,零件. z . 最大值()+ 休息,res):显像 s l i c e(零件,z,z+res,axis = ' z ',resol =res,输出=img .format(z))清单2:一段Python代码,演示了如何在PyGran中创建复杂的Particles对象选择并用于图像分析。4. 影响和结论PyGran是一个Python工具包,旨在帮助DEM研究人员和从业人员对颗粒和粉末系统进行交互式定量分析PyGran中的模拟模块提供了一个直观的界面,用于以独立于底层DEM软件的方式使用LIGGGHTS-PUBLIC[28]运行复杂的DEM模拟因此,PyGran提供的对仿真代码的抽象使得实验者可以在没有广泛的科学计算背景的情况下运行DEM仿真该模块还使研究人员能够实现和研究用于模拟2粒子碰撞的新接触模型,并在集群和超级计算机上使用LIGGGHTS-PUBLIC进行优化和参数化DEM模拟如第3节所示,PyGran中的分析模块使面向应用的工程师能够使用面向粒子和/或网格操作和分析的例程对DEM模拟数据执行交互式和该模块还提供粉末的时间分析和结构表征方法,以及用于快速有效切片颗粒组件的颗粒选择语言由于PyGran是一个开源工具包,它使具有DEM软件知识的开发人员能够实现自己的DEM和耦合CFD-DEM模拟方法和算法例如,粒度系统的粗粒度和扩展表示可以直接使用Python鉴于PyGran及其通用数据结构的可扩展和面向对象设计,该工具包的未来版本还可以支持其他开源DEM包和更高级的功能,帮助工程师和研究人员解决粒子技术中的复杂问题。确认作者要感谢马修·梅茨格对改进手稿的帮助。引用[1]Cundall PA,Strack OD。颗粒集合体的离散数值模型。岩土工程1979;29(1):47-65.[2][10] Kruggel-EmdenH,Simsek E,Rickelt S,Wirtz S,Scherer V.离散元法向力模型的回顾与扩展。 粉末技术2007;171(3):157-73。[3]王文,等.农业生产过程的离散元模拟.北京:农业出版社,2000. 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