多孔介质LBM计算网格生成方法

技术领域

本发明涉及多孔介质及计算材料设计领域，更为具体的，涉及多孔介质LBM计算网格生成方法。

背景技术

多孔介质是由固体骨架和空隙中流体等多相物质体系共同占据空间的一种特殊组合体，而含多孔介质特征的工程材料，如高温陶瓷、泡沫金属等，通常具有体积密度小、相对质量轻、比强度高等优点，被广泛应用于对结构重量要求较为苛刻的航空航天领域。在具体的工程使用过程中，一般将多孔介质等价为均匀分布的虚拟连续体，并通过实验测量的方式对材料等效性能进行表征。然而，由于多孔介质在微细观尺度上具有大小不一、分布随机的真实孔隙结构，使得不同批次、加工工艺以及不同服役环境下的材料性能均存在不确定性，极大地制约了该类材料的研发与应用进程。

随着计算机性能的快速增长，计算材料设计（Computational Material Design,CMD）逐渐成为加速新材料研发的重要技术。该技术主要借助从微观到宏观不同尺度的数值模拟方法，研究分析材料多个尺度的物化现象与各类参数的影响规律，从而实现对材料各种力学与热学性质的准确预测，并为材料的优化设计提供指导方向。在众多计算材料数值模拟方法中，格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）作为一种基于非平衡统计物理学Boltzmann方程的计算方法，对于复杂流体系统中的一些多尺度行为具有物理描述上的自适应性，加上边界条件处理简单以及程序易于并行求解等优点，近年来在多孔介质研究领域得到了广泛关注。

LBM计算网格的生成质量是影响多孔介质材料性能预测准确性的重要因素。当前，公开文献提出的多孔介质LBM计算网格生成方式可以概括为规则建模、随机生成与X-CT扫描等3种主要手段。其中，规则建模方式主要通过提取材料孔隙结构的重要几何特征，采用体心、面心、四面体以及八面体等规则模型进行简单近似，由于规则模型的描述通常可以解析表达，使得对应LBM计算网格的生成较为简单，但无法反映材料微观结构的随机分布特征；随机生成方式是采用高斯随机场对材料微细结构进行重建，该方法可实现LBM计算网格的同步生成，但与真实微细结构仍存在较大差异；X-CT扫描方式通过微CT成像技术获得多孔介质材料的三维空间点云数据，并经过一定的滤波处理后直接作为LBM计算网格进行求解，能真实反映多孔介质孔隙尺度的微细结构特征，但其空间分辨率会直接受到设备硬件的限制，无法根据实际计算状态进行网格调整，从而影响LBM求解的灵活性与可靠性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供多孔介质LBM计算网格生成方法，使得计算网格的生成能同时兼顾微细结构重建的真实性与网格空间分辨率的可调整性，能够根据实际计算状态进行网格调整，提升LBM求解的灵活性与可靠性等。

本发明的目的是通过以下方案实现的：

多孔介质LBM计算网格生成方法，包括步骤：

S1，获取多孔介质几何数模文件；

S2，根据多孔介质几何数模文件的所有表面单元各顶点的坐标来判断几何空间域的范围；

S3，根据LBM计算的网格规模和几何空间域的范围，计算LBM网格空间分辨率、物理求解域范围及各方向的网格节点数；

S4，根据多孔介质几何数模文件和LBM网格空间分辨率设置，计算多孔介质几何数模文件的各表面单元在LBM计算空间的区域范围；

S5，根据各表面单元在LBM计算空间j-k平面的自适应区域范围，然后将该区域范围内的方向射线还原为真实几何空间的方向射线，利用射线相交来判断与射线对应表面单元是否存在交点并标记；

S6，根据LBM计算空间方向射线的交点标记结果进行流/固求解域与边界的判断；

S7，根据交点排列的奇偶性对流/固区域进行区分；

S8，根据各表面单元在LBM计算空间k-i平面与i-j平面的自适应区域范围，分别再从j方向和k方向对LBM计算空间内的流/固区域与边界进行标识，进而完成LBM计算网格的生成。

进一步地，在步骤S1中，通过X-CT扫描设备获得多孔介质几何数模文件；所述多孔 介质几何数模文件具有所有表面单元各顶点的空间坐标信息

进一步地，在步骤S2中，通过寻找多孔介质几何数模文件的所有表面单元各顶点 的x,y,z坐标的最大、最小值

进一步地，在步骤S3中，根据LBM计算的网格规模

的基础上，几何空间域的范围包含于LBM物理求解域范围，即

并使LBM计算网格总节点数接近于设置的网格规模，即

此时，对应LBM计算空间的区域范围为

进一步地，在步骤S4中，根据多孔介质几何数模文件及LBM网格空间分辨率设置， 依次计算各表面单元在LBM计算空间的区域范围

同时，使得表面单元的各顶点包含于对应的LBM物理求解域，即

从而实现复杂三维几何模型在LBM计算空间的区域自适应；其中，

进一步地，在步骤S5中，根据各表面单元在LBM计算空间j-k平面的自适应区域范围

将该区域范围内的方向射线还原为真实几何空间的方向射线，对应的y、z坐标分别为

并利用射线相交法判断与对应表面单元

进一步地，在步骤S6中，根据LBM计算空间方向射线的交点标记结果进行流/固求解域与边界的判断，包括如下步骤：

首先，将交点坐标

其次，将交点坐标转换为LBM计算空间的i编号，即

并指定对应LBM空间点

进一步地，在步骤S1中，获得多孔介质几何数模文件，保存为STL或OBJ文件格式。

本发明的有益效果是：

本发明实施例使得计算网格的生成能同时兼顾微细结构重建的真实性与网格空间分辨率的可调整性，能够根据实际计算状态进行网格调整，提升LBM求解的灵活性与可靠性等。具体的，包括如下：

1. 本发明实施例不仅能真实反映多孔介质孔隙尺度的微细结构特征，而且空间分辨率能根据LBM网格规模的设置进行自适应调整。

2. 本发明实施例通过复杂三维几何模型表面单元在LBM计算空间的区域自适应，有效减少了各方向射线与表面单元的交点计算量，优化了LBM流/固求解域与边界的识别算法，使得多孔介质LBM计算网格的生成效率得到显著提升。在本发明的实施例中，如图2~图4所示，经算例测试，对于含89354个表面单元的多孔介质模型，百万量级LBM计算网格的生成时间约3秒，十亿量级LBM计算网格的生成时间也仅为425秒，可见显著提升了生成效率。

3. 本发明实施例通过多个方向的共同识别，可以有效降低了LBM计算区域及边界的误判概率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中自适应空间分辨率的多孔介质LBM计算网格生成流程图；

图2为本发明实施例中基于X-CT扫描的多孔介质几何数模（表面单元数：89354个）；

图3为本发明实施例中低空间分辨率的多孔介质LBM网格生成（网格规模：100×100×100；生成时间：约3秒）；

图4为本发明实施例中高空间分辨率的多孔介质LBM网格生成（网格规模：1000×1000×1000；生成时间：约425秒）；

图5为本发明方法步骤流程图。

具体实施方式

本说明书中所有实施例公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合和/或扩展、替换。

如图1~5所示，其中，图5为多孔介质LBM计算网格生成方法的步骤流程图，包括步骤：

S1，获取多孔介质几何数模文件；

S2，根据多孔介质几何数模文件的所有表面单元各顶点的坐标来判断几何空间域的范围；

S3，根据LBM计算的网格规模和几何空间域的范围，计算LBM网格空间分辨率、物理求解域范围及各方向的网格节点数；

S4，根据多孔介质几何数模文件和LBM网格空间分辨率设置，计算多孔介质几何数模文件的各表面单元在LBM计算空间的区域范围；

S5，根据各表面单元在LBM计算空间j-k平面的自适应区域范围，然后将该区域范围内的方向射线还原为真实几何空间的方向射线，利用射线相交来判断与射线对应表面单元是否存在交点并标记；

S6，根据LBM计算空间方向射线的交点标记结果进行流/固求解域与边界的判断；

S7，根据交点排列的奇偶性对流/固区域进行区分；

S8，根据各表面单元在LBM计算空间k-i平面与i-j平面的自适应区域范围，分别再从j方向和k方向对LBM计算空间内的流/固区域与边界进行标识，进而完成LBM计算网格的生成。

进一步地，在步骤S1中，通过X-CT扫描设备获得多孔介质几何数模文件；所述多孔 介质几何数模文件具有所有表面单元各顶点的空间坐标信息

进一步地，在步骤S2中，通过寻找多孔介质几何数模文件的所有表面单元各顶点 的x,y,z坐标的最大、最小值

进一步地，在步骤S3中，根据LBM计算的网格规模

的基础上，几何空间域的范围包含于LBM物理求解域范围，即

并使LBM计算网格总节点数接近于设置的网格规模，即

此时，对应LBM计算空间的区域范围为

进一步地，在步骤S4中，根据多孔介质几何数模文件及LBM网格空间分辨率设置， 依次计算各表面单元在LBM计算空间的区域范围

同时，使得表面单元的各顶点包含于对应的LBM物理求解域，即

从而实现复杂三维几何模型在LBM计算空间的区域自适应；其中，

进一步地，在步骤S5中，根据各表面单元在LBM计算空间j-k平面的自适应区域范围

将该区域范围内的方向射线还原为真实几何空间的方向射线，对应的y、z坐标分别为

并利用射线相交法判断与对应表面单元

进一步地，在步骤S6中，根据LBM计算空间方向射线的交点标记结果进行流/固求解域与边界的判断，包括如下步骤：

首先，将交点坐标

其次，将交点坐标转换为LBM计算空间的i编号，即

并指定对应LBM空间点

进一步地，在步骤S1中，获得多孔介质几何数模文件，保存为STL或OBJ文件格式。

近年来，采用LBM方法对多孔介质材料微细结构内部的流动与传热过程进行精细化数值模拟，已经成为多孔介质传热传质与计算材料设计研究领域的共同热点之一。影响多孔介质性能预测准确性的主要因素除了LBM模型与方法自身的计算精度外，对应计算网格的生成质量也会产生重要作用。目前，多孔介质计算网格的生成主要涉及材料微细结构的建模技术与LBM求解域及边界的识别技术。其中，多孔介质材料微细结构的重建方法主要包括规则建模、随机生成与X-CT扫描等。

对于规则建模与随机生成重建方法，LBM求解域及边界的判别算法较为简单，并且网格规模可以根据计算状态的不同进行任意调整，但这两类方法都属于近似建模方法，无法准确反映材料微细结构的几何特征。相较而言，X-CT扫描方法能真实地还原材料的孔隙结构特征，而且通过专业的CT图像处理软件，可以得到较为精细的三维CAD数模。然而，多孔介质材料的三维数模往往包含数十万甚至上百万三角形或多边形几何单元，采用传统的射线法进行求解域与边界的判断，计算量将随着LBM网格规模的扩大剧烈增长。在传统的研究中，一般将CT扫描获得的三维空间点云数据经过适当的滤波处理后直接用于求解，这就导致LBM计算网格的空间分辨率受到了设备硬件的限制，无法根据实际计算状态进行网格调整，使得LBM求解的灵活性与可靠性受到影响。

目前尚无直接通过X-CT扫描得到的几何数模进行不同空间分辨率多孔介质LBM计算网格生成的专利及论文。

针对上述存在的问题，本发明实施例的目的是基于多孔介质复杂三维几何模型的自适应空间分辨率技术，寻找一种LBM求解域及边界的高效判别方法，使得计算网格的生成能同时兼顾微细结构重建的真实性与网格空间分辨率的可调整性。

在本发明的其他实施例中，包括如下步骤：

步骤1，通过X-CT扫描设备获得多孔介质几何数模文件；所述多孔介质几何数模文 件包含表面单元的空间坐标信息

步骤2，根据多孔介质几何数模文件，判断几何空间域的范围；所述几何空间域的 范围包括x, y, z各方向的最长距离

步骤3，根据LBM计算的网格规模

的基础上，一方面要求几何空间域的范围包含于LBM物理求解域范围，即

另一方面使得LBM计算网格总节点数接近于设置的网格规模，即

此时，对应LBM计算空间的区域范围为

步骤4，根据所述多孔介质几何数模文件及LBM网格空间分辨率设置，依次计算各 表面单元在LBM计算空间的区域范围

同时，使得表面单元的各顶点包含于对应的LBM物理求解域，即

从而实现复杂三维几何模型在LBM计算空间的区域自适应；其中，

步骤5，根据各表面单元在LBM计算空间j-k平面的自适应区域范围

将该区域范围内的方向射线还原为真实几何空间的方向射线，对应的y、z坐标分别为

并利用射线相交法判断与对应表面单元

步骤6，根据LBM计算空间方向射线的交点标记结果进行流/固求解域与边界的判 断；首先，将交点坐标

其次，将交点坐标转换为LBM计算空间的i编号，即

并指定对应LBM空间点

步骤7，根据交点排列的奇偶性对流/固区域进行区分；例如指定

步骤8，根据各表面单元在LBM计算空间k-i平面与i-j平面的自适应区域范围，类似于步骤5至步骤7，分别再从j方向和k方向对LBM计算空间内的流/固区域与边界进行标识，进而完成LBM计算网格的生成。

在步骤3中，LBM计算网格的空间分辨率可以通过指定网格规模来确定，也可直接指定各方向的网格节点数；在步骤6中，交点坐标既可以按从小到大的顺序进行排序，也可以按从大到小的顺序进行排序；步骤4至步骤8中，i，j，k方向交点的判断顺序没有严格要求，可以任意变换，同时为了进一步减少计算量，也可以只取两个方向。

在本发明的实施例中，直接根据X-CT扫描得到的几何数模以及LBM计算网格规模进行不同空间分辨率网格生成。

在本发明的实施例中，通过指定LBM计算总的网格规模，并根据几何数模的空间域范围对LBM物理求解域范围及各方向的网格节点数进行自适应计算。

在本发明的实施例中，在计算各表面单元在LBM计算空间各方向区域范围的基础上，根据某一特定方向的自适应区域范围进行射线与表面单元的交点判断与求解。

在本发明的实施例中，分别从x，y，z三个方向对计算区域及边界进行多次识别。

本发明功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，在一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）以及相应的软件中执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，进行测试或者实际的数据在程序实现中存在于只读存储器（Random Access Memory，RAM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）等。