3D-sphere-random-1_python三维随机球形颗粒分布模型_randomsphere_random_三维随机骨料

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5星 · 超过95%的资源 185 浏览量 2021-10-03 13:24:14 上传评论 16 收藏 3KB ZIP 举报

在本文中，我们将深入探讨如何使用Python来创建一个三维随机球形颗粒分布模型，这是在ABAQUS软件中进行混凝土模拟的重要步骤。ABAQUS是一款强大的有限元分析软件，广泛应用于材料科学，尤其是在混凝土等复杂材料的模拟研究中。三维随机骨料模型是模拟混凝土内部颗粒结构的关键，它能更准确地反映实际混凝土的物理特性。我们来看标题"3D-sphere-random-1_python三维随机球形颗粒分布模型"，这表明我们要用Python编程语言来生成一个三维空间中的随机球体分布。Python因其简洁易读的语法和丰富的库支持，成为数据处理和科学计算的首选工具。在这个模型中，我们需要生成一系列随机位置的球体，每个球体代表混凝土中的骨料。 "randomsphere_random"标签强调了随机性是这个模型的核心。在生成这些球体时，我们需要设定一定的参数，如球体的半径范围、空间中的密度、以及球体间的相互排斥规则，以确保分布的随机性和真实性。这通常涉及到随机数生成和空间填充算法，如Packing问题或Voronoi图。 "三维随机骨料"是指在三维空间内，模拟混凝土内部骨料（如石子）的随机分布状态。骨料在混凝土中起着关键作用，它们的大小、形状、分布直接影响混凝土的力学性能和耐久性。因此，精确模拟骨料分布对于理解和预测混凝土的行为至关重要。压缩包中的文件"3D-sphere-random-1.py"是实现这一功能的Python脚本。在这个脚本中，我们可以期待看到如何使用Python的数学和几何库，如NumPy和SciPy，来生成随机坐标并检查球体间的碰撞，确保没有重叠。此外，可能还会包含将这些球体数据导出为ABAQUS可以识别的格式，例如VTK或CSDYNE的ASCII格式，以便在ABAQUS中加载和可视化。这个Python脚本通过生成三维随机球形颗粒分布模型，为ABAQUS中的混凝土模拟提供了一种有效的方法。它不仅能够帮助研究人员更好地理解混凝土的微观结构，还可以在设计阶段预测混凝土的工程性能，从而提高工程项目的质量和安全性。通过学习和理解这个脚本，我们可以掌握如何利用Python进行复杂的物理建模，这对于在材料科学、工程领域以及其他需要模拟真实世界现象的场合都具有重要的价值。

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# -*- coding: cp936 -*- import time from random import* from abaqus import* from abaqusConstants import * import assembly import math import displayGroupMdbToolset as dgm start_time =time.clock() def RandomFunc(vf,n,x0,y0,z0): #### 修改自 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ ########### ## ## [二次开发] Python做的改进的随机纤维束模型的程序（2D和3D）by panqingnuaa ## http://forum.simwe.com/thread-1031539-1-1.html ## ########################################################## ##### ######### RandomFunc(vf,n,x0,y0,z0) ### ## ## vf 体积分数；；n 颗粒个数；x0,y0,z0 立方体大小 ## R 颗粒半径 ## Dis_b 避免与边界相切 ## count_w 布点不成功的颗粒个数（体积分数大的时候可能出现） ## ############## R = x0*y0*z0*vf/n R = R*0.75/math.pi R = R**(1.0/3.0) Dis_b = R/2.0 count_w = 0 dis_ini = 1000.0*(x0**2+y0**2+z0**2) x=random()*(x0)+R+Dis_b y=random()*(y0)+R+Dis_b z=random()*(z0)+R+Dis_b if (x0-R-Dis_b<x<x0-R+Dis_b)or(x0+R-Dis_b<x<=x0+R+Dis_b): x=x0-R+Dis_b+random()*2.0*(R-Dis_b) if (y0-R-Dis_b<y<y0-R+Dis_b)or(y0+R-Dis_b<y<=y0+R+Dis_b): y=y0-R+Dis_b+random()*2.0*(R-Dis_b) if (z0-R-Dis_b<z<z0-R+Dis_b)or(z0+R-Dis_b<z<=z0+R+Dis_b): z=z0-R+Dis_b+random()*2.0*(R-Dis_b) xyz=[(x,y,z)] ######################### 中心在边界则增加点 if (x>=x0-R+Dis_b): if(y>=y0-R+Dis_b): if(z>=z0-R+Dis_b): xyz.append((x-x0,y,z)) xyz.append((x-x0,y-y0,z)) xyz.append((x-x0,y-y0,z-z0)) xyz.append((x,y-y0,z)) xyz.append((x,y-y0,z-z0)) xyz.append((x,y,z-z0)) xyz.append((x-x0,y,z-z0)) else: xyz.append((x-x0,y,z)) xyz.append((x-x0,y-y0,z)) xyz.append((x,y-y0,z)) else: if(z>=z0-R+Dis_b): xyz.append((x-x0,y,z)) xyz.append((x,y,z-z0)) xyz.append((x-x0,y,z-z0)) else: xyz.append((x-x0,y,z)) else: if(y>=y0-R+Dis_b): if(z>=z0-R+Dis_b): xyz.append((x,y-y0,z)) xyz.append((x,y-y0,z-z0)) xyz.append((x,y,z-z0)) else: xyz.append((x,y-y0,z)) else: if(z>=z0-R+Dis_b): xyz.append((x,y,z-z0)) ######################## 初始点结束，开始后续点 for i in range(n-1): flag_loop=1 flag_cout = 1 while flag_loop==1: x=random()*(x0)+R+Dis_b y=random()*(y0)+R+Dis_b z=random()*(z0)+R+Dis_b flag_loop=0 if (x0-R-Dis_b<x<x0-R+Dis_b)or(x0+R-Dis_b<x<=x0+R+Dis_b): x=x0-R+Dis_b+random()*2.0*(R-Dis_b) if (y0-R-Dis_b<y<y0-R+Dis_b)or(y0+R-Dis_b<y<=y0+R+Dis_b): y=y0-R+Dis_b+random()*2.0*(R-Dis_b) if (z0-R-Dis_b<z<z0-R+Dis_b)or(z0+R-Dis_b<z<=z0+R+Dis_b): z=z0-R+Dis_b+random()*2.0*(R-Dis_b) ########### 循环标记 flag_x=0 flag_y=0 flag_z=0 ################# 面相关标记 flag_xy=0 flag_zx=0 flag_yz=0 flag_xyz=0 ############ 线及点相关标记 dist_x=dis_ini dist_y=dis_ini dist_z=dis_ini dist_xy=dis_ini dist_yz=dis_ini dist_zx=dis_ini dist_xyz=dis_ini distmin=(2*R*1.05)**2 ########### 循环比较距离放置点 distcau = [] distfin = dis_ini for j in range(len(xyz)): dist = (x-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 distcau.append(dist) if (x>=x0-R+Dis_b): if(y>=y0-R+Dis_b): if(z>=z0-R+Dis_b): flag_x=1 flag_y=1 flag_z=1 flag_xy=1 flag_yz=1 flag_zx=1 flag_xyz=1 dist_x = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 dist_y = (x-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 dist_z = (x-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 dist_xyz = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 dist_xy = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 dist_yz = (x-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 dist_zx = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 else: flag_x=1 flag_y=1 flag_xy=1 dist_x = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 dist_y = (x-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 dist_xy = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 else: if(z>=z0-R+Dis_b): flag_x=1 flag_z=1 flag_zx=1 dist_x = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 dist_z = (x-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 dist_zx = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 else: flag_x=1 dist_x = (x-x0-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 else: if(y>=y0-R+Dis_b): if(z>=z0-R+Dis_b): flag_y=1 flag_z=1 flag_yz=1 dist_y = (x-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 dist_z = (x-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 dist_yz = (x-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 else: flag_y=1 dist_y = (x-xyz[j][0])**2 + (y-y0-xyz[j][1])**2 +(z-xyz[j][2])**2 else: if(z>=z0-R+Dis_b): flag_z=1 dist_z = (x-xyz[j][0])**2 + (y-xyz[j][1])**2 +(z-z0-xyz[j][2])**2 if flag_xyz==1: distcau.append(dist_xyz) if flag_xy==1: distcau.append(dist_xy) if flag_yz==1: distcau.append(dist_yz) if flag_zx==1: distcau.append(dist_zx) if flag_x==1: distcau.append(dist_x) if flag_y==1: