Modelos de partículas simplificados y análisis de propiedades diseñados para simulantes de suelo lunar en DEM
Autores: Liu, Junhao; Li, Qian; Xiong, Xiuli; Xie, Lanlan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Modelos de partículas simplificados y análisis de propiedades diseñados para simulantes de suelo lunar en DEM
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Aeroespacial
Palabras clave
Métodos
DEM
Modelos de partículas
Propiedades mecánicas
Simulante
Funciones de predicción
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
El método de elementos discretos (DEM) es uno de los métodos más populares para simular simulantes de suelo lunar debido a la falta de suelo lunar real. Para reducir el consumo computacional y la dificultad debido a los complejos modelos de partículas, se discuten en este documento modelos de partículas simplificados, en los que una sola partícula consiste en dos, cuatro o seis elementos. Tres pasos, que incluyen generación aleatoria, reemplazo de partículas y sedimentación, pueden generar el simulante propuesto. La relación entre las propiedades mecánicas del simulante y los parámetros microscópicos definidos en DEM fue analizada mediante la técnica de prueba de matriz ortogonal (OATS). Luego, las funciones de predicción, que pueden calcular propiedades mecánicas a partir de la entrada de los parámetros microscópicos sin llevar a cabo el DEM, también se establecen mediante una red neuronal artificial de retropropagación (BP-ANN). Los simulantes físicos ampliamente utilizados JSC-1 de EE. UU. y FJS-1 de Japón se simulan en DEM a partir de la función de predicción con alta precisión.
Descripción
El método de elementos discretos (DEM) es uno de los métodos más populares para simular simulantes de suelo lunar debido a la falta de suelo lunar real. Para reducir el consumo computacional y la dificultad debido a los complejos modelos de partículas, se discuten en este documento modelos de partículas simplificados, en los que una sola partícula consiste en dos, cuatro o seis elementos. Tres pasos, que incluyen generación aleatoria, reemplazo de partículas y sedimentación, pueden generar el simulante propuesto. La relación entre las propiedades mecánicas del simulante y los parámetros microscópicos definidos en DEM fue analizada mediante la técnica de prueba de matriz ortogonal (OATS). Luego, las funciones de predicción, que pueden calcular propiedades mecánicas a partir de la entrada de los parámetros microscópicos sin llevar a cabo el DEM, también se establecen mediante una red neuronal artificial de retropropagación (BP-ANN). Los simulantes físicos ampliamente utilizados JSC-1 de EE. UU. y FJS-1 de Japón se simulan en DEM a partir de la función de predicción con alta precisión.