Discrete particle simulations have become the standard in science and industrial applications exploring the properties of particulate systems. Most of such simulations rely on the concept of interacting spherical particles to describe the properties of particulates, although, the correct representation of the nonspherical particle shape is crucial for a number of applications. In this work we describe the implementation of clumps, i.e. assemblies of rigidly connected spherical particles, which can approximate given nonspherical shapes, within the \textit{MercuryDPM} particle dynamics code. \textit{MercuryDPM} contact detection algorithm is particularly efficient for polydisperse particle systems, which is essential for multilevel clumps approximating complex surfaces. We employ the existing open-source \texttt{CLUMP} library to generate clump particles. We detail the pre-processing tools providing necessary initial data, as well as the necessary adjustments of the algorithms of contact detection, collision/migration and numerical time integration. The capabilities of our implementation are illustrated for a variety of examples.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
2+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
6+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
4+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
4+阅读 · 4月20日
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
4+阅读 · 4月20日
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
14+阅读 · 4月19日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员