ANSYS/LS-dyna模拟:地应力作用下巷道爆破泄压及损伤分析

ANSYS/LS-dyna地应力作用下巷道爆破泄压及损伤分析模拟 建立了考虑地应力作用下的三维巷道爆破模型,了复杂三维模型的建立和网格划分,运用了体积填充方法完成空气、炸药、堵塞的建立,可随意调整炸药量、不耦合系数、堵塞比等参数,且不需要重新建立模型网格。 对应力平衡方法进行了,对应力初始化原理及方法进行了优化,可实现稳定地应力加载后爆破计算。

巷道爆破作业中地应力场的平衡与控制是个头疼的技术活。最近搞了个三维巷道爆破模型,直接把地应力加载和爆破损伤分析串起来了。这模型有意思的地方在于,不需要每次改参数都重新建模------炸药的装药量、空气间隙的不耦合系数、堵塞段长度这些参数随便调,网格都不用动。

建模阶段用了个取巧的方法:用Python脚本自动划分六面体网格。炸药、空气、堵塞这三个区域的体积填充直接用LS-PrePost的脚本批量处理。举个栗子,这段代码实现了炸药段装药量的参数化调整:

python 复制代码
def generate_explosive(ele_size, charge_length):
    mesh_count = int(charge_length / ele_size)
    for i in range(mesh_count):
        create_element(type=8, material=3, 
                       coords=[x0, y0, z0 + i*ele_size],
                       size=ele_size)

通过调节elesize控制网格尺寸,chargelength决定装药长度,这比传统建模软件手动拖拽坐标系快多了。不耦合系数调整更简单,直接把空气层的网格数量乘以单元尺寸就完事了,完全不需要修改几何模型。

地应力初始化这块搞了个黑科技------动力松弛法搭配接触力修正。传统的应力加载经常遇到边界反弹问题,这里用LS-DYNA的*STRESS_INITIALIZATION关键字配合自定义的接触算法:

k 复制代码
*STRESS_INITIALIZATION
$#   psid      sid    lciddr
         1         0         0
$#  lcidx    lcidy    lcidz   lcidxy   lcidxz   lcidyz
         0         0         0         0         0         0
$#   icid    lcids
         0         0

关键是在动力松弛阶段加入了接触面力平衡监测,当监测到巷道壁面节点力波动超过5%时自动触发刚度调整。实测数据显示,这种方法能把初始应力场的误差控制在3%以内,比常规方法收敛速度快了40%左右。

爆轰波传播模拟结果挺有意思的。当地应力方向与巷道轴向呈30度夹角时,损伤区会呈现明显的蝴蝶状分布。用Python后处理提取的损伤云图显示,最大主应力方向上的裂隙扩展长度比垂直方向多了近两倍。这验证了地应力对爆破效果的控制作用------怪不得现场施工总要搞应力测试。

相关推荐
Testopia2 天前
AI编程实例 - 爆款文章预测:K-Means聚类与分类算法的实践
人工智能·分类·kmeans·ai编程·聚类
CDA数据分析师干货分享5 天前
【CDA干货】客户分群建模——RFM+K-Means用户画像——电商用户数据分析全流程:从数据到增长决策
算法·机器学习·数据挖掘·数据分析·kmeans·cda证书
永远都不秃头的程序员(互关)10 天前
【K-Means深度探索(十二)】K-Means项目实战:从数据到决策的完整工作流!
算法·机器学习·kmeans
永远都不秃头的程序员(互关)11 天前
【K-Means深度探索(十一)】K-Means VS 其他聚类算法:如何选择最合适的工具?
算法·kmeans·聚类
永远都不秃头的程序员(互关)11 天前
【K-Means深度探索(九)】K-Means与数据预处理:特征缩放与降维的重要性!
算法·机器学习·kmeans
永远都不秃头的程序员(互关)12 天前
【K-Means深度探索(十)】进阶思考:K-Medoids与Fuzzy C-Means,K-Means的“亲戚”们!
算法·机器学习·kmeans
永远都不秃头的程序员(互关)13 天前
【K-Means深度探索(七)】玩转图像!K-Means如何在像素世界中实现颜色压缩?
算法·机器学习·kmeans
永远都不秃头的程序员(互关)14 天前
【K-Means深度探索(五)】不止欧氏距离:K-Means中距离度量那些事儿
算法·机器学习·kmeans
永远都不秃头的程序员(互关)15 天前
【K-Means深度探索(三)】告别“初始陷阱”:K-Means++优化质心初始化全解析!
算法·机器学习·kmeans
永远都不秃头的程序员(互关)15 天前
【K-Means深度探索(四)】速度与激情:MiniBatch K-Means如何驯服海量数据
算法·机器学习·kmeans