Phương pháp "Thiết kế tuần tự của các mô phỏng" để khai thác và hiệu chỉnh các mô phỏng yếu tố rời rạc của bột kết dính

Springer Science and Business Media LLC - Tập 16 Số 6 - Trang 874-885 - 2022
Xizhong Chen1, Pei Chen1, James A. Elliott1
1Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, Cambridge CB3 0FS, UK

Tóm tắt

Tóm tắtCác hành vi dòng chảy của các hạt kết dính trong thí nghiệm cắt vòng đã được mô phỏng và kiểm tra bằng phương pháp phần tử rời rạc được hướng dẫn bởi phương pháp thiết kế thí nghiệm. Một thiết kế phân tích đầy đủ đã được sử dụng như một thiết kế sàng lọc để làm nổi bật các ảnh hưởng của các tính chất vật liệu của các hạt. Một thiết kế mở rộng, kéo dài thiết kế sàng lọc sang thiết kế mặt phẳng phản ứng đã được xây dựng để thiết lập các mối quan hệ giữa ứng suất cắt vĩ mô và các tính chất của hạt. Nó được phát hiện rằng dòng bột trong tế bào cắt có thể được phân loại thành bốn chế độ. Ứng suất cắt nhạy cảm với hệ số ma sát của hạt, năng lượng bề mặt và mô đun Young. Một biến động đáng kể của ứng suất cắt được quan sát trong chế độ ma sát cao và kết dính thấp. Trong chế độ kết dính cao, mô đun Young dường như có ảnh hưởng đáng kể hơn đến ứng suất cắt tại điểm bắt đầu dòng hơn là ứng suất cắt trong quá trình chuẩn bị cắt. Các dự đoán từ các thiết kế mặt phẳng phản ứng đã được xác thực và so sánh với ứng suất cắt đo được từ thí nghiệm cắt vòng Schulze. Kết quả cho thấy rằng các mô phỏng và thí nghiệm cho thấy sự đồng nhất xuất sắc dưới nhiều điều kiện nén khác nhau, điều này xác minh những lợi thế và tính khả thi của việc sử dụng phương pháp "Thiết kế tuần tự của các mô phỏng" được đề xuất.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Sakai M. How should the discrete element method be applied in industrial systems?: a review. Kona Powder and Particle Journal, 2016, 33: 169–178

Guo Y, Curtis J S. Discrete element method simulations for complex granular flows. Annual Review of Fluid Mechanics, 2015, 47(1): 21–46

Zhu H, Zhou Z, Yang R, Yu A. Discrete particle simulation of particulate systems: a review of major applications and findings. Chemical Engineering Science, 2008, 63(23): 5728–5770

Jarray A, Habibi M, Scheper B J, Shi H, Luding S. Mixing of bidisperse cohesive granular materials in food processes. International Journal of Food Engineering, 2019, 5(3): 195–199

Coetzee C J. Review: calibration of the discrete element method. Powder Technology, 2017, 310: 104–142

Marigo M, Stitt E H. Discrete element method (DEM) for industrial applications: comments on calibration and validation for the modelling of cylindrical pellets. Kona Powder and Particle Journal, 2015, 32(0): 236–252

Roessler T, Katterfeld A. Scaling of the angle of repose test and its influence on the calibration of DEM parameters using upscaled particles. Powder Technology, 2018, 330: 58–66

Combarros M, Feise H, Zetzener H, Kwade A. Segregation of particulate solids: experiments and DEM simulations. Particuology, 2014, 12: 25–32

Yan Z, Wilkinson S, Stitt E, Marigo M. Discrete element modelling (DEM) input parameters: understanding their impact on model predictions using statistical analysis. Computational Particle Mechanics, 2015, 2(3): 283–299

Alizadeh M, Asachi M, Ghadiri M, Bayly A, Hassanpour A. A methodology for calibration of DEM input parameters in simulation of segregation of powder mixtures, a special focus on adhesion. Powder Technology, 2018, 339: 789–800

Wensrich C, Katterfeld A. Rolling friction as a technique for modelling particle shape in DEM. Powder Technology, 2012, 217: 409–417

Simons T A, Weiler R, Strege S, Bensmann S, Schilling M, Kwade A. A ring shear tester as calibration experiment for DEM simulations in agitated mixers—a sensitivity study. Procedia Engineering, 2015, 102: 741–748

Bednarek X, Martin S, Ndiaye A, Peres V, Bonnefoy O. Calibration of DEM parameters on shear test experiments using Kriging method. Powders and Grains 2017. Les Ulis: EDP Sciences, 2017, 15016

Schulze D. Powders and Bulk Solids: Behavior, Characterization, Storage and Flow. 1st ed. Berlin Heidelberg: Springer, 2008, 35–74

Huang H, Tutumluer E. Discrete element modeling for fouled railroad ballast. Construction & Building Materials, 2011, 25(8): 3306–3312

Rackl M, Hanley K J. A methodical calibration procedure for discrete element models. Powder Technology, 2017, 307: 73–83

Figard S D. The basics of experimental design for multivariate analysis. In: SAS Global Forum. Buckinghamshire: SAS Institute Inc., 2009, 284

Hanley K J, O’Sullivan C, Oliveira J C, Cronin K, Byrne E P. Application of Taguchi methods to DEM calibration of bonded agglomerates. Powder Technology, 2011, 210(3): 230–240

Johnstone M, Ooi J. Calibration of DEM models using rotating drum and confined compression measurements. In: 6th World Congress on Particle Technology. Nuremberg, 2010

Kloss C, Goniva C, Hager A, Amberger S, Pirker S. Models, algorithms and validation for opensource DEM and CFD-DEM. Progress in Computational Fluid Dynamics, an International Journal, 2012, 12(2–3): 140–152

Chen X, Elliott J A. On the scaling law of JKR contact model for coarse-grained cohesive particles. Chemical Engineering Science, 2020, 227: 115906

Johnson K, Kendall K, Roberts A. Surface energy and the contact of elastic solids. In: Proceedings of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. London: The Royal Society, 1971, 301–313

J M P. Version 15. Buckinghamshire: SAS Institute Inc., 2019

Ajmal M, Roessler T, Richter C, Katterfeld A. Calibration of cohesive DEM parameters under rapid flow conditions and low consolidation stresses. Powder Technology, 2020, 374: 22–32

Pachón-Morales J, Do H, Colin J, Puel F, Perre P, Schott D. DEM modelling for flow of cohesive lignocellulosic biomass powders: model calibration using bulk tests. Advanced Powder Technology, 2019, 30(4): 732–750

ASTM International. Standard Test Method for Bulk Solids Using Schulze Ring Shear Tester. West Conshohocken, PA: ASTM International, 2016

Proust M. Design of Experiments Guide. 1st ed. Cary, NC: SAS Institute Inc., 2010, 298–300

Box G E, Hunter W G, Hunter J S. Statistics for Experimenters. 1st ed. New York: John Wiley and Sons, 1978, 173–200

Johnson P A, Savage H, Knuth M, Gomberg J, Marone C. Effects of acoustic waves on stick-slip in granular media and implications for earthquakes. Nature, 2008, 451(7174): 57–60

Dorostkar O, Carmeliet J. Potential energy as metric for understanding stick-slip dynamics in sheared granular fault gouge: a coupled CFD-DEM study. Rock Mechanics and Rock Engineering, 2018, 51(10): 3281–3294

Lieou C K, Daub E G, Guyer R A, Ecke R E, Marone C, Johnson P A. Simulating stick-slip failure in a sheared granular layer using a physics-based constitutive model. Journal of Geophysical Research. Solid Earth, 2017, 122(1): 295–307

Klaumünzer D N M. Stick-slip shear banding in metallic glasses. Dissertation for the Doctoral Degree. Zurich: Eidgenössische Technische Hochschule Zürich, 2012, 25–56

Cabiscol R, Finke J, Zetzener H, Kwade A. Characterization of mechanical property distributions on tablet surfaces. Pharmaceutics, 2018, 10(4): 184

Guo Y, Buettner K, Lane V, Wassgren C, Ketterhagen W, Hancock B, Curtis J. Computational and experimental studies of flexible fiber flows in a normal-stress-fixed shear cell. AIChE Journal. American Institute of Chemical Engineers, 2019, 65(1): 64–74

Aigner A, Schneiderbauer S, Kloss C, Pirker S. Determining the coefficient of friction by shear tester simulation. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Particle-Based Methods. Barcelona: CIMNE, 2013, 335–342

Ketterhagen W R, Curtis J S, Wassgren C R, Hancock B C. Predicting the flow mode from hoppers using the discrete element method. Powder Technology, 2009, 195(1): 1–10