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JP5079765B2 - Particle behavior analysis apparatus, particle behavior analysis method, and computer program - Google Patents
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Particle behavior analysis apparatus, particle behavior analysis method, and computer program Download PDF

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Description

本発明は、粒子挙動解析装置、粒子挙動解析方法、及びコンピュータプログラムに関し、特に、粒子の挙動を解析するために用いて好適なものである。   The present invention relates to a particle behavior analysis device, a particle behavior analysis method, and a computer program, and is particularly suitable for use in analyzing particle behavior.

従来から、各種の分野において、粒子の挙動を解析することが行われている。例えば、鉄鋼業における高炉操業において、炉頂から鉄鉱石及びコークスを層状にする際に、装入層表面が炉周部から炉半径方向の中央に向かって下側に傾斜していることや、比重及び粒度が異なる鉄鉱石及びコークスを交互に装入すること等から、鉄鉱石及びコークスは高炉内で複雑な挙動をとる。高炉の装入物分布は羽口で生成した還元ガスの流れ、炉内の圧力分布及び温度分布に影響を与える。したがって、高炉に装入する鉄鉱石及びコークスの挙動を正確に解析することは、高炉の安定操業のために重要である。   Conventionally, the behavior of particles has been analyzed in various fields. For example, in blast furnace operation in the steel industry, when iron ore and coke are layered from the top of the furnace, the charge layer surface is inclined downward from the furnace periphery toward the center in the furnace radial direction, Because iron ore and coke having different specific gravities and particle sizes are alternately charged, iron ore and coke behave in a complicated manner in a blast furnace. The distribution of charge in the blast furnace affects the flow of reducing gas generated at the tuyere, the pressure distribution and the temperature distribution in the furnace. Therefore, accurate analysis of the behavior of iron ore and coke charged in the blast furnace is important for stable operation of the blast furnace.

このように高炉内の鉄鉱石及びコークス等の粒子の挙動を解析する手法として、DEM(Discrete Element Method、離散要素法)がある。DEMでは、粒子の形状を決定し、粒子同士が接触したときに当該粒子に生じる力を求め、その力に基づいて、解析時間における粒子の挙動を所定の時間隔毎に求めるようにする。DEMにより粒子の挙動を正確に解析するためには、実際の粒子を出来るだけ忠実に反映した形状を決定することが重要である。鉄鉱石及びコークスのように、非球形の様々な形状を有する粒子の挙動を解析する場合には、このことが特に重要である。
粒子の形状を評価する技術として特許文献1に記載の技術がある。特許文献1では、粒子の投影画像を撮影し、その円形度(=粒子の投影画像と同じ投影面積を持つ円の周囲長/粒子の投影画像の周囲長)を求め、−1/log(円形度)の値により粒子の形状を評価するようにしている。
As a technique for analyzing the behavior of particles such as iron ore and coke in the blast furnace, there is DEM (Discrete Element Method). In DEM, the shape of a particle is determined, a force generated in the particle when the particles come into contact with each other, and the behavior of the particle in the analysis time is obtained at predetermined time intervals based on the force. In order to accurately analyze the behavior of particles by DEM, it is important to determine a shape that reflects actual particles as faithfully as possible. This is particularly important when analyzing the behavior of particles with various non-spherical shapes, such as iron ore and coke.
There exists a technique of patent document 1 as a technique of evaluating the shape of particle | grains. In Patent Document 1, a projected image of a particle is photographed, and its circularity (= peripheral length of a circle having the same projected area as the projected image of the particle / perimeter length of the projected image of the particle) is obtained, and −1 / log (circular) The shape of the particle is evaluated based on the value of degree.

特開2004−239645号公報JP 2004-239645 A

しかしながら、特許文献1に記載の技術では、粒子の投影画像を用いているため、粒子の形状を2次元的にしか評価することができない。したがって、投影する方向により評価される粒子の形状が異なり、また、投影画像に反映されない粒子の表面の凹凸を評価することが困難である。
このように特許文献1に記載の技術では、DEMによる挙動の解析に使用する粒子の形状を実際の粒子に応じて正確に決定することが困難であるという問題点があった。
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、DEMにより挙動を解析する際に使用される粒子の形状を従来よりも正確に決定できるようにすることを目的とする。
However, since the technique described in Patent Document 1 uses a projected image of particles, the shape of the particles can be evaluated only two-dimensionally. Therefore, the shape of the particle to be evaluated differs depending on the direction of projection, and it is difficult to evaluate the unevenness of the surface of the particle that is not reflected in the projected image.
As described above, the technique described in Patent Document 1 has a problem that it is difficult to accurately determine the shape of the particles used for the analysis of the behavior by the DEM according to the actual particles.
The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to make it possible to more accurately determine the shape of particles used when analyzing the behavior with a DEM.

本発明の粒子挙動解析装置は、複数の粒子の所定の条件下における挙動を離散要素法により解析する粒子挙動解析装置であって、前記粒子の画像を取得する画像取得手段と、前記粒子の画像に基づいて指定された複数の点であって、当該粒子の表面上の複数の点の3次元座標を導出する粒子表面座標導出手段と、前記粒子の表面上の複数の点の3次元座標に基づいて、当該粒子の重心を導出する粒子重心導出手段と、前記粒子の表面上の複数の点のうち、当該粒子の重心から当該粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該多面体の頂点のそれぞれについて導出する粒子表面代表点導出手段と、前記粒子表面代表点導出手段により導出された点を頂点とする多面体を解析用粒子として生成する多面体生成手段と、前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定する接触領域設定手段と、前記解析用粒子の頂点に対して設定された接触領域が他の領域と接触するものとして、当該解析用粒子が他の領域と接触したと判定したときに、当該解析用粒子に生じる力を導出することを、各解析用粒子に対して行うことにより、所定の条件下における各解析用粒子の挙動を解析する粒子挙動解析手段と、を有することを特徴とする。   The particle behavior analysis apparatus according to the present invention is a particle behavior analysis apparatus that analyzes the behavior of a plurality of particles under a predetermined condition by a discrete element method, an image acquisition unit that acquires an image of the particle, and an image of the particle A particle surface coordinate deriving means for deriving the three-dimensional coordinates of the plurality of points on the surface of the particle, and the three-dimensional coordinates of the plurality of points on the surface of the particle. Based on the particle centroid derivation means for deriving the centroid of the particle, and among the plurality of points on the surface of the particle, a position vector from the centroid of the particle toward the vertex of the polyhedron having the same centroid as the centroid of the particle A particle surface representative point deriving unit for deriving the closest point for each vertex of the polyhedron, and a polyhedron for generating a polyhedron having the point derived by the particle surface representative point deriving unit as a vertex as an analysis particle A contact area setting means for setting a spherical contact area centered on a straight line connecting the vertex of the particle for analysis and the center of gravity of the particle for each of the vertex of the particle for analysis; And the force generated in the analysis particle when it is determined that the analysis particle is in contact with the other region, assuming that the contact region set with respect to the vertex of the analysis particle is in contact with the other region. It is characterized by having particle behavior analysis means for analyzing the behavior of each analysis particle under a predetermined condition by deriving from each analysis particle.

本発明の粒子挙動解析方法は、複数の粒子の所定の条件下における挙動を離散要素法により解析する粒子挙動解析方法であって、前記粒子の画像を取得する画像取得工程と、前記粒子の画像に基づいて指定された複数の点であって、当該粒子の表面上の複数の点の3次元座標を導出する粒子表面座標導出工程と、前記粒子の表面上の複数の点の3次元座標に基づいて、当該粒子の重心を導出する粒子重心導出工程と、前記粒子の表面上の複数の点のうち、当該粒子の重心から当該粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該多面体の頂点のそれぞれについて導出する粒子表面代表点導出工程と、前記粒子表面代表点導出工程により導出された点を頂点とする多面体を解析用粒子として生成する多面体生成工程と、前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定する接触領域設定工程と、前記解析用粒子の頂点に対して設定された接触領域が他の領域と接触するものとして、当該解析用粒子が他の領域と接触したと判定したときに、当該解析用粒子に生じる力を導出することを、各解析用粒子に対して行うことにより、所定の条件下における各解析用粒子の挙動を解析する粒子挙動解析工程と、を有することを特徴とする。   The particle behavior analysis method of the present invention is a particle behavior analysis method for analyzing the behavior of a plurality of particles under a predetermined condition by a discrete element method, an image acquisition step of acquiring an image of the particle, and an image of the particle A particle surface coordinate deriving step for deriving the three-dimensional coordinates of the plurality of points on the surface of the particle, and the three-dimensional coordinates of the plurality of points on the surface of the particle. Based on a particle centroid derivation step of deriving the centroid of the particle, and among a plurality of points on the surface of the particle, a position vector from the centroid of the particle toward a vertex of a polyhedron having the same centroid as the centroid of the particle A particle surface representative point deriving step for deriving the closest point for each of the vertices of the polyhedron, and a polyhedron for generating a polyhedron having the point derived by the particle surface representative point deriving step as a vertex as an analysis particle A contact region setting step of setting a spherical contact region centered on a straight line connecting the vertex of the particle for analysis and the center of gravity of the particle with respect to each vertex of the particle for analysis And the force generated in the analysis particle when it is determined that the analysis particle is in contact with the other region, assuming that the contact region set with respect to the vertex of the analysis particle is in contact with the other region. And a particle behavior analysis step of analyzing the behavior of each analysis particle under a predetermined condition by deriving from each analysis particle.

本発明のコンピュータプログラムは、複数の粒子の所定の条件下における挙動を離散要素法により解析することをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記粒子の画像を取得する画像取得工程と、前記粒子の画像に基づいて指定された複数の点であって、当該粒子の表面上の複数の点の3次元座標を導出する粒子表面座標導出工程と、前記粒子の表面上の複数の点の3次元座標に基づいて、当該粒子の重心を導出する粒子重心導出工程と、前記粒子の表面上の複数の点のうち、当該粒子の重心から当該粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該多面体の頂点のそれぞれについて導出する粒子表面代表点導出工程と、前記粒子表面代表点導出工程により導出された点を頂点とする多面体を解析用粒子として生成する多面体生成工程と、前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定する接触領域設定工程と、前記解析用粒子の頂点に対して設定された接触領域が他の領域と接触するものとして、当該解析用粒子が他の領域と接触したと判定したときに、当該解析用粒子に生じる力を導出することを、各解析用粒子に対して行うことにより、所定の条件下における各解析用粒子の挙動を解析する粒子挙動解析工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。   The computer program of the present invention is a computer program for causing a computer to analyze the behavior of a plurality of particles under a predetermined condition by a discrete element method, and an image acquisition step of acquiring an image of the particles; A plurality of points designated on the basis of the image of the particle, and a particle surface coordinate deriving step for deriving three-dimensional coordinates of the plurality of points on the surface of the particle; and a plurality of points on the surface of the particle Based on the three-dimensional coordinates, a particle centroid derivation step for deriving the centroid of the particle, and among a plurality of points on the surface of the particle, from the centroid of the particle to the vertex of a polyhedron having the same centroid as the centroid of the particle A particle surface representative point deriving step for deriving a point closest to the heading position vector for each vertex of the polyhedron, and a point derived by the particle surface representative point deriving step A polyhedron generating step of generating a polyhedron as an apex as an analysis particle, and a spherical contact region whose center is located on a straight line connecting the apex of the analysis particle and the center of gravity of the particle, The contact area setting step that is set for each of the vertices, and the contact area that is set for the vertex of the analysis particle is in contact with another area, and the analysis particle is in contact with the other area. A particle behavior analysis step of analyzing the behavior of each analytical particle under a predetermined condition by deriving the force generated in the analytical particle when determined The computer is executed.

本発明によれば、粒子の表面上の複数の点のうち、当該粒子の重心から当該粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該多面体の頂点のそれぞれについて導出し、当該点を頂点とする多面体を解析用粒子とする。また、解析用粒子の頂点と粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定する。このようにして得られた解析用粒子と接触領域とを用いて複数の解析用粒子の所定の条件下における挙動を導出する。したがって、離散要素法により挙動を解析する際に使用される粒子の形状を従来よりも正確に決定することができ、粒子の挙動を従来よりも正確に再現することができる。   According to the present invention, among the plurality of points on the surface of the particle, the point closest to the position vector from the center of gravity of the particle toward the vertex of the polyhedron having the same center of gravity as the center of gravity of the particle is the vertex of the polyhedron. And a polyhedron having the point as a vertex is taken as a particle for analysis. In addition, a spherical contact region whose center is located on a straight line connecting the vertex of the particle for analysis and the center of gravity of the particle is set for each vertex of the particle for analysis. The behavior of the plurality of analysis particles under a predetermined condition is derived using the analysis particles and the contact region thus obtained. Therefore, the shape of the particles used when analyzing the behavior by the discrete element method can be determined more accurately than before, and the behavior of the particles can be reproduced more accurately than before.

本発明の実施形態を示し、粒子挙動解析装置の機能的な構成の一例を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of a functional structure of a particle behavior analyzer. 本発明の実施形態を示し、粒子にX線が照射される様子の一例を概念的に示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of a mode that X-rays are irradiated to particle | grains. 本発明の実施形態を示し、X線CT画像の一例を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of an X-ray CT image. 本発明の実施形態を示し、X線CT画像に表されている粒子の断面の輪郭上に複数の点が指定された様子の一例を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of a mode that the several point was designated on the outline of the cross section of the particle | grains represented by the X-ray CT image. 本発明の実施形態を示し、粒子の表面上の点と、当該粒子の重心の一例を概念的に示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of the point on the surface of particle | grains, and the gravity center of the said particle | grain. 本発明の実施形態を示し、正十二面体の重心から当該正十二面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を選択する方法の一例を説明する図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and demonstrates an example of the method of selecting the point nearest to the position vector which goes to the vertex of the said dodecahedron from the gravity center of the dodecahedron. 本発明の実施形態を示し、解析用粒子として生成された多面体の一例を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of the polyhedron produced | generated as a particle for analysis. 本発明の実施形態を示し、実際の塊鉱石と、正十二面体を用いて生成した多面体と、正二十面体を用いて生成した多面体の一例を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows an example of the polyhedron produced | generated using the actual lump ore, the polyhedron produced | generated using the icosahedron, and the icosahedron. 本発明の実施形態を示し、解析用粒子である多面体の頂点に対して、接触領域910を設定する方法の一例を説明する図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and demonstrates an example of the method of setting the contact area | region 910 with respect to the vertex of the polyhedron which is an analysis particle. 本発明の実施形態を示し、相互に接触している2つの解析用粒子の接触領域の様子の一例と、解析用粒子の挙動の一例を概念的に示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention, and shows notionally an example of the mode of the contact area | region of the particle | grains for two analysis which are contacting each other, and an example of the behavior of the particle | grains for analysis. 本発明の実施形態を示し、粒子挙動解析装置の処理の一例を説明するフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and demonstrates an example of a process of a particle behavior analyzer. 本発明の実施形態を示し、図11のステップS1における粒子決定処理の一例を説明するフローチャートである。It is a flowchart which shows embodiment of this invention and demonstrates an example of the particle | grain determination process in step S1 of FIG. 本発明の実施形態を示し、図12に続くフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating the embodiment of the present invention and continuing from FIG. 12. 本発明の実施形態を示し、形状を球として設定した解析用粒子の挙動をDEMにより解析した結果と、形状を多面体として設定した解析用粒子の挙動をDEMにより解析した結果の一例を示す図である。The figure which shows embodiment of this invention and is a figure which shows an example of the result of having analyzed the behavior of the particle for analysis which set the shape as a sphere by DEM, and the result of having analyzed the behavior of the particle for analysis which set the shape as a polyhedron by DEM is there. 本発明の実施形態を示し、図14(a)における安息角(球)と、図14(b)における安息角(多面体)と、実際の安息角(実験結果)を示す図である。It is a figure which shows embodiment of this invention and shows the angle of repose (sphere) in Fig.14 (a), the angle of repose (polyhedron) in FIG.14 (b), and an actual angle of repose (experimental result).

以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を説明する。
図1は、粒子挙動解析装置100の機能的な構成の一例を示す図である。粒子挙動解析装置100は、例えば、CPU、ROM、RAM、HDD、各種インターフェース、及びディスプレイ等を備えた情報処理装置(パーソナルコンピュータ)を用いることにより実現できる。以下に、粒子挙動解析装置100が備える機能を詳細に説明する。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the particle behavior analysis apparatus 100. The particle behavior analysis apparatus 100 can be realized by using, for example, an information processing apparatus (personal computer) including a CPU, ROM, RAM, HDD, various interfaces, a display, and the like. Below, the function with which the particle behavior analysis apparatus 100 is provided is demonstrated in detail.

(粒子断面画像取得部101)
粒子断面画像取得部101は、挙動の解析対象となる複数の粒子の複数の位置における断面画像を取得する。本実施形態では、粒子断面画像取得部101は、断面画像として、X線CT(Computed Tomography)画像を取得する。粒子断面画像取得部101は、X線CT装置からX線CT画像を直接取得してもよいし、可搬型の記憶媒体に記憶されているX線CT画像を読み出して取得してもよいし、外部装置からネットワークを介してX線CT画像を受信して取得してもよい。
図2は、粒子201にX線202が照射される様子の一例を概念的に示す図である。また、図3は、X線CT画像301の一例を示す図である。
図2、図3において、粒子201にX線202が照射されると、粒子201の位置203a〜203lにおける断面を表すX線CT画像301a〜301lがそれぞれ得られる。
粒子断面画像取得部101は、例えば、CPUが、各種のインターフェースを介してX線CT画像301a〜301lのデータを、HDD等に記憶することにより実現される。尚、粒子断面画像取得部101は、挙動の解析対象となる全ての粒子について断面画像を取得してもよいし、挙動の解析対象となる全ての粒子のうち、代表的な複数の粒子について断面画像を取得してもよい。
(Particle cross-sectional image acquisition unit 101)
The particle cross-sectional image acquisition unit 101 acquires cross-sectional images at a plurality of positions of a plurality of particles to be analyzed for behavior. In the present embodiment, the particle cross-sectional image acquisition unit 101 acquires an X-ray CT (Computed Tomography) image as a cross-sectional image. The particle cross-sectional image acquisition unit 101 may directly acquire an X-ray CT image from an X-ray CT apparatus, or may read and acquire an X-ray CT image stored in a portable storage medium, X-ray CT images may be received and acquired from an external device via a network.
FIG. 2 is a diagram conceptually illustrating an example of a state in which the particle 201 is irradiated with the X-ray 202. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the X-ray CT image 301.
2 and 3, when the particle 201 is irradiated with X-rays 202, X-ray CT images 301a to 301l representing cross sections of the particle 201 at positions 203a to 203l are obtained, respectively.
The particle cross-sectional image acquisition unit 101 is realized, for example, when the CPU stores the data of the X-ray CT images 301a to 301l in an HDD or the like via various interfaces. The particle cross-sectional image acquisition unit 101 may acquire cross-sectional images for all particles to be analyzed for behavior, or a cross section for a plurality of representative particles among all particles to be analyzed for behavior. An image may be acquired.

(粒子選択部102)
粒子選択部102は、挙動の解析対象となる複数の粒子の1つを予め決められた順番で選択する。
粒子選択部102は、例えば、CPUが、このような選択処理を実行し、実行した結果をRAM等に記憶することにより実現される。尚、粒子選択部102は、ユーザによるユーザインターフェースの操作に基づいて、挙動の解析対象となる複数の粒子の1つを選択してもよい。
(粒子断面画像選択部103)
粒子断面画像選択部103は、粒子選択部102で選択された粒子の複数のX線CT画像301a〜301lの何れか1つを予め決められた順番で順次選択する。
粒子断面画像選択部103は、例えば、CPUが、このような選択処理を実行し、実行した結果をRAM等に記憶することにより実現される。尚、粒子断面画像選択部103は、ユーザによるユーザインターフェースの操作に基づいて、複数のX線CT画像301a〜301lの何れか1つを選択してもよい。
(Particle selection unit 102)
The particle selection unit 102 selects one of a plurality of particles to be analyzed for behavior in a predetermined order.
The particle selection unit 102 is realized, for example, when the CPU executes such a selection process and stores the execution result in a RAM or the like. The particle selection unit 102 may select one of a plurality of particles to be analyzed for behavior based on a user interface operation by the user.
(Particle cross-sectional image selection unit 103)
The particle cross-sectional image selection unit 103 sequentially selects any one of the plurality of X-ray CT images 301a to 301l of the particles selected by the particle selection unit 102 in a predetermined order.
The particle cross-section image selection unit 103 is realized by, for example, the CPU executing such a selection process and storing the execution result in a RAM or the like. The particle cross-sectional image selection unit 103 may select any one of the plurality of X-ray CT images 301a to 301l based on a user interface operation by the user.

(粒子輪郭抽出部104)
粒子輪郭抽出部104は、粒子断面画像選択部103で選択されたX線CT画像301をディスプレイに表示する。ユーザは、ユーザインターフェースを用いて、ディスプレイに表示されたX線CT画像301に表されている「粒子201の断面」の輪郭上に複数の点を指定する。図4は、X線CT画像301に表されている「粒子201の断面」の輪郭上に複数の点が指定された様子の一例を示す図である。図4に示すように、ユーザは、X線CT画像301に表されている「粒子201の断面」の輪郭上に、複数の点401a〜401qを指定する。ここで指定する点の数は、後の計算負荷が大きくならない範囲で可及的に多いのが好ましい。粒子輪郭抽出部104は、指定された点の位置の情報を記憶する。
(Particle contour extraction unit 104)
The particle contour extraction unit 104 displays the X-ray CT image 301 selected by the particle cross-sectional image selection unit 103 on the display. The user designates a plurality of points on the outline of “the cross section of the particle 201” represented in the X-ray CT image 301 displayed on the display using the user interface. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a state in which a plurality of points are designated on the outline of the “cross section of the particle 201” represented in the X-ray CT image 301. As illustrated in FIG. 4, the user designates a plurality of points 401 a to 401 q on the outline of “the cross section of the particle 201” represented in the X-ray CT image 301. It is preferable that the number of points specified here is as large as possible within a range in which the subsequent calculation load does not increase. The particle contour extraction unit 104 stores information on the position of the designated point.

粒子輪郭抽出部104は、例えば、CPUが、X線CT画像301を表示するための処理を行い、ディスプレイが、X線CT画像301を表示し、更に、CPUが、X線CT画像301に対して指定された点の位置をユーザインターフェースの操作内容を識別することにより取得し、取得した位置の情報をRAM等に記憶することにより実現される。
尚、ここでは、粒子102の断面の輪郭上に複数の位置をユーザが指定する場合を例に挙げて説明したが必ずしもこのようにする必要はない。すなわち、予め設定された条件に従って、粒子102の断面の輪郭上に複数の位置を自動的に指定するようにしてもよい。また、ここでは、X線CT画像301を1つずつディスプレイに表示して、粒子201の断面の輪郭上の複数の点をユーザに指定させるようにしたが、複数のX線CT画像301を同時にディスプレイに表示して、それら複数のX線CT画像301のそれぞれについて、粒子201の断面の輪郭上の複数の点をユーザに指定させるようにしてもよい。
In the particle contour extraction unit 104, for example, the CPU performs processing for displaying the X-ray CT image 301, the display displays the X-ray CT image 301, and the CPU further performs processing on the X-ray CT image 301. The position of the designated point is acquired by identifying the operation content of the user interface, and the acquired position information is stored in a RAM or the like.
Here, the case where the user designates a plurality of positions on the contour of the cross section of the particle 102 has been described as an example, but this is not necessarily required. That is, a plurality of positions may be automatically specified on the contour of the cross section of the particle 102 according to preset conditions. Here, the X-ray CT images 301 are displayed one by one on the display so that the user designates a plurality of points on the cross-sectional contour of the particle 201. However, a plurality of X-ray CT images 301 are simultaneously displayed. You may make it display on a display and make a user designate the some point on the outline of the cross section of the particle | grain 201 about each of these some X-ray CT images 301. FIG.

(粒子表面座標導出部105)
粒子表面座標導出部105は、粒子輪郭抽出部104により記憶された「粒子201の断面の輪郭上の点」に対応する「当該粒子201の表面上の点」の3次元座標を導出して記憶する。
粒子表面座標導出部105は、例えば、CPUが、このような導出処理を実行し、実行した結果をRAM等に記憶することにより実現される。
(粒子重心導出部106)
粒子重心導出部106は、粒子表面座標導出部105により導出された「粒子201の表面上の点の3次元座標」に基づいて、当該粒子201の重心の3次元座標を導出する。
粒子重心導出部106は、例えば、CPUが、このような導出処理を実行し、実行した結果をRAM等に記憶することにより実現される。
(Particle surface coordinate deriving unit 105)
The particle surface coordinate deriving unit 105 derives and stores the three-dimensional coordinates of the “point on the surface of the particle 201” corresponding to the “point on the contour of the cross section of the particle 201” stored by the particle contour extracting unit 104. To do.
The particle surface coordinate deriving unit 105 is realized, for example, when the CPU executes such a derivation process and stores the execution result in a RAM or the like.
(Particle Gravity Deriving Unit 106)
The particle centroid derivation unit 106 derives the three-dimensional coordinates of the centroid of the particle 201 based on the “three-dimensional coordinates of a point on the surface of the particle 201” derived by the particle surface coordinate derivation unit 105.
The particle centroid derivation unit 106 is realized, for example, when the CPU executes such a derivation process and stores the execution result in a RAM or the like.

図5に、粒子の表面上の点(黒で塗り潰されている丸)と、当該粒子の重心(白抜きの丸)の一例を概念的に示す。例えば、粒子表面座標導出部105は、それぞれに複数の点401が指定された複数のX線CT画像301a〜301lを、位置203a〜203lに再配置し、再配置したときの点401の3次元座標を、所定の位置を原点として導出することにより、「粒子201の断面の輪郭上の点」に対応する「当該粒子201の表面上の点」の3次元座標を導出することができる。尚、本明細書中で説明する3次元座標の原点は全て同じであるとする。   FIG. 5 conceptually shows an example of a point on the surface of a particle (circle filled with black) and the center of gravity of the particle (open circle). For example, the particle surface coordinate deriving unit 105 rearranges a plurality of X-ray CT images 301 a to 301 l each having a plurality of points 401 designated at positions 203 a to 203 l, and three-dimensionals the point 401 when rearranged. By deriving the coordinates with the predetermined position as the origin, the three-dimensional coordinates of “the point on the surface of the particle 201” corresponding to “the point on the contour of the cross section of the particle 201” can be derived. Note that the origins of the three-dimensional coordinates described in this specification are all the same.

(粒子表面代表点導出部107)
粒子表面代表点導出部107は、まず、粒子重心導出部106により導出された重心と同じ重心を有する正十二面体を設定する。正十二面体の向きと大きさは、任意に設定することができる。次に、粒子表面代表点導出部107は、粒子表面座標導出部105により3次元座標が導出された「粒子201の表面上の点」のうち、設定した正十二面体の重心から当該正十二面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該正十二面体の20個の頂点のそれぞれについて選択する。
図6は、正十二面体601の重心602から当該正十二面体601の頂点603に向かう位置ベクトル604に最も近い点605を選択する方法の一例を説明する図である。
まず、図6(a)に示すように、粒子表面代表点導出部107は、例えば、正十二面体601の重心602から正十二面体601の頂点603に向かう位置ベクトル604を導出する。
(Particle surface representative point deriving unit 107)
The particle surface representative point deriving unit 107 first sets a regular dodecahedron having the same center of gravity as the center of gravity derived by the particle center of gravity deriving unit 106. The orientation and size of the regular dodecahedron can be arbitrarily set. Next, the particle surface representative point deriving unit 107 extracts the regular tens from the center of gravity of the set icosahedron among the “points on the surface of the particle 201” from which the three-dimensional coordinates are derived by the particle surface coordinate deriving unit 105. The point closest to the position vector toward the vertex of the dihedron is selected for each of the 20 vertices of the regular dodecahedron.
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a method for selecting the point 605 closest to the position vector 604 from the center of gravity 602 of the regular dodecahedron 601 toward the vertex 603 of the regular dodecahedron 601.
First, as illustrated in FIG. 6A, the particle surface representative point deriving unit 107 derives, for example, a position vector 604 from the center of gravity 602 of the regular dodecahedron 601 toward the vertex 603 of the regular dodecahedron 601.

次に、図6(b)に示すように、粒子表面代表点導出部107は、正十二面体601の重心602から粒子の表面上の点605に向かう位置ベクトル606のうち、正十二面体601の重心602から当該正十二面体601の頂点603に向かう位置ベクトル604とのなす角度θが最も小さい位置ベクトル606を選択する。そして、粒子表面代表点導出部107は、選択した位置ベクトル606が示す「粒子201の表面上の点605」を、正十二面体601の重心602から当該正十二面体601の頂点603に向かう位置ベクトル604に最も近い点として選択し、選択した点の3次元座標を、粒子201の表面の代表点の3次元座標として記憶する。
粒子表面代表点導出部107は、例えば、CPUが、RAM等に記憶された「『粒子201の重心の3次元座標』と『粒子201の表面上の点の3次元座標』」を読み出して前述した演算処理を実行し、実行した結果をRAM等に記憶することにより実現される。
Next, as illustrated in FIG. 6B, the particle surface representative point deriving unit 107 includes a regular dodecahedron out of position vectors 606 from the center of gravity 602 of the regular dodecahedron 601 to the point 605 on the surface of the particle. A position vector 606 having the smallest angle θ formed by the position vector 604 from the center of gravity 602 of the 601 to the vertex 603 of the regular dodecahedron 601 is selected. Then, the particle surface representative point deriving unit 107 moves the “point 605 on the surface of the particle 201” indicated by the selected position vector 606 from the center of gravity 602 of the regular dodecahedron 601 to the vertex 603 of the regular dodecahedron 601. The point closest to the position vector 604 is selected, and the three-dimensional coordinate of the selected point is stored as the three-dimensional coordinate of the representative point on the surface of the particle 201.
In the particle surface representative point deriving unit 107, for example, the CPU reads ““ the three-dimensional coordinates of the center of gravity of the particle 201 ”and“ the three-dimensional coordinates of the point on the surface of the particle 201 ”stored in the RAM or the like. This is realized by executing the arithmetic processing and storing the execution result in a RAM or the like.

(多面体生成部108)
多面体生成部108は、粒子表面代表点導出部107により導出された20個の点を頂点とする多面体を、解析用粒子として生成する。具体的に多面体生成部108は、正十二面体の頂点に対して粒子表面代表点導出部107により導出された点と、当該頂点に隣接する頂点に対して粒子表面代表点導出部107により導出された点とを相互に直線で結んで多面体を生成し、当該多面体の各頂点の3次元座標を記憶する。
図7に、解析用粒子として生成された多面体701の一例を示す。
多面体生成部108は、例えば、CPUが、RAM等に記憶された「粒子201の表面の代表点の3次元座標」を読み出して前述した演算処理を実行し、実行した結果をRAM等に記憶することにより実現される。
(Polyhedron generator 108)
The polyhedron generation unit 108 generates a polyhedron having 20 points derived from the particle surface representative point deriving unit 107 as vertices for analysis. Specifically, the polyhedron generating unit 108 derives the points derived by the particle surface representative point deriving unit 107 for the vertices of the regular dodecahedron and the particle surface representative point deriving unit 107 for the vertices adjacent to the vertex. A polyhedron is generated by connecting the formed points with a straight line, and the three-dimensional coordinates of each vertex of the polyhedron are stored.
FIG. 7 shows an example of a polyhedron 701 generated as analysis particles.
In the polyhedron generation unit 108, for example, the CPU reads “three-dimensional coordinates of the representative point of the surface of the particle 201” stored in the RAM or the like, executes the above-described arithmetic processing, and stores the execution result in the RAM or the like. Is realized.

ここで、図7に示すような多面体(解析用粒子)701を生成する際に、図6(a)に示したように正十二面体601を用いた理由について説明する。図8は、実際の塊鉱石801(図8(a))と、正十二面体を用いて生成した多面体802(図8(b))と、正二十面体を用いて生成した多面体803(図8(c))の一例を示す図である。
図8に示すように、図8(b)に示す多面体802の方が、図8(c)に示す多面体803よりも、図8(a)に示す実際の塊鉱石801に近い形状になることが分かる。これは、正十二面体の頂点の数が20であるのに対し、正二十面体の頂点の数が12であることに起因する。すなわち、頂点の数が多い多面体を用いると、実際の粒子に近い形状の多面体を解析用粒子として生成することができる。ただし、頂点の数が多すぎる多面体や、正多面体以外の多面体を用いると計算負荷が大きくなる虞がある。そこで、本実施形態では、前述したように正十二面体を用いて、解析用粒子を生成するようにした。ただし、実際の粒子の形状や計算能力に応じて、多面体は適宜設定することができる。すなわち、頂点の数が8以上の多面体(正多面体を含む)とすることができ、好ましくは、頂点の数が12以上の多面体(正多面体を含む)とすることができ、より好ましくは、頂点の数が20以上の多面体(正多面体を含む)とすることができる。
Here, the reason for using the regular dodecahedron 601 as shown in FIG. 6A when generating the polyhedron (particle for analysis) 701 as shown in FIG. 7 will be described. FIG. 8 shows an actual block ore 801 (FIG. 8A), a polyhedron 802 generated using an icosahedron (FIG. 8B), and a polyhedron 803 generated using an icosahedron ( It is a figure which shows an example of FIG.8 (c)).
As shown in FIG. 8, the polyhedron 802 shown in FIG. 8 (b) is closer to the actual block ore 801 shown in FIG. 8 (a) than the polyhedron 803 shown in FIG. 8 (c). I understand. This is because the number of vertices of the regular icosahedron is 20 while the number of vertices of the regular icosahedron is 20. That is, when a polyhedron having a large number of vertices is used, a polyhedron having a shape close to an actual particle can be generated as an analysis particle. However, if a polyhedron with too many vertices or a polyhedron other than a regular polyhedron is used, the calculation load may increase. Therefore, in the present embodiment, as described above, the analysis particles are generated using the regular dodecahedron. However, the polyhedron can be appropriately set according to the actual shape of the particle and the calculation ability. That is, it can be a polyhedron having 8 or more vertices (including a regular polyhedron), preferably a polyhedron having 12 or more vertices (including a regular polyhedron), more preferably a vertex. Can be a polyhedron (including regular polyhedrons) of 20 or more.

(接触領域設定部109)
接触領域設定部109は、多面体生成部108により生成された多面体(解析用粒子)701の20個の頂点のそれぞれに対して、球状の仮想小粒子を接触領域として設定し、その接触領域の大きさ(例えば半径)を記憶する。本実施形態では、後述するDEMによる解析において、ある多面体(解析用粒子)に設定された接触領域が、その他の多面体(解析用粒子)に設定された接触領域と相互に接触したときに、それらの解析用粒子が相互に接触したと判定される。また、ある多面体(解析用粒子)に設定された接触領域が、壁に接触したときに、その解析用粒子が壁に接触したと判定される。このように、解析用粒子に設定された接触領域は、DEMによる解析において、当該解析用粒子が他の領域(解析用粒子や壁等)と接触し得る領域である。
(Contact area setting unit 109)
The contact area setting unit 109 sets spherical virtual small particles as contact areas for each of the 20 vertices of the polyhedron (analysis particle) 701 generated by the polyhedron generation unit 108, and the size of the contact area is set. (Eg radius) is stored. In the present embodiment, when a contact region set in a polyhedron (analysis particle) is in contact with a contact region set in another polyhedron (analysis particle) in the analysis by DEM described later, Are determined to be in contact with each other. In addition, when a contact region set for a polyhedron (analysis particle) contacts a wall, it is determined that the analysis particle contacts the wall. Thus, the contact region set for the analysis particles is a region where the analysis particles can come into contact with other regions (analysis particles, walls, etc.) in the analysis by DEM.

図9は、解析用粒子である多面体701の頂点901に対して、接触領域910を設定する方法の一例を説明する図である。
図9(a)に示すように、接触判定領域生成部108は、多面体(解析用粒子)701の頂点901と周面が重なる(一致する)ように、当該頂点901よりも当該多面体701の内側に配置される球であって、粒子201の重心902と当該多面体の頂点901とを相互に結ぶ直線上に中心903が位置する球904を接触領域として設定する。この球904の半径は、実際の粒子の接触状態に合うように適宜設定することができる。例えば、図5に示した「粒子201の表面上の各点(黒で塗り潰されている丸)と当該粒子201の重心(白抜きの丸)」との最短距離の平均値を0.25倍した値を球904の半径とすることができる。
FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a method for setting the contact region 910 for the vertex 901 of the polyhedron 701 that is the particle for analysis.
As illustrated in FIG. 9A, the contact determination region generation unit 108 is located on the inner side of the polyhedron 701 with respect to the vertex 901 so that the vertex 901 of the polyhedron (particle for analysis) 701 and the peripheral surface overlap (coincide with) each other. And a sphere 904 having a center 903 positioned on a straight line connecting the gravity center 902 of the particle 201 and the vertex 901 of the polyhedron is set as a contact region. The radius of the sphere 904 can be appropriately set so as to match the actual particle contact state. For example, the average value of the shortest distances between “each point on the surface of the particle 201 (circle filled in black) and the center of gravity of the particle 201 (open circle)” shown in FIG. This value can be used as the radius of the sphere 904.

以上のような接触領域の設定を多面体701の20個の頂点のそれぞれに対して行うと、図9(b)に示すように、接触領域910a〜910l等が得られる。尚、図9(b)では、接触領域910のうち、多面体701よりも外側に突出している領域を、黒塗りで示している。
接触領域設定部109は、例えば、CPUが、RAM等から「『多面体701の情報(多面体701各頂点の3次元座標)』と『粒子201の重心の3次元座標』」を読み出して前述した演算処理を実行し、実行した結果をRAM等に記憶することにより実現される。尚、このように、多面体(解析用粒子)701の頂点901と接触領域910の周面とが重なるように、当該頂点901よりも当該多面体701の内側に接触領域910を設定すれば、頂点901よりも外側に接触領域が突出しないので好ましいが、粒子201の重心(図5の白抜きの丸)と当該多面体の頂点901とを相互に結ぶ直線上に中心903が位置していれば、必ずしも多面体(解析用粒子)701の頂点901と接触領域910の周面とが重なるようにする必要はない。例えば、少なくとも一部の領域が多面体701よりも外側に突出するように、粒子201の重心(図5の白抜きの丸)と当該多面体の頂点901とを相互に結ぶ直線上に中心903が位置するように接触領域を設定することができる。
When the contact area setting as described above is performed for each of the 20 vertices of the polyhedron 701, contact areas 910a to 910l and the like are obtained as shown in FIG. 9B. In FIG. 9B, the region that protrudes outside the polyhedron 701 in the contact region 910 is shown in black.
In the contact area setting unit 109, for example, the CPU reads ““ polyhedron 701 information (three-dimensional coordinates of each vertex of the polyhedron 701) ”and“ three-dimensional coordinates of the center of gravity of the particle 201 ”from the RAM, etc. This is realized by executing processing and storing the execution result in a RAM or the like. If the contact region 910 is set inside the polyhedron 701 with respect to the vertex 901 so that the vertex 901 of the polyhedron (particle for analysis) 701 overlaps with the peripheral surface of the contact region 910 in this way, the vertex 901 is set. It is preferable because the contact region does not protrude outward, but it is not always necessary that the center 903 is located on a straight line connecting the gravity center of the particle 201 (the white circle in FIG. 5) and the vertex 901 of the polyhedron. It is not necessary for the apex 901 of the polyhedron (analysis particle) 701 and the peripheral surface of the contact region 910 to overlap. For example, the center 903 is positioned on a straight line connecting the gravity center of the particle 201 (the white circle in FIG. 5) and the vertex 901 of the polyhedron so that at least a part of the region protrudes outside the polyhedron 701. The contact area can be set to do so.

(解析用粒子情報記憶部110)
解析用粒子情報記憶部110は、多面体生成部108により生成された「多面体(解析用粒子)701」の各頂点の3次元座標と、接触領域設定部109により設定された「接触領域910」の大きさと、粒子重心導出部106により導出された「粒子201の重心の3次元座標」を、当該解析用の粒子の情報として記憶する。
解析用粒子情報記憶部110は、例えば、CPUが、RAM等から「『多面体(解析対象の粒子)701各頂点の3次元座標』と『接触領域910の大きさ』」を読み出してHDD等に記憶することにより実現される。
(Particle information storage unit 110 for analysis)
The analysis particle information storage unit 110 includes the three-dimensional coordinates of each vertex of the “polyhedron (analysis particle) 701” generated by the polyhedron generation unit 108, and the “contact region 910” set by the contact region setting unit 109. The size and the “three-dimensional coordinates of the center of gravity of the particle 201” derived by the particle centroid derivation unit 106 are stored as information on the particle for analysis.
In the particle information storage unit 110 for analysis, for example, the CPU reads ““ polyhedral (particles to be analyzed) 701 three-dimensional coordinates of each vertex ”and“ size of the contact area 910 ”from the RAM or the like and stores it in the HDD or the like. This is realized by memorizing.

(粒子設定終了判定部111)
粒子設定終了判定部111は、挙動の解析対象となる複数の粒子201のうち、解析用粒子701を生成すべき全ての粒子について、多面体(解析用粒子)701及び接触領域901の情報が生成されたか否かを判定する。この判定の結果、解析用粒子701を生成すべき全ての粒子について、多面体(解析用粒子)701及び接触領域901の情報が生成されていない場合、複数の粒子201のうち、未だ選択されていない粒子の選択を粒子選択部102に指示する。これにより、粒子選択部102は、未だ選択されていない粒子を予め決められた順番で選択する。そして、前述したのと同様にして、この粒子に対する解析用粒子及び接触領域が生成される。
粒子設定終了判定部111は、例えば、CPUが、HDD等に記憶されているX線CT画像301から、挙動の解析対象となる粒子を認識すると共に、HDD等に記憶されている「多面体(解析用粒子)701及び接触領域901」の情報から、未だ選択されていない粒子の有無を認識することにより実現される。
(Particle setting end determination unit 111)
The particle setting end determination unit 111 generates information on the polyhedron (analysis particle) 701 and the contact region 901 for all the particles 201 that should generate the analysis particle 701 among the plurality of particles 201 to be analyzed for behavior. It is determined whether or not. As a result of this determination, when the information of the polyhedron (analysis particle) 701 and the contact region 901 is not generated for all the particles for which the analysis particle 701 should be generated, the plurality of particles 201 are not yet selected. The particle selection unit 102 is instructed to select particles. As a result, the particle selection unit 102 selects particles that have not been selected in a predetermined order. Then, in the same manner as described above, analysis particles and contact areas for the particles are generated.
In the particle setting end determination unit 111, for example, the CPU recognizes a particle to be analyzed for behavior from the X-ray CT image 301 stored in the HDD or the like, and stores the “polyhedron (analysis) stored in the HDD or the like. This is realized by recognizing the presence / absence of particles that have not yet been selected from the information of “particles for use” 701 and contact area 901 ”.

(粒子挙動解析部112)
粒子挙動解析部112は、以上のようにして得られた「解析用粒子701と接触領域901」を用いて、所定の条件下における当該解析用粒子701の挙動をDEMにより解析する。例えば、粒子挙動解析部112は、挙動を解析する粒子201に対応する解析用粒子の情報を読み出し、各解析用粒子を所望の位置に配置する。そして、粒子挙動解析部112は、各解析用粒子が他の解析用粒子や壁等と接触しているか否かを判定する。前述したように本実施形態では、粒子挙動解析部112は、ある解析用粒子の接触領域が、他の解析用粒子の接触領域と重なった場合に、解析用粒子同士が接触していると判定する。このように解析用粒子が他の領域と接触している場合には、接触領域901における法線方向及びせん断方向の反発力を求めて並進の運動方程式を解くことと、接触領域901における重心周りの力のモーメントを求めて回転の運動方程式を解くことと、を各解析用粒子のそれぞれについて行い、その結果に基づいて各解析用粒子を移動させる。このような接触判定処理と各解析用粒子の移動処理を所定の時間隔毎に行う。そして、その結果から各解析用粒子の解析時間における挙動を得る。尚、この解析時間において解析用粒子間に発生している力のバランスを崩す条件を与えることにより、解析用粒子が動くことになる。
(Particle behavior analysis unit 112)
Using the “analysis particle 701 and contact region 901” obtained as described above, the particle behavior analysis unit 112 analyzes the behavior of the analysis particle 701 under a predetermined condition using a DEM. For example, the particle behavior analysis unit 112 reads information on analysis particles corresponding to the particles 201 whose behavior is to be analyzed, and places each analysis particle at a desired position. Then, the particle behavior analysis unit 112 determines whether or not each analysis particle is in contact with another analysis particle, a wall, or the like. As described above, in the present embodiment, the particle behavior analysis unit 112 determines that the analysis particles are in contact with each other when the contact region of one analysis particle overlaps the contact region of another analysis particle. To do. As described above, when the analysis particle is in contact with another region, the repulsive force in the normal direction and the shear direction in the contact region 901 is obtained to solve the translational motion equation, and the center of gravity in the contact region 901 is The moment of force is obtained to solve the equation of rotation, and each analysis particle is moved based on the result. Such contact determination processing and movement processing for each analysis particle are performed at predetermined time intervals. And the behavior in the analysis time of each particle for analysis is obtained from the result. Note that the analysis particles move by providing a condition that breaks the balance of the forces generated between the analysis particles during the analysis time.

具体的に、粒子挙動解析部112は、例えば、以下の(1)式により、解析用粒子i、jの接触領域における法線方向の反発力Fn,ijを求め、以下の(2)式により、解析用粒子i、jの接触領域におけるせん断方向の反発力Ft,ijを求め、以下の(3)式の並進の運動方程式を解き、以下の(4)式により回転の運動方程式を解く。 Specifically, the particle behavior analysis unit 112 obtains the repulsive force F n, ij in the normal direction in the contact region of the analysis particles i and j by the following equation (1), for example, and the following equation (2) To obtain the repulsive force F t, ij in the shear direction in the contact region of the analytical particles i and j, solve the translational equation of motion of the following equation (3), and the rotational equation of motion by the following equation (4): solve.

Figure 0005079765
Figure 0005079765

図10は、相互に接触している2つの解析用粒子の接触領域1001、1002の様子の一例(図10(a))と、解析用粒子の挙動の一例(図10(b))を概念的に示す図である。図10を参照しながら、(1)式から(4)式のパラメータを説明する。
(1)式において、Knは、法線方向のばね定数であり、例えば図10(a)の距離Hやδnに応じて設定することができる。ただし、Knは、予め設定された一定値にすることもできる。Δun,ijは、2つの粒子i、j間の重心の法線方向における相対的な並進変位である。ηnは、法線方向の粘性定数であり、予め設定されるものである。nijは、法線方向の単位ベクトルである。Δtは、所定の時間隔であり、予め設定されるものである。
FIG. 10 conceptually shows an example of the state of contact areas 1001 and 1002 of two analysis particles in contact with each other (FIG. 10A) and an example of the behavior of analysis particles (FIG. 10B). FIG. The parameters of equations (1) to (4) will be described with reference to FIG.
In the equation (1), K n is a spring constant in the normal direction, and can be set according to the distance H or δ n in FIG. However, K n can be set to a predetermined constant value. Δu n, ij is a relative translational displacement in the normal direction of the center of gravity between the two particles i and j. η n is a viscosity constant in the normal direction and is set in advance. n ij is a unit vector in the normal direction. Δt is a predetermined time interval and is set in advance.

(2)式において、min[A,B]は、AとBのうち小さい方を採用することを意味する。μは、摩擦係数であり、予め設定された値にすることができる。ただし、μは、状態等に応じて異ならせることもできる。tijはせん断方向の単位ベクトルである。Ktは、せん断方向のばね定数であり、例えば図10(a)の距離Hやδn、δtに応じて設定することができる。ただし、Ktは、予め設定された一定値にすることもできる。Δut,ijは、2つの粒子i、j間の重心のせん断方向における相対的な並進変位である。Δφijは、粒子の回転に起因する接触領域の相対的な回転変位であり、例えば、図10(a)の接触領域1001の回転変位φiと接触領域1002の回転変位φjとの差により表すことができる。ηtは、せん断方向の粘性定数であり、予め設定されるものである。Δtは、所定の時間隔であり、予め設定されるものである。 In the equation (2), min [A, B] means that the smaller one of A and B is adopted. μ is a coefficient of friction and can be set to a preset value. However, μ can be varied depending on the state or the like. t ij is a unit vector in the shear direction. K t is a spring constant in the shear direction, and can be set according to, for example, the distance H, δ n , or δ t in FIG. However, K t may also be a preset fixed value. Δut , ij is the relative translational displacement in the shear direction of the center of gravity between the two particles i, j. [Delta] [phi ij is the relative rotational displacement of the contact area caused by the rotation of the particles, for example, by the difference between the rotational displacement phi j rotational displacement phi i and the contact region 1002 of the contact area 1001 shown in FIG. 10 (a) Can be represented. η t is a viscosity constant in the shear direction and is set in advance. Δt is a predetermined time interval and is set in advance.

(3)式において、vは、粒子の速度である(図10を参照)。vの上に付されている・は時間微分を表す。Fは、せん断方向及び法線方向の反発力の総和である。mは、粒子の質量であり、予め設定されるものである。gは、重力加速度である。尚、解析用粒子が他の解析用粒子や壁と接触していない場合、(3)式の右辺の第1項は0(ゼロ)になる。
(4)式において、ωは、粒子の角速度である(図10を参照)。ωの上に付されている・は時間微分を表す。Mは、力のモーメントの総和であり、せん断方向及び法線方向の反発力Fn,ij、Ft,ijから求められる。Iは、慣性モーメントであり、予め設定されるものである。
尚、解析用粒子が決定された後の、当該解析用粒子の挙動を解析する手法(粒子挙動解析部112が実行する解析手法)は、DEMにおける粒子の挙動についての種々の公知の解析手法を適用することができ、前述した(1)式〜(4)式を用いた手法に限定されるものではない。
粒子挙動解析部112は、例えば、CPUが、HDD等から、解析用の粒子の情報を読み出して前述した演算処理を実行し、実行した結果をHDD等に記憶することにより実現される。
In the formula (3), v is the velocity of the particles (see FIG. 10). * on v represents time differentiation. F is the total sum of the repulsive forces in the shear direction and the normal direction. m is the mass of the particles and is set in advance. g is a gravitational acceleration. When the analysis particles are not in contact with other analysis particles or walls, the first term on the right side of the equation (3) is 0 (zero).
In the equation (4), ω is the angular velocity of the particles (see FIG. 10). * on ω indicates time differentiation. M is the total sum of moments of force, and is obtained from the repulsive forces F n, ij and F t, ij in the shear direction and the normal direction. I is a moment of inertia and is set in advance.
In addition, after the analysis particles are determined, a method for analyzing the behavior of the analysis particles (an analysis method executed by the particle behavior analysis unit 112) includes various known analysis methods for the behavior of particles in the DEM. It can be applied and is not limited to the method using the above-described equations (1) to (4).
The particle behavior analysis unit 112 is realized, for example, when the CPU reads information on particles for analysis from the HDD or the like, executes the arithmetic processing described above, and stores the execution result in the HDD or the like.

(粒子挙動表示部113)
粒子挙動表示部113は、粒子挙動解析部112により解析された「各解析用粒子の挙動」をディスプレイに表示する。
粒子挙動表示部113は、例えば、CPUが、HDD等から、各解析用粒子の挙動の解析結果の情報を読み出してディスプレイに表示するための処理を行い、ディスプレイが、解析対象時間における各解析用粒子の挙動を表示することにより実現される。
(Particle behavior display section 113)
The particle behavior display unit 113 displays “the behavior of each analysis particle” analyzed by the particle behavior analysis unit 112 on the display.
In the particle behavior display unit 113, for example, the CPU performs processing for reading out information on the analysis result of the behavior of each analysis particle from the HDD or the like and displaying the information on the display. This is realized by displaying the behavior of particles.

次に、図11のフローチャートを参照しながら、粒子挙動解析装置100の処理の一例を説明する。
まず、ステップS1において、解析用粒子を決定する粒子決定処理が行われる。粒子決定処理の詳細については図12、図13を参照しながら後述する。
次に、ステップS2において、粒子挙動解析部112は、ステップS1で決定された解析用粒子の挙動を解析する。
次に、ステップS3において、粒子挙動表示部113は、ステップS2で解析された「解析用粒子の挙動」をディスプレイに表示する。
Next, an example of processing of the particle behavior analysis apparatus 100 will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in step S1, particle determination processing for determining analysis particles is performed. Details of the particle determination process will be described later with reference to FIGS.
Next, in step S2, the particle behavior analysis unit 112 analyzes the behavior of the analysis particles determined in step S1.
Next, in step S <b> 3, the particle behavior display unit 113 displays “analysis particle behavior” analyzed in step S <b> 2 on the display.

次に、図12、図13のフローチャートを参照しながら、図11のステップS1における粒子決定処理の一例を説明する。
まず、ステップS11において、粒子断面画像取得部101は、挙動の解析対象となる複数の粒子201の複数の位置203a〜203lにおけるX線CT画像301a〜301lを取得する(図2及び図3を参照)。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS11の処理を行うことにより画像取得手段の一例が実現される。
次に、ステップS12において、粒子選択部102は、挙動の解析対象となる複数の粒子201の1つを予め決められた順番で選択する。
次に、ステップS13において、粒子断面画像選択部103は、ステップS12で選択された粒子201の複数のX線CT画像301a〜301lの何れか1つを予め決められた順番で選択する。
Next, an example of the particle determination process in step S1 of FIG. 11 will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
First, in step S11, the particle cross-sectional image acquisition unit 101 acquires X-ray CT images 301a to 301l at a plurality of positions 203a to 203l of a plurality of particles 201 to be analyzed for behavior (see FIGS. 2 and 3). ).
As described above, in the present embodiment, for example, an example of an image acquisition unit is realized by performing the process of step S11.
Next, in step S <b> 12, the particle selection unit 102 selects one of the plurality of particles 201 to be analyzed for behavior in a predetermined order.
Next, in step S13, the particle cross-sectional image selection unit 103 selects any one of the plurality of X-ray CT images 301a to 301l of the particle 201 selected in step S12 in a predetermined order.

次に、ステップS14において、粒子輪郭抽出部104は、ステップS13で選択されたX線CT画像301をディスプレイに表示する。
次に、ステップS15において、粒子輪郭抽出部104は、ステップS14で表示されたX線CT画像301内の「粒子201の断面」の輪郭上の点401がユーザによって指定されるまで待機する。そして、粒子201の断面の輪郭上の点401が指定されると、ステップS16に進み、粒子輪郭抽出部104は、指定された点401の位置の情報を記憶する(図4を参照)。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS14、S15の処理を行うことにより粒子輪郭抽出手段の一例が実現される。
次に、ステップS17において、粒子輪郭抽出部104は、ステップS14で表示されたX線CT画像301内の「粒子201の断面」の輪郭上の点401の指定が終了したか否かを、ユーザによるユーザインターフェースの操作に基づいて判定する。この判定の結果、粒子201の断面の輪郭上の点401の指定が終了していない場合には、ステップS15に戻る。
Next, in step S14, the particle contour extraction unit 104 displays the X-ray CT image 301 selected in step S13 on the display.
Next, in step S15, the particle contour extraction unit 104 stands by until a point 401 on the contour of “cross section of the particle 201” in the X-ray CT image 301 displayed in step S14 is designated by the user. Then, when the point 401 on the contour of the cross section of the particle 201 is designated, the process proceeds to step S16, and the particle contour extraction unit 104 stores information on the position of the designated point 401 (see FIG. 4).
As described above, in the present embodiment, for example, an example of a particle contour extracting unit is realized by performing the processes of steps S14 and S15.
Next, in step S17, the particle contour extraction unit 104 determines whether or not the designation of the point 401 on the contour of the “cross section of the particle 201” in the X-ray CT image 301 displayed in step S14 has ended. The determination is made based on the operation of the user interface. As a result of this determination, if the designation of the point 401 on the contour of the cross section of the particle 201 has not been completed, the process returns to step S15.

一方、粒子201の断面の輪郭上の点401の指定が終了すると、ステップS18に進む。ステップS18に進むと、粒子輪郭抽出部104は、ステップS12で選択された粒子201の複数のX線CT画像301a〜301lの全てについて、粒子201の断面の輪郭上の点401の指定が終了したか否かを判定する。この判定の結果、ステップS12で選択された粒子201の複数のX線CT画像301a〜301lの全てについて、粒子201の断面の輪郭上の点401の指定が終了していない場合には、ステップS13に戻る。
一方、ステップS12で選択された粒子201の複数のX線CT画像301a〜301lの全てについて、粒子201の断面の輪郭上の点401の指定が終了した場合には、ステップS19に進む。
On the other hand, when the designation of the point 401 on the contour of the cross section of the particle 201 is completed, the process proceeds to step S18. In step S18, the particle contour extraction unit 104 finishes specifying the point 401 on the cross-sectional contour of the particle 201 for all of the plurality of X-ray CT images 301a to 301l of the particle 201 selected in step S12. It is determined whether or not. As a result of this determination, if the designation of the point 401 on the cross-sectional contour of the particle 201 has not been completed for all of the plurality of X-ray CT images 301a to 301l of the particle 201 selected in step S12, step S13 is performed. Return to.
On the other hand, when the designation of the point 401 on the contour of the cross section of the particle 201 is completed for all of the plurality of X-ray CT images 301a to 301l of the particle 201 selected in step S12, the process proceeds to step S19.

ステップS19に進むと、粒子表面座標導出部105は、ステップS16で記憶された「粒子201の断面の輪郭上の点」に対応する「当該粒子201の表面上の点」の3次元座標を導出して記憶する(図5を参照)。このステップS19の処理は、ステップS12で選択された全ての粒子について個別に行われる。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS19の処理を行うことにより粒子表面座標導出手段の一例が実現される。
次に、ステップS20において、粒子重心導出部106は、ステップS19で導出された「粒子201の表面上の点の3次元座標」に基づいて、当該粒子201の重心の3次元座標を導出して記憶する。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS20の処理を行うことにより粒子重心導出手段の一例が実現される。
次に、図13のステップS21において、粒子表面代表点導出部107は、ステップS20で導出された重心と同じ重心を有する正十二面体601を設定する(図6(a)を参照)。
次に、ステップS22において、粒子表面代表点導出部107は、ステップS21で設定した正十二面体601の頂点の1つを予め決められた順番で選択する。
In step S19, the particle surface coordinate deriving unit 105 derives the three-dimensional coordinates of the “point on the surface of the particle 201” corresponding to the “point on the contour of the cross section of the particle 201” stored in step S16. (See FIG. 5). The process of step S19 is performed individually for all particles selected in step S12.
As described above, in the present embodiment, for example, an example of a particle surface coordinate deriving unit is realized by performing the process of step S19.
Next, in step S20, the particle centroid derivation unit 106 derives the three-dimensional coordinates of the centroid of the particle 201 based on the “three-dimensional coordinates of the point on the surface of the particle 201” derived in step S19. Remember.
As described above, in the present embodiment, for example, an example of a particle gravity center deriving unit is realized by performing the process of step S20.
Next, in step S21 of FIG. 13, the particle surface representative point deriving unit 107 sets a regular dodecahedron 601 having the same center of gravity as the center of gravity derived in step S20 (see FIG. 6A).
Next, in step S22, the particle surface representative point deriving unit 107 selects one of the vertices of the regular dodecahedron 601 set in step S21 in a predetermined order.

次に、ステップS23において、粒子表面代表点導出部107は、ステップS19で3次元座標が導出された「粒子201の表面上の点」のうち、ステップS21で設定した正十二面体601の重心602から、ステップS22で選択された頂点603に向かう位置ベクトル604に最も近い点605を導出する(図6を参照)。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS21〜S23の処理を行うことにより粒子表面代表点導出手段の一例が実現される。
次に、ステップS24において、粒子表面代表点導出部107は、ステップS21で設定した正十二面体601の頂点603の全てを選択したか否かを判定する。この判定の結果、正十二面体601の頂点603の全てを選択していない場合には、ステップS22に戻る。
一方、ステップS24において、正十二面体601の頂点603の全てを選択したと判定された場合には、ステップS25に進む。ステップS25に進むと、多面体生成部108は、ステップS23で導出された20個の点を頂点とする多面体701を、解析用粒子として生成し、当該多面体701の各頂点の3次元座標を記憶する(図7を参照)。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS24の処理を行うことにより多面体生成手段の一例が実現される。
Next, in step S23, the particle surface representative point deriving unit 107 determines the center of gravity of the regular dodecahedron 601 set in step S21 among the “points on the surface of the particle 201” from which the three-dimensional coordinates are derived in step S19. From 602, a point 605 closest to the position vector 604 toward the vertex 603 selected in step S22 is derived (see FIG. 6).
As described above, in this embodiment, for example, an example of a particle surface representative point deriving unit is realized by performing the processing of steps S21 to S23.
Next, in step S24, the particle surface representative point deriving unit 107 determines whether all of the vertices 603 of the regular dodecahedron 601 set in step S21 have been selected. If all the vertices 603 of the regular dodecahedron 601 have not been selected as a result of this determination, the process returns to step S22.
On the other hand, if it is determined in step S24 that all the vertices 603 of the regular dodecahedron 601 have been selected, the process proceeds to step S25. In step S25, the polyhedron generation unit 108 generates the polyhedron 701 having the 20 points derived in step S23 as vertices as analysis particles, and stores the three-dimensional coordinates of each vertex of the polyhedron 701. (See FIG. 7).
As described above, in the present embodiment, for example, an example of a polyhedron generation unit is realized by performing the process of step S24.

次に、ステップS26において、接触領域設定部109は、ステップS25で生成された多面体(解析用粒子)701の20個の頂点のそれぞれに対して、球状の接触領域910を設定し、その接触領域910の大きさ(例えば半径)を記憶する(図9を参照)。
以上のように本実施形態では、例えば、ステップS26の処理を行うことにより接触領域設定手段の一例が実現される。
次に、ステップS27において、解析用粒子情報記憶部110は、ステップS25で生成された「多面体(解析用粒子)701」の各頂点の3次元座標と、ステップS26で設定された「接触領域910」の大きさと、ステップS20で導出された「粒子201の重心の3次元座標」を、ステップS12で選択された粒子201の解析用の粒子の情報として記憶する。
次に、ステップS28において、粒子設定終了判定部111は、挙動の解析対象となる複数の粒子201のうち、解析用粒子701を生成すべき全ての粒子について、解析用の粒子の情報が生成されたか否かを判定する。この判定の結果、解析用粒子701を生成すべき全ての粒子について、解析用の粒子の情報が生成されていない場合には、ステップS12に戻る。一方、解析用粒子701を生成すべき全ての粒子の全てについて、解析用の粒子の情報が生成された場合には、図12のフローチャートによる処理を終了し、図11のステップS2に進む。
Next, in step S26, the contact area setting unit 109 sets a spherical contact area 910 for each of the 20 vertices of the polyhedron (analysis particle) 701 generated in step S25, and the contact area The size (for example, radius) of 910 is stored (see FIG. 9).
As described above, in the present embodiment, for example, an example of the contact area setting unit is realized by performing the process of step S26.
Next, in step S27, the analysis particle information storage unit 110 displays the three-dimensional coordinates of each vertex of the “polyhedron (analysis particle) 701” generated in step S25 and the “contact region 910” set in step S26. And the “three-dimensional coordinates of the center of gravity of the particle 201” derived in step S20 are stored as information on the particle for analysis of the particle 201 selected in step S12.
Next, in step S <b> 28, the particle setting end determination unit 111 generates analysis particle information for all the particles 201 for which the analysis particles 701 should be generated among the plurality of particles 201 to be analyzed for behavior. It is determined whether or not. As a result of this determination, if the information on the particles for analysis has not been generated for all the particles for which the particles for analysis 701 should be generated, the process returns to step S12. On the other hand, if the analysis particle information is generated for all of the particles for which the analysis particles 701 are to be generated, the processing according to the flowchart of FIG. 12 is terminated, and the process proceeds to step S2 of FIG.

図14は、形状を球として設定した解析用粒子の挙動をDEMにより解析した結果(図14(a))と、本実施形態のように形状を多面体として設定した解析用粒子の挙動をDEMにより解析した結果(図14(b))の一例を示す図である。また、図15は、図14(a)における安息角(球)と、図14(b)における安息角(多面体)と、実際の安息角(実験結果)を示す図である。ここでは、挙動の解析対象を塊鉱石とし、箱の中に堆積した解析用粒子が、当該箱の一面が開放されてから所定時間が経過した後にどのようになるのかを解析用粒子以外の条件を同じにして解析した結果である。ただし、図14(a)では、なるべく実際の挙動に合うように、摩擦係数を調節している。図14に示すように、解析用粒子を全て球にすると、斜面の下方では、解析用粒子の運動が停止せず、実際の粒子の挙動に一致しない。また、解析用粒子を全て球にすると、粒子間の空隙や充填構造が実際の粒子と大きく異なるため、図15に示すように、実際の安息角との整合性が低くなる。これに対し、本実施形態のように解析用粒子の形状を多面体にすると、このような問題点が解決され、図15に示すように、安息角も実際の値に近いことが分かる。   FIG. 14 shows the result of analyzing the behavior of analysis particles set as a sphere by DEM (FIG. 14A) and the behavior of analysis particles set as a polyhedron as in this embodiment by DEM. It is a figure which shows an example of the result (FIG.14 (b)) analyzed. FIG. 15 is a diagram showing the angle of repose (sphere) in FIG. 14A, the angle of repose (polyhedron) in FIG. 14B, and the actual angle of repose (experimental result). Here, the analysis target of the behavior is a lump ore, and the analysis particles accumulated in the box are changed to the condition other than the analysis particles after a predetermined time elapses after one side of the box is opened. It is the result of analyzing with the same. However, in FIG. 14A, the friction coefficient is adjusted so as to match the actual behavior as much as possible. As shown in FIG. 14, when all the particles for analysis are made into a sphere, the motion of the particles for analysis does not stop below the slope and does not match the actual behavior of the particles. Further, if the analysis particles are all spheres, the gaps between the particles and the filling structure are greatly different from those of the actual particles, so that the consistency with the actual angle of repose becomes low as shown in FIG. On the other hand, when the shape of the particle for analysis is made to be a polyhedron as in this embodiment, such a problem is solved, and it can be seen that the angle of repose is close to the actual value as shown in FIG.

以上のように本実施形態では、粒子201の表面上の点の3次元座標に基づいて、当該粒子201の重心の3次元座標を導出し、当該重心と同じ重心を有する正十二面体601を設定する。そして、粒子201の表面上の点のうち、正十二面体601の重心602から当該正十二面体601の頂点603に向かう位置ベクトル604に最も近い点605を選択し、選択した20個の点605を頂点とする多面体701を解析用粒子とする。そして、当該多面体701の20個の頂点の夫々に対して、球状の接触領域910を設定する。このようにして得られた多面体(解析用粒子)701と接触領域910とに基づいて、当該解析用粒子701の挙動をDEMにより解析する。したがって、DEMにより挙動を解析する際に使用される粒子201の形状を従来よりも正確に決定することができ、DEMにより、粒子201の挙動を従来よりも正確に再現することができるようになる。   As described above, in the present embodiment, based on the three-dimensional coordinates of the points on the surface of the particle 201, the three-dimensional coordinates of the center of gravity of the particle 201 are derived, and the regular dodecahedron 601 having the same center of gravity as the center of gravity is obtained. Set. Then, among the points on the surface of the particle 201, the point 605 closest to the position vector 604 from the center of gravity 602 of the regular dodecahedron 601 to the vertex 603 of the regular dodecahedron 601 is selected, and the selected 20 points A polyhedron 701 having a vertex 605 is used as an analysis particle. A spherical contact region 910 is set for each of the 20 vertices of the polyhedron 701. Based on the polyhedron (analysis particle) 701 and the contact region 910 obtained in this way, the behavior of the analysis particle 701 is analyzed by DEM. Therefore, the shape of the particle 201 used when analyzing the behavior by DEM can be determined more accurately than before, and the behavior of the particle 201 can be reproduced more accurately than before by DEM. .

尚、本実施形態の粒子挙動解析装置100の適用対象となる粒子は、どのようなものであってもよい。例えば、高炉内における鉄鉱石やコークスの挙動を解析したり、混練機における粒体の挙動を解析したり、プリンタにおけるトナー粒子の挙動を解析したりすることができる。
また、本実施形態では、挙動の解析対象となる複数の粒子201の複数の位置における断面画像301を取得する場合を例に挙げて説明したが、粒子201の画像を用いて、粒子201の表面の3次元座標を取得することができれば、必ずしも断面画像301を取得する必要はない。例えば、粒子201の3D画像を用いて、粒子201の表面の3次元座標を取得してもよい。
In addition, what kind of thing may be sufficient as the particle used as the application object of the particle behavior analysis apparatus 100 of this embodiment. For example, it is possible to analyze the behavior of iron ore and coke in a blast furnace, analyze the behavior of particles in a kneader, and analyze the behavior of toner particles in a printer.
Further, in the present embodiment, the case where the cross-sectional images 301 at a plurality of positions of the plurality of particles 201 to be analyzed for behavior are described as an example, but the surface of the particle 201 is obtained using the image of the particle 201. If the three-dimensional coordinates can be acquired, the cross-sectional image 301 is not necessarily acquired. For example, the 3D coordinates of the surface of the particle 201 may be acquired using a 3D image of the particle 201.

尚、以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、プログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを記録したCD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体、又はかかるプログラムを伝送する伝送媒体も本発明の実施の形態として適用することができる。また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体などのプログラムプロダクトも本発明の実施の形態として適用することができる。前記のプログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、伝送媒体及びプログラムプロダクトは、本発明の範疇に含まれる。
また、以上説明した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
The embodiment of the present invention described above can be realized by a computer executing a program. Further, a means for supplying the program to the computer, for example, a computer-readable recording medium such as a CD-ROM recording such a program, or a transmission medium for transmitting such a program may be applied as an embodiment of the present invention. it can. A program product such as a computer-readable recording medium that records the program can also be applied as an embodiment of the present invention. The programs, computer-readable recording media, transmission media, and program products are included in the scope of the present invention.
In addition, the embodiments of the present invention described above are merely examples of implementation in carrying out the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed as being limited thereto. Is. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the technical idea or the main features thereof.

100 粒子挙動解析装置
101 粒子断面画像取得部
102 粒子選択部
103 粒子断面画像選択部
104 粒子輪郭抽出部
105 粒子表面座標導出部
106 粒子重心導出部
107 粒子表面代表点導出部
108 多面体生成部
109 接触領域設定部
110 解析用粒子情報記憶部
111 粒子設定終了判定部
112 粒子挙動解析部
201 粒子
301 X線CT画像
401 粒子の断面の輪郭上の点
601 正十二面体
602 正十二面体の重心(粒子の重心)
603 正十二面体の頂点
604 位置ベクトル
701 多面体(解析用粒子)
910 接触領域
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Particle behavior analysis apparatus 101 Particle cross-section image acquisition part 102 Particle selection part 103 Particle cross-section image selection part 104 Particle outline extraction part 105 Particle surface coordinate deriving part 106 Particle center of gravity deriving part 107 Particle surface representative point deriving part 108 Polyhedron generation part 109 Contact Region setting unit 110 Particle information storage unit for analysis 111 Particle setting end determination unit 112 Particle behavior analysis unit 201 Particle 301 X-ray CT image 401 Point on the contour of the cross section of the particle 601 Dodecahedron 602 Gravity of the dodecahedron ( Particle center of gravity)
603 vertex of regular dodecahedron 604 position vector 701 polyhedron (particle for analysis)
910 Contact area

Claims (11)

複数の粒子の所定の条件下における挙動を離散要素法により解析する粒子挙動解析装置であって、
前記粒子の画像を取得する画像取得手段と、
前記粒子の画像に基づいて指定された複数の点であって、当該粒子の表面上の複数の点の3次元座標を導出する粒子表面座標導出手段と、
前記粒子の表面上の複数の点の3次元座標に基づいて、当該粒子の重心を導出する粒子重心導出手段と、
前記粒子の表面上の複数の点のうち、当該粒子の重心から当該粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該多面体の頂点のそれぞれについて導出する粒子表面代表点導出手段と、
前記粒子表面代表点導出手段により導出された点を頂点とする多面体を解析用粒子として生成する多面体生成手段と、
前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定する接触領域設定手段と、
前記解析用粒子の頂点に対して設定された接触領域が他の領域と接触するものとして、当該解析用粒子が他の領域と接触したと判定したときに、当該解析用粒子に生じる力を導出することを、各解析用粒子に対して行うことにより、所定の条件下における各解析用粒子の挙動を解析する粒子挙動解析手段と、を有することを特徴とする粒子挙動解析装置。
A particle behavior analyzer for analyzing the behavior of a plurality of particles under a predetermined condition by a discrete element method,
Image acquisition means for acquiring an image of the particles;
Particle surface coordinate deriving means for deriving three-dimensional coordinates of a plurality of points specified on the image of the particle and on the surface of the particle;
Particle centroid derivation means for deriving the centroid of the particle based on the three-dimensional coordinates of a plurality of points on the surface of the particle;
A particle surface that derives, for each of the vertices of the polyhedron, a point closest to a position vector from the centroid of the particle toward the vertex of the polyhedron having the same centroid as the centroid of the particle among a plurality of points on the surface of the particle Representative point deriving means;
A polyhedron generating means for generating a polyhedron with the point derived by the particle surface representative point deriving means as an apex as an analysis particle;
A contact area setting means for setting a spherical contact area centered on a straight line connecting the vertex of the particle for analysis and the center of gravity of the particle with respect to each vertex of the particle for analysis;
Assuming that the contact region set with respect to the vertex of the analysis particle is in contact with another region, the force generated in the analysis particle is derived when it is determined that the analysis particle is in contact with the other region. And a particle behavior analysis means for analyzing the behavior of each analysis particle under a predetermined condition by performing the operation on each analysis particle.
前記接触領域設定手段は、前記解析用粒子の頂点と周面が相互に重なるように当該頂点よりも当該解析用粒子の内側に配置され、且つ、前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定することを特徴とする請求項1に記載の粒子挙動解析装置。   The contact area setting means is arranged inside the analysis particle with respect to the vertex so that the vertex and peripheral surface of the analysis particle overlap each other, and the vertex of the analysis particle and the center of gravity of the particle 2. The particle behavior analysis apparatus according to claim 1, wherein a spherical contact region whose center is located on a straight line connecting the two is set for each vertex of the particle for analysis. 前記粒子の断面の画像に基づいて当該粒子の断面の輪郭に対して指定された複数の点を抽出することを、当該粒子の複数の断面の画像のそれぞれについて行う粒子輪郭抽出手段を更に有し、
前記画像取得手段は、前記粒子の複数の断面の画像を取得し、
前記粒子表面座標導出手段は、前記粒子の断面の輪郭に対して指定された複数の点に基づいて、当該粒子の表面上の点の3次元座標を導出することを特徴とする請求項1又は2に記載の粒子挙動解析装置。
A particle contour extracting unit that extracts a plurality of points designated for the cross-sectional contour of the particle based on the cross-sectional image of the particle for each of the cross-sectional images of the particle; ,
The image acquisition means acquires images of a plurality of cross sections of the particles,
The particle surface coordinate deriving means derives three-dimensional coordinates of a point on the surface of the particle based on a plurality of points designated with respect to a cross-sectional contour of the particle. 2. The particle behavior analysis apparatus according to 2.
前記粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点の数が20以上であることを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の粒子挙動解析装置。   The particle behavior analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the number of vertices of a polyhedron having the same centroid as the centroid of the particles is 20 or more. 前記粒子の重心と同じ重心を有する多面体は、正多面体であることを特徴とする請求項1〜4の何れか1項に記載の粒子挙動解析装置。   The particle behavior analysis apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the polyhedron having the same center of gravity as the particle center is a regular polyhedron. 複数の粒子の所定の条件下における挙動を離散要素法により解析する粒子挙動解析方法であって、
前記粒子の画像を取得する画像取得工程と、
前記粒子の画像に基づいて指定された複数の点であって、当該粒子の表面上の複数の点の3次元座標を導出する粒子表面座標導出工程と、
前記粒子の表面上の複数の点の3次元座標に基づいて、当該粒子の重心を導出する粒子重心導出工程と、
前記粒子の表面上の複数の点のうち、当該粒子の重心から当該粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該多面体の頂点のそれぞれについて導出する粒子表面代表点導出工程と、
前記粒子表面代表点導出工程により導出された点を頂点とする多面体を解析用粒子として生成する多面体生成工程と、
前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定する接触領域設定工程と、
前記解析用粒子の頂点に対して設定された接触領域が他の領域と接触するものとして、当該解析用粒子が他の領域と接触したと判定したときに、当該解析用粒子に生じる力を導出することを、各解析用粒子に対して行うことにより、所定の条件下における各解析用粒子の挙動を解析する粒子挙動解析工程と、を有することを特徴とする粒子挙動解析方法。
A particle behavior analysis method for analyzing the behavior of a plurality of particles under a predetermined condition by a discrete element method,
An image acquisition step of acquiring an image of the particles;
A particle surface coordinate deriving step of deriving three-dimensional coordinates of a plurality of points designated based on the image of the particle and the plurality of points on the surface of the particle;
A particle centroid derivation step of deriving the centroid of the particle based on the three-dimensional coordinates of a plurality of points on the surface of the particle;
A particle surface that derives, for each of the vertices of the polyhedron, a point closest to a position vector from the centroid of the particle toward the vertex of the polyhedron having the same centroid as the centroid of the particle among a plurality of points on the surface of the particle A representative point derivation process;
A polyhedron generating step of generating a polyhedron with the point derived by the particle surface representative point deriving step as a vertex as an analysis particle;
A contact area setting step for setting a spherical contact area whose center is located on a straight line connecting the vertex of the particle for analysis and the center of gravity of the particle with respect to each vertex of the analysis particle;
Assuming that the contact region set with respect to the vertex of the analysis particle is in contact with another region, the force generated in the analysis particle is derived when it is determined that the analysis particle is in contact with the other region. And a particle behavior analysis step of analyzing the behavior of each analysis particle under a predetermined condition by performing the operation on each analysis particle.
前記接触領域設定工程は、前記解析用粒子の頂点と周面が相互に重なるように当該頂点よりも当該解析用粒子の内側に配置され、且つ、前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定することを特徴とする請求項6に記載の粒子挙動解析方法。   The contact region setting step is arranged inside the analysis particle with respect to the vertex so that the vertex and peripheral surface of the analysis particle overlap each other, and the vertex of the analysis particle and the center of gravity of the particle The particle behavior analysis method according to claim 6, wherein a spherical contact region whose center is located on a straight line connecting the particles is set for each vertex of the particle for analysis. 前記粒子の断面の画像に基づいて当該粒子の断面の輪郭に対して指定された複数の点を抽出することを、当該粒子の複数の断面の画像のそれぞれについて行う粒子輪郭抽出工程を更に有し、
前記画像取得工程は、前記粒子の複数の断面の画像を取得し、
前記粒子表面座標導出工程は、前記粒子の断面の輪郭に対して指定された複数の点に基づいて、当該粒子の表面上の点の3次元座標を導出することを特徴とする請求項6又は7に記載の粒子挙動解析方法。
A particle contour extracting step of extracting a plurality of points designated for the cross-sectional contour of the particle based on the cross-sectional image of the particle for each of the cross-sectional images of the particle; ,
The image acquisition step acquires images of a plurality of cross sections of the particles,
The particle surface coordinate deriving step derives three-dimensional coordinates of a point on the surface of the particle based on a plurality of points designated with respect to a cross-sectional contour of the particle. 8. The particle behavior analysis method according to 7.
前記粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点の数が20以上であることを特徴とする請求項6〜8の何れか1項に記載の粒子挙動解析方法。   The particle behavior analysis method according to any one of claims 6 to 8, wherein the number of vertices of a polyhedron having the same centroid as the centroid of the particles is 20 or more. 前記粒子の重心と同じ重心を有する多面体は、正多面体であることを特徴とする請求項6〜9の何れか1項に記載の粒子挙動解析方法。   The particle behavior analysis method according to any one of claims 6 to 9, wherein the polyhedron having the same centroid as the centroid of the particle is a regular polyhedron. 複数の粒子の所定の条件下における挙動を離散要素法により解析することをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記粒子の画像を取得する画像取得工程と、
前記粒子の画像に基づいて指定された複数の点であって、当該粒子の表面上の複数の点の3次元座標を導出する粒子表面座標導出工程と、
前記粒子の表面上の複数の点の3次元座標に基づいて、当該粒子の重心を導出する粒子重心導出工程と、
前記粒子の表面上の複数の点のうち、当該粒子の重心から当該粒子の重心と同じ重心を有する多面体の頂点に向かう位置ベクトルに最も近い点を、当該多面体の頂点のそれぞれについて導出する粒子表面代表点導出工程と、
前記粒子表面代表点導出工程により導出された点を頂点とする多面体を解析用粒子として生成する多面体生成工程と、
前記解析用粒子の頂点と前記粒子の重心とを相互に結ぶ直線上に中心が位置する球状の接触領域を、当該解析用粒子の頂点のそれぞれに対して設定する接触領域設定工程と、
前記解析用粒子の頂点に対して設定された接触領域が他の領域と接触するものとして、当該解析用粒子が他の領域と接触したと判定したときに、当該解析用粒子に生じる力を導出することを、各解析用粒子に対して行うことにより、所定の条件下における各解析用粒子の挙動を解析する粒子挙動解析工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
A computer program for causing a computer to analyze the behavior of a plurality of particles under a predetermined condition by a discrete element method,
An image acquisition step of acquiring an image of the particles;
A particle surface coordinate deriving step of deriving three-dimensional coordinates of a plurality of points designated based on the image of the particle and the plurality of points on the surface of the particle;
A particle centroid derivation step of deriving the centroid of the particle based on the three-dimensional coordinates of a plurality of points on the surface of the particle;
A particle surface that derives, for each of the vertices of the polyhedron, a point closest to a position vector from the centroid of the particle toward the vertex of the polyhedron having the same centroid as the centroid of the particle among a plurality of points on the surface of the particle A representative point derivation process;
A polyhedron generating step of generating a polyhedron with the point derived by the particle surface representative point deriving step as a vertex as an analysis particle;
A contact area setting step for setting a spherical contact area whose center is located on a straight line connecting the vertex of the particle for analysis and the center of gravity of the particle with respect to each vertex of the analysis particle;
Assuming that the contact region set with respect to the vertex of the analysis particle is in contact with another region, the force generated in the analysis particle is derived when it is determined that the analysis particle is in contact with the other region. A computer program that causes a computer to execute a particle behavior analysis step of analyzing the behavior of each analysis particle under a predetermined condition by performing the operation on each analysis particle.
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