Detailed analysis of cohesive DEM parameter fields using Uniaxial Rapid Flow Low Consolidation test for calibration of cohesive bulk materials

Abstract

Die diskrete Elementmethode (DEM) ist ein weit verbreitetes und etabliertes Tool zur Simulation von Schüttgütern. Kohäsion und Adhäsion sind jedoch ein Bereich von DEM, in dem noch viele Fragen offen sind. Eine der Methoden zur Beantwortung dieser Frage ist die Kalibrierung und Validierung, indem die DEM-Parameterfelder detailliert untersucht und mit den experimentellen Ergebnissen verglichen werden, um einen eindeutigen Parametersatz zu ermitteln, der die experimentellen Ergebnisse erfüllt. Es gibt viele Kontaktmodelle, die die Kohäsion auf ihre eigene Art erklären. Das JKR-Modell wird jedoch aufgrund seiner Robustheit und seines relativ breiten Anwendungsbereichs häufig für Kohäsionssimulationen verwendet. Das JKR-Modell bekämpft die Kohäsion durch Einführung der Oberflächenenergiedichte und einer erhöhten Partikelüberlappung. Cohesive DEM-Simulationen wurden mit einer Kombination aus Reibungskoeffizienten, Young-Modul und Oberflächenenergiedichte durchgeführt. Diese wurden dann mit den Referenzversuchen verglichen, um einen bestimmten Parametersatz einzugrenzen. Daher wird ein systematisches, analytisch gesteuertes Kalibrierungsprotokoll erstellt, mit dem verschiedene andere kohäsive Materialien kalibriert werden können. Weitere Untersuchungen werden durchgeführt, um die Auswirkung des Zusammenhalts und der Haftung auf den Rollwiderstand zu bewerten. Verschiedene Parameterkalibrierungen und Validierungen waren in den letzten Jahren recht erfolgreich bei der Beantwortung dieser Fragen auf makroskopischer Ebene. In dieser Arbeit wurde ein Draw Down-Aufbau ausgewählt, der zu Recht als einachsiger Rapid Flow Low Consolidation-Test eingestuft wurde, um das Kohäsionsverhalten von untersuchten Materialien zu untersuchen. Einer der Nachteile der Kalibrierung besteht darin, dass eine sehr große Anzahl von Simulationen durchgeführt werden sollte, um ein akzeptables Ergebnis zu erzielen. Zu diesem Zweck ist High Performance Cluster (HPC) ein wertvolles Gut. In dieser Übung wurden die Simulationen mit der hochparallelen Rechenfähigkeit von "OvGU HPC Neumann" durchgeführt. Paralleles Rechnen verkürzt den Zeitaufwand für die gesamte Übung erheblich. Andernfalls wäre dies als zu rechenintensiv erachtet worden.