离散零空间变分积分算法在机织物仿真中的应用.pdf

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1、第32卷第8期计算机应用研究Vo1.32No.82015年8月ApplicationResearchofComputersAug.2015离散零空间变分积分算法在机织物仿真中的应用木刘颖,王瑞’(1。天津工业大学纺织学院,天津300387;2.天津工业大学教育部与天津市共建先进复合材料重点实验室,天津300387)摘要:针对机织物卡尔丹角多体模型维数较高、计算效率不佳的问题,结合离散零空间法降维优势和变分积分守恒特性,提出了离散零空间变分积分算法。该算法通过变分积分法对方程直接离散,利用离散零空间等效变换消去拉格朗日乘子项降维;采用节点参数化,仅保留独立广义坐标实现二次降维。将该算法

2、应用于机织物仿真,通过实验仿真验证了算法正确性和可行性,表明了算法在降维、提高仿真速度、抑制数值漂移和能量守恒方面的优势。关键词:离散零空间;变分积分;织物仿真;多体动力学;降维中图分类号:TP301.6;TP391.9文献标志码:A文章编号:1001—3695(2015)08—2374—04doi:10.3969/j.issn.1001—3695.2015.08.032Applicationsofdiscretenullspace--variationalintegrationalgorithminwovenfabricssimulationLiuYing.WangRui,(1.S

3、choolofTextiles,TianjinPolytechnicUniversity,Tianjin300387,China;2.KeyLaboratoryofAdvancedTextileCompositeMaterials,TianjinPolytechnicUniversity,Tianjin300387,China)Abstract:AimingatthemodelofrigidbodieswithCardanangularcoordinatesforplain-wovenfabricshashi【ghdimensionandpoorcomputationaleffici

4、ency,thispaperproposedthediscretenullspace-variationalintegrationmethod(DNS—VI).Thisalgo·rithmcombinedtheDNSadvantageandVIconservationproperty.Firstly,itusedVImethodtodirectlydiscretizeequations,combiningwithDNSequivalenttransformation,iteliminatedtheLagrangemultipliers.Secondly,itcarriedoutthe

5、nodalrepara-metrisation,retainingonlyindependentgeneralizedcoordinates,andthusrealizedtwicesystemdimensionreduction.ApplyingtheDNS—VIalgorithmtowovenfabricsimulation,bythecomparisonofexperimentswithsimulationsresults,itverifiedthecor-reetnessandfeasibility.Andtheresultsshowtheadvantagesinmanyas

6、pects,suchasreducingdimension,improvingsimula—ringspeed,suppressingnumericaldriftandmaintainingenergyconservation.Keywords:discretenullspace;variationalintegration;fabricsimulation;dynamicsofmultibodysystems;dimensionre—duction优化、生物仿真和图像处理等众多工程领域。诸如:0引言Leyendecker等人针对高分子聚合物链,基于哈密顿变分积分碰撞运动方程,采用D

7、NS法降维,大大降低了未知量个数,计算数学的零空间理论应用于拉格朗日或哈密顿动力学优化了计算。该成果对于智能高分子织物的微观多粒子系统方程,可通过消去其拉格朗日乘子项构建理想约束不做功假设的分子动力学建模和仿真具有理论和实际意义。文献[6]针的数学模型。依据该理论,2005年Betsch_】首次提出离散零对约束动力系统的优化控制问题,建立能量动量一致运动方空间算法(discretenullspacemethod,DNS),利用离散零空间程,采用DNS缩减系

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