Abstract

In any DEM simulation, the chosen particle shape will greatly influence the simulated material behaviour. For a specific material, e.g. railway ballast, it remains an open question how to model the particle shape, such that DEM simulations are computationally efficient and simulation results are in good accordance with measurements. While DEM shape modelling for railway ballast is well addressed in the literature, approaches mainly aim at approximating the stones’ actual shape, resulting in rather complex and thus inefficient particle shapes. In contrast, very simple DEM shapes will be constructed, clumps of three spheres, which aim to approximate shape descriptors of the considered ballast material. In DEM simulations of the packing behaviour, a set of clump shapes is identified, which can pack at porosities observed at track sites, as well as in lab tests. The relation between particle shape (descriptors) and obtained packing (characteristic) is investigated in a correlation analysis. The simulated packing’s porosity is strongly correlated to four shape descriptors, which are also strongly correlated among each other. Thus, to derive simple shape models of a given particle shape, matching one of these shape descriptors, might be a good first step to bring simulated porosities closer to measured ones. The conducted correlation analysis also shows that packing’s coordination number and isotropic fabric are correlated to more shape descriptors, making it more difficult to estimate the effect of particle shape on these quantities.

Graphic abstract

中文翻译：

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铁路道砟 DEM 模拟的简单粒子形状：形状描述符对包装行为的影响。

摘要

在任何 DEM 模拟中，选择的粒子形状都会极大地影响模拟的材料行为。对于特定材料，例如铁路道碴，如何对颗粒形状进行建模仍然是一个悬而未决的问题，这样 DEM 模拟在计算上是有效的，并且模拟结果与测量结果非常吻合。虽然文献中很好地解决了铁路道砟的 DEM 形状建模，但方法主要旨在近似石头的实际形状，导致相当复杂且因此效率低下的颗粒形状。相比之下，将构建非常简单的 DEM 形状，三个球体的团块，旨在近似所考虑的压载材料的形状描述符。在堆积行为的 DEM 模拟中，确定了一组团块形状，它们可以堆积在轨道站点观察到的孔隙度上，以及在实验室测试中。在相关分析中研究了颗粒形状（描述符）和获得的堆积（特性）之间的关系。模拟填料的孔隙率与四个形状描述符密切相关，这四个形状描述符彼此之间也密切相关。因此，为了获得给定粒子形状的简单形状模型，匹配这些形状描述符之一，可能是使模拟孔隙率更接近测量孔隙率的良好第一步。进行的相关性分析还表明，填料的配位数和各向同性织物与更多的形状描述符相关，使得估计颗粒形状对这些量的影响更加困难。模拟填料的孔隙率与四个形状描述符密切相关，这四个形状描述符彼此之间也密切相关。因此，为了获得给定粒子形状的简单形状模型，匹配这些形状描述符之一，可能是使模拟孔隙率更接近测量孔隙率的良好第一步。进行的相关性分析还表明，填料的配位数和各向同性织物与更多的形状描述符相关，使得估计颗粒形状对这些量的影响更加困难。模拟填料的孔隙率与四个形状描述符密切相关，这四个形状描述符彼此之间也密切相关。因此，为了获得给定粒子形状的简单形状模型，匹配这些形状描述符之一，可能是使模拟孔隙率更接近测量孔隙率的良好第一步。进行的相关性分析还表明，填料的配位数和各向同性织物与更多的形状描述符相关，使得估计颗粒形状对这些量的影响更加困难。可能是使模拟孔隙度更接近测量孔隙度的良好第一步。进行的相关性分析还表明，填料的配位数和各向同性织物与更多的形状描述符相关，使得估计颗粒形状对这些量的影响更加困难。可能是使模拟孔隙度更接近测量孔隙度的良好第一步。进行的相关性分析还表明，填料的配位数和各向同性织物与更多的形状描述符相关，使得估计颗粒形状对这些量的影响更加困难。

图形摘要