MATLAB with comsol 生成三维随机多孔结构,调节孔隙率以及孔洞的大小范围

MATLAB with comsol 生成三维随机多孔结构,调节孔隙率以及孔洞的大小范围

直接上干货!玩过材料建模的老铁都知道,三维多孔结构搞仿真最头疼的就是建模。今天咱们用Matlab+COMSOL搞点骚操作——用随机生成的Voronoi结构模拟泡沫金属,重点在于手动控制孔隙率和孔洞尺寸。

先整核心代码:

% 生成随机点云
numPoints = 300;
points = rand(numPoints,3)*10; % 10mm立方体范围

% Voronoi分割
[voroVertices, voroCells] = voronoin(points);

% 筛选有效孔洞
thresholdVol = 0.8; % 孔隙率调节阀门
validCells = [];
for k = 1:numPoints
    [~, vol] = convhull(voroVertices(voroCells{k},:));
    if vol > thresholdVol
        validCells = [validCells; voroCells{k}];
    end
end

这段代码的妙处在于thresholdVol参数——通过筛选Voronoi多面体的体积阈值,直接控制最终结构的致密程度。比如把thresholdVol从0.8降到0.5,孔隙率立马飙升,亲测有效。注意points的数量直接影响孔洞密度,但别超过500,不然COMSOL导入时可能卡死。

重点来了:怎么把Matlab生成的几何塞进COMSOL?直接存STL不靠谱,得用COM API联动。上硬核操作:

% 创建COMSOL模型
import com.comsol.model.*
model = ModelUtil.create('FoamModel');

% 生成几何序列
geom = model.geom.create('geom1', 3);
for n = 1:length(validCells)
    poly = geom.feature.create(sprintf('poly%d',n), 'Polyhedron');
    % 这里要处理顶点坐标转换...
end 

% 执行布尔并集运算
geom.feature.create('union1', 'Union');
geom.runAll;

实际调试中发现个坑:Voronoi顶点坐标需要归一化处理,否则COMSOL可能报拓扑错误。建议加上坐标缩放:

scaledVertices = (voroVertices - min(voroVertices)) ./ range(voroVertices) * 10;

最后在COMSOL里玩点高阶的——用参数扫描研究孔隙率对导热系数的影响。记得生成网格时打开曲率适应,不然那些扭曲的孔洞边角会出幺蛾子。有次偷懒没设置,仿真结果比实测值飘了30%,血泪教训啊!

遇到孔洞粘连问题?在thresholdVol后面加个邻近检测:

if vol > thresholdVol && min(pdist(voroVertices(voroCells{k},:))) > 0.3

这个0.3就是控制最小孔间距的暗门,根据材料特性自己调。搞不定的时候,直接上蒙特卡洛重采样,虽然慢但稳如老狗。

【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率与经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高水平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参与市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建与求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
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