Развитие CAE системы численного моделирования НДС SIGMA GT
С.В. Дмитриев, И.Э. Семенова, А.А. Шестов
Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация
Горная Промышленность №5S / 2023 стр. 135-141
Резюме: В статье приведены направления и результаты развития программного комплекса Sigma GT, предназначенного для численного моделирования напряженно-деформированного состояния (НДС) массива горных пород методом конечных элементов. Описан процесс оптимизации расчетного модуля для обеспечения возможностей уточненного моделирования в подобластях исходной модели. Модернизирован процесс хранения разряженных матриц, оптимизирующий использование вычислительных ресурсов при расчете НДС крупномасштабных моделей. Произведена доработка методики последовательных приближений до системы иерархичной взаимосвязи моделей разного масштабного уровня, которая позволяет актуализировать граничные условия моделей отдельных блоков при модификации конфигурации модели месторождения. Представлена расширяемая библиотека локальных моделей, позволяющих быстро генерировать модели элементов горной технологии с адекватными граничными условиями. Продемонстрирован расширяемый функционал программного продукта, позволяющий ускорить процесс формирования конечно-элементных моделей. Данный инструмент позволяет пользователю программного комплекса формировать локальные модели различных конфигураций, минимизируя временные затраты и возможные ошибки при подготовке сетки конечных элементов. Описана работа и функционал инструментов для постобработки результатов моделирования, как в плоском, так и в объемном виде. Экспорт изолиний напряжений позволяет сохранять данные расчета в применяемом на горном предприятии формате и совмещать их с планами горных работ. Трехмерная визуализация расчетных данных способствует полной оценке векторного поля НДС и выделению областей критических концентраций напряжений и деформаций при определенном варианте развития горных работ.
Ключевые слова: напряженно-деформированное состояние, метод конечных элементов, численное моделирование, трехмерная визуализация, многосеточный метод
Для цитирования: Дмитриев С.В., Семенова И.Э., Шестов А.А. Развитие CAE системы численного моделирования НДС SIGMA GT. Горная промышленность. 2023;(5S):135–141. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-135-141
Информация о статье
Поступила в редакцию: 01.11.2023
Поступила после рецензирования: 22.11.2023
Принята к публикации: 28.11.2023
Информация об авторах
Дмитриев Сергей Владимирович – научный сотрудник, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Семенова Инна Эриковна – кандидат технических наук, зав. отделом геомеханики, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Шестов Андрей Александрович – ведущий программист, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Список литературы
1. Козырев А.А., Семенова И.Э., Шестов А.А., Веттегрень В.И., Куксенко B.C., Томилин Н.Г., Крючков М.А. Трехмерное моделирование геомеханического состояния массива горных пород как основа прогноза удароопасности на рудниках ОАО «АПАТИТ». В кн.: Геодинамика и напряженное состояние недр Земли: материалы науч. конф. с участием иностранных ученых, г. Новосибирск, 2–5 октября 2007 г. Новосибирск: Сибирское отделение РАН; 2008. С. 272–278.
2. Семенова И.Э. Геомеханические аспекты отработки сближенных рудных месторождений в удароопасных условиях. Горный журнал. 2020;(9):26–32. https://doi.org/10.17580/gzh.2020.09.03
3. Дмитриев С.В. Выбор оптимальной модификации контактного элемента для моделирования напряженно-деформированного состояния массива горных пород с учетом структурных неоднородностей. Север и рынок: формирование экономического порядка. 2019;(1):143–152. https://doi.org/10.25702/KSC.2220-802X.1.2019.63.143-153
4. Семенова И.Э., Дмитриев С.В., Шестов А.А. Численное моделирование неоднородностей в трехмерной постановке метода конечных элементов. Горный журнал. 2020;(12):35–39. https://doi.org/10.17580/gzh.2020.12.07
5. Shahverdiloo M.R., Zare S. Studying the normal stress influential factor on rock joint stiffness using CNL direct shear test. Arabian Journal of Geosciences. 2021;14(20):2082. https://doi.org/10.1007/s12517-021-08449-6
6. Bueler E. PETSc for partial differential equations: Numerical solutions in C and python. Philadelphia: SIAM Press; 2021. 391 p. https:// doi.org/10.1137/1.9781611976311
7. Dalcin L., Paz R., Kler P., Cosimo A. (). Parallel distributed computing using Python. Advances in Water Resources. 2011;34(9):1124– 1139. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2011.04.013
8. Slavov B., Polovnikov K., Nechaev S., Pospelov N. Largest eigenvalue statistics of sparse random adjacency matrices. June 12, 2023. arXiv:2305.13465v2. Available at: https://arxiv.org/pdf/2305.13465.pdf
9. Brown J., Smith B., Ahmadia A. Achieving textbook multigrid efficiency for hydrostatic ice sheet flow. SIAM Journal on Scientific Computing. 2013;35(2):359–375. https://doi.org/10.1137/110834512
10. Begum N., Ouazzi A., Turek S. Efficient Newton-multigrid FEM solver for multifield nonlinear coupled problems applied to thixoviscoplastic flows. Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics. 6 July 2023. No. 665. https://doi.org/10.17877/DE290R-23836
11. Munch P., Heister T., Prieto Saavedra L., Kronbichler M. Efficient distributed matrix-free multigrid methods on locally refined meshes for FEM computations. ACM Transactions on Parallel Computing. 2023;10(1):3. https://doi.org/10.1145/3580314
12. Козырев А.А., Лукичев С.В., Наговицын О.В., Семенова И.Э. Геомеханическое и горнотехнологическое моделирование как средство повышения безопасности отработки месторождений твердых полезных ископаемых. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2015;(4):73–83. Режим доступа: https://giab-online.ru/files/Data/2015/04/11._73-83_Kozirev.pdf
13. Zhang H., Tian Y., Zhao P. Dispersion curve interpolation based on kriging method. Applied Sciences. 2023;13(4):2557. https://doi.org/10.3390/app13042557
14. Дмитриев С.В. Решение упругой задачи методом конечных элементов. Визуализация тензора напряжений. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2017;(7):222–227. https://doi.org/10.25018/0236-1493-2017-7-0-222-227
15. Kovalevskiy O., Charara M., Cancelliere M. External control of ParaView visualization. In: GraphiCon 2022: 32nd International Conference on Computer Graphics and Vision, September 19–22, 2022. Ryazan: Ryazan State Radio Engineering University named after V.F. Utkin; 2022, pp. 1137–1146. https://doi.org/10.20948/graphicon-2022-1137-1146
