液桥力机器学习模型

误差低于1.5%

用 Catboost 训练的毛细力模型，预测粒子间及粒子-壁液桥力，误差低于现有模拟模型。

Hanwen, Cui · 赵红华 · 70991989 · Xingli, Zhang · Waleed, Awadalseed · Hongxiang, Tang

Construction and Building Materials 2024

参数信息

球-球相对误差

1.5 %

球-壁相对误差

2 %

球-球数据库数据点数量

163440000

球-壁数据库数据点数量

2043000

技术优势

误差低于现有模型

球-球误差低于 1.5%，球-壁误差低于 2%，均低于现有模拟模型，可更准确地计算颗粒间毛细力。

数据库构建更高效

改进的能量法在保证高精度的同时显著提高了数据库构建效率，生成了数亿级数据点。

应用场景

• 湿颗粒材料：用于湿颗粒系统微观力学研究，替代传统近似毛细力公式，提高模拟精度。
• 离散元模拟：作为接触模型直接嵌入DEM代码，省去实时求解液桥方程的步骤，加速模拟。
• 颗粒流变学：用于湿颗粒流变行为模拟，精确计算毛细力对宏观流动的影响。
• 土木工程材料：用于低含水率建材（如混凝土、土壤）的离散元模拟，预测颗粒力学响应。