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以下為處理文獻圖片的處理樣圖： 處理后的文件可進行有限元模型的建立，如COMSOL、ANSYS、Abaqus多尺度孔隙結構模型等： 說明提醒 軟件需要注冊，注冊后可永久使用，版本更新不影響注冊狀態，注冊請聯系QQ：1135122921。

概述基于圖像的建模可用于分析通過多孔介質的傳質現象，特別適用于儲層巖石孔隙-喉道網絡。這些分析的目的是為提高我們對流體通過可變孔隙尺度運動方式的理解和表征。

通過軟件將png格式的圖片轉換為DXF格式文件，也就是AutoCAD支持的文件：下一步打開COMSOL軟件建立二維模型，導入事先準備好的dxf模型，需要注意導入選項選擇【不接合】然后通過轉換為實體命令將圖形的外側輪廓及內部孔隙分兩步轉換為實體，這里在選擇內部孔隙時可采用全選的方式更快速的選擇。通過布爾操作與分割中的差集做差，將孔隙部位挖空。

模型上下邊界為無流動邊界，左右邊界為定水頭邊界。</li><li class="ql-align-justify">計算參數：孔隙介質的滲透率為k = 4. 071 ×10E-12m2。礫巖物理力學性質測試實驗中得到其孔隙率為18. 5%，故數值模型中取孔隙介質的孔隙率為15%。

1 多尺度有限元模型方法 多尺度有限元模型包含了宏觀及精細化有限元模型，其單元節點的自由度和精度不同，因此保 證不同單元界面之間正確合理地連接是多尺度有 限元模型建立的重難點[7]。

本文提出了一種基于自適應多尺度卷積神經網絡的化工過程故障診斷模型AMCNN，可以自動從時間序列數據中挖掘多尺度特征，同時模型中自適應注意力機制有助于選擇與故障狀態聯系更緊密的關鍵特征加以訓練，受度量學習啟發引入的三元組損失函數用于提升模型對多工況故障特征的泛化能力。

將各個部件裝配為整體，將模型中的孔隙部分進行挖除。 可對模型中的不同部分分別設置材料。

Voronoi模型在comsol內建立泰森多邊形骨架支撐網格，模型采用一般的多邊形泰森多邊形孔隙以及樣條曲邊泰森多邊形孔隙做對比研究，分析模型在承受壓力荷載下的應力分布。通過comsol的固體力學計算可看出擬圓形Voronoi孔隙支撐結構的應力分布更為合理，可有效避免應力集中現象。

船體的差異呈現出不同的船舶運動特性，從而影響實時預測模型的性能。本研究利用AR模型研究了實時運動預測中的船體尺度效應。應用切片理論生成船舶數據集。這些具有不同頻譜特征的船舶運動數據集被用于實時預測模擬中。本研究探討了頻譜帶寬、峰值頻率和船體尺度如何影響預測性能，并根據數值模擬結果得出結論。預測精度與頻譜帶寬和峰值頻率呈負相關。在船體尺寸相同的情況下，AR模型對主尺寸較大的船舶性能較好。

孔隙結構在comsol內生成球體或立方體結構的多孔材料結構：comsol泡沫結構，泡沫球體顆粒占比80%： 建模方法采用陣列式隨機分布，生成符合規定比例的隨機孔洞。模型采用CAD隨機孔隙3D插件生成，然后將多孔結構3D模型導入到comsol軟件內。

COMSOL 中的多孔介質流模塊包含了所有上述滲透率模型。Forchheimer 和 Kozeny-Carman 方程也可用于支持多孔介質流動的其他模塊。軟件中滲透率關系的位置。非達西流，從微觀到宏觀尺度那么，我們如何將這兩種方法聯系起來呢？第一個模型（REV）給出了速度對壓力梯度的關系，我們還可以確定孔隙率和滲透率。類似的，我們還可以觀察幾個數量級的壓降流動行為。

當設置為0時，可實現無界面過渡區模型。 Margin：骨料或孔隙距離試件外表面的距離。當設置為負數時，可實現骨料及孔隙穿過試件外表面的效果。 Time：超時停止，單位秒。模型采用隨機投放算法，達到設定的時間后停止投放，并生成模型。此參數若設置過小可能會達不到設定的比例，應根據骨料及孔隙比例適當調整。

在不同RVE模型的同一雙晶界處構造了三個初始半徑r0 = {3l, 4l, 5l}的球形微孔隙，如圖1(b)所示，分別為孔隙-a，孔隙-b和孔隙-c。對于多晶銅，由計算式估計本征材料長度l為0.4 微米。在有限元模擬中，作者采用C3D10M單元和梯度網格法對孔洞RVE模型進行網格劃分，對于不同微孔尺寸的RVE模型，其網格尺寸梯度是相同的。

通過機器學習算法對烘干工藝的相關評價參數進行預測［75］，利用實驗獲取的漿料配方、固含量及漿料黏度對電極烘干后的孔隙率進行預測，從而在電池設計階段都達到對后續工藝進行優化的目的。烘干工藝及后續的輥壓工藝還有一大類基于分子動力學（MD）的介觀尺度模型［76］，該模型將漿料視為球形的活性材料顆粒和導電劑-粘結劑域的混合，將烘干工藝仿真為CBD小球由液態粒徑轉變為固態粒徑的過程。

PFC2D大尺度離散元快速成樣技術前言離散元的成樣方法有很多，比如顆粒膨脹法、分層壓實法、落雨法等。這些成樣方法都能夠很好地生成均勻的試樣，但是面臨大尺度的離散元模型試驗模擬時，巨大的顆粒數目使得個人PC的計算能力日益窘迫。