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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種基于LS-DYNA的SPH算法破片識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115099120B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210859442.6，技術領域涉及：G06F30/25；該發明授權一種基于LS-DYNA的SPH算法破片識別方法是由郭銳;陳佑明;楊貴濤;俞旸暉設計研發完成，并于2022-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LS-DYNA的SPH算法破片識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于LS?DYNA的SPH算法破片識別方法，首先基于LS?DYNA計算結果，輸出粒子主要數據信息，建立全體SPH粒子數據信息矩陣，然后根據實際情況對全體SPH粒子數據信息矩陣進行鏡像，接下來通過全體SPH粒子數據信息矩陣構建表征粒子之間存在相互作用的非獨立矩陣，之后通過非獨立矩陣篩選所有破片，最后整理各個破片的質量、體積、速度分量與質心坐標等物理量，并輸出為一個文本文件。本發明所提出的基于LS?DYNA的SPH算法破片識別與信息統計方法能夠準確地識別LS?DYNA求解器的SPH算法計算結果的任意大小、材料、類型破片。

本發明授權一種基于LS-DYNA的SPH算法破片識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LS-DYNA的SPH算法破片識別方法，其特征在于，具體步驟如下：步驟S1，根據含有SPH算法的破碎性仿真，通過LS-DYNA進行計算，得到整個過程的SPH粒子影響半徑、質量、體積、速度和坐標數據信息，進而建立全體SPH粒子數據信息矩陣，全體SPH粒子數據信息矩陣包括影響半徑信息矩陣、質量信息矩陣、體積信息矩陣、速度信息矩陣和坐標信息矩陣，轉入步驟S2；步驟S2，根據實際情況，對影響半徑信息矩陣、質量信息矩陣、體積信息矩陣、速度信息矩陣和坐標信息矩陣分別進行鏡像，得到影響半徑鏡像矩陣、質量鏡像矩陣、體積鏡像矩陣、速度鏡像矩陣和坐標鏡像矩陣，再對影響半徑鏡像矩陣、質量鏡像矩陣、體積鏡像矩陣、速度鏡像矩陣和坐標鏡像矩陣進行重新賦值，得到影響半徑賦值矩陣、質量賦值矩陣、體積賦值矩陣、速度賦值矩陣和坐標賦值矩陣，轉入步驟S3；步驟S3，根據影響半徑賦值矩陣、質量賦值矩陣、體積賦值矩陣、速度賦值矩陣和坐標賦值矩陣，構建表征粒子之間存在相互作用的非獨立矩陣，轉入步驟S4；步驟S4，通過非獨立矩陣篩選所有破片，得到破片數量，具體如下：步驟S4-1，對非獨立矩陣M，取出第二列全部元素，去除其中所示序號相同的重復元素，構成一個數組，命名為非獨立數組Ms，其中，i表示矩陣的下標，j表示數組的下標，初始化，令i＝1，j＝0，轉入步驟S4-2；步驟S4-2，選取非獨立數組Ms的首元素E，轉入步驟S4-3；步驟S4-3，在非獨立矩陣M的第1列中搜索與元素E的序號同行的元素集合Pi，轉入步驟S4-4，步驟S4-4，在非獨立矩陣M的第2列中搜索與元素集合Pi序號同行的元素集合Qi，轉入步驟S4-5；步驟S4-5，在非獨立矩陣M的第1列中搜索與元素Qi序號同行的元素集合Pi+1，轉入步驟S4-6，步驟S4-6，在非獨立矩陣M的第2列中搜索與元素集合Pi+1序號同行的元素集合Qi+1，轉入步驟S4-7；步驟S4-7，令i＝i+1，重復步驟S4-5～步驟S4-6，直到元素集合Qi為空集，轉入步驟S4-8；步驟S4-8，將元素E、所有元素集合Pi、所有元素集合Qi的全部元素的序號列于一個數組Sj，并去除數組Sj中重復的序號，轉入步驟S4-9；步驟S4-9，令j＝j+1，在非獨立數組Ms中，去除與數組Sj中相同的元素，得到新的非獨立數組Msj，轉入步驟S4-10；步驟S4-10，對新的非獨立數組Msj，重復步驟S4-2～步驟S4-9，直到新的非獨立數組Msj為空，得到J個數組Sj，j取值為1～J，轉入步驟S4-11；步驟S4-11，將粒子對比矩陣的所有行序號構成一個數組，去除該數組與非獨立數組Ms中相同的序號后，得到獨立數組P，其包含K個元素；轉入步驟S5；步驟S5，確定各個破片對應的破片質量、破片體積、破片沿X、Y、Z方向的速度、破片合速度、破片沿X、Y、Z方向的質心坐標，并輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區孝陵衛200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。