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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于LS-DYNA的SPH算法破片识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115099120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210859442.6，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种基于LS-DYNA的SPH算法破片识别方法是由郭锐;陈佑明;杨贵涛;俞旸晖设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LS-DYNA的SPH算法破片识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LS‑DYNA的SPH算法破片识别方法，首先基于LS‑DYNA计算结果，输出粒子主要数据信息，建立全体SPH粒子数据信息矩阵，然后根据实际情况对全体SPH粒子数据信息矩阵进行镜像，接下来通过全体SPH粒子数据信息矩阵构建表征粒子之间存在相互作用的非独立矩阵，之后通过非独立矩阵筛选所有破片，最后整理各个破片的质量、体积、速度分量与质心坐标等物理量，并输出为一个文本文件。本发明所提出的基于LS‑DYNA的SPH算法破片识别与信息统计方法能够准确地识别LS‑DYNA求解器的SPH算法计算结果的任意大小、材料、类型破片。

本发明授权一种基于LS-DYNA的SPH算法破片识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LS-DYNA的SPH算法破片识别方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤S1，根据含有SPH算法的破碎性仿真，通过LS-DYNA进行计算，得到整个过程的SPH粒子影响半径、质量、体积、速度和坐标数据信息，进而建立全体SPH粒子数据信息矩阵，全体SPH粒子数据信息矩阵包括影响半径信息矩阵、质量信息矩阵、体积信息矩阵、速度信息矩阵和坐标信息矩阵，转入步骤S2；步骤S2，根据实际情况，对影响半径信息矩阵、质量信息矩阵、体积信息矩阵、速度信息矩阵和坐标信息矩阵分别进行镜像，得到影响半径镜像矩阵、质量镜像矩阵、体积镜像矩阵、速度镜像矩阵和坐标镜像矩阵，再对影响半径镜像矩阵、质量镜像矩阵、体积镜像矩阵、速度镜像矩阵和坐标镜像矩阵进行重新赋值，得到影响半径赋值矩阵、质量赋值矩阵、体积赋值矩阵、速度赋值矩阵和坐标赋值矩阵，转入步骤S3；步骤S3，根据影响半径赋值矩阵、质量赋值矩阵、体积赋值矩阵、速度赋值矩阵和坐标赋值矩阵，构建表征粒子之间存在相互作用的非独立矩阵，转入步骤S4；步骤S4，通过非独立矩阵筛选所有破片，得到破片数量，具体如下：步骤S4-1，对非独立矩阵M，取出第二列全部元素，去除其中所示序号相同的重复元素，构成一个数组，命名为非独立数组Ms，其中，i表示矩阵的下标，j表示数组的下标，初始化，令i＝1，j＝0，转入步骤S4-2；步骤S4-2，选取非独立数组Ms的首元素E，转入步骤S4-3；步骤S4-3，在非独立矩阵M的第1列中搜索与元素E的序号同行的元素集合Pi，转入步骤S4-4，步骤S4-4，在非独立矩阵M的第2列中搜索与元素集合Pi序号同行的元素集合Qi，转入步骤S4-5；步骤S4-5，在非独立矩阵M的第1列中搜索与元素Qi序号同行的元素集合Pi+1，转入步骤S4-6，步骤S4-6，在非独立矩阵M的第2列中搜索与元素集合Pi+1序号同行的元素集合Qi+1，转入步骤S4-7；步骤S4-7，令i＝i+1，重复步骤S4-5～步骤S4-6，直到元素集合Qi为空集，转入步骤S4-8；步骤S4-8，将元素E、所有元素集合Pi、所有元素集合Qi的全部元素的序号列于一个数组Sj，并去除数组Sj中重复的序号，转入步骤S4-9；步骤S4-9，令j＝j+1，在非独立数组Ms中，去除与数组Sj中相同的元素，得到新的非独立数组Msj，转入步骤S4-10；步骤S4-10，对新的非独立数组Msj，重复步骤S4-2～步骤S4-9，直到新的非独立数组Msj为空，得到J个数组Sj，j取值为1～J，转入步骤S4-11；步骤S4-11，将粒子对比矩阵的所有行序号构成一个数组，去除该数组与非独立数组Ms中相同的序号后，得到独立数组P，其包含K个元素；转入步骤S5；步骤S5，确定各个破片对应的破片质量、破片体积、破片沿X、Y、Z方向的速度、破片合速度、破片沿X、Y、Z方向的质心坐标，并输出。

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