磨矿破碎过程粒度分布的分布式参数蒙特卡洛动力学模拟及加速方法

本文针对磨矿破碎过程,提出一种分布式参数蒙特卡洛动力学方法的粒度分布预测模型和模拟算法.该算法采用了分段思想,将磨机沿着轴向分为若干个虚拟的子磨机;根据破裂、前向和后向移动三类微观事件定义了倾向函数和系统状态矩阵,并设计了分布式算法的调度策略.此外,针对蒙特卡洛动力学算法效率低的问题,提出了基于τ-leap的磨矿过程分布式参数蒙特卡洛模拟加速算法.为了解决分布式参数更新过程中状态不一致的问题,创新性地提出了一种基于缓冲区的同步方法.通过对仿真案例的分析表明,本文提出的分布式参数蒙特卡洛动力学算法具有较高的精度,提出的基于τ-leap的加速算法能够显著提高计算效率,同时保持较好的精度.