内容概要：本文详细介绍了四参数随机生长法（QSGS算法）在生成随机孔隙结构方面的应用。首先，通过Python代码展示了如何利用QSGS算法生成二维和三维的随机孔隙结构，并讨论了关键参数如孔隙率、生长概率、分布概率等的作用。接着，文章探讨了将生成的孔隙结构转化为CAD模型的方法，包括使用SVG、DXF等格式进行矢量化处理，以及在导入仿真软件（如COMSOL、ANSYS Fluent）之前所需的网格光顺处理。此外，文中还分享了一些实用技巧，如使用trimesh库进行网格优化，以及如何通过参数扫描提高仿真精度。 适合人群：从事材料科学、多孔介质研究、仿真分析的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要生成复杂随机孔隙结构并进行流体力学、热传导等仿真的应用场景。主要目标是提供一种高效、灵活的孔隙结构生成方法，提升仿真的准确性和效率。 其他说明：文章提供了多个Python代码片段作为实例，帮助读者更好地理解和应用QSGS算法。同时，强调了参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

matlab编写，四参数模拟孔隙生成，为相对经典的方法，可用于模拟黏土等较为均匀的土体

基于lattice Boltzmann method 重构多孔介质几何结构。

四参数建模，matlab编写，用于多孔介质，煤炭，岩石等

四参数随机生长法（Quartet structure generation set，QSGS）可通过分布 概率 pc、生长概率 pd、概率密度 pirs 和孔隙率 n 来控制土体多孔介质细观结构的 生成，其中 pirs 表示在 i 方向上第 r 相在第 s 相上的生长概率，适用于各相间相互 作用的模型中。 基于 QSGS 重构方法生成细观土体模型，采用 LBM 进行渗流场数值模拟，可以直观展现各孔隙区域的渗流速度及流线分布情况，以期能较好地揭示重构土体孔隙的细观渗流机理，为进一步认识土体孔隙渗流规律提供研究方法及理论基础。

一般来说，如果不是不可能完全描述多孔介质的微观结构是非常困难的，因为它具有复杂和随机性。人们只能获得一些基于统计的平均信息，如平均孔隙度或更好 的孔径分布。如果需要对多孔结构的全部细节进行更为 严格的处理，则必须解决此问题。 事实上，更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质 的形态，包括几何性质（如颗粒或孔形状）以及体积和 拓扑性质（如孔迂曲度和互连性）。 已经报道了几次这 样的尝试。 重建过程是一种流行的方法 再现多孔结构[。 然而，确定相关函数非常复杂。 随机当其他微观结构细节存在时，障碍物的位置是构建人造 多孔介质最简单的位置 可以忽略。 为了调整孔隙大小和连通性， C

QSGS_QSGS_随机四参数_LBM_多孔介质_孔隙_源码.zip

:针对黏土微观结构复杂、构造困难的问题, 采用随机生长四参数生成法构造黏土微观结构.介绍随机生长 四参数生成法, 构造黏土微观结构的基本原理和详细的生成步骤, 联合应用 Ma tlab 和 AutoCAD VBA 编制相应的 程序, 讨论构造的黏土微观结构对地下水渗流的影响.程序生成的微观结构可以直接导入有限元程序, 便于采用数 值分析软件研究微观结构相关问题.构造的黏土颗粒大小分布、形状各异, 孔隙结构微小, 迂回曲折, 与真实的黏土 微观结构相似

四参数随机生长法

一般来说，如果不是不可能完全描述多孔介质的微观结构是非常困难的，因为它具有复杂和随机性。人们只能获得一些基于统计的平均信息，如平均孔隙度或更好 的孔径分布。如果需要对多孔结构的全部细节进行更为 严格的处理，则必须解决此问题。 事实上，更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质 的形态，包括几何性质（如颗粒或孔形状）以及体积和 拓扑性质（如孔迂曲度和互连性）。 已经报道了几次这 样的尝试。 重建过程是一种流行的方法 再现多孔结构[。 然而，确定相关函数非常复杂。 随机当其他微观结构细节存在时，障碍物的位置是构建人造 多孔介质最简单的位置 可以忽略。 为了调整孔隙大小和连通性， Coveney等人提出了一种孔隙增长随时间模型。 通过从进一步与集群增长理论有关，我们建议 本文是一个更全面的方法，其中四个参数被确定用于控制 内部多孔 颗粒介质结构，从而形成一个称为四重结构生成集（QSGS）的集合。 这一套使我们能够生成多孔形态学特 征， 为许多真正的多孔介质的形成进程作出贡献。