元胞自动机模型步骤
元胞自动机模拟凝固过程的方法
元胞自动机模拟凝固过程的方法主要包括以下步骤：
1. 确定初始条件：包括设定初始温度、熔体浓度、界面形态等参数。
2. 确定形核过程：模拟过程中，需要设定适当的形核条件，如形核位置、形核率等。
3. 确定生长规则：根据凝固条件，制定生长规则，如枝晶臂生长、晶粒长大等。
4. 模拟时间推进：根据选定的时间步长，推进模拟过程，直到达到预设的模拟时间。
5. 输出结果：将模拟结果输出，如枝晶形态、晶粒分布、组织结构等。
通过以上步骤，元胞自动机模拟凝固过程的方法可以用于研究凝固过程中的形核、枝晶生长、晶粒长大等现象，以及不同工艺参数对凝固组织的影响。
元胞自动机原理 最简单讲解
元胞自动机原理最简单讲解元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种数学模型，由一组简单的规则组成，模拟了由离散的元胞（cells）组成的空间，并根据相邻元胞的状态进行演化和互动的过程。
元胞自动机的主要理论基础是斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）于1983年提出的。
它在多学科领域中得到了广泛的应用，包括复杂系统研究、计算机科学、生物学、物理学等。
元胞自动机的基本结构由网格（grid of cells）和一组规则（set of rules）组成。
网格是由一些离散的元胞（通常是正方形或六边形）组成的空间，每个元胞都具有一个状态（state）。
元胞的状态可以是离散的，例如0或1，也可以是连续的，代表某种物理量的值。
规则定义了元胞之间的相互作用方式，它描述了当周围元胞的状态发生变化时，当前元胞的状态如何更新。
元胞自动机的演化过程可以分为离散和连续两种。
在离散的情况下，每个元胞的状态在每个时刻都是离散的，不能取连续的值。
每个时刻，根据规则，元胞的状态会根据其周围元胞的状态进行更新。
更新可以是同步的，即所有元胞同时更新，也可以是异步的，即元胞按一定的顺序依次更新。
在连续的情况下，元胞的状态可以是连续的，更新过程是基于微分方程的。
元胞自动机按照规则的类型可以分为确定性（Deterministic）和随机（Stochastic）两种。
确定性的元胞自动机意味着每个元胞的状态更新是根据一条特定的规则进行的，与其他元胞的状态无关。
而随机的元胞自动机则加入了一定的随机性，元胞的状态更新可能依赖于随机的概率。
元胞自动机的一个典型应用是康威生命游戏（Conway's Game of Life）。
康威生命游戏中，每个元胞的状态只能是“存活”或“死亡”，更新规则是基于元胞周围8个邻居的状态。
根据不同的初始状态和规则设定，康威生命游戏展示了丰富多样的生命演化形态，包括周期性的振荡、稳定的构造和复杂的混沌状态。
元胞自动机
除了格子气元胞自动机在流体力学上的成功应用。元胞自动机还应用于磁场、电场等场的模拟，以及热扩散、 热传导和机械波的模拟。另外。元胞自动机还用来模拟雪花等枝晶的形成。
元胞自动机可用来通过模拟原子、分子等各种微观粒子在化学反应中的相互作用，而研究化学反应的过程。 例如李才伟 (1997）应用元胞自动机模型成功模拟了由耗散结构创始人I·Prgogine所领导的Brussel学派提出 的自催化模型---Brusselator模型，又称为三分子模型。Y·BarYam等人利用元胞自动机模型构造了高分子的聚 合过程模拟模型，在环境科学上，有人应用元胞自动机来模拟海上石油泄露后的油污扩散、工厂周围废水、废气 的扩散等过程的模拟。
元胞自动机
格动力学模型
01 基本介绍
03 具体解释 05 应用
目录
02 通俗解释 04 分别描述
元胞自动机(cellular automata，CA)是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系为局 部的格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。
基本介绍
不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规 则构成。凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说 是一个方法框架。其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规则在时间 和空间上都是局部的。
元胞自动机用于兔子-草，鲨鱼-小鱼等生态动态变化过程的模拟，展示出令人满意的动态效果；元胞自动机 还成功地应用于蚂蚁、大雁、鱼类洄游等动物的群体行为的模拟；另外，基于元胞自动机模型的生物群落的扩散 模拟也是当前的一个应用热点。在信息学中。元胞自动机用于研究信息的保存、传递、扩散的过程。另外。 Deutsch(1972）、Sternberg(1980）和Rosenfeld(1979）等人还将二维元胞自动机应用到图像处理和模式识别 中 (WoIfram.S.，1983）。
元胞自动机 python 枝晶
元胞自动机 python 枝晶元胞自动机（Cellular Automaton）是一种离散空间和时间的数学模型，它由一系列相同的元胞组成，每个元胞都有自己的状态，并通过一组规则与相邻元胞进行交互。
本文将以Python编写一个枝晶的元胞自动机模拟程序，并详细介绍其原理和实现过程。
一、枝晶的定义枝晶是一种生物现象，通常指植物的分枝生长。
枝晶的形态多样，可以呈现出分枝、叶片等特征。
在元胞自动机中，我们可以使用简化的模型来模拟枝晶的生长过程。
二、元胞自动机模型在枝晶的元胞自动机模型中，我们将空间划分为一个二维的方格网格，每个方格被称为一个元胞。
每个元胞可以处于不同的状态，代表不同的细胞类型或状态。
三、枝晶的生长规则枝晶的生长过程受到一定的规则限制，这些规则可以通过元胞自动机的状态转换函数来实现。
在我们的模型中，我们将使用Moore 邻居方式，即每个元胞的八个相邻元胞都会影响它的状态转换。
四、程序实现我们需要导入必要的库，包括numpy和matplotlib。
然后，我们可以定义一个二维的数组来表示元胞空间，并初始化每个元胞的初始状态。
接下来，我们可以编写一个函数来更新元胞的状态。
在每一次迭代中，我们会遍历整个元胞空间，并根据生长规则来更新每个元胞的状态。
这里我们可以使用numpy的数组操作来提高效率。
我们可以使用matplotlib库来可视化元胞的状态。
我们可以将元胞空间中不同状态的元胞用不同的颜色来表示，从而呈现出枝晶的生长过程。
五、实验结果经过多次迭代，我们可以观察到元胞空间中枝晶的生长过程。
初始时，只有少数几个元胞处于活跃状态，随着迭代的进行，这些活跃的元胞会逐渐扩散并形成分枝。
最终，整个元胞空间将被枝晶所覆盖。
六、总结通过本文，我们使用Python编写了一个枝晶的元胞自动机模拟程序，并详细介绍了其原理和实现过程。
元胞自动机是一种强大的工具，可以用来模拟各种复杂的生物现象和物理过程。
通过不断调整生长规则和初始状态，我们可以观察到不同形态的枝晶在元胞空间中的生长和演化。
5二维元胞自动机
5.a 二维元胞自动机交通模型规则
在L L ´
任一格子(,)i j 在任意时刻t 共有三种状态：0 , 1 , 2 。
用t
ij X 来表示（i 表示横行，j 表示纵行），即
ìïïï
ï=íïïïïî012
t
ij X t 时刻右行车 采用周期边界。
在奇数时间步右行车可行，若其右方无车，右移一格，否则停在原处，不能
跟驰；在偶数时间步上行车可行，若其上方无车，上移一格，否则停在原处，不能跟驰。
每个格子在1t
+时刻的状态是由它自身及周围的四个格子在t
时刻的状态决定，表示如下：
()
+--++=
11,,11,,1,
,,,t t t
t
t
t ij
i j i j ij i j
i j X X X X X X f
一奇一偶算一次调整。
由于有0、1、2三种状态，所以函数f 共有5
33中状态。
例如：
®
5.b费根鲍姆图
一. 制作费根鲍姆图的matlab程序：
1）M文件
function func=iter(x0,r)
x(1)=x0;
for i=2:2000
x(i)=r*x(i-1)*(1-x(i-1));
end
func=x;
2)Command Window
clf; hold on;
for r=0:0.01:4
a=iter(x0,r);
plot(r,a(1000:2000));
end;
执行命令，得到费根鲍姆图：。
城市规划-元胞自动机
元胞自动机-城市规划城市规模设计雄安新区占地总面积约为2000平方公里，涉及河北省雄县、容城、安新3个县及周边部分区域，地处北京、天津、保定腹地，通过ArcGIS地图软件搜索该区域并从中提取出来，区域图如下所示。
图5 雄安新区区域图为对雄安新区进行更好的仿真模拟，首先先在地图中截取雄安新区地图，然后进行边缘轮廓提取和白洋淀等不可开发地区的剔除，获得预处理图像。
最后用MATlAB进行图像灰度化、二值化处理如下图所示。
为后续元胞自动机提供演变地图。
图6 Matlab识别图城市规划CA模型总步骤：1:Step首先确定其组成的主要元素：元胞、元胞空间、元胞状态、元胞邻域及转变规则2:Step分析模拟城市空间结构；3:Step 确定模型的参数：繁殖参数、扩散参数、传播参数及受规划约束参数 4:Step 确定模型所需元胞转换规则的定义 5:Step 进行城市发展模拟。
①本文提取的雄安新区地图像素为135109m m ⨯，元胞空间定义为11m m ⨯；元胞状态对应的是该地的四种状态：未城市化（即对应能开发还未开发的区域），城市化，扩展中心城市，不能被开发（如白洋淀等区域）。
土地状态用编码表示。
②元胞邻域选取为on V Neumann 邻居，在CA 系统中一个元胞1t +时刻的状态取决于它t 时刻与它邻域内其他元胞状态，考虑到地区之间发展限制因素较多，所以选取邻域较少的Neumann V on 邻居型[7]。
on V Neumann 邻居型数学定义为：()(){}20,,1|||||,Z v v v v v v v v v N iy ix oy iy x ix iy ix i ∈≤-+-== （4.18）式（18）中i v 、y v 为中心元胞邻居元胞的行列坐标值，ax v 、oy v 为中心元胞的行列坐标值。
③模型参数借鉴参考文献[7]中的CA 模型设置了以下几个主要参数来描述城市发展[7]。
1.扩散参数diffusion ：在自然增长规则下，扩散参数可以表示一个城市化单元格元胞可能转换成另一个城市化单元格元胞的次数2.繁殖参数breed ：在新中心传播增长规则中，繁殖参数用于一个城市化元胞可能转变成为一个新的中心传播城市化元胞3.传播参数spread ：在边界增长的规则下，用于一个扩散中心的已城市化的邻居元胞转变为城市化的可能性4.规划系数参数onst int C ra ：城市规划是城市工程建设和城市管理中基本依据之一，规划系数的变化对规划区最终达成的效果有约束作用[7] 模型转换规则：④元胞的转换规则是指元胞状态的演化过程的法则，当前中心元胞和邻居元胞所处的状态决定下一个时刻贵中心状态的动力学函数，即一个状态转移函数[7]。
元胞自动机模型
元胞行为
局部变化引起全局变化
*可以简单认为元胞自动机在运动上 类似于波.
*无胞的状态变化依赖于自身状态和 邻居的状态
元胞自动机的规则
某元胞下时刻的状态只决定于邻居的状 态以及自身的初始状态．
元胞行为
元胞网格
元胞行为
元胞邻居
经典元胞
生命游戏
生命游戏 (Came of Life)是J. H. Conway 在2世纪6年代末设计的一种单人玩的计算机 游戏(Garclner，M.，97、97)。他与现代的 围棋游戏在某些特征上略有相似：围棋中有 黑白两种棋子。生命游戏中的元胞有{"生"，" 死"}两个状态 {，};围棋的棋盘是规则划分的 网格，黑白两子在空间的分布决定双方的死 活，而生命游戏也是规则划分的网格(元胞似 国际象棋分布在网格内。而不象围棋的棋子 分布在格网交叉点上)。根据元胞的局部空间 构形来决定生死。只不过规则更为简单。
程序实现
典型元胞程序精讲
交通流
谢谢！
生命游戏的构成及规则: *元胞分布在规则划分的网格上； *元胞具有，两种状态，代表“死”，l代表“生”； *元胞以相邻的8个元胞为邻居。即Moore邻居形式； *一个元胞的生死由其在该时刻本身的生死状态和周 围八个邻居的状态 (确切讲是状态的和)决定: 在当前时刻，如果一个元胞状态为“生”，且八 个相邻元胞中有两个或三个的状态为“生”，则在下-时刻该元胞继续保持为“生”，否则“死”去； 在当前时刻。如果一个元胞状态为"死"。且八个 相邻元胞中正好有三个为"生"。则该元胞在下一时刻 " 复活"。否则保持为"死"。
元胞自动机数学建模
元胞自动机数学建模
元胞自动机是一种复杂系统模型，通常用于模拟和分析自然现象、社会影响等情势。
该模型围绕着一个由许多小单位（称为元胞）组成的方格，每个元胞都可以有多种状态，如黑或白、有或无、存活或死亡等。
元胞自动机的演化过程由以下两个机制驱动：
1.局部规则：每个元胞的未来状态取决于其当前状态以及周围元胞的状态，这些状态
受到一个预先定义的局部规则的约束。
局部规则是该模型的核心部分，它确定了整个系统
的行为。
2.全局同步性：该模型是同步更新的，即所有元胞同时被更新。
每个元胞的状态变化
取决于其周围其他元胞的状态变化，这种相互作用使得元胞自动机可以展现出许多复杂的
演化形式。
元胞自动机可以用于建模自然界中的生态系统、物理系统中的相变现象、社会系统中
的群体行为等。
例如，元胞自动机可以模拟迁移的鸟群，其中局部规则可以指定鸟群的移
动方向，全局同步机制使得整个鸟群在空间中移动。
总之，元胞自动机是一种强大和灵活的数学工具，可以用于解决许多自然科学和社会
科学中的问题。
元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码
元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码作业要求根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟：模型参数取值：Lroad=1000，p=0.3，Vmax=5。
边界条件：周期性边界。
数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的结果。
基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。
时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致, 画500个时间步即可）。
指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思路。
流量计算方法：密度＝车辆数/路长；流量flux=density×V_ave。
在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N；流量flux=N/T。
在计算过程中可都使用无量纲的变量。
1、NaSch模型的介绍作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。
时间、空间和车辆速度都被整数离散化。
道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。
每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。
车辆的速度可以在（0～Vmax）之间取值。
2、NaSch模型运行规则在时刻t到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新：（1）加速：vnmin(vn1,vmax)规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。
（2）减速：vnmin(vn,dn)规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。
（3）随机慢化：以随机概率p进行慢化，令：vnmin(vn-1,0)规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为，又可以反映减速过程中的过度反应行为。
这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。
（4）位置更新：，车辆按照更新后的速度向前运动。
其中vn，xn 分别表示第n辆车位置和速度；l（l≥1）为车辆长度；p表示随机慢化概率；表示n车和前车n+1之间空的元胞数；vmax为最大速度。
元胞自动机模型
元胞行为
局部变化引起全局变化
*可以简单认为元胞自动机在运动上 类似于波.
*无胞的状态变化依赖于自身状态和 邻居的状态
元胞自动机的规则 某元胞下时刻的状态只决定于邻居的状 态以及自身的初始状态．
元胞行为
元胞网格
元胞行为
元胞邻居
经典元胞
生命游戏
生命游戏 (Came of Life)是J. H. Conway 在2世纪6年代末设计的一种单人玩的计算 机游戏(Garclner，M.，97、97)。他与现 代的围棋游戏在某些特征上略有相似：围 棋中有黑白两种棋子。生命游戏中的元胞 有{"生"，"死"}两个状态 {，};围棋的棋盘是 规则划分的网格，黑白两子在空间的分布 决定双方的死活，而生命游戏也是规则划 分的网格(元胞似国际象棋分布在网格内。 而不象围棋的棋子分布在格网交叉点上)。 根据元胞的局部空间构形来决定生死。只 不过规则更为简单。
规则:
根据元胞当前状态及其邻居状况确
定下一时刻该元胞状态的动力学函 数，简单讲，就是一个状态转移函 t 数。 f : S it 1 f S it , S N
根据上面对元胞自动机的组成分析，我 们可以更加深入地理解元胞自动机的概 念。 可以将元胞自动机概括为一个用数 学符号来表示的四元组。 A Ld , S , N , f A:代表一个元胞自动机系统；Ld：代表 元胞空间；d：为空间维数；S：是元胞 有限的离散的状态集合；N：表示邻域 内所有元胞的组合（包括中心元胞在 内）；f：是局部转换函数，也就是规则。
什么是元胞（CA）自动机
元胞自动机（Cellular Automata，简称CA） 实质上是定义在一个由具有离散、有限状态 的元胞组成的元胞空间上，并按照一定的局 部规则，在离散的时间维度上演化的动力学 系统。
元胞自动机模型
元胞自动机的组成
二维元胞自动机三种网格划分
元胞自动机的组成
三类网格划分的优缺点对比:
元胞自动机的组成
• 邻居：以上的元胞及元胞空间只表示了系统的
静态成分,为将“动态”引入系统,必须加入演 化规则。在元胞自动机中,这些规则是定义在 空间局部范围内的,即一个元胞下一时刻的状 态决定于本身状态和它的邻居元胞状态。因而, 在指定规则之前,必须定义一定的邻居规则,确 定哪些元胞属于该元胞的邻居。
• 元胞空间：即元胞所分布的空间网点集合。元
胞空间的划分在理论上可以是任意维数的欧几 里德空间规则划分。目前研究主要集中在一维 和二维元胞自动机上。对于一维元胞自动机, 元胞空间的划分只有一种,而高维的元胞自动 机,元胞空间的划分可有多种形式。最为常见 的二维元胞自动机,其元胞空间通常可按三角、 四方或六边形三种网格排列。
元胞自动机的概念
元胞自动机（CA）是时间、空间、状态都离散,空 间的相互作用及时间上因果关系皆局部的网格动力 学模型。元胞自动机模型不同于一般的动力学模型, 没有明确的方程形式,而是包含了一系列模型构造的 规则,凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自 动机模型。因此,确切地说,元胞自动机是一类模型的 总体、或者说是一个方法框架。
元胞自动机的特征
• 开放性和灵活性 • 离散性和并行性 • 空间性 • 局部性 • 高维性
生命游戏
生命游戏其实是一个零玩家游戏，它包括一 个二维矩形世界，这个世界中的每个方格居住 着一个活着的或死了的细胞。一个细胞在下一 个时刻生死取决于相邻八个方格中活着的或死 了的细胞的数量。如果相邻方格活着的细胞数 量过多，这个细胞会因为资源匮乏而在下一个 时刻死去；相反，如果周围活细胞过少，这个 细胞会因太孤单而死去。
元胞自动机
个体变为相信
遗忘型
否
个体？
是
产生遗忘时刻
登记到事件表
遗忘事件作为一个原发事件， 当仿真时钟到达此时刻，则 将该个体从相信状态变为不 相信，这样就实现了遗忘， 遗忘事件处理逻辑如图所示。
个体状态更新
有遗忘
否
事件？
是
找出该遗忘个体
将遗忘个体状态 变为不相信
3. 仿真结果
设定流言相信概率50%,遗忘个体的比例为10%,一次仿 真结果如图 。黑色中的白色代表已经忘记流言的单元格
4.5 多数模型
1 .概述 在有些情况下，个体的状态是由其周围大多数个体的状 态决定的。例如，人们只有在他的大多数朋友已接受一 种时尚时，他才接受这一种时尚。
用于研究这一类问题的CA模型，我们称之为多数模型。
多数模型的特点是：模型中单元格的状态取决于其所有 邻元的集体状态。
2. 最简单的多数模型
模有关； 根据个体状态、网格形式及邻元，确定个体状态的演
变规则。
此外，还需确定：
系统中的个体与单元格是否一致。
简单的、经典的CA模型中，单元格与个体不加区分，每 个单位格就是一个个体，个体始终在单元格中，个体的 状态即为单元格的状态。但在一些复杂系统中，尤其在 个体可以移动的系统中，将个体与单元格区分更为方便。
一维的CA模型是将直线分成若干相 同的等份；二维的CA模型是将一个 平面分成许多正方形、六边形或三角 形的网格（最常见的是将其划分成正 方形）；三维的CA模型将空间划分 成许多立体网格。
图a图：5.一1 维一的维的CACA网网格格
图b：二维的CA网格
E. 状态更新规则（一）
根据每个元胞及邻元的不同状态，由状态更新规则决定这个 元胞在下一个时刻的状态。
基于Matlab的元胞自动机的仿真设计
基于Matlab的元胞自动机的仿真设计基于Matlab的元胞自动机的仿真设计一、引言元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种离散、动态的计算模型，它通常由有限个单元组成的网格系统，单元之间相互作用、相互影响，并在离散的空间和时间上进行演化。
其独特的特性使得它被广泛应用于模拟和研究自然界的各种现象，如生物学、物理学、社会学等领域。
而Matlab作为一门数学软件工具，在元胞自动机的仿真设计中具有强大的能力和灵活性。
本文旨在介绍基于Matlab的元胞自动机的仿真设计方法，并通过具体案例来展示其应用价值。
二、元胞自动机的基本原理与模型构建1. 元胞自动机的基本原理元胞自动机是由John von Neumann和Stanislaw Ulam在20世纪40年代提出的。
它由离散的网格组成，每个网格单元被称为“胞元”（cell），每个胞元可以处于有限个状态之一。
元胞自动机的演化是通过以下三个步骤进行的：（1）初始化：设置初始状态，并确定元胞自动机的规则；（2）局部交互：每个胞元与周围的胞元进行交互，并根据交互结果更新自身状态；（3）全局更新：所有胞元同时更新状态，完成一次迭代。
2. 元胞自动机的模型构建为了进行仿真设计，需要将元胞自动机抽象成数学模型。
以二维元胞自动机为例，假设网格大小为M行N列，每个胞元可以处于两种状态：0代表空，1代表有物体。
可以使用M×N的矩阵来表示整个网格系统，矩阵中的元素值即为胞元的状态。
在进行局部交互时，可以定义一系列规则来决定胞元的状态更新方式。
例如，可以采用邻居的状态来决定下一时刻自身的状态。
三、基于Matlab的元胞自动机的仿真设计方法1. Matlab的基本操作和函数在使用Matlab进行元胞自动机的仿真设计前，需要熟悉Matlab的基本操作和函数。
例如，矩阵的创建、初始化、遍历和更新；条件语句、循环语句的使用等。
2. 元胞自动机的仿真实现步骤（1）创建网格矩阵：使用Matlab的矩阵操作函数，创建一个M×N的矩阵来表示元胞自动机的网格系统。
元 胞 自 动 机
不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义 的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。 凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因 此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。 其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个 状态，且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。
（5）时间步长：
2 d0 k2 d 0 t 2 vmax kGB m k1
（ kGB —晶界迁移速率修正系数，取值1~10） 再结晶时间： t R
3 Nv 3
tR
4
3v 再结晶晶粒尺寸：d 2 R 2 vdt 2vt R 2 N 0
4
选择形核方式
从界面输入初始条件：网格规模、边界条件、邻居类型、 形核率等 时间步t=1
以选定的形核方式形核 核心或晶粒生长 确定再结晶体积分数Φ，元胞状态，晶粒取向等 输出数据和图像 t=t+1 直到再结晶体积分数Φ=100%
输出晶界图 输出再结晶曲线和Avrami曲线
计算晶粒尺寸分布
表2-再结晶CA模拟的N-S流程图
输入初始状态
*包含粒子的动态再结晶CA
程序流程图
定义第二相粒子分布
其中， k1 ：硬化系数， k2 ：软化系数 （母相晶粒中每个元胞的初始位错密度相同，新再 结晶晶粒中每个元胞的初始位错密度为零。）
20 i 1/3 临界位错密度： c [ 3blm 2 ] 式中， i ：界面能； m：晶界迁移率；
：单位长度位错线的能量， c2 b2
l ：位错平均自由程
（3）形核： 形核率： ( , T ) C exp[ Qa ] N
RT
其中，C：常数；T：绝对温度； R：气体常数； Qa ：激活能 （4）晶粒长大： 长大速率： vi mf i
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元胞自动机模型是一种模拟系统行为的离散模型，其中每个元素被称为元胞，它们遵循一组规则进行状态转移。
以下是构建元胞自动机模型的步骤：1.确定元胞空间
首先，确定元胞的空间布局。
元胞空间通常是一个网格，元胞在网格中的位置可以用行和列的坐标表示。
根据问题的具体需求，可以选择不同大小的网格和元胞数量。
2.定义状态转移规则
接下来，需要定义元胞的状态转移规则。
每个元胞的状态在一定时间步会根据一组规则进行更新。
这些规则通常包括相邻元胞的状态以及当前元胞的状态，它们共同决定了下一个状态。
例如，在“康威生命游戏”中，每个元胞的存活、死亡或繁殖取决于相邻元胞的状态。
3.初始化元胞状态
在开始模拟之前，需要初始化元胞的状态。
这通常是一个随机过程，但也可以根据特定的问题背景进行初始化。
每个元胞都被赋予一个初始状态，这些状态在后续的迭代中会发生变化。
4.迭代更新状态
迭代更新状态是模型的核心步骤，它涉及根据定义的规则将每个元胞从当前状态转移到下一个状态。
通常使用循环或递归实现这个步骤，每次迭代都根据当前状态计算下一个状态。
迭代过程中，可以记录下每个元胞的历史状态，以便后续分析。
5.分析结果
最后，根据模型的实际应用，可以对结果进行分析。
例如，如果模型用于模拟生物群体的演化，可以观察不同时间步的群体结构变化；如果用于模拟交通流，可以分析交通拥堵的形成和传播。
此外，还可以通过可视化工具展示元胞自动机模型的状态演化过程。
总之，元胞自动机模型是一种强大的工具，可用于模拟各种复杂系统的行为。
通过以上步骤，可以构建出具有不同应用背景的元胞自动机模型，并通过迭代更新状态和分析结果来揭示系统的内在规律。