在激波或能量脉冲的作用下，颗粒材料表现出复杂的动态响应[[1], [2], [3], [4]]。这种现象不仅在火山喷发等地质过程中普遍存在[5]，在工业生产和军事技术中也具有重大应用[6], [7], [8]]。近年来，随着高能炸药在民用和军事领域的广泛应用，深入研究爆炸驱动的颗粒材料的动态行为变得十分重要。
过去几十年中，进行了大量的实验和数值研究以了解爆炸驱动颗粒的问题[9]。已经系统地分析了单个球形颗粒与激波之间的相互作用机制，以及单颗粒在不同激波强度、介质特性和流体场条件下的动态行为[[10], [11], [12], [13], [14], [15]]。然而，在实际的爆炸过程中，情况远比单颗粒模型描述的要复杂得多，通常涉及由大量颗粒组成的多相系统[16]。还存在复杂的动态行为，例如多个颗粒对激波的集体阻挡、颗粒间的相互作用以及由粘聚力主导的颗粒聚集和破碎[[17], [18], [19]]。特别是颗粒间的粘聚性会导致颗粒系统产生更复杂的集体响应，进一步加剧了系统动力学的非线性。由于爆炸驱动颗粒材料中物理过程的复杂性，通用方法不足以进行有效分析。尽管物理实验是理解颗粒材料动态行为的重要方法，但它们成本极高且受监测技术的限制[[22], [23], [24]]。通常难以观察到颗粒的高速动态行为和流体场的演变，这使得揭示潜在的动态机制变得具有挑战性。近年来，计算能力的提高和算法的进步促进了爆炸驱动颗粒材料数值模拟方法的快速发展，为研究这种复杂动态过程提供了强大的新方法。
目前，主要的方法包括Euler-Euler方法和Euler-Lagrange方法。Euler-Euler方法也称为双流体模型（TFM），最初由Baer和Nunziato提出[22]。它假设流体和固体相都可以用质量、动量和能量守恒方程来描述。Bulat等人[25]使用双流体模型研究了亚音速流动与静止颗粒之间的相互作用，并表明惰性颗粒可以显著减弱甚至抑制激波的传播。然而，由于Euler-Euler方法中对颗粒相采用了连续介质假设，因此难以准确捕捉颗粒间的相互作用。在颗粒系统稀疏的情况下，该方法的准确性无法得到保证[26,27]。
Euler-Lagrange方法最初由Ottjes提出[28]。在这种方法中，连续的流体相使用Euler描述来求解，而颗粒相则用Lagrange方法建模，允许独立地模拟和跟踪每个颗粒的空间位置、速度和其他物理状态。然而，随着颗粒数量的增加，计算规模显著增大，导致资源消耗增加和效率瓶颈。Matthew等人[29]构建了一个Euler-Lagrange框架来研究多个颗粒对激波传播的影响，但他们的模型没有考虑颗粒间的相互作用。Mo等人[30]引入了颗粒接触模型来处理激波与颗粒之间的相互作用，以及复杂流固系统中颗粒之间的相互作用。不幸的是，这种方法需要求解颗粒附近的流体，因此仅适用于小规模颗粒系统的模拟。Tian等人和Xue等人[31, 32]也构建了自己的Euler-Lagrange模型。然而，由于计算资源和效率的限制，Euler-Lagrange方法目前主要应用于二维问题模拟。
本研究提供了一种基于GPU加速的Euler-Lagrange框架，用于模拟爆炸驱动的颗粒材料的三维动态。它结合了有限体积法（FVM）模拟激波传播的优势和离散元方法（DEM）模拟颗粒碰撞和粘聚效应的优势。为了显著提高大规模计算的性能，所有计算模块都采用了GPU加速技术。研究结构如下：第2节介绍了FVM、DEM及其耦合方法的基本理论。第3节提出了一个高效的基于GPU的FVM-DEM求解算法。第4节提供了两个典型案例的数值验证。第5节研究了不同粘聚强度下颗粒材料的复杂动态行为。
