粒状又は粒子材料をモデル化するための離散要素法であって、マルチグリッド検索法を含んで成る、離散要素法。マルチグリッド検索法が階層グリッド検索法であり、粒子および境界要素等のエンティティが、大きさに基づき其々のグリッドのセルに割り当てられる、請求項1に記載の離散要素法。マルチグリッド検索法が、エンティティ間の近接のためのグリッド階層でのグリッドのセルを検索し、又、d対のエンティティ第1グリッドレベルに属する隣接リストに含まれる所定の基準を満たす対のエンティティを決定するために、複数のグリッドレベルのうち第1グリッドレベルでセルの検索を行うこと、e他のグリッドレベルの各々に第1グリッドレベルでの各非空セルを位置づけ、他のグリッドレベルの各々において隣接するセルを決定し、および隣接リストに含めるため所定の基準を満たす一対のレベルに属する全ての対のエンティティを決定すること、およびfdおよびeを全てのグリッドレベルで繰り返すことを含んで成る、請求項2に記載の離散要素法。エンティティに関連するデータの有効期間に基づく時間で、部分的に又は局所的にマルチグリッド検索法を行うことを含む、請求項1~3にいずれかに記載の離散要素法。前記時間が前記エンティティの速度に基づき決定される、請求項4に記載の離散要素法。aモデル化される粒子混合物の粒子サイズ分布を解析する工程、b粒子サイズ分布に基づき、粒子を位置付けることが各グリッドレベルのため其々の粒子サイズ範囲を決定することを含む、其々のグリッドサイズを各々有する多くのグリッドレベルを含んで成るグリッド階層を決定する工程、c其々のグリッドサイズおよびグリッドレベルに関連する粒子サイズ範囲に基づき、粒子を複数のグリッドレベルに位置付ける工程、d隣接リストに一対の粒子を含めるための基準を決定する工程、e隣接リストに含めるための基準を満たす対の粒子のためのグリッドレベルの各々を検索し、および隣接リストに含めるための基準を満たす対の粒子のための2つのグリッドレベルの各々考えられる組み合わせを検索する工程、およびf粒子が互いに接触しているかどうかを決定するために隣接リストに含まれる対の粒子の検索を定期的に行う工程を含んで成る、請求項1に記載の離散要素法。グリッドレベルの階層を決定する工程が、所定の大きさファクターにより前のレベルとは異なる各連続するグリッドレベルを決定することを含んで成る、請求項6に記載の離散要素法。グリッドレベルの階層を決定する工程が、各グリッドレベルに関連する其々の粒子サイズ範囲がグリッドレベルの其々のグリッドサイズを含んで成るように、各グリッドレベルのため其々の粒子サイズ範囲を決定することを含んで成る、請求項7に記載の離散要素法。グリッドレベルの階層を決定する工程が、其々の粒子サイズ範囲に含まれる其々の粒子数に基づいてグリッドレベル同士を合わせることを含んで成る、請求項8に記載の離散要素法。グリッドレベルの階層を決定する工程が、各粒子サイズ範囲に含まれる其々の粒子数に基づいて其々の粒子サイズ範囲を変更することを含んで成る、請求項8に記載の離散要素法。粒子を位置付ける工程が、粒子サイズ範囲が粒子の大きさを含む各粒子をグリッドレベルに割り当てること、および粒子が割り当てられるグリッドレベルの単一のセルに各粒子を位置付けることを含んで成る、請求項6~10のいずれかに記載の離散要素法。隣接リスト内に一対の粒子を含めるための基準が、一対の粒子の接近速度又は一対の粒子間の距離又は粒子衝突までの時間を含んで成る、請求項6~10のいずれかに記載の離散要素法。隣接リストの有効時間を決定する工程を含んで成る、請求項12に記載の離散要素法。隣接リストの有効時間の満了時に検索工程を繰り返すことを含んで成る、請求項13に記載の離散要素法。複数のグリッドレベルのサブセットに各々関係する、複数の有効時間を決定すること、および複数の有効時間のうちの1つの満了時に其々のサブセットと関連する検索工程を繰り返すことを含んで成る、請求項13に記載の離散要素法。隣接リスト又は各隣接リストが全ての粒子で有効である、請求項13~15のいずれかに記載の離散要素法。其々の追加の有効時間が特定の粒子と関連して決定され、追加の有効時間の満了時に隣接リストに含めるための基準を満たす、特定の粒子を含む対の粒子の検索をすることを含む、請求項13~15のいずれかに記載の離散要素法。2つのグリッドレベルの各考えられる組み合わせを検索する工程が、2つのグリッドレベルの他方の関連するセル内に2つのグリッドレベルの一方の非空セルを位置付けること、および隣接リストに含めるための基準を満たす2つのグリッドレベルの各々から1つの粒子を含む対の粒子を検索することを含んで成る、請求項6~17のいずれかに記載の離散要素法。グリッドレベル中にグリッドレベルのサイズ範囲内に含まれる大きさを有する境界要素を位置付ける工程を含み、検索工程が境界要素を有する隣接リストに含めるための基準を満たす粒子を検索することを含んで成る、請求項6~18のいずれかに記載の離散要素法。最も高いグリッドレベル中に最も高いグリッドレベルに割り当てられたサイズ範囲の上限よりも大きなサイズを有する境界要素を位置付ける工程を含んで成る、請求項6~19のいずれかに記載の離散要素法。境界要素の一部が見つかる最大グリッドレベルの各セル内に境界要素を位置付けることを含んで成る、請求項20に記載の離散要素法。ある期間にわたって前記材料の動きを表示するために表示データを生じさせることを含んで成る、請求項1~21のいずれかに記載の離散要素法。前記材料を操作する装置を制御するために、前記材料のモデル化された動きに基づき、制御データを生じさせることを含んで成る、請求項1~22のいずれかに記載の離散要素法。請求項1~23のいずれかに記載の離散要素法を実行するために構成されたコンピューターを含んで成る、粒子シミュレーションシステム。請求項1~21のいずれかに記載の離散要素法を行うためのコンピュータープログラムコードを含んで成るコンピューター可読記憶装置。図2に示すように、粒子シミュレーションシステム2100は、コンピューターシステム2102を使用して実行される。コンピューターシステム2102は、レノボ社、IBM社又はアップル社に生産された32又は64ビットのインテルアーキテクチャーコンピューター等の標準的なコンピューターに基づく。コンピューター2102により実行されたプロセスは、コンピュータープログラム命令コード、およびコンピューター2102の不揮発性記憶装置2104例えば、ハードディスクに記憶されるソフトウェアコンポーネント又はモジュール2150のデータにより規定され、制御される。モジュール2150により実施されるプロセスは、ロムROMに記憶されるファ-ムウェアにより、又はコンピューター2102の専用のハードウェアー回路、例えば、特定用途向け集積回路ASICsおよび又はフィールドプログラマブルゲートアレイFPGAsにより少なくとも部分的に行うことができる。コンピューター2102は、システムバス2116により全て接続される少なくとも1つのランダムアクセスメモリRAM2106、マイクロプロセッサー2108、および外部インターフェース2110、2112、2114を含む。外部インターフェ-スは、ユニバーサルシリアルバスUSBインターフェ-ス2110、ネットワークインターフェースコネクタNIC2112、およびディスプレイアダプター2114を含む。USBインターフェイス2110は、LCDディスプレイスクリーン2122等の入力出力デバイスに接続される。NIC2112は、インターネット等のコミュニケーションネットワーク2120に接続するためにコンピューター2102を有効にする。コンピューター2102は、マイクロソフトウィンドウズ、マックOSX、又はリナックス等のオペレーティングシステムOS2124を含む。又、コンピューター2102は、SQLサポートを供するため、システム2100のSQLデータベース2132に記憶されるデータのメンテナンスおよびアクセスをすることが可能であるように、アパッチ等のウェブサーバーコード2126、MySQL等のデータベースマネジメントシステムDBMS2130を含んでいる。ウェブサーバー2126、DBMS2130およびモジュール2150は、OS2124で全て動く。モジュール2150は、HTML、XML、XHTML等のマークアップ言語コード、PHP、ASPおよびCGI等のスクリプト、イメージファイル、スタイルシート、およびC、C、ルビー又はPHP等の言語を使用して書かれたプログラムコードを含んでよい。スクリプトのため、モジュールは実時間での編集のためランタイムエンジンを含む。又、モジュール2150は、マイクロソフトネット又はルビーオンレイルズ等のフレームワークを使用して実装されてよい。この際、モジュール2150は、ルビー又はジャバ等のコンピュータープログラム命令コードを使用するフレームワークの一部としてコンピュータープログラムクラス、方法、およびファイルを含むことができる。コンピューター2102は、ウェブサーバー2126により供され、ネットワーク2120でコンピューター2102に接続されるクライアントのコンピューター2160でのリモートウェブブラウザにより要求されるユーザーインターフェイスのためのコードエレメントを生み出し、供することができる。図1を参照して説明するように、モジュール2150は、粒子シミュレーションシステム2100により実施されるDEMプロセスの性能を制御する。システム2100のDEMプロセスは、図3を参照して下記に示すように、そのプロセスにより実施される検索対象であるエンティティ、すなわち粒子および境界要素、のサイズ分布の特定のサブレンジに各々適した多くの異なる検索グリッドを使用する多重グリッド検索法を実施する。又、これは階層的グリッド検索法と呼ばれる。粒子サイズ分布は解析され、グリッドレベルの数が選択される。各々は特定のセルサイズを有し、又各々は割り当てられた粒子サイズ範囲の特定のサブセットを有する。これらサブサイズの範囲は元の粒子サイズの範囲よりもかなり狭く、それ故、これらサブレベルのいずれかに適用される標準のグリッド検索は、実質的に性能の点で改善される。粒子は、前記の3つの方法の1つによりホームグリッド内に配置される。粒子は、質量中心又は重心;centreofmassに基づきグリッド内のセルに位置づけられる。すなわち、粒子は、質量中心を含むセル中に存すると考えられる。質量の中心が候補セル間の境界に正確にある場合、粒子は最低のランク、ファイル、および層順序値を有する候補セル中にあると考えられる。又、粒子が相互作用する固形物の一部である境界要素は、サイズ範囲のため解析され、下記に示す方法により適切なグリッドレベルおよびセルに位置づけられる。検討中の粒子の範囲内のサイズを有する境界要素の場合、境界要素は粒子と同じように検討され、同じように位置付けられる。しかしながら、粒子よりも大きい境界要素の場合、境界要素は、好ましい態様ではグリッドレベルの最大まで当てられる。それにもかかわらず、境界要素はグリッドセルよりも大きい。そのような場合、好ましい態様では、境界エレメントの一部が見つかるかもしれない各セルに存するように、境界エレメントは扱われる。それ故、境界要素が通る全てのセルを特定するデータ処理が行われ、特定の境界要素がセル中にあり、他の粒子と照合されることを示すためにセル内のエンティティの局部的なリストにマーカーが加えられる。しかしながら、最大粒子よりも小さく、最小粒子よりも大きい境界要素の場合、最大グリッドレベルへ境界要素を位置付けることは、検索のために多くの粒子要素の組み合わせたものを不必要に生じさせる。これらの場合、好ましい態様では、境界要素は少なくとも1つのより小さなグリッドレベルに位置付けられる。粒子と要素との間の相互作用の検討は、現行の粒子レベルよりもグリッド階層で高い最低グリッドレベルを用いて行われる。すなわち、境界要素が階層のグリッドレベル4および5に当てられると考えるならば、グリッドレベル2での境界要素と粒子との間の相互作用は、グリッドレベル2および4の組み合わせでのみと考えられる。グリッドレベル2および5の組み合わせを検索する際、再度それを検討することは必要ない。図1のステップ104の対の検索は、下記のように進む。1第1グリッドレベルが選択される。ある好ましい態様では、最小のセルを有するグリッドレベルが最初に選択される。標準のグリッド検索の1つは、そのレベルで丁度行われる。これは、両エンティティがグリッドレベルに属する隣接リストに含まれることを要するエンティティの全ての可能性のある対を見つける。2第1グリッドレベルで各非空セルのため、そのセルは他のグリッドレベルの各々に位置付けられる。これら他のグリッドレベルの各々で十分に隣接するセルは、算入のための所定の基準、例えば、最小分離距離の単一基準又は多重基準に基づく隣接リストで算出をするには十分な程隣接する対のレベルに属する全ての対のエンティティを見つけるために、特定され、元のセルと照合される。3このプロセスは、全ての考えられる対のグリッドレベルが相互に照合されるまで各グリッドレベルのため繰り返される。これは、最小のセルサイズを有するものグリッドレベル1から最大のセルサイズを有するものグリッドレベルnまで及ぶnグリッドレベルを有する一般的なグリッド階層と関連して図3に示される。要するに、各グリッドレベルは、まず単独で検索され、次いで、各大きなグリッドレベルと組み合わせて検索される。それ故、全てのグリッドレベルおよび2つのグリッドレベルの組み合わせたもの全てが考えられる。上記に示すように、ステップ202では、最初のグリッドレベルii=1が選択される。ステップ204では、このグリッドレベルが検索される。この文脈で検索されるとは、全ての考えられる対のエンティティが下記に示す隣接リストで算出するための基準を満たしているかどうかを決めるために検討されることを意味する。ステップ206では、iはグリッドレベルnの数と比べられる。iがn未満であればすなわち、更にグリッドレベルを検討するならば、ステップ208では、第2グリッドレベルjはグリッドレベルiと組み合わせて検索されるために選択される。第1の例では、グリッドレベルjはレベルiから次の上のレベルであるすなわち、j=i1。ステップ210では、グリッドレベルiの非空セルは、グリッドレベルjに位置付けられ、グリッドレベルi単独である場合と同じように検索される。ステップ212では、jはグリッドレベルnの数と比較される。j<nならば、グリッドレベルiが未だ処理されていないものと組み合わせて大きなグリッドがある。従って、ステップ214では、jが増えて、プロセスは、グリッドiが新しいグリッドjと組み合わせて処理されるためにステップ210に戻る。最後には、jはnに達し、すなわち、ステップ210では、グリッドレベルiはグリッドレベルnと組み合わせて処理される。一旦これがなされると、グリッドレベルiは単独で処理され、全て高いグリッドレベルのものと組み合わせて処理される。従って、jはステップ212の時と比べてもはやn未満でないので、プロセスはiが増えるステップ216に移り、次いでステップ204に戻るすなわち、新しいグリッドiは単独で検索される。このプロセスは、最終的にi=nになるまで、すなわち、ステップ204で単独で検索されるグリッドレベルが最大のグリッドレベルになるまで繰り返される。このグリッドレベルは、全ての小さなレベルと組み合わせて既に検索されている。従って、iがステップ206でnと比べられる際、隣接リストは完全なものとなり、そのプロセスは終わる。隣接リストでの算出のための基準を決定するための多くの可能性がある。ある態様では、閾値の距離がまず決定され、その距離より近いエンティティが含まれる。早期の衝突が、システムでの最大速度の推定値に関連して決定されてよい。リストは早期の衝突まで有効であると考えられる。システムで最大速度を使用するかわりとして、早期の衝突が適した速度分布に関連して決定されてよい。ごく少量のポリ分散度がある場合、たった1つのレベルのみが使用されることを要し、多重グリッド検索は、使用される下部のグリッドレベル検索と同等になる。ポリ分散度が増えるに連れて、レベルの数は増える。標準の検索と比べて、多重検索レベルを維持する際、あるレベルから他のレベルにセルを位置付ける際に追加のコストがかかる。多重グリッド検索の各レベルのためのコストは、ベーシックグリッド検索の低下を生じさせる問題を除くことにより得られる節約と比べて低くなる。使用されるグリッドレベルの数および各グリッドレベルでのセルのサイズを決定する方法は多くある。多くの異なるピークを有する粒子サイズ分布を有する混合物と関連させた特定の使用のある態様では、分布でのピークが生じる粒子サイズに対応するセルサイズを有するグリッドレベルが使用される。粒子サイズの連続的な範囲は決定され、各グリッドの範囲は、関連するセルサイズよりも小さいものから大きいものまで及ぶ。単純な例は、2つの異なるサイズの2元混合物である。2つのグリッドレベルは、混合する構成要素のうちの一方の大きさに同調した各々の大きさで使用される。微粒子-微粒子のための検索は、微粒子グリッドレベルで行われる。粗粒子-粗粒子のための検索は、粗粒子グリッドレベルで行われる。微粒子-粗粒子の対は、粗グリッドに微粒子グリッドセルを位置付け、これらセルの各々の周縁で局所的な検索をすることで見つけられる。その逆も同じである。図4は、粒子混合物でのやや複雑な典型的な粒子サイズを示す。粒子混合物は、20、50、100mmの3つの異なる径の粒子から成る3成分混合物である。この例では、対応する大きさすなわち、20、50および100mmのグリッドが使用される。約35mm以上の粒子が20mmのレベルに位置付けられ、35mmよりも大きな70mm以上の粒子が50mmのレベルに位置付けられ、70mmよりも大きさ粒子が100mmレベルに位置付けられる。より一般的な例は、広く連続的なサイズ分布を有する場合である。そのような場合では、入れ子になったグリッドレベルの幾何学的アレーすなわち、同程度の2つの異なるファクターを選択することができる。おおよそ100:1のサイズ比のため、7つのそのようなグリッドレベルがサイズ範囲に及ばすために求められる。各グリッドレベルはこれら粒子のサブレンジを有し、各粒子はホームグリッドレベルに位置付けられる。広い連続的なサイズ範囲の例は、図5に示される。粒子サイズは18mm~165mmに及ぶ。ある態様では、サイズ分布での最小の粒子サイズは最小グリッドの範囲のローエンドとして選択される。他のグリッドのサイズ範囲は、このベースから決定される。例えば、2のファクターを使用して4つのグリッドレベルが使用され、個々に18~36mm、36~72mm、72~144mmおよび144~288mmのサイズの粒子を有する。別の例では、2の平方根のファクターを使用して、7つのグリッドレベルが使用され、個々に18~25mm、25~36mm、36~51mm、51~72mm、72~102mm、102~144mm、144~203mmのサイズの粒子を有する。好ましい態様では、グリッドレベルが他のレベルと比べて少ない数の粒子を有するという意味では、活用されないかどうかを決定するために解析される。2つ以上の隣接レベルがこの方法で活用しないと決定する場合には、好ましい態様では、グリッドレベル同士は合わされる。図5に示す粒子サイズ分布に戻り、ベースサイズとして18mmおよび2のスケール係数を使用することを決定した初期のグリッドレベルスキーマを検討すると、第4レベルが144~288mmに及ぶ粒子サイズを有する。しかしながら、粒子サイズ分布での最大粒子は165mmのサイズを有し、粒子サイズ分布での端での分布高さが相対的に低い。従って、このグリッドレベルで相対的にわずかな粒子であり、よりバランスのとれたグリッドレベルは、シングルレベルが72~288mm又は効果的には、72~165mmのサイズに及ぶ粒子を有するように、レベル3および4を合わせることで得られてよい。当業者に明確になるように、分布で局所的なディップが2つ又はそれよりも多い近接グリッドレベルを活用しない結果となるかどうかは、最初に選択されたグリッドレベルの数およびスパンによる。ある分布の場合では、その結果、狭いサイズ範囲を有する多くの初期のグリッドレベルを使用する選択および必要な場合の併合は、より効率的な処理をもたらす。ある場合では、いくつかのグリッドレベルが粒子がないものを含むことが更に決定されてよく、ブレークダウン又は粒子の凝集がない状況では、更なる処理から無視されてよい。一旦粒子がグリッドレベルに割り当てられ、これらのレベル内のセルに位置付けられると、検索が各グリッドレベルで行われ、次いで、上記に示すように、対のグリッドレベルで行われる。隣接リストは徐々に更新される。上記で説明するように、少なくともいくつかの態様では、隣接リストを再構築し、又は更新するための新しい検索のタイミングは、対のエンティティが隣接リストに含まれることを求めるのに十分な程近い際に決定するために使用される閾距離を基準に決定される。ある態様では、この閾距離が各グリッドレベルで異なっている。例えば、岩石の分布を自然に生じさせるため、そのレベルに使用されるセルのサイズに応じた閾値を選択することが典型的には有益である。それ故、閾値は、粒子が小さくなるにつれてより小さくなる。従って、各グリッドレベルに含まれる情報および隣接リスト中の依存情報は、異なる有効期間を有することができる。データのほとんどは有効なままであるので、有効時間を超えるいずれかのグリッドデータの最初の発生でグローバル検索一度でグリッド階層の全てのレベルにわたって行われる検索を行うことは有効ではない。従って、好ましい態様では、データが無効になるグリッドレベルのみが、各グリッドに再度位置付けられる粒子を求める場合に、部分検索が行われる。次いで、部分検索はグリッドレベルでの対の検索を行い、次いで更新されたレベルからの粒子と他のレベルの各々からの粒子との間の対を検索するために、このグリッドレベルから他の不変のグリッドレベルまでセルを位置付ける。これにより、グリッド階層の大部分を見ることなく隣接リストを更新することができる。最小グリッドが最小閾値を有し、閾値が最大グリッドまで増える特定の態様では、部分検索は図3に示す手順を改良したものであると考えてよい。例えば、7つのグリッドレベルを有する状況で、レベル1、2および3で隣接リストは更新を要する。この状況では、mが更新を要する最高レベルである場合この場合では3、ステップ206で実施される比較がi<mであることを除いて、部分検索手順は、図3に示すとおりである。すなわち、レベル1、2および3は自ら、又、高レベルの各々と組み合わせて各々検索される。レベル4~7はレベル1~3のうちの1つと組み合わせてのみ検索される。他のタイプの部分検索が可能である。例えば、7つのレベル階層でレベル4が更新を要するならば、レベル4は単独で、他のレベルの各々と組み合わせて検索される。有効時間の決定は、典型的には、十分な距離を動くことで対が接触可能になる前に経過可能な最大時間の算定に基づくが、衝突のミスを生じる隣接リストに含めるため検索により予め特定されない。この時間は、グリッドレベルの閾距離をシステムの最大接近速度で割ることで推定される。いくつかのそのような態様では、最大接近速度の別々の算定は、グリッドレベルに割り当てられた粒子の速度特性の情報又は知識;knowledgeに基づき、グリッドレベルの各々のため使用される。有効時間は、グリッドレベル閾値とグリッドレベル最大接近速度の比である。これにより、全ての最大接近速度を有するものを除いて、全てのグリッドレベルの長い有効な算定を可能とする。このアプローチを使用して、全ての他のレベルのための部分検索を更に遅らし、全ての検索又は隣接リストの更新費用を減らすことができる。隣接リストの更新処理のための別の代替手段は、下記に示すように全ての更新を行うグローバル又は部分検索によらず、下記に示すようにある状況では局所検索を行うものである。局所検索は、シミュレーション空間の特定領域の検索である。ある場合では、システムでの最大接近速度はどんな時も少しの粒子対でのみ生じる。対の大部分は、かなり低い接近速度を有している。エンティティの速度分布例えば、マクスウェルボルツマン分布が長いテールを有する特定の使用のこの更なる代替手段では、かなり小さな特性速度は、グリッドレベル、およびコンピューターによる使用での更なる低減をもたらすグローバル又は部分検索の更新間のかなり長い期間を供する隣接リストを決定するために、使用することができる。少ない数の粒子はこの特性速度より速く動く。これら粒子は、時間スケールで局所的な隣接物に作用することが可能である。これら粒子が属する検索レベルは、これら高速粒子のまわりで局所的に更新することが可能である。局所検索は、これら高速粒子を含む隣接リストの対を更新するため、適当なグリッドレベルの組み合わせで行われる。これら局所検索の頻度は、グローバル検索のためなされる検索更新の頻度と同じである。高速粒子の速度は、隣接リストの有効期間を決定するために使用される。この代替手段は、フルグローバル検索又は部分検索の適当に多い割合を、高速粒子のグリッドレベルのかなり費用のかからない局所更新に換え、隣接リストを局所的に修繕するために関連したグリッドレベルの局所検索を用いることができることを意味している。DEMプロセスにより時間とともに生じる隣接リスト、特に粒子の動き、合力、ねじれ力、配向およびスピン、特に境界対象物との相互作用を示す各期間生じるデータは、粒子の動き、相互作用、他のボディーとの衝突のユーザーインターフェースディスプレイを生じるディスプレイデータを生み出すため粒子シミュレーションシステム2100により使用される。ディスプレイは様々な検索、製造、およびロジスティック操作を制御および運転するために使用される。例えば、i選鉱作業での岩石の破砕および粉砕データは粒子のフローおよび破損で得られ、処理効率、生成率、装置設計および装置損耗を改善する。ii食物、プラスチック、調剤、家庭用品製造のため粉末および粒の混合データは、混合プロセスおよび装置設計を改善するためフロー、混合、粒子成長、破損および凝集で得られる。iii処理装置を通る粒子の移送およびフローデータは装置設計を最適化するために得られる。iv採掘および掘削v岩石切断およびフラグメンテーションデータは切断効率を改善し、装置損耗を低減するために得られる。vi地滑りおよび土石流データは、計画、緩和、災害対応のマネジメントのために得られる。DEMプロセスにより得られる隣接リストおよび粒子の動き、および衝突データは、上記製造、採掘プロセスを制御する装置の様々なアクチュエーターを制御するため装置へネットワーク2120を通じて伝送される、制御データを生じさせるための粒子シミュレーションシステム2100により使用される。本発明の範囲から逸脱することなく、添付図面を参照して記載された本明細書から多くの変更がされてよいことは当業者には明らかであろう。