本發(fā)明涉及道路工程，特別是涉及一種基于邊界判別算法的混合料數(shù)值成型方法。

背景技術(shù)：

在道路工程數(shù)值離散模擬試驗中，首先需要生成數(shù)值試件，無論是瀝青混合料類、水泥穩(wěn)定類還是碎石類材料，都含有眾多大粒徑的粗集料顆粒以及小粒徑的細(xì)集料、膠結(jié)料顆粒。

在目前的道路工程數(shù)值模擬實驗方法中，粗細(xì)混合的數(shù)值模型一般有兩種生成方法，一是在試件內(nèi)生成所有離散單元，通過切割判別，將所有的離散單元分別劃分為粗集料與細(xì)集料，該種方法隨機(jī)性較大，粗集料形態(tài)擬合極不準(zhǔn)確，且在試件內(nèi)全部生成離散單元費(fèi)時費(fèi)力；二是通過重力投放顆粒，實際模擬顆粒下落、壓密過程，該種方法在模擬顆粒成型前的轉(zhuǎn)動以及確定顆粒在試件內(nèi)的最終形態(tài)、轉(zhuǎn)動角度具有一定的優(yōu)勢，但采用重力投放、墻加載的方式存在重大缺陷，也是相關(guān)技術(shù)人員所知道的，就是僅僅采用重力投放成型的粗細(xì)集料混合的試件，試件非常難壓實到指定的密實狀態(tài)，低密實度的試件可以采用重力投放，但是高密實度的試件重力投放無法完成。

這是因為當(dāng)試件內(nèi)存在粗細(xì)集料或者膠結(jié)料時，若采用重力投放，投放概率較難控制，部分粗集料會率先形成嵌擠結(jié)構(gòu)，細(xì)集料或者膠結(jié)料很難投放到形成嵌擠的空隙中去，這與實際不符合，另外和粗集料數(shù)量少不一樣，細(xì)集料由于顆粒半徑極小，數(shù)量巨大，采用重力投放，其下落總時間非常長，時間成本巨大。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：提供一種快速、精確地成型任何數(shù)值實驗試件的基于邊界判別算法的混合料數(shù)值成型方法。

技術(shù)方案：本發(fā)明的一種基于邊界判別算法的混合料數(shù)值成型方法，包括以下步驟：

(1)構(gòu)建數(shù)值顆粒庫；

(2)采用重力投放和墻加載壓實的方法成型混合料試件的粗集料輪廓骨架；

(3)標(biāo)定粗集料骨架的上邊界，下下邊界，左邊界以及右邊界；

(4)基于邊界判別算法，遍歷試件內(nèi)每一點(diǎn)位置，判斷該位置是否在顆粒外部，成型細(xì)集料顆粒；

(5)邊界篩除算法；

(6)識別并劃分粗集料和細(xì)集料，賦予微觀參數(shù)。

進(jìn)一步的，所述步驟(1)中，構(gòu)建的數(shù)值顆粒庫為二維顆粒庫或三維顆粒庫。

所述步驟(2)中，采用重力投放形成最初的粗集料試件，設(shè)定weight_4.75、weight_9.5、weight_13.2、weight_16以及weight_19分別表示每一步投放中二維試件內(nèi)成型的4.75mm、9.5mm、13.2mm、16mm以及19mm粗集料顆粒累計質(zhì)量；根據(jù)實驗級配，計算4.75mm、9.5mm、13.2mm、16mm以及19mm粗集料要求生成質(zhì)量，并分別以requireweight_4.75、requireweight_9.5、requireweight_13.2、requireweight_16以及requireweight_19表示；每當(dāng)投放一個顆粒時，利用數(shù)顆粒庫內(nèi)相應(yīng)顆粒面積和密度計算當(dāng)前投放顆粒的質(zhì)量；若每一種粒徑顆粒的投放累計質(zhì)量沒有達(dá)到要求生成質(zhì)量，則繼續(xù)投放該粒徑顆粒，若達(dá)到要求投放質(zhì)量，則在后續(xù)的投放中停止投放該粒徑顆粒。

進(jìn)一步的，所述步驟(2)中，每次投放一個顆粒，每種粒徑粗集料的重力投放采用兩種概率嵌套判別，記為p_1(r)、p_2(r)，其中r為粒徑大小，p_1(r)為投放r粒徑概率，p_2(r)為r粒徑下棱角度分布概率；計算顆粒庫內(nèi)不同粒徑顆粒的平均質(zhì)量，記為ave_4.75、ave_9.5、ave_13.2、ave_16和ave_19，混合料試件內(nèi)各粒徑顆粒預(yù)估數(shù)量分別記為n_4.75、n_9.5、n_13.2、n_16和n_19，并滿足以下公式：

投放時，首先判別p_1(r)，來確定下一個投放顆粒的粒徑大小，再根據(jù)p_2(r)來確定調(diào)用該粒徑下不同棱角度顆粒，直至該粒徑達(dá)到要求質(zhì)量；投放完成后，將投放的顆粒定義為clump；采用墻加載的方式形成穩(wěn)定的粗集料骨架結(jié)構(gòu)，根據(jù)不同實驗的要求，可以分多次投放和壓實。采用重力投放和墻加載的方式建立試件的粗集料骨架結(jié)構(gòu)，粗集料形態(tài)高度一致，內(nèi)部無填充，提高精度同時降低離散單元數(shù)量，由于粗集料數(shù)量較少，時間成本較低。

進(jìn)一步的，所述步驟(3)中，標(biāo)定粗集料骨架四周邊界，作為細(xì)集料生成位置空間，分別以aggre_top、aggre_bottom、aggre_left和aggre_right標(biāo)記粗集料上邊界、下邊界、左邊界和右邊界，設(shè)定細(xì)集料半徑為binder_rad，通過遍歷比較每一個粗集料中離散單元的位置，確定最左、最右、最上、最下的單元位置，并通過加減細(xì)集料半徑，確定最終的骨架空間，該骨架空間作為細(xì)集料圓心分布區(qū)域，并分別以aggre_top_1、aggre_bottom_1、aggre_left_1和aggre_right_1標(biāo)記細(xì)集料上邊界、下邊界、左邊界和右邊界，并滿足下式：

aggre_left_1＝aggre_left+binder_rad；

aggre_right_1＝aggre_right+binder_rad；

aggre_bottom_1＝aggre_bottom+binder_rad；

aggre_top_1＝aggre_top+binder_rad。

進(jìn)一步的，所述步驟(4)中，以aggre_left_1、aggre_right_1、aggre_top_1和aggre_bottom_1所確定的空間為遍歷區(qū)域，以兩倍的binder_rad為步長，從左往右，從下往上遍歷每一個點(diǎn)位，并以該點(diǎn)位置與粗集料邊界輪廓關(guān)系判斷是否屬于粗集料外部區(qū)域；以dis_min_right、dis_min_left分別標(biāo)記與該點(diǎn)位置右側(cè)和左側(cè)最近的離散單元距離，以k_right、k_left、k_mid分別在內(nèi)部循環(huán)內(nèi)計數(shù)，其初始值為0；當(dāng)判斷第一個點(diǎn)位時，依次遍歷比較試件內(nèi)的所有離散單元，如果離散單元屬于粗集料，判斷其在位置左側(cè)還是右側(cè)，通過設(shè)定的高度控制，找到該位置水平方向上左側(cè)和右側(cè)距離該位置最短的兩個離散單元，每當(dāng)找到一個最右側(cè)或者最左側(cè)的離散單元，參數(shù)k_right和k_left分別增加1，如果在判斷第一個位置結(jié)束時，k_right和k_left都不為0，則k_mid增加1；完成第一個位置判斷后，得到一組k_right、k_left和k_mid值，通過該組值判斷位置能否生成細(xì)集料，位置判斷完成后，依次按照順序從下往上，從左往右判斷其它點(diǎn)的位置，并得到其他點(diǎn)的k_right、k_left和k_mid值。

進(jìn)一步的，所述步驟(4)中，每當(dāng)判斷一個點(diǎn)位置的有效性時，根據(jù)得到的k_right、k_left和k_mid值判斷所屬區(qū)域；當(dāng)k_right＝0，k_left≠0時，表明該點(diǎn)右側(cè)為試件右側(cè)墻，左側(cè)為粗集料骨架，該點(diǎn)屬于粗集料骨架外部區(qū)域；當(dāng)k_right≠0，k_left＝0時，表明該點(diǎn)左側(cè)為試件左側(cè)墻，右側(cè)為粗集料骨架，該點(diǎn)屬于粗集料骨架外部區(qū)域；當(dāng)k_mid≠0時，判斷該點(diǎn)左右兩側(cè)的離散單元，若離該位置最近的左右兩側(cè)單元分別屬于不同的clump，則該點(diǎn)在粗集料骨架外部區(qū)域，若屬于同一個clump，則該點(diǎn)在粗集料骨架內(nèi)部區(qū)域。

進(jìn)一步的，所述步驟(4)中，細(xì)集料投放順序為：

(a)找到細(xì)集料區(qū)域初始位置；

(b)遍歷構(gòu)成粗集料的離散單元，找到該位置的k_right、k_left和k_mid值；

(c)根據(jù)k_right、k_left和k_mid值，判斷該位置屬于的區(qū)域；

(d)若點(diǎn)位屬于粗集料骨架外部區(qū)域，則以binder_rad為半徑，該點(diǎn)位置為圓心，生成圓盤；

(e)若點(diǎn)位置屬于粗集料骨架外部區(qū)域，則不生成圓盤，并跳過；

(f)尋找下一個點(diǎn)，循環(huán)以上步驟。

其中，每當(dāng)循環(huán)進(jìn)行點(diǎn)的位置判斷時，應(yīng)該將之前生成的細(xì)集料離散單元以一定的特征標(biāo)記，當(dāng)查找一個點(diǎn)的位置最左最右離散單元時，應(yīng)該通過細(xì)集料特征標(biāo)記，忽略細(xì)集料，只判斷屬于clump的粗集料離散單元，其中，clump為離散元中定義剛體的命令。

進(jìn)一步的，所述步驟(5)中，當(dāng)投放完細(xì)集料后，應(yīng)該對試件內(nèi)細(xì)集料進(jìn)行補(bǔ)充篩除，因為細(xì)集料只是未能投放在粗集料骨架內(nèi)部區(qū)域，在粗集料骨架邊緣處仍有重疊，通過判斷細(xì)集料與骨架離散單元的位置關(guān)系，進(jìn)一步篩除位于骨架輪廓邊緣上的細(xì)集料。

進(jìn)一步的，所述步驟(6)中，粗集料的微觀參數(shù)的賦予包括：構(gòu)建數(shù)值顆粒庫，進(jìn)行單一粒徑粗集料室內(nèi)單軸貫入實驗與仿真實驗對比，確定不同粒徑和不同棱角度的推薦微觀參數(shù)；建立粗細(xì)混合的試件，在試件內(nèi)通過特征標(biāo)記區(qū)分出細(xì)集料，賦予一定的微觀參數(shù)，通過動模量實驗，修正并確定不同半徑細(xì)集料最佳的微觀參數(shù)。

有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一種基于邊界判別算法的混合料數(shù)值成型方法，可以快速判斷粗集料內(nèi)部和外部區(qū)域，其中所判斷的粗集料是極不規(guī)則并且“鏤空”的形狀，離散單元只存在顆粒輪廓處，內(nèi)部無填充；通過重力投放所構(gòu)建的粗集料和原地判別生成細(xì)集料結(jié)合的方式成型混合料數(shù)值試件，解決了僅采用重力投放無法將粗細(xì)集料壓密的缺陷，可以根據(jù)空隙率大小，在粗集料骨架之間快速填充細(xì)集料。所提出的方法對道路工程中的數(shù)值模擬具有重要意義，較好的控制數(shù)值試件的離散單元數(shù)量，并極大提高效率。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法的流程圖。

圖2為本發(fā)明方法的粗集料骨架圖。

圖3為本發(fā)明方法中粗細(xì)集料混合試件示意圖。

圖4為本發(fā)明方法中k_right＝0，k_left≠0時判斷點(diǎn)位置圖。

圖5為本發(fā)明方法中k_right≠0，k_left＝0時判斷點(diǎn)位置圖。

圖6為本發(fā)明方法中k_mid≠0時，判斷點(diǎn)位于粗集料內(nèi)部和外部區(qū)域示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作更進(jìn)一步的說明。

如圖1所示，本發(fā)明的一種基于邊界判別算法的混合料數(shù)值成型方法，包括以下步驟：

(1)構(gòu)建數(shù)值顆粒庫

采用專利cn201610410103.4構(gòu)建數(shù)值顆粒庫，包括二維顆粒庫或三維顆粒庫，所提出的邊界判別算法適用于二維顆粒和三維顆粒，本實施例以二維混合料試件成型為例說明，三維試件成型方法及邊界判斷算法與二維一致。

(2)采用重力投放和墻加載壓實的方法成型混合料試件的粗集料輪廓骨架

如圖2和圖3所示，粗集料骨架2無規(guī)則設(shè)于試件墻體1內(nèi)，各粗集料骨架之間形成無規(guī)則的粗集料骨架空隙21；細(xì)集料或膠結(jié)料3填充于粗集料骨架空隙。設(shè)定weight_4.75、weight_9.5、weight_13.2、weight_16和weight_19分別表示每一步投放中二維試件內(nèi)成型的4.75mm、9.5mm、13.2mm、16mm和19mm粗集料顆粒累計質(zhì)量，根據(jù)實驗級配，計算4.75mm、9.5mm、13.2mm、16mm和19mm粗集料要求生成質(zhì)量，并以requireweight_4.75、requireweight_9.5、requireweight_13.2、requireweight_16和requireweight_19表示。每當(dāng)投放一個顆粒時，利用顆粒庫內(nèi)相應(yīng)顆粒面積和密度計算當(dāng)前投放顆粒的質(zhì)量，若每一種粒徑顆粒的投放累計質(zhì)量沒有達(dá)到要求生成質(zhì)量，則繼續(xù)投放該粒徑顆粒，若達(dá)到要求投放質(zhì)量，則在后續(xù)的投放中停止投放該粒徑顆粒。

每次投放一個顆粒，每種粒徑粗集料的重力投放采用兩種概率嵌套判別，記為p_1(r)、p_2(r)，其中r為粒徑大小，p_1(r)為投放r粒徑概率，p_2(r)為r粒徑下棱角度分布概率。計算顆粒庫內(nèi)不同粒徑顆粒的平均質(zhì)量，分別記為ave_4.75、ave_9.5、ave_13.2、ave_16、ave_19，混合料試件內(nèi)各粒徑顆粒預(yù)估數(shù)量分別記為n_4.75、n_9.5、n_13.2、n_16、n_19，并滿足以下公式：

投放時，首先判別p_1(r)，來確定下一個投放顆粒的粒徑大小，再根據(jù)p_2(r)來確定調(diào)用該粒徑下不同棱角度顆粒，直至該粒徑達(dá)到要求質(zhì)量，投放完成后，將投放的顆粒定義為clump。采用墻加載的方式形成穩(wěn)定的粗集料骨架結(jié)構(gòu)，根據(jù)不同實驗的要求，可以分多次投放和壓實。

(3)標(biāo)定粗集料骨架的上邊界，下邊界，左邊界以及右邊界；

標(biāo)定粗集料骨架四周邊界，作為細(xì)集料生成位置空間，分別以aggre_left、aggre_right、aggre_top和aggre_bottom標(biāo)記粗集料左右上下邊界，設(shè)定細(xì)集料半徑binder_rad,通過遍歷比較每一個粗集料中離散單元的位置，確定最左、最右、最上、最下的單元位置，并通過加減細(xì)集料半徑，確定最終的骨架空間，該骨架空間作為細(xì)集料圓心分布區(qū)域，并分別以aggre_left_1、aggre_right_1、aggre_top_1和aggre_bottom_1標(biāo)記左右上下，并滿足以下公式：

aggre_left_1＝aggre_left+binder_rad；aggre_right_1＝aggre_right+binder_rad；aggre_bottom_1＝aggre_bottom+binder_rad；aggre_top_1＝aggre_top+binder_rad；

(4)基于邊界判別算法，遍歷試件內(nèi)每一點(diǎn)位置，判斷該位置是否在顆粒外部，成型細(xì)集料顆粒

如圖4、圖5和圖6所示，以aggre_left_1、aggre_right_1、aggre_top_1和aggre_bottom_1所確定的空間為遍歷區(qū)域，以兩倍的binder_rad為步長，從左往右，從下往上遍歷每一個點(diǎn)4的位置，并以該點(diǎn)位置與粗集料邊界輪廓關(guān)系判斷是否屬于粗集料外部區(qū)域。以dis_min_right和dis_min_left分別標(biāo)記與該點(diǎn)位置右側(cè)、左側(cè)最近的離散單元距離，以k_right、k_left和k_mid分別在內(nèi)部循環(huán)內(nèi)計數(shù)，其初始值為0。當(dāng)判斷第一個點(diǎn)位時，依次遍歷比較試件內(nèi)的所有離散單元，如果離散單元屬于粗集料，判斷其在位置左側(cè)還是右側(cè)，通過設(shè)定一定的高度控制線5，找到該位置水平方向上左側(cè)和右側(cè)距離該位置最短的兩個離散單元，每當(dāng)找到一個最右側(cè)離散單元6或者最左側(cè)離散單元7，參數(shù)k_right和k_left分別增加1，如果在判斷第一個位置結(jié)束時，k_right和k_left都不為0，則k_mid增加1。完成第一個位置判斷后，得到一組k_right、k_left和k_mid值，通過該組值判斷位置能否生成細(xì)集料，位置判斷完成后，依次按照順序從下往上從左往右判斷其它點(diǎn)的位置，并得到其他點(diǎn)的k_right、k_left和k_mid值。

每當(dāng)判斷一個點(diǎn)位置的有效性時，根據(jù)得到的k_right、k_left和k_mid值判斷所屬區(qū)域。當(dāng)k_right＝0，k_left≠0時，表明該點(diǎn)右側(cè)為試件右側(cè)墻，左側(cè)為粗集料骨架，該點(diǎn)屬于粗集料骨架外部區(qū)域，如圖4所示；當(dāng)k_right≠0，k_left＝0時，表明改點(diǎn)左側(cè)為試件左側(cè)墻，右側(cè)為粗集料骨架，該點(diǎn)屬于粗集料骨架外部區(qū)域，如圖5所示；當(dāng)k_mid≠0時，判斷該點(diǎn)左右兩側(cè)的離散單元，若離該位置最近的左右兩側(cè)單元分別屬于不同的clump，則該點(diǎn)在粗集料骨架外部區(qū)域，若屬于同一個clump，則該點(diǎn)在粗集料骨架內(nèi)部區(qū)域，如圖6所示。

按照以下順序完成細(xì)集料投放，(a)找到細(xì)集料區(qū)域初始位置；(b)遍歷構(gòu)成粗集料的離散單元，找到該位置的k_right、k_left和k_mid值；(c)根據(jù)k_right、k_left和k_mid值，判斷該位置屬于的區(qū)域；(d)若點(diǎn)位屬于粗集料骨架外部區(qū)域，則以binder_rad為半徑，該點(diǎn)位置為圓心，生成圓盤；(e)若點(diǎn)位置屬于粗集料骨架外部區(qū)域，則不生成圓盤，并跳過；(f)尋找下一個點(diǎn)，循環(huán)以上步驟。

每當(dāng)循環(huán)進(jìn)行點(diǎn)的位置判斷時，應(yīng)該將之前生成的細(xì)集料離散單元以一定的特征標(biāo)記，當(dāng)查找一個點(diǎn)的位置最左最右離散單元時，應(yīng)該通過細(xì)集料特征標(biāo)記，忽略細(xì)集料，只判斷屬于clump的粗集料離散單元，其中，clump為離散元中定義剛體的命令。

(5)邊界篩除算法

當(dāng)投放完細(xì)集料后，應(yīng)該對試件內(nèi)細(xì)集料進(jìn)行補(bǔ)充篩除，因為細(xì)集料只是未能投放在粗集料骨架內(nèi)部區(qū)域，在粗集料骨架邊緣處仍有重疊，通過判斷細(xì)集料與骨架離散單元的位置關(guān)系，進(jìn)一步篩除位于骨架輪廓邊緣上的細(xì)集料。

(6)識別并劃分粗集料和細(xì)集料，賦予微觀參數(shù)。

粗集料的微觀參數(shù)應(yīng)根據(jù)專利cn201610410103.4構(gòu)建數(shù)值顆粒庫，進(jìn)行單一粒徑粗集料室內(nèi)單軸貫入實驗與仿真實驗對比，確定不同粒徑、不同棱角度的推薦微觀參數(shù)；建立粗細(xì)混合的試件，在試件內(nèi)通過特征標(biāo)記區(qū)分出細(xì)集料，賦予一定的微觀參數(shù)，通過動模量實驗，修正并確定不同binder_rad細(xì)集料最佳的微觀參數(shù)。

本實施例采用重力投和放墻加載的方式建立試件的粗集料骨架結(jié)構(gòu)，粗集料形態(tài)高度一致，內(nèi)部無填充，提高精度同時降低離散單元數(shù)量，由于粗集料數(shù)量較少，時間成本較低；結(jié)合邊界判別算法，在粗集料骨架間隙中原地生成細(xì)集料，所判斷的區(qū)域是極不規(guī)則形狀并且“鏤空”的粗集料，粗集料內(nèi)部沒有填充的離散單元。通過重力投放與邊界判斷算法相結(jié)合，快速、精確地成型任何數(shù)值實驗試件，為道路工程數(shù)值模擬提供巨大幫助。