CN109543350B - 基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法及系统。所述方法包括：获取粗骨料断层图像；提取粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域；计算包裹层最大厚度；采用形态学操作方法，在粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像；采用三维重构方法对添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型；提取添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域；采用三维重构方法对孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型；对透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测。本发明不仅能够实现对孔隙特征的预测，还能够对透水性能及强度进行预测，可靠性高。

Description

基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法及系统
技术领域
本发明涉及透水混凝土性能预测技术领域，特别是涉及基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法及系统。
背景技术
透水混凝土是由粗骨料、粗骨料水泥基包裹层和孔隙三部分组成。透水混凝土各方面性能直接取决于粗骨料和粗骨料水泥基包裹层特性。透水混凝土由于仅存在少量水泥基体，并常通过压力成型，其结构中的粗骨料可认为处于紧密堆积状态。对于选定的粗骨料，其紧密堆积状态下的结构和性能是已知的，因此可通过人为设计水泥基的性能和分布来改变其孔隙结构，从而实现透水混凝土模型重构以及性能预测。
目前，传统的方法均采用国家行业标准《透水混凝土路面技术规程》中推荐的体积法进行透水混凝土模型重构及性能预测，该方法仅可预测透水混凝土的总孔隙率，无法预测孔隙特征，例如孔径大小分布、连通孔隙率、孔道曲折度等多种孔隙特征，更无法预测透水混凝土的透水性能及强度，并且模型重构性能和实际性能偏差较大，难以控制。此外，传统的方法仅是粗略的工程经验总结，难以满足透水混凝土性能精细化设计及预测要求。
发明内容
基于此，有必要提供基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法及系统，不仅能够实现对孔隙特征的预测，还能够对透水性能及强度进行预测，可靠性高。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，所述方法包括：
获取粗骨料断层图像；所述粗骨料断层图像为采用X射线断层扫描得到的粗骨料紧密堆积状态下的断层图像；
提取所述粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域；
计算包裹层最大厚度；所述包裹层最大厚度为包裹在粗骨料表面的水泥基包裹层的最大厚度；
采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像；所述预设厚度小于所述包裹层最大厚度；
采用三维重构方法对所述添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型；
提取所述添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域；
采用三维重构方法对所述孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型；
依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测；所述性能参数包括孔隙特征参数、透水系数和强度；所述孔隙特征参数包括总孔隙率、连通孔隙率、孔隙孔径分布以及孔道曲折度。
可选的，所述计算包裹层最大厚度，具体包括：
采用三维重构方法对所述粗骨料分布区域进行三维重构，得到粗骨料三维模型；
依据所述粗骨料三维模型获取粗骨料表面积；
获取所述粗骨料断层图像对应的实际粗骨料的重量、实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及水泥基的密度；
依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度。
可选的，所述采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像，具体包括：
采用像素膨胀算法在粗骨料表面的未受挤压区域添加预设厚度的水泥基包裹层，得到第一包裹层图像；所述未受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离大于或等于预设距离的区域；
采用图像闭运算在粗骨料表面的受挤压区域添加所述预设厚度的水泥基包裹层，得到第二包裹层图像；所述受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离小于预设距离的区域或粗骨料与相邻粗骨料的搭接位置区域；所述第一包裹层图像与所述第二包裹层图像构成添加包裹层后的图像。
可选的，所述依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度，具体为：
Figure BDA0001920475770000031
其中，MPT表示包裹层最大厚度，S表示粗骨料表面积，M1表示实际粗骨料的重量，M2表示实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量，ρ表示水泥基的密度。
可选的，所述依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测，具体包括：
依据所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的孔隙特征参数进行预测；
依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的透水性能参数和强度进行预测。
可选的，所述依据所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的孔隙特征参数进行预测，具体包括：
依据所述孔隙三维模型获取总孔隙体积和连通孔隙体积；
依据所述总孔隙体积得到总孔隙率以及依据所述连通孔隙体积得到连通孔隙率；
提取所述孔隙三维模型中孔隙像素的边缘轮廓线；
依据所述边缘轮廓线计算各孔隙的面积以及各孔道中轴线；
依据各所述孔隙的面积得到孔隙孔径分布；
依据各所述孔道中轴线计算孔道曲折度
Figure BDA0001920475770000032
其中，li表示第i条孔道中轴线的长度，Hi为第i条孔道中轴线的高差，j表示孔道中轴线的总数。
可选的，所述依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的透水系数和强度进行预测，具体包括：
依据所述孔隙三维模型生成有限元模型；
采用所述有限元模型计算所述孔隙三维模型在单位时间内的透水流量；
依据所述透水混凝土三维模型以及所述透水流量计算透水混凝土的透水系数
k＝Q·L/A·Δh
其中，Q表示透水流量，L表示透水混凝土三维模型的高度，A表示透水混凝土三维模型上表面的透水截面面积，Δh表示透水混凝土三维模型上表面的压力水头；
依据所述孔隙三维模型计算透水混凝土的强度
fPC＝fc·(1-mφ)·(da/dp)n
其中fc表示水泥基强度，m、n均为整数，φ表示总孔隙率，da为粗骨料粒径，dp表示平均孔径。
本发明还提供了基于细观模型重构的透水混凝土性能预测系统，所述系统包括：
图像获取模块，用于获取粗骨料断层图像；所述粗骨料断层图像为采用X射线断层扫描得到的粗骨料紧密堆积状态下的断层图像；
第一提取模块，用于提取所述粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域；
计算模块，用于计算包裹层最大厚度；所述包裹层最大厚度为包裹在粗骨料表面的水泥基包裹层的最大厚度；
包裹层添加模块，用于采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像；所述预设厚度小于所述包裹层最大厚度；
第一模型重构模块，用于采用三维重构方法对所述添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型；
第二提取模块，用于提取所述添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域；
第二模型重构模块，用于采用三维重构方法对所述孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型；
预测模块，用于依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测；所述性能参数包括孔隙特征参数、透水系数和强度；所述孔隙特征参数包括总孔隙率、连通孔隙率、孔隙孔径分布以及孔道曲折度。
可选的，所述计算模块，具体包括：
模型重构单元，用于采用三维重构方法对所述粗骨料分布区域进行三维重构，得到粗骨料三维模型；
第一获取单元，用于依据所述粗骨料三维模型获取粗骨料表面积；
第二获取单元，用于获取所述粗骨料断层图像对应的实际粗骨料的重量、实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及水泥基的密度；
计算单元，用于依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度。
可选的，所述包裹层添加模块，具体包括：
第一添加单元，用于采用像素膨胀算法在粗骨料表面的未受挤压区域添加预设厚度的水泥基包裹层，得到第一包裹层图像；所述未受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离大于或等于预设距离的区域；
第二添加单元，用于采用图像闭运算在粗骨料表面的受挤压区域添加所述预设厚度的水泥基包裹层，得到第二包裹层图像；所述受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离小于预设距离的区域或粗骨料与相邻粗骨料的搭接位置区域；所述第一包裹层图像与所述第二包裹层图像构成添加包裹层后的图像。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法及系统，所述方法包括：获取粗骨料断层图像；提取粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域；计算包裹层最大厚度；采用形态学操作方法，在粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像；预设厚度小于包裹层最大厚度；采用三维重构方法对添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型；提取添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域；采用三维重构方法对孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型；依据透水混凝土三维模型以及孔隙三维模型，对透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测。本发明不仅能够实现对孔隙特征的预测，还能够对透水性能及强度进行预测，可靠性高，为实际透水混凝土设计及应用提供了方法依据，从而实现了透水混凝土性能精细化设计及预测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法的流程图；
图2为本发明实施例粗骨料断层图像与粗骨料三维模型的结构示意图；
图3为未受挤压区域以及受挤压区域的示意图；
图4为未受挤压区域以及受挤压区域添加水泥基包裹层后的模型结构示意图；
图5为本发明实施例添加包裹层后的图像与透水混凝土三维模型的结构示意图；
图6为本发明实施例孔隙三维模型的结构示意图；
图7本发明实施例边缘轮廓线与孔道中轴线的结构示意图；
图8为本发明实施例有限元模型的结构示意图；
图9为本发明实施例基于细观模型重构的透水混凝土性能预测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法的流程图。
参见图1，实施例的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，包括：
步骤S1：获取粗骨料断层图像。
所述粗骨料断层图像为采用X射线断层扫描得到的粗骨料紧密堆积状态下的断层图像。为了提高粗骨料断层图像的精度，可以将图像的分辨率放大。所述粗骨料断层图像如图2的(a)部分所示。
步骤S2：提取所述粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域。
具体的，通过图像灰度值区分粗骨料和孔隙，以获得粗骨料分布区域。
步骤S3：计算包裹层最大厚度。所述包裹层最大厚度为包裹在粗骨料表面的水泥基包裹层的最大厚度。
所述步骤S3具体包括：
采用三维重构方法对所述粗骨料分布区域进行三维重构，得到粗骨料三维模型。本实施例中，粗骨料三维模型是利用软件MIMICS三维重构获得的。所述粗骨料三维模型如图2的(b)部分所示。
依据所述粗骨料三维模型获取粗骨料表面积。
获取所述粗骨料断层图像对应的实际粗骨料的重量、实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及水泥基的密度。其中，实际粗骨料的重量是根据粗骨料断层图像确定的；实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量是通过试验的方式确定的，具体为：将已知重量的实际粗骨料和已知配比的水泥浆搅拌均匀，将包裹有水泥浆的粗骨料盛于筛网，通过振动筛去除未能稳定包裹在粗骨料表面的水泥浆，即可得到包裹有水泥基包裹层的粗骨料，然后承重，可得到实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量。
依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度，所述包裹层最大厚度
Figure BDA0001920475770000081
其中，MPT表示包裹层最大厚度，S表示粗骨料表面积，M1表示实际粗骨料的重量，M2表示实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量，ρ表示水泥基的密度。
步骤S4：采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像。所述预设厚度小于所述包裹层最大厚度。
所述步骤S4具体为：
(1)采用像素膨胀算法，选择粗粗骨料表面的未受挤压区域为像素膨胀的底版，向外扩大粗骨料边缘，从而实现在粗骨料表面的未受挤压区域添加预设厚度的水泥基包裹层，得到第一包裹层图像，所述未受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离大于或等于预设距离的区域。
(2)采用图像闭运算在粗骨料表面的受挤压区域添加所述预设厚度的水泥基包裹层，得到第二包裹层图像；所述受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离小于预设距离的区域或粗骨料与相邻粗骨料的搭接位置区域。图3为未受挤压区域以及受挤压区域的示意图，其中a为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离大于或等于预设距离的区域，b为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离小于预设距离的区域，c为粗骨料与相邻粗骨料的搭接位置区域。图4为未受挤压区域以及受挤压区域添加水泥基包裹层后的模型结构示意图，其中V1表示未受挤压区域，V2表示受挤压区域，d表示粗骨料，双向箭头表示水泥基包裹层的厚度。所述第一包裹层图像与所述第二包裹层图像构成添加包裹层后的图像，所述添加包裹层后的图像如图5的(a)部分所示。
步骤S5：采用三维重构方法对所述添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型。本实施例中，透水混凝土三维模型是利用软件MIMICS三维重构获得的。所述透水混凝土三维模型如图5中的(b)部分所示。
步骤S6：提取所述添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域。
具体的：
采用布尔操作减去添加包裹层后的图像中的水泥基区域和粗骨料区域，即可得到孔隙分布区域。
步骤S7：采用三维重构方法对所述孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型。本实施例中，孔隙三维模型是利用软件MIMICS三维重构获得的。所述孔隙三维模型如图6所示。
步骤S8：依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测。所述性能参数包括孔隙特征参数、透水系数和强度；所述孔隙特征参数包括总孔隙率、连通孔隙率、孔隙孔径分布以及孔道曲折度。
具体包括：
(1)依据所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的孔隙特征参数进行预测。具体为：
依据所述孔隙三维模型获取总孔隙体积和连通孔隙体积，具体的，已知单个体像素体积，通过累积孔隙三维模型的体像素个数，可获取总孔隙体积，然后，判断孔隙三维模型体像素的连接性，可提取孔隙连通和未连通部分，获取连通孔隙体积；
依据所述总孔隙体积得到总孔隙率以及依据所述连通孔隙体积得到连通孔隙率；
利用MIMICS软件自动提取所述孔隙三维模型中孔隙像素的边缘轮廓线，所述边缘轮廓线如图7的(a)部分所示；
依据所述边缘轮廓线计算各孔隙的面积，将面积换算为等面积圆的直径，即可提取孔隙孔径分布；
计算所述边缘轮廓线的中心，采用二次平滑曲线并连接相邻连通孔隙的中心，可得到孔道中轴线，提取中轴线的长度和高差，通过如下公式可计算孔道曲折度
Figure BDA0001920475770000101
其中，li表示第i条孔道中轴线的长度，Hi为第i条孔道中轴线的高差，j表示孔道中轴线的总数，所述孔道中轴线如图7的(b)部分所示。
(2)依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的透水性能参数和强度进行预测。具体为：
采用MIMICS软件将孔隙三维模型生成六面体网格的有限元模型；所述有限元模型如图8所示。
将所述有限元模型导入流体仿真软件Fluent_3D中，计算所述孔隙三维模型在单位时间内的透水流量；
依据所述透水混凝土三维模型以及所述透水流量计算透水混凝土的透水系数
k＝Q·L/A·Δh
其中，Q表示透水流量，L表示透水混凝土三维模型的高度，A表示透水混凝土三维模型上表面的透水截面面积，Δh表示透水混凝土三维模型上表面的压力水头；
依据所述孔隙三维模型计算透水混凝土的强度
fPC＝fc·(1-mφ)·(da/dp)n
其中fc表示水泥基强度，m、n为经验系数，且均为整数，φ表示总孔隙率，da为粗骨料粒径，dp表示平均孔径。
本实施例的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，填补了透水混凝土孔结构设计、透水性能设计、强度设计以及性能预测领域的欠缺，不仅能够实现对孔隙特征的预测，还能够对透水性能及强度进行预测，可靠性高，为实际透水混凝土设计及应用提供了方法依据，从而实现了透水混凝土性能精细化设计及预测。
本发明还提供了基于细观模型重构的透水混凝土性能预测系统，图9为本发明实施例基于细观模型重构的透水混凝土性能预测系统的结构示意图，所述系统包括：
图像获取模块701，用于获取粗骨料断层图像；所述粗骨料断层图像为采用X射线断层扫描得到的粗骨料紧密堆积状态下的断层图像。
第一提取模块702，用于提取所述粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域。
计算模块703，用于计算包裹层最大厚度；所述包裹层最大厚度为包裹在粗骨料表面的水泥基包裹层的最大厚度。
包裹层添加模块704，用于采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像；所述预设厚度小于所述包裹层最大厚度。
第一模型重构模块705，用于采用三维重构方法对所述添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型。
第二提取模块706，用于提取所述添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域。
第二模型重构模块707，用于采用三维重构方法对所述孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型。
预测模块708，用于依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测；所述性能参数包括孔隙特征参数、透水系数和强度；所述孔隙特征参数包括总孔隙率、连通孔隙率、孔隙孔径分布以及孔道曲折度。
作为一种可选的实施方式，所述计算模块703，具体包括：
模型重构单元，用于采用三维重构方法对所述粗骨料分布区域进行三维重构，得到粗骨料三维模型；
第一获取单元，用于依据所述粗骨料三维模型获取粗骨料表面积；
第二获取单元，用于获取所述粗骨料断层图像对应的实际粗骨料的重量、实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及水泥基的密度；
计算单元，用于依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度。
作为一种可选的实施方式，所述包裹层添加模块704，具体包括：
第一添加单元，用于采用像素膨胀算法在粗骨料表面的未受挤压区域添加预设厚度的水泥基包裹层，得到第一包裹层图像；所述未受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离大于或等于预设距离的区域；
第二添加单元，用于采用图像闭运算在粗骨料表面的受挤压区域添加所述预设厚度的水泥基包裹层，得到第二包裹层图像；所述受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离小于预设距离的区域或粗骨料与相邻粗骨料的搭接位置区域；所述第一包裹层图像与所述第二包裹层图像构成添加包裹层后的图像。
作为一种可选的实施方式，所述预测模块708，具体包括：
第一预测单元，用于依据所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的孔隙特征参数进行预测；
第二预测单元，用于依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的透水性能参数和强度进行预测。
作为一种可选的实施方式，所述第一预测单元，具体包括：
体积获取子单元，用于依据所述孔隙三维模型获取总孔隙体积和连通孔隙体积；
第一参数预测子单元，用于依据所述总孔隙体积得到总孔隙率以及依据所述连通孔隙体积得到连通孔隙率；
提取子单元，用于提取所述孔隙三维模型中孔隙像素的边缘轮廓线；
第一计算子单元，用于依据所述边缘轮廓线计算各孔隙的面积以及各孔道中轴线；
第二参数预测子单元，用于依据各所述孔隙的面积得到孔隙孔径分布；
第三参数预测子单元，用于依据各所述孔道中轴线计算孔道曲折度
Figure BDA0001920475770000121
其中，li表示第i条孔道中轴线的长度，Hi为第i条孔道中轴线的高差，j表示孔道中轴线的总数；
所述第二预测单元，具体包括：
模型生成子单元，用于依据所述孔隙三维模型生成有限元模型；
第二计算子单元，用于采用所述有限元模型计算所述孔隙三维模型在单位时间内的透水流量；
第四参数预测子单元，用于依据所述透水混凝土三维模型以及所述透水流量计算透水混凝土的透水系数
k＝Q·L/A·Δh
其中，Q表示透水流量，L表示透水混凝土三维模型的高度，A表示透水混凝土三维模型上表面的透水截面面积，Δh表示透水混凝土三维模型上表面的压力水头；
第五参数预测子单元，用于依据所述孔隙三维模型计算透水混凝土的强度
fPC＝fc·(1-mφ)·(da/dp)n
其中fc表示水泥基强度，m、n均为整数，φ表示总孔隙率，da为粗骨料粒径，dp表示平均孔径。
本实施例的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测系统，不仅能够实现对孔隙特征的预测，还能够对透水性能及强度进行预测，可靠性高。
对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，其特征在于，包括：
获取粗骨料断层图像；所述粗骨料断层图像为采用X射线断层扫描得到的粗骨料紧密堆积状态下的断层图像；
提取所述粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域；
计算包裹层最大厚度；所述包裹层最大厚度为包裹在粗骨料表面的水泥基包裹层的最大厚度；
采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像；所述预设厚度小于所述包裹层最大厚度；
采用三维重构方法对所述添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型；
提取所述添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域；
采用三维重构方法对所述孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型；
依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测；所述性能参数包括孔隙特征参数、透水系数和强度；所述孔隙特征参数包括总孔隙率、连通孔隙率、孔隙孔径分布以及孔道曲折度；
所述计算包裹层最大厚度，具体包括：
采用三维重构方法对所述粗骨料分布区域进行三维重构，得到粗骨料三维模型；
依据所述粗骨料三维模型获取粗骨料表面积；
获取所述粗骨料断层图像对应的实际粗骨料的重量、实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及水泥基的密度；
依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度。
2.根据权利要求1所述的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，其特征在于，所述采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像，具体包括：
采用像素膨胀算法在粗骨料表面的未受挤压区域添加预设厚度的水泥基包裹层，得到第一包裹层图像；所述未受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离大于或等于预设距离的区域；
采用图像闭运算在粗骨料表面的受挤压区域添加所述预设厚度的水泥基包裹层，得到第二包裹层图像；所述受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离小于预设距离的区域或粗骨料与相邻粗骨料的搭接位置区域；所述第一包裹层图像与所述第二包裹层图像构成添加包裹层后的图像。
3.根据权利要求1所述的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，其特征在于，所述依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度，具体为：
Figure FDA0003938499750000021
其中，MPT表示包裹层最大厚度，S表示粗骨料表面积，M1表示实际粗骨料的重量，M2表示实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量，ρ表示水泥基的密度。
4.根据权利要求1所述的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，其特征在于，所述依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测，具体包括：
依据所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的孔隙特征参数进行预测；
依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的透水性能参数和强度进行预测。
5.根据权利要求4所述的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，其特征在于，所述依据所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的孔隙特征参数进行预测，具体包括：
依据所述孔隙三维模型获取总孔隙体积和连通孔隙体积；
依据所述总孔隙体积得到总孔隙率以及依据所述连通孔隙体积得到连通孔隙率；
提取所述孔隙三维模型中孔隙像素的边缘轮廓线；
依据所述边缘轮廓线计算各孔隙的面积以及各孔道中轴线；
依据各所述孔隙的面积得到孔隙孔径分布；
依据各所述孔道中轴线计算孔道曲折度
Figure FDA0003938499750000031
其中，li表示第i条孔道中轴线的长度，Hi为第i条孔道中轴线的高差，j表示孔道中轴线的总数。
6.根据权利要求4所述的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测方法，其特征在于，所述依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的透水系数和强度进行预测，具体包括：
依据所述孔隙三维模型生成有限元模型；
采用所述有限元模型计算所述孔隙三维模型在单位时间内的透水流量；
依据所述透水混凝土三维模型以及所述透水流量计算透水混凝土的透水系数
k＝Q·L/A·Δh
其中，Q表示透水流量，L表示透水混凝土三维模型的高度，A表示透水混凝土三维模型上表面的透水截面面积，Δh表示透水混凝土三维模型上表面的压力水头；
依据所述孔隙三维模型计算透水混凝土的强度
fPC＝fc·(1-mφ)·(da/dp)n
其中fc表示水泥基强度，m、n均为整数，φ表示总孔隙率，da为粗骨料粒径，dp表示平均孔径。
7.基于细观模型重构的透水混凝土性能预测系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取粗骨料断层图像；所述粗骨料断层图像为采用X射线断层扫描得到的粗骨料紧密堆积状态下的断层图像；
第一提取模块，用于提取所述粗骨料断层图像中的粗骨料分布区域；
计算模块，用于计算包裹层最大厚度；所述包裹层最大厚度为包裹在粗骨料表面的水泥基包裹层的最大厚度；
包裹层添加模块，用于采用形态学操作方法，在所述粗骨料分布区域的粗骨料表面添加预设厚度的水泥基包裹层，得到添加包裹层后的图像；所述预设厚度小于所述包裹层最大厚度；
第一模型重构模块，用于采用三维重构方法对所述添加包裹层后的图像进行三维重构，得到透水混凝土三维模型；
第二提取模块，用于提取所述添加包裹层后的图像中的孔隙分布区域；
第二模型重构模块，用于采用三维重构方法对所述孔隙分布区域进行三维重构，得到孔隙三维模型；
预测模块，用于依据所述透水混凝土三维模型以及所述孔隙三维模型，对所述透水混凝土三维模型对应的透水混凝土的性能参数进行预测；所述性能参数包括孔隙特征参数、透水系数和强度；所述孔隙特征参数包括总孔隙率、连通孔隙率、孔隙孔径分布以及孔道曲折度；
所述计算模块，具体包括：
模型重构单元，用于采用三维重构方法对所述粗骨料分布区域进行三维重构，得到粗骨料三维模型；
第一获取单元，用于依据所述粗骨料三维模型获取粗骨料表面积；
第二获取单元，用于获取所述粗骨料断层图像对应的实际粗骨料的重量、实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及水泥基的密度；
计算单元，用于依据所述粗骨料表面积、所述实际粗骨料的重量、所述实际包裹有水泥基包裹层的粗骨料的重量以及所述水泥基的密度计算包裹层最大厚度。
8.根据权利要求7所述的基于细观模型重构的透水混凝土性能预测系统，其特征在于，所述包裹层添加模块，具体包括：
第一添加单元，用于采用像素膨胀算法在粗骨料表面的未受挤压区域添加预设厚度的水泥基包裹层，得到第一包裹层图像；所述未受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离大于或等于预设距离的区域；
第二添加单元，用于采用图像闭运算在粗骨料表面的受挤压区域添加所述预设厚度的水泥基包裹层，得到第二包裹层图像；所述受挤压区域为粗骨料与相邻粗骨料之间的间隙距离小于预设距离的区域或粗骨料与相邻粗骨料的搭接位置区域；所述第一包裹层图像与所述第二包裹层图像构成添加包裹层后的图像。
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Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111443188B (zh) * 2020-03-10 2021-04-09 中国地质大学（武汉） 一种模拟施工状态的再生骨料透水砼浆体均匀性评价装置
CN111626333A (zh) * 2020-04-27 2020-09-04 南京白鲨测绘科技有限公司 一种水泥基材孔结构智能检测设备及方法
CN111882667B (zh) * 2020-07-27 2023-11-21 合肥工业大学 基于细观结构的沥青混凝土三维有限元建模方法
CN112069704B (zh) * 2020-08-21 2024-04-26 武汉大学 真实混凝土试件的多自由度格构模型的构建方法
CN112164076B (zh) * 2020-09-24 2022-10-25 济南大学 基于水泥微观结构图像的硬化水泥水灰比预测方法及系统
CN112649356B (zh) * 2020-11-29 2022-05-31 中国科学院金属研究所 从腐蚀防护角度针对可磨耗封严涂层体系选材评价方法
CN112765868B (zh) * 2020-12-29 2022-11-25 哈尔滨工业大学 一种早期水泥石毛细水中可冻水含量的预判方法
CN113255027B (zh) * 2021-03-05 2024-07-09 广西大学 一种高效的混凝土三维骨料生成与投放方法——三维剩余空间法
CN113341113B (zh) * 2021-04-30 2023-09-19 东南大学 一种匹配水泥基材料内湿度梯度下对应的干燥收缩的方法
CN113405965B (zh) * 2021-06-08 2022-06-28 浙江广天构件集团股份有限公司 一种水泥基材料颗粒堆积体系孔隙连通性分析方法
CN115081302B (zh) * 2022-07-15 2023-07-07 中国矿业大学 支护构件与硐室围岩接触及相互作用的模拟方法和系统
CN115215616B (zh) * 2022-08-05 2023-06-06 常州大学 一种适用于重载交通路面的抗暴雨内涝再生透水混凝土及其制备方法
CN115205293B (zh) * 2022-09-15 2022-12-09 博志生物科技(深圳)有限公司 骨水泥流动预测方法、装置、设备及存储介质
CN115464759A (zh) * 2022-10-28 2022-12-13 国网四川省电力公司天府新区供电公司 一种混凝土喷淋养护控制方法、系统、电子设备及介质
CN116451305A (zh) * 2023-03-10 2023-07-18 哈尔滨工业大学 一种基于真实混凝土桥梁的粗骨料几何建模方法
CN116503804B (zh) * 2023-04-28 2023-11-10 东莞理工学院 基于图像处理的粗集料形态特征获取方法和系统
CN116793891B (zh) * 2023-08-21 2023-11-14 中铁九局集团第五工程有限公司 一种骨料比表面积的测试方法
CN116759034B (zh) * 2023-08-21 2023-11-10 中铁九局集团第五工程有限公司 一种基于裹浆厚度的透水混凝土配合比设计方法
CN116858751B (zh) * 2023-09-05 2023-11-17 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 基于代表车型声音处理的透水混凝土路面孔隙率测算方法
CN117077501B (zh) * 2023-10-17 2024-01-09 中南大学 一种非均质钢渣混凝土渗透系数计算方法
CN117408928B (zh) * 2023-12-15 2024-03-01 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 基于图像处理的透水混凝土路面结构确定方法
CN117948913B (zh) * 2024-01-10 2024-08-06 华中科技大学 一种用于骨料三维重建的相机矩阵装置及其使用方法
CN117831687B (zh) * 2024-03-06 2024-05-28 北京建筑大学 基于mpt融合感知的再生骨料植生混凝土的设计方法
CN117867938B (zh) * 2024-03-13 2024-05-28 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 一种图像处理透水混凝土施工稳定性控制方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106644637A (zh) * 2016-12-15 2017-05-10 山东大学 基于ct扫描与3d重构的透水混凝土试件制作方法
CN108387495A (zh) * 2018-01-22 2018-08-10 青岛理工大学 一种多孔混凝土孔隙率计算和孔隙参数表征方法
CN108956420A (zh) * 2018-07-10 2018-12-07 哈尔滨工业大学 (深圳) 一种混凝土孔隙特征提取方法及系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017040308A1 (en) * 2015-08-31 2017-03-09 Washington State University Fly ash cementitious compositions
EP3222780B1 (en) * 2016-03-23 2018-12-26 Holcim Technology Ltd. Concrete pavement structure comprising a concrete base layer and an elastomer improved concrete wearing layer

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106644637A (zh) * 2016-12-15 2017-05-10 山东大学 基于ct扫描与3d重构的透水混凝土试件制作方法
CN108387495A (zh) * 2018-01-22 2018-08-10 青岛理工大学 一种多孔混凝土孔隙率计算和孔隙参数表征方法
CN108956420A (zh) * 2018-07-10 2018-12-07 哈尔滨工业大学 (深圳) 一种混凝土孔隙特征提取方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Numerical study on seepage flow in pervious concrete based on 3D CT imaging";Jiong Zhang等;《Construction and Building Materials》;20180210;第468-478页 *
"再生骨料在透水混凝土中的应用研究";陈超 等;《混凝土与水泥制品》;20181120(第11期);第93-96页 *

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