CN110083936B - 考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，包括步骤：S1：初始化碎石颗粒的等效粒径期望值D和长宽比期望值α₀；S2：在PFC^2D平台中，设定碎石颗粒生成区域，在碎石颗粒生成区域中生成圆形颗粒集合体；S3：将圆形颗粒集合体中的圆形粒子的圆心进行存储，得到存储圆心的中心点集合；S4：在PFC^2D平台上，在碎石颗粒生成区域中生成碎石颗粒多边形；本发明使得在进行碎石颗粒形态和孔隙结构的差异性研究的过程中更容易设定精确的碎石颗粒形状参数值，生成不规则的随时颗粒，用于反应反映碎石的真实情况，特别是碎石颗粒的可破碎性也更能反映碎石的真实情况，易于控制各种变量，可重复性强，能够对物理试验进行印证和补充。

Description

考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法

技术领域

本发明涉及煤矿井下安全预测的技术领域，具体涉及一种考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法。

背景技术

我国长年的煤矿生产活动造成矿区存在大量的老采空区(采动稳定区)，由于开采技术的限制，采动稳定区内封存了丰富的煤层气资源。对于这一资源量的评估，国内外尚未形成一套准确有效的方法。原因之一在于采动稳定区煤层气储层特性参数(渗透率、孔隙率等)受采动影响在空间任意位置会发生不同程度的变化，难以通过定量的方式描述。因此，需要深入了解煤层气储层特性参数的变化规律。采动稳定区煤层气储层是指采动卸压基本稳定后能够储集和渗滤煤层气的煤岩层，主要涉及覆岩冒落带和裂隙带等。碎石颗粒形态和孔隙结构的差异性，往往导致加载后碎石体目标范围的孔隙率发生不同程度的变化。然而以往学者在分析碎石压密特性时一般重点关注碎石材料的本构关系，极少研究碎石孔隙率与碎石颗粒形态的内在联系以及碎石孔隙率空间分布的非均匀性。由于采空区岩体所处环境的隐蔽性，冒落带碎石的形貌特征和粒径分布难以确定。研究者往往将现场取回的岩体破碎、筛分成不规则的碎石，然后在室内进行压实特征试验。室内测试方法是研究破碎岩石压实特性的主要手段，然而在调整和获取孔隙率、块径等参量时存在一定的局限性。与之相比，数值计算方法易于控制各种变量，可重复性强，能够对物理试验进行印证和补充。而现有碎石颗粒形态的建模生成的数值计算方法往往比较复杂，并不能简单、精确设定碎石颗粒形状参数值，导致对碎石颗粒形态和孔隙结构的差异性的研究相对复杂，且精度不高。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，使得在进行碎石颗粒形态和孔隙结构的差异性研究的过程中更容易设定精确的碎石颗粒形状参数值，生成不规则的碎石颗粒，用于反应反映碎石的真实情况，特别是碎石颗粒的可破碎性也更能反映碎石的真实情况，易于控制各种变量，可重复性强，能够对物理试验进行印证和补充。

本发明提供一种考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，包括步骤：

S1：初始化碎石颗粒的等效粒径期望值D和长宽比期望值α₀；

S2：在PFC^2D平台中，设定碎石颗粒生成区域，在碎石颗粒生成区域中生成圆形颗粒集合体，其中，所述圆形颗粒集合体中的圆形颗粒的粒径d₀相同，且D＜d₀≤1.5D；

S3：将圆形颗粒集合体中的圆形粒子的圆心进行存储，得到存储圆心的中心点集合；

S4：在PFC^2D平台上，根据存储的圆心和长宽比期望值α₀，在碎石颗粒生成区域中生成碎石颗粒多边形。

进一步，所述步骤S4包括：

S41：初始化误差阈值；

S42：随机选取中心点集合中未被遍历的圆心，在PFC^2D平台中，以该圆心o为作为极点，以水平线ox为极轴，建立当前极坐标系；

S43：初始化极径r₁，r₂…r_n和极角

S44：在当前极坐标系平面内沿逆时针方向作n条线段

可获得线段另一端的端点p₁,p₂…p_n，即多边形的顶点；其中，n条线段op₁,op₂…op_n的一端共用极点o，线段op₁,op₂…op_n的长度分别为极径r₁，r₂…r_n，线段op₁,op₂…op_n与水平线ox的夹角分别为极角/>

S45：依次连接多边形的顶点，得到当前岩石颗粒多边形；

S46：获取当前岩石颗粒多边形的长度L和面积S；

S47：根据当前岩石颗粒多边形的长度L和面积S，计算当前岩石颗粒多边形的长宽比α；

S48：计算当前岩石颗粒多边形的长宽比α与长宽比期望值α₀的差值的绝对值；

S49：判断当前岩石颗粒多边形的长宽比α与长宽比期望值α₀的差值的绝对值是否小于误差阈值，若是，则当前岩石颗粒生成，进入步骤S411，若否，则进入步骤S410；

S410：对极径r₁，r₂…r_n和极角

进行调整，返回步骤S44；

S411：重复步骤S41至S410，直到中心点集合为空集，得到生成的岩石颗粒多边形集合，在碎石颗粒生成区域中生成碎石颗粒多边形。

进一步，所述步骤S42中极径r_j通过引入一个随机数δ来设定，所述r_j的计算公式为：

r_j＝(1-ε)r+2εrδ (1)

其中，r为碎石颗粒的多边形等效半径的期望值，

ε为极径的浮动系数；δ为(0,1)之间的随机数；

步骤S42中初始化极径r_j具体为：在(0,1)范围内，随机选定一个值作为δ的初始值，带入(1)式，计算得到初始化的极径r_j。

进一步，所述步骤S49中对极径r_j进行调整具体为：在(0,1)范围内，跳过当前迭代中计算极径r_j已经使用的δ取值，随机选取新的δ取值，带入(1)式，得到调整后的极径r_j。

进一步，所述步骤S42中通过计算极角增量θ_i，来设定极角

所述极角增量θ_i的计算公式为：

其中，n为碎石颗粒的多边形的边数；f为均匀角度偏差，

步骤S42中初始化

具体为：在/>

范围内，随机选定一个值作为f的初始值，带入(2)式，计算得极角增量θ_i,然后求θ₁，……，θ_j的累积之和得到初始化的/>

进一步，所述步骤S49中对极角

进行调整具体为：在/>

跳过当前迭代中计算极角增量θ_i已经使用的f取值，随机选取新的f取值，带入(2)式，得到调整后的极角增量θ_i,然后求θ₁，……，θ_j的累积之和得到调整后的/>

进一步，所述S46中获取当前岩石颗粒多边形的长度L，具体包括：

S461：随机选取未被遍历的多变形的顶点，分别计算该顶点与剩余顶点之间的距离，具体包括：

将步骤S44得到的多边形顶点坐标换算成直角坐标系的形式如下：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，1≤j≤n；(x₀,y₀)为极点o的坐标；θ_i为极角增量；

该顶点与剩余顶点之间的距离的计算公式为：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，(x_i,y_i)为碎石颗粒的多边形第i个顶点坐标，d_ij为碎石颗粒的多边形第j个顶点与第i个顶点的距离；

S462：重复步骤S461，直到多变形的所有顶点被遍历；

S463：将所有的距离进行大小比较，将值最大的距离作为当前岩石颗粒多边形的长度L。

进一步，所述S46中获取当前岩石颗粒多边形的面积S，具体包括：将步骤S44得到的多边形顶点坐标换算成直角坐标系的形式如下：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，1≤j≤n；(x₀,y₀)为极点o的坐标；θ_i为极角增量；

根据碎石颗粒的多边形起始顶点坐标、碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j-1个和第j个顶点坐标，计算当前岩石颗粒多边形的面积S。

进一步，所述当前岩石颗粒多边形的面积S的计算公式为：

其中，以碎石颗粒的多边形任意顶点为起点o’，其它顶点按逆时针方向依次排序，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j个顶点坐标，(x_j-1,y_j-1)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j-1个顶点坐标；(x_0',y_0')为碎石颗粒的多边形起始顶点坐标；n为碎石颗粒的多边形的边数。

进一步，所述当前岩石颗粒多边形的长宽比α的计算公式为：

其中，α表示碎石颗粒的长宽比，L为多边形的长度，表示碎石颗粒多边形顶点之间最长的距离；B为多边形的宽度，表示以L为长轴且与碎石颗粒多边形面积相等的椭圆短轴长度；S为碎石颗粒的多边形面积。

本发明的有益效果：本发明使得在进行碎石颗粒形态和孔隙结构的差异性研究的过程中更容易设定精确的碎石颗粒形状参数值，生成不规则的随时颗粒，用于反应反映碎石的真实情况，特别是碎石颗粒的可破碎性也更能反映碎石的真实情况，易于控制各种变量，可重复性强，能够对物理试验进行印证和补充。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：

图1为本发明的流程示意图；

图2为本发明步骤S45生成碎石颗粒的多边形的示意图；

图3为本发明步骤S46获取碎石颗粒的多边形的面积(n＝5)的示意图。

具体实施方式

如图1所示，本发明提供的一种考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，包括步骤：

S1：初始化碎石颗粒的等效粒径期望值D和长宽比期望值α₀；所述等效粒径期望值是指需要生成的可破碎碎石颗粒的粒径期望值，所述长宽比期望值是指需要生成的可破碎碎石颗粒的长款比期望值。

S2：在PFC^2D平台中，设定碎石颗粒生成区域，在碎石颗粒生成区域中生成圆形颗粒集合体，其中，所述圆形颗粒集合体中的圆形颗粒的粒径d₀相同，且D＜d₀≤1.5D；所述碎石颗粒生成区域根据具体的需要进行设定，例如：后续要利用生成的可破碎碎石颗粒来仿真破碎岩石压实的情况，则碎石颗粒生成区域设定为由墙体边界包围的区域。

S3：将圆形颗粒集合体中的圆形粒子的圆心进行存储，得到存储圆心的中心点集合；

S4：在PFC^2D平台上，根据存储的圆心和长宽比期望值α₀，在碎石颗粒生成区域中生成碎石颗粒多边形。通过上述方法，使得在进行碎石颗粒形态和孔隙结构的差异性研究的过程中更容易设定精确的碎石颗粒形状参数值，生成不规则的随时颗粒，用于反应反映碎石的真实情况，特别是碎石颗粒的可破碎性也更能反映碎石的真实情况，易于控制各种变量，可重复性强，能够对物理试验进行印证和补充。

本申请采用基于颗粒黏结模型的方法，它是将多个颗粒黏结成不规则的等效颗粒(cluster)来表示不同形状的碎石，并根据等效颗粒内部黏结断裂引起的颗粒脱落来描述碎石的破碎过程，具体地，在模拟不规则碎石颗粒时，最关键是确定碎石的多边形边界，然后在事先生成的规整颗粒集合体内删除多边形边界以外的颗粒，留取随机多边形等效颗粒，即碎石颗粒。

进一步，所述步骤S4包括：

S41：初始化误差阈值；

S42：随机选取中心点集合中未被遍历的圆心，在PFC^2D平台中，以该圆心o为作为极点，以水平线ox为极轴，建立当前极坐标系；

S43：初始化极径r₁，r₂…r_n和极角

S44：在当前极坐标系平面内沿逆时针方向作n条线段

可获得线段另一端的端点p₁,p₂…p_n，即多边形的顶点；其中，n条线段op₁,op₂…op_n的一端共用极点o，线段op₁,op₂…op_n的长度分别为极径r₁，r₂…r_n，线段op₁,op₂…op_n与水平线ox的夹角分别为极角/>

S45：依次连接多边形的顶点，得到当前岩石颗粒多边形；

S46：获取当前岩石颗粒多边形的长度L和面积S；

S47：根据当前岩石颗粒多边形的长度L和面积S，计算当前岩石颗粒多边形的长宽比α；

S48：计算当前岩石颗粒多边形的长宽比α与长宽比期望值α₀的差值的绝对值；

S49：判断当前岩石颗粒多边形的长宽比α与长宽比期望值α₀的差值的绝对值是否小于误差阈值，若是，则当前岩石颗粒生成，进入步骤S411，若否，则进入步骤S410；

S410：对极径r₁，r₂…r_n和极角

进行调整，返回步骤S44；

S411：重复步骤S41至S410，直到中心点集合为空集，得到生成的岩石颗粒多边形集合，在碎石颗粒生成区域中生成碎石颗粒多边形。通过上述迭代，可以获得满足需要的长宽比尺寸的碎石颗粒，能够简单、精确设定碎石颗粒形状参数值(长宽比)。

所述步骤S42中极径r_j通过引入一个随机数δ来设定，所述r_j的计算公式为：

r_j＝(1-ε)r+2εrδ (1)

其中，r为碎石颗粒的多边形等效半径的期望值，

ε为极径的浮动系数；δ为(0,1)之间的随机数，可保证极径r_j位于(r-εr,r+εr)之间；

进一步，步骤S42中初始化极径r_j具体为：在(0,1)范围内，随机选定一个值作为δ的初始值，带入(1)式，计算得到初始化的极径r_j。

进一步，所述步骤S49中对极径r_j进行调整具体为：在(0,1)范围内，跳过当前迭代中计算极径r_j已经使用的δ取值，随机选取新的δ取值，带入(1)式，得到调整后的极径r_j。可根据加载PFC^2D软件平台的计算机的能力(CPU的运行能力)来控制随机选取新的δ的精度，例如，随机选取的精度为10^-2，当前的δ为0.32，随机选取新的δ可为0.33，以0.01的精度递增来调整获取新的δ取值。在实际操作中可同时调整ε和δ，来调整极径r_j，为了方便计算，加快获得最佳极径的速度，通常情况将ε设定为定值，即令ε＝1，只调整δ取值。

进一步，所述步骤S42中通过计算极角增量θ_i，来设定极角

所述极角增量θ_i的计算公式为：

其中，n为碎石颗粒的多边形的边数；f为均匀角度偏差，

步骤S42中初始化

具体为：在/>

范围内，随机选定一个值作为f的初始值，带入(2)式，计算得极角增量θ_i,然后求θ₁，……，θ_j的累积之和得到初始化的/>

进一步，所述步骤S49中对极角

进行调整具体为：在/>

跳过当前迭代中计算极角增量θ_i已经使用的f取值，随机选取新的f取值，带入(2)式，得到调整后的极角增量θ_i,然后求θ₁，……，θ_j的累积之和得到调整后的/>

本实施例中，n＝5，则在[0,1.57]的范围内，随机选取新的f取值，可根据加载PFC^2D软件平台的计算机的能力(CPU的运行能力)来控制随机选取新的f的精度，例如，随机选取的精度为10^-1，当前的f为0.63，随机选取新的f可为0.73，以0.1的精度递增来调整获取新的f取值。

所述S46中获取当前岩石颗粒多边形的长度L，具体包括：

S461：随机选取未被遍历的多变形的顶点，分别计算该顶点与剩余顶点之间的距离，具体包括：

将步骤S44得到的多边形顶点坐标换算成直角坐标系的形式如下：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，1≤j≤n；(x₀,y₀)为极点o的坐标；θ_i为极角增量；

该顶点与剩余顶点之间的距离的计算公式为：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，(x_i,y_i)为碎石颗粒的多边形第i个顶点坐标，d_ij为碎石颗粒的多边形第j个顶点与第i个顶点的距离；

S462：重复步骤S461，直到多变形的所有顶点被遍历；

S463：将所有的距离进行大小比较，将值最大的距离作为当前岩石颗粒多边形的长度L。

进一步，所述S46中获取当前岩石颗粒多边形的面积S，具体包括：将步骤S44得到的多边形顶点坐标换算成直角坐标系的形式如下：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，1≤j≤n；(x₀,y₀)为极点o的坐标；θ_i为极角增量；

根据碎石颗粒的多边形起始顶点坐标、碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j-1个和第j个顶点坐标，计算当前岩石颗粒多边形的面积S。

进一步，所述当前岩石颗粒多边形的面积S的计算公式为：

其中，以碎石颗粒的多边形任意顶点为起点o’，其它顶点按逆时针方向依次排序，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j个顶点坐标，(x_j-1,y_j-1)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j-1个顶点坐标；(x_0',y_0')为碎石颗粒的多边形起始顶点坐标；n为碎石颗粒的多边形的边数。

如图3所示，所述(5)式的推导过程如下：

以碎石颗粒的多边形任意顶点为起点o’，其它顶点按逆时针方向依次排序，将碎石颗粒的多边形拆分成n-2个三角形O’A_jA_j+1，第j个三角形面积为：

其中，A_j和A_j+1分别表示碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j个和第j+1个顶点；(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j个顶点坐标，(x_j+1,y_j+1)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j+1个顶点坐标；(x_0',y_0')为碎石颗粒的多边形起始顶点坐标，也就是起点o’的坐标；n表示碎石颗粒的多边形有n条边，三角形O’A_jA_j+1表示以起点o’、顶点A_j和A_j+1为三个顶点的三角形；图3中，n＝5。

求拆分的所有三角形面积之和，即可得到(5)式。需要说明的是图3展示的是PFC^2D中凸边形面积算法，当o’点以外的多边形顶点向内凹陷，根据上述公式(8)计算三角形面积，沿用多边形顶点逆时针的顺序，若干三角形有可能出现顶点顺时针排列的现象,相应的S_i值等于三角形面积的相反数，恰好与另一部分三角形额外涵盖的面积相抵消。因此，公式(5)同样适用于凹多边形面积的求解。

进一步，在描述碎石颗粒偏离圆形颗粒程度时，优先考虑的形状参数是长宽比α。碎石颗粒的长宽比α同样可近似由控制颗粒外围边界的多边形长宽比来代替，所述当前岩石颗粒多边形的长宽比α的计算公式为：

其中，α表示碎石颗粒的长宽比，L为多边形的长度，表示碎石颗粒多边形顶点之间最长的距离；B为多边形的宽度，表示以L为长轴且与碎石颗粒多边形面积相等的椭圆短轴长度；S为碎石颗粒的多边形面积。

在PFC^2D中设定极径的浮动系数ε，然后改变均匀角度偏差f可生成一组平均长宽比特定的多边形，用于划分碎石颗粒(cluster)的边界。当碎石颗粒包含足够数量单元颗粒(ball)时，碎石颗粒的长宽比近似等于多边形的长宽比。因此，调整均匀角度偏差f即可建立不同平均长宽比的可破碎碎石颗粒。相比现有的数值计算模型，本申请更容易设定精确的碎石颗粒形状参数值(碎石颗粒等效粒径和碎石颗粒的长宽比)，而且碎石颗粒的可破碎性也更能反映碎石的真实情况。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，其特征在于：包括步骤：

S1：初始化碎石颗粒的等效粒径期望值D和长宽比期望值α₀；

S2：在PFC^2D平台中，设定碎石颗粒生成区域，在碎石颗粒生成区域中生成圆形颗粒集合体，其中，所述圆形颗粒集合体中的圆形颗粒的粒径d₀相同，且D＜d₀≤1.5D；

S3：将圆形颗粒集合体中的圆形粒子的圆心进行存储，得到存储圆心的中心点集合；

S4：在PFC^2D平台上，根据存储的圆心和长宽比期望值α₀，在碎石颗粒生成区域中生成碎石颗粒多边形；

所述S4包括：

S41：初始化误差阈值；

S42：随机选取中心点集合中未被遍历的圆心，在PFC^2D平台中，以该圆心o为作为极点，以水平线ox为极轴，建立当前极坐标系；

极径r_j通过引入一个随机数δ来设定，所述r_j的计算公式为：

r_j＝(1-ε)r+2εrδ (1)

其中，r为碎石颗粒的多边形等效半径的期望值，

ε为极径的浮动系数；δ为(0,1)之间的随机数；

初始化极径r_j具体为：在(0,1)范围内，随机选定一个值作为δ的初始值，带入(1)式，计算得到初始化的极径r_j；

通过计算极角增量θ_i，来设定极角θ_i，

所述极角增量θ_i的计算公式为：

其中，n为碎石颗粒的多边形的边数；f为均匀角度偏差，

初始化

具体为：在/>

范围内，随机选定一个值作为f的初始值，带入(2)式，计算得极角增量θ_i,然后求θ₁，……，θ_j的累积之和得到初始化的/>

S43：初始化极径r₁，r₂…r_n和极角θ₁,

S44：在当前极坐标系平面内沿逆时针方向作n条线段op₁,op₂…

可获得线段另一端的端点p₁,p₂…p_n，即多边形的顶点；其中，n条线段op₁,op₂…op_n的一端共用极点o，线段op₁,op₂…op_n的长度分别为极径r_1，r₂…r_n，线段op₁,op₂…op_n与水平线ox的夹角分别为极角θ_i，/>

S45：依次连接多边形的顶点，得到当前岩石颗粒多边形；

S46：获取当前岩石颗粒多边形的长度L和面积S；

S47：根据当前岩石颗粒多边形的长度L和面积S，计算当前岩石颗粒多边形的长宽比α；

S48：计算当前岩石颗粒多边形的长宽比α与长宽比期望值α₀的差值的绝对值；

S49：判断当前岩石颗粒多边形的长宽比α与长宽比期望值α₀的差值的绝对值是否小于误差阈值，若是，则当前岩石颗粒生成，进入步骤S411，若否，则进入步骤S410；

S410：对极径r₁，r₂…r_n和极角θ₁,

进行调整，返回步骤S44；对极径r_j进行调整具体为：在(0,1)范围内，跳过当前迭代中计算极径r_j已经使用的δ取值，随机选取新的δ取值，带入(1)式，得到调整后的极径r_j；对极角/>

进行调整具体为：在/>

跳过当前迭代中计算极角增量θ_i已经使用的f取值，随机选取新的f取值，带入(2)式，得到调整后的极角增量θ_i,然后求θ₁，……，θ_j的累积之和得到调整后的/>

S411：重复步骤S41至S410，直到中心点集合为空集，得到生成的岩石颗粒多边形集合，在碎石颗粒生成区域中生成碎石颗粒多边形。

2.根据权利要求1所述考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，其特征在于：所述S46中获取当前岩石颗粒多边形的长度L，具体包括：

S461：随机选取未被遍历的多变形的顶点，分别计算该顶点与剩余顶点之间的距离，具体包括：

将步骤S44得到的多边形顶点坐标换算成直角坐标系的形式如下：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，1≤j≤n；(x₀,y₀)为极点o的坐标；θ_i为极角增量；

该顶点与剩余顶点之间的距离的计算公式为：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，(x_i,y_i)为碎石颗粒的多边形第i个顶点坐标，d_ij为碎石颗粒的多边形第j个顶点与第i个顶点的距离；

S462：重复步骤S461，直到多变形的所有顶点被遍历；

S463：将所有的距离进行大小比较，将值最大的距离作为当前岩石颗粒多边形的长度L。

3.根据权利要求1所述考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，其特征在于：所述S46中获取当前岩石颗粒多边形的面积S，具体包括：将步骤S44得到的多边形顶点坐标换算成直角坐标系的形式如下：

其中，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形第j个顶点坐标，1≤j≤n；(x₀,y₀)为极点o的坐标；θ_i为极角增量；

根据碎石颗粒的多边形起始顶点坐标、碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j-1个和第j个顶点坐标，计算当前岩石颗粒多边形的面积S。

4.根据权利要求3所述考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，其特征在于：所述当前岩石颗粒多边形的面积S的计算公式为：

其中，以碎石颗粒的多边形任意顶点为起点o’，其它顶点按逆时针方向依次排序，(x_j,y_j)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j个顶点坐标，(x_j-1,y_j-1)为碎石颗粒的多边形按逆时针方向依次排序的顶点中第j-1个顶点坐标；(x_0',y_0')为碎石颗粒的多边形起始顶点坐标；n为碎石颗粒的多边形的边数。

5.根据权利要求1所述考虑形状参数的可破碎碎石颗粒生成方法，其特征在于：所述当前岩石颗粒多边形的长宽比α的计算公式为：

其中，α表示碎石颗粒的长宽比，L为多边形的长度，表示碎石颗粒多边形顶点之间最长的距离；B为多边形的宽度，表示以L为长轴且与碎石颗粒多边形面积相等的椭圆短轴长度；S为碎石颗粒的多边形面积。

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