CN115630478A - 一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法 - Google Patents

一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法 Download PDF

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CN115630478A CN202211146540.1A CN202211146540A CN115630478A CN 115630478 A CN115630478 A CN 115630478A CN 202211146540 A CN202211146540 A CN 202211146540A CN 115630478 A CN115630478 A CN 115630478A
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Abstract

本发明公开了一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，包括根据设定的参数生成传统的离散裂缝网络模型；然后将所有的线段随机转换为不同方向、不同形状的多段线；使用迭代函数系统将多段线转化为代表裂缝的分形曲线；然后使用曲线光滑算法平滑分形曲线并将处理后的模型导出为几何文件，如dxf格式文件；通过软件或代码实现曲线之间的相交操做；再设置误差值来检测小的线和间隙，将短线删去，小间隙合并成一个点，并合并靠近边界的点；最后对模型进行网格划分。本发明与传统的离散裂缝网络模型相比，能够生成代表分形裂缝的分形曲线，并可以通过相关参数控制裂缝的粗糙程度，更准确地描述裂缝，提高数值模拟的效率和精度。

Description

一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法
技术领域
本发明属于岩体裂缝模拟技术领域，具体涉及一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法。
背景技术
随着水力基础设施的建设和非常规能源勘探开发，岩体裂缝可能会导致严重的安全危害，这是一个不可忽视的问题。此外，在地质形成的长期发育过程中，自然岩体必然会发生断裂。因此，节理岩体裂缝的精确建模在相关工程中具有重要意义。
在岩体中的裂隙和裂纹的建模方法中，离散裂缝网络(DFN)模型是一种在几十年里一直被广泛接受的工具。离散裂缝网络指使用的几何图形来代表复杂裂缝，其生成方法大体可以分为两类。第一类被称为地质映射DFN，根据岩石露头或人工开挖(如钻孔、隧道和路堑)的情况绘制的天然岩石的裂缝分布。随着激光红外雷达和无人机等遥感技术的发展，可以获得高分辨率的大规模轨迹特征。然而，这类方法只能描述地表裂缝，获得三维DFN模型需要进行额外的判断和推理。
基于裂缝空间特征服从一定的概率分布的假设，第二类方法被称为随机生成DFN，也被称为Baecher模型。有许多商业或开源代码能够用来生成该类模型，如FracSim3D,dfnWorks,ADFNE。但是，这类DFN模型生成方法同样存在一个重要问题：在这些软件或代码中，裂缝被视为平滑的形状，如2D的直线或3D的平面圆盘/多边形，不能代表天然岩石中的复杂表面。为了解决这个问题，一些改进是使用了粗糙的裂缝，没有考虑到单个裂缝的分形特征，如论文：Wang,P.,Liu,C.,Qi,Z.,Liu,Z.&Cai,M.2022.A Rough Discrete FractureNetwork Model for Geometrical Modeling of Jointed Rock Masses and theAnisotropic Behaviour.Applied Sciences,12。此外，由于生成的粗糙裂缝形状过于不规则，成锯齿状，在网格划分阶段很容易生成畸形网格，对之后相关的数值模拟造成极大的困难。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，解决现有技术中未考虑单个裂缝的分形特征以及难以生成高质量网格的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案实现：
一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，包括以下步骤：
S1：根据设定的参数通过如FracSim3D、dfnWorks、ADFNE等商业或开源代码生成传统的离散裂缝网络模型，该离散裂缝网络模型中包括多条表示裂缝雏形的线段；
S2：为了使生成的裂缝具有一定的随机性，更贴合现实，据设定的线段旋转范围和幅值将所有的线段随机转换为不同形状、不同方向的多段线；
S3：为了生成粗糙裂缝，使用迭代函数系统IFS将多段线转化为代表裂缝的分形曲线，并通过相关参数来控制裂缝的粗糙程度；
S4：为了生成高质量网格，使用曲线光滑算法平滑分形曲线，并将处理后的模型导出为几何文件，如dxf格式文件；
S5：分形曲线由多条线段依次连接组成，但是导出的几何文件中的每条线段是独立存在的，并没有依次连接，通过软件将首尾相连的线段组合为曲线，然后将相交的曲线以交点为基点相互分割成四条曲线；
S6：为了进一步提高网格质量，使用正则化方法来检测线段和间隙长度；删除短线删去，小间隙合并成一个点；然后，检测分形曲线上的点与边界的距离是否小于误差值，若小于则将点移至边界；
S7：设定网格尺寸大小和划分方法，对模型进行网格划分。网格质量直接影响着数值模拟的稳定性、精度、收敛速度等关键属性，因此高质量网格在仿真过程中至关重要。
进一步优化，所述步骤S1中，设定的参数包括裂缝数量、裂缝方向和裂缝长度范围。
进一步优化，所述步骤S2中，生成多段线的过程如下：
S2.1：将线段以其中点为旋转中心，在指定范围内随机旋转一定的角度；
S2.2：在线段上随机选取指定数量的点，以其为基点，沿线段垂直方向随机向线段的一侧延伸，形成新的点，沿伸距离为设定的幅值；
S2.3：按顺序依次连接线段端点和新的点，形成不同形状、不同方向的多段线，；
S2.4：重复步骤2.1至2.3，对所有的线段进行转换。
进一步优化，所述步骤S3中，生成分形曲线的过程如下：
设置分形插值的迭代次数L和映射函数的垂直缩放系数di；将多段线上的点视为插值数据M：
M＝{(xi,yi)∈I×R,i＝0,1,2,…,N}；
x0＜x1＜x2＜…＜xN
I＝[x0,xN]；
生成相应的插值函数f(x)，对于每一个xi，都有f(xi)＝yi(i＝0,1,2,…,N)；
插值数据连续图像的吸引子G＝{(x,f(x)),x∈(x0,xN)}；
根据以下公式通过分形插值方法将多段线转化为分形曲线：
Figure BDA0003855529730000031
Figure BDA0003855529730000032
其中，Wi为映射函数，di为映射函数的垂直缩放系数，|di|＜1，避免IFS不收敛；
裂缝的粗糙程度通过分形系数D表示，而分形系数D仅与di有关，通过改变di大小就控制裂缝的粗糙程度。di的变化对分形曲线的形状影响很大。随着di的增大，曲线的粗糙度逐渐增大。上述内容，发明人在论文MENG Qing-xiang，Investigation on jointed rockstrength based on fractal theory，Springer J.Cent.South Univ.(2017)24:1619-1626DOI:10.1007/s11771-017-3567-9有详细记载，不再赘述。
进一步优化，网格的质量对数值模拟至关重要，它直接决定了计算的效率和结果的误差。然而，具有丰富的线和点的分形曲线具有极大的锯齿性，给模拟带来了很大的困难，如大量的扭曲网格。为了平滑代表裂缝的曲线并保持相对较高的精度，本发明中所述步骤S4中，使用曲线光滑算法平滑分形曲线的过程如下：
S4.1：设置阈值T，找到并连接分形曲线两端的端点作为初始线段；
S4.2：计算分形曲线上的点与线段之间的最大距离dmax并判断其是否小于阈值T：
S4.2.1：当最大距离大于T，则连接分形曲线上最大距离对应的点和线段两段的端点，形成新的折线段；重新判断新形成的折线段中的两条线段与其对应部分分形曲线上的点之间的最大距离是否小于阈值T：
S4.2.1.1若最大距离大于T，则重复步骤4.2.1，直至新形成的折线段中的两条线段与其对应部分分形曲线上的点之间的最大距离小于等于T；
S4.2.2：当最大距离小于等于T，该条裂缝平滑过程结束；
S4.3：重复步骤S4.1、S4.2，直至完所有分形曲线平滑过程。
进一步优化，所述步骤S6中，删去短线段、合并小间隙的方法如下：
S6.1：按顺序读取一条分形曲线上所有点{p1,p2,…,pN}，将第一个点p1的坐标存入一个空数组P，p1为曲线任意一个端点；
S6.2：计算第二个点p2与数组P中p1点之间的距离，判断该距离是否大于设定的误差值err1：
S6.2.1：当该距离大于等于设定的第一误差值err1时，将p2点的坐标存入数组P；
S6.2.2：当该距离小于设定的第一误差值err1时，将p2点的坐标修改为点p1的坐标，将修正过的p2点的坐标存入数组P；
S6.3：依次处理该条分形曲线上剩下的点{p3,p4,…,pN}，计算该点与数组P中所有点之间的距离，并求出最小距离dmin，判断最小距离dmin是否大于第一误差值err1：
S6.3.1：当dmin≥err1时，将该点的坐标存入数组P；
S6.3.2：当dmin＜err1时，将该点的坐标改为与其距离最近的点的坐标，将修正后该点的坐标存入数组P；
S6.4：当检测完曲线上所有点后，此时数组P中的点即为组成修正过的第一条分形曲线的点；
S6.5：按步骤S6.1至6.4所述方法顺序处理第二条分形曲线上所有的点{q1,q2,…,qN}，计算点与数组P中所有点之间的距离，求出最小距离dmin，并按照S6.3.1和S6.3.2进行判断和调整；
S6.6：当检测完第二条曲线上所有点后，此时数组P中的点即为组成修正过的两条分形曲线的点；
S6.7：重复步骤S6.5和S6.6，完成剩下的所有分形曲线上删除短线段、合并小间隙的任务。
进一步优化，所述步骤S6中，所述边界为矩形框，包括纵向边界和横向边界，合并边界点的方法如下：判断分形曲线上每个点的横坐标、纵坐标和边界之间的距离是否小于设定的第二误差值err2：
当该点横坐标与对应纵向边界之间的距离dx＜err2时，将该点的横坐标改为对应纵向边界的横坐标；
当该点纵坐标与对应横向边界之间的距离dy＜err2时，将该点的纵坐标改为对应横向边界的纵坐标；
当该点横纵坐标和坐标与对应的边界之间的距离均大于err2时，则该点的位置不发生变动。
然后，导出处理过的几何模型。
进一步优化，所述第一误差值err1和第二误差值err2可以相同或者不同。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明能够生成代表分形裂缝的分形曲线，并可以通过相关参数控制裂缝的粗糙程度，更准确地描述裂缝；此外本发明能够确保生成高质量网格，从而提高数值模拟的效率和精度，为未来的裂缝建模提供了有价值的参考，并对实际工程建设具有极强的指导意义。
附图说明
图1为本发明所述一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法的流程图；
图2为实例1中根据设定的参数生成传统的DFN模型示意图；
图3为实例1中将所有线段在一定范围内旋转后的DFN模型示意图
图4为实例1中将线段改为不规则多段线后的DFN模型示意图；
图5为实例1中基于迭代函数系统的DFN模型示意图；
图6为裂缝进行光滑处理过程的示意图；
图7为实例1中通过裂缝光滑算法处理后的DFN模型示意图；
图8为合并短线，合并小间隙过程的示意图；
图9为合并边界点过程示意图；
图10为实例1中经过正则化方法处理过的DFN模型示意图；
图11为实例1中进行网格划分后的网格模型；
图12为对比例1中论文的典型火山岩中裂缝的示意图；
图13为对比例1中通过ADFNE生成的传统DFN模型的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
实施例1：
如图1所示，一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，包括以下步骤：
步骤1：根据设定的参数生成传统的离散裂缝网络(DFN)模型。
在本实施例中，如图2所示，设定离散裂缝网络模型的边界尺寸为10米×10米的矩形框。分别设置两组裂缝参数：第一组，裂缝数量为80，裂缝方位角为45°，裂缝最小长度为0.6米，最大长度为0.8米；第二组，裂缝数量为60，裂缝方位角为135°，裂缝最小长度为1.5米，最大长度为3.5米。
步骤2：为了使生成的裂缝具有随机性，更贴合现实，对应上述两组裂缝设置两组旋转范围和幅值范围：第一组裂缝的旋转范围为-5°～5°，幅值大小为0.1米；第二组裂缝的旋转范围为-10°～10°，幅值大小为0.15米。
将所有线段以中点为旋转中心，在指定范围内旋转一定的角度，如图3所示。然后，在线段上随机选取2个点，以其为基点，沿线段垂直方向随机向线段的一侧延伸，形成2个新的点，沿伸距离为设定的幅值。按顺序依次连接线段端点和新生成的点，形成不同形状、不同方向的多段线，如图4所示。
步骤3：为了生成粗糙裂缝，设置迭代次数为4，映射函数的垂直缩放系数为0.3；然后，将多段线上的点视为插值数据M：
M＝{(xi,yi)∈I×R,i＝0,1,2,…,N}
x0＜x1＜x2＜…＜xN
I＝[x0,xN]
生成相应的插值函数f(x),对于每一个xi,都有f(xi)＝yi(i＝0,1,2,…,N)。
插值数据连续图像吸引子G＝{(x,f(x)),x∈(x0,xN)}。
根据以下公式通过分形插值方法将多段线转化为分形曲线，如图5所示：
Figure BDA0003855529730000071
Figure BDA0003855529730000072
其中，Wn为映射函数，di为映射函数的垂直缩放系数。裂缝的粗糙程度通过分形系数D表示，而分形系数D仅与di有关，因此只用改变di大小就可以控制裂缝的粗糙程度。
步骤4：为了生成高质量网格，设置阈值T为0.002米，找到并连接每条分形曲线两端的点作为初始线段；然后，计算分形曲线上的点与线段之间的最大距离dmax并判断其是否小于阈值T：当dmax＞T，连接分形曲线上最大距离dmax对应的点和线段两段的点，重新判断两条线段与其对应部分分形曲线上的点之间的最大距离是否小于阈值，若不满足条件，则重复本步骤直至满足；当d≤T，该条裂缝平滑过程结束，开始检测下一条分形曲线，直至遍历完所有曲线；然后，将处理过的模型导出为几何文件，如dxf格式文件。图6为裂缝进行光滑处理过程的示意图；图7为通过裂缝光滑算法处理后的DFN模型示意图。
步骤5:由于导出的文件中的每条线段是独立存在的，并没有相互连接，通过软件将首位相连的线段组合为曲线，然后将相交的曲线以交点为基点相互分割。
步骤6：为了进一步提升网格质量，设置正则化方法的误差值err1和err2均为0.05米，S6.1：按顺序读取一条分形曲线上所有点{p1,p2,…,pN}，将第一个点p1的坐标存入一个空数组P，p1为曲线任意一个端点；计算第二个点p2与数组P中p1点之间的距离，判断该距离是否大于设定的误差值err1：当该距离大于等于设定的第一误差值err1时，将p2点的坐标存入数组P；当该距离小于设定的第一误差值err1时，将p2点的坐标修改为点p1的坐标，将修正过的p2点的坐标存入数组P。
依次处理该条分形曲线上剩下的点{p3,p4,…,pN}，计算该点与数组P中所有点之间的距离，并求出最小距离dmin，判断最小距离dmin是否大于第一误差值err1：当dmin≥err1时，将该点的坐标存入数组P；当dmin＜err1时，将该点的坐标改为与其距离最近的点的坐标，将修正后该点的坐标存入数组P。当检测完曲线上所有点后，此时数组P中的点即为组成修正过的第一条分形曲线的点。
然后，按顺序处理第二条分形曲线上所有的点{q1,q2,…,qN}，计算点与数组P中所有点之间的距离，求出最小距离dmin，判断最小距离dmin是否大于第一误差值err1：当dmin≥err1时，将该点的坐标存入数组P；当dmin＜err1时，将该点的坐标改为与其距离最近的点的坐标，将修正后该点的坐标存入数组P。当检测完第二条曲线上所有点后，此时数组P中的点即为组成修正过的两条分形曲线的点；
重复步骤上述步骤，完成剩下的所有分形曲线上删除短线段、合并小间隙的任务。
图8为合并短线，合并小间隙过程的示意图。第一步是检测到详见的两条分形曲线；第二步是将相交的曲线以交点为基点相互分割成四条曲线；第三步是检测出所有短线和小间隙对应的点，如图中▲表示的点；第四步是删去短线，合并小间隙。
然后，为了合并靠近边界的点，判断所有点的横坐标、纵坐标和边界之间的距离是否小于误差值err2。所述边界为矩形框，包括纵向边界和横向边界。
判断分形曲线上每个点的横坐标、纵坐标和边界之间的距离是否小于设定的第二误差值err2：当该点横坐标与对应纵向边界之间的距离dx＜err2时，将该点的横坐标改为对应纵向边界的横坐标；当该点纵坐标与对应横向边界之间的距离dy＜err2时，将该点的纵坐标改为对应横向边界的纵坐标；当该点横纵坐标和坐标与对应的边界之间的距离均大于err2时，则该点的位置不发生变动。合并靠近边界的点的过程如图9所示，第二步是检测靠近边界的点，如图中▲表示的点；第三步是将靠近边界的点移动到对应的边界上。然后，导出处理过的几何模型，图10为经过正则化方法处理过的DFN模型示意图。
步骤7：网格质量直接影响着数值模拟的稳定性、精度、收敛速度等关键属性，因此设定网格尺寸为0.05和划分方法为Advancing Front算法，对模型进行网格划分，图11为网格划分后的网格模型。
对比例1：
图12为论文Z.Liu,Z.Pan,S.Li,L.Zhang,F.Wang,L.Han,J.Zhang,Y.Ma,H.Li,W.Li,Study on the effect of cemented natural fractures on hydraulic fracturepropagation in volcanic reservoirs,Energy 241(2022)122845.中典型火山岩中裂缝的照片，A、B、C、D四附图为四种不同形态的真实裂缝。
图13为根据论文Y.F.Alghalandis,ADFNE:Open source software for discretefracture network engineering,two and three dimensional applications,Computers&Geosciences 102(2017)1-11.提供的开源代码生成的传统DFN模型。
通过对图10、图13和图12进行对比，可以明显看出图10和图12两者相似性更高且可以通过相关参数控制裂缝的粗糙程度，说明本发明所述方法生成的分形裂缝能更准确地描述裂缝，充分考虑了单个裂缝的分形特征。此外，本发明通过正则化方法使模型能够生成高质量网格，进一步提升了相关数值模拟计算的稳定性、精度、收敛速度等关键属性，为未来的裂缝建模提供了有价值的参考，并对实际工程建设具有极强的指导意义。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明；凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据设定的参数生成传统的离散裂缝网络模型，该离散裂缝网络模型中包括多条表示裂缝雏形的线段；
S2：据设定的线段旋转范围和幅值将所有的线段随机转换为不同形状、不同方向的多段线；
S3：使用迭代函数系统IFS将多段线转化为代表裂缝的分形曲线，并通过相关参数来控制裂缝的粗糙程度；
S4：使用曲线光滑算法平滑分形曲线，并将处理后的模型导出为几何文件；
S5：分形曲线由多条线段依次连接组成，但是导出的几何文件中的每条线段是独立存在的，并没有依次连接，通过软件将首尾相连的线段组合为曲线，然后将相交的曲线以交点为基点相互分割为四条曲线；
S6：使用正则化方法来检测的线段和间隙长度，删除短线，小间隙合并成一个点；然后，检测分形曲线上的点与边界的距离是否小于误差值，若小于则将点移至边界；
S7：设定网格尺寸大小和划分方法，对模型进行网格划分。
2.根据权利要求1所述的基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于，所述步骤S1中，设定的参数包括裂缝数量、裂缝方向和裂缝长度范围。
3.根据权利要求2所述的基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于，所述步骤S2中，生成多段线的过程如下：
S2.1：将线段以其中点为旋转中心，在指定范围内随机旋转一定的角度；
S2.2：在线段上随机选取指定数量的点，以其为基点，沿线段垂直方向随机向线段的一侧延伸，形成新的点，沿伸距离为设定的幅值；
S2.3：按顺序依次连接线段端点和新的点，形成不同形状、不同方向的多段线，；
S2.4：重复步骤2.1至2.3，对所有的线段进行转换。
4.根据权利要求3所述的基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于，所述步骤S3中，生成分形曲线的过程如下：
设置分形插值的迭代次数L和映射函数的垂直缩放系数di；将多段线上的点视为插值数据M：
M＝{(xi,yi)∈I×R,i＝0,1,2,…,N}；
x0＜x1＜x2＜…＜xN
I＝[x0,xN]；
生成相应的插值函数f(x)，对于每一个xi，都有f(xi)＝yi(i＝0,1,2,…,N)；
插值数据连续图像的吸引子G＝{(x,f(x)),x∈(x0,xN)}；
根据以下公式通过分形插值方法将多段线转化为分形曲线：
Figure FDA0003855529720000021
Figure FDA0003855529720000022
其中，Wi为映射函数，di为映射函数的垂直缩放系数，|di|＜1；
裂缝的粗糙程度通过分形系数D表示，而分形系数D仅与di有关，通过改变di大小就控制裂缝的粗糙程度。
5.根据权利要求4所述的基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于，所述步骤S4中，使用曲线光滑算法平滑分形曲线的过程如下：
S4.1：设置阈值T，找到并连接分形曲线两端的端点作为初始线段；
S4.2：计算分形曲线上的点与线段之间的最大距离dmax并判断其是否小于阈值T：
S4.2.1：当最大距离大于T，则连接分形曲线上最大距离对应的点和线段两段的端点，形成新的折线段；重新判断新形成的折线段中的两条线段与其对应部分分形曲线上的点之间的最大距离是否小于阈值T：
S4.2.1.1若最大距离大于T，则重复步骤4.2.1，直至新形成的折线段中的两条线段与其对应部分分形曲线上的点之间的最大距离小于等于T；
S4.2.2：当最大距离小于等于T，该条裂缝平滑过程结束；
S4.3：重复步骤S4.1、S4.2，直至完所有分形曲线平滑过程。
6.根据权利要求5所述的基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于，所述步骤S6中，删去短线段、合并小间隙的方法如下：
S6.1：按顺序读取第一条分形曲线上所有点{p1,p2,…,pN}，将第一个点p1的坐标存入一个空数组P，p1为曲线任意一个端点；
S6.2：计算第二个点p2与数组P中p1点之间的距离，判断该距离是否大于设定的误差值err1：
S6.2.1：当该距离大于等于设定的第一误差值err1时，将p2点的坐标存入数组P；
S6.2.2：当该距离小于设定的第一误差值err1时，将p2点的坐标修改为点p1的坐标，将修正过的p2点的坐标存入数组P；
S6.3：依次处理该条分形曲线上剩下的点{p3,p4,…,pN}，计算点与数组P中所有点之间的距离，并求出最小距离dmin，判断最小距离dmin是否大于第一误差值err1：
S6.3.1：当dmin≥err1时，将该点的坐标存入数组P；
S6.3.2：当dmin＜err1时，将该点的坐标改为与其距离最近的点的坐标，将修正后该点的坐标存入数组P；
S6.4：当检测完该曲线上所有点后，此时数组P中的点即为组成修正过的第一条分形曲线的点；
S6.5：按步骤S6.1至6.4所述方法处理第二条分形曲线上所有的点{q1,q2,…,qN}，计算点与数组P中所有点之间的距离，求出最小距离dmin，并按照S6.3.1和S6.3.2进行判断和调整；
S6.6：当检测完第二条曲线上所有点后，此时数组P中的点即为组成修正过的两条分形曲线的点；
S6.7：重复步骤S6.5和S6.6，直至完成剩下的所有分形曲线上删除短线段、合并小间隙的任务。
7.根据权利要求6所述的基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于，所述步骤S6中，所述边界为矩形框，包括纵向边界和横向边界，合并边界点的方法如下：
判断分形曲线上每个点的横坐标、纵坐标和边界之间的距离是否小于设定的第二误差值err2：
当该点横坐标与对应纵向边界之间的距离dx＜err2时，将该点的横坐标改为对应纵向边界的横坐标；
当该点纵坐标与对应横向边界之间的距离dy＜err2时，将该点的纵坐标改为对应横向边界的纵坐标；
当该点横纵坐标和坐标与对应的边界之间的距离均大于err2时，则该点的位置不发生变动。
8.根据权利要求7所述的基于迭代函数系统的离散裂缝网络生成方法，其特征在于：所述第一误差值err1和第二误差值err2可以相同或者不同。
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