[發明專利]一種基于邊界判別算法的混合料數值成型方法

有效

• 申請號: 201710260729.6
• 申請日: 2017-04-20
• 公開（公告）號: CN107229769B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 馬濤;丁珣昊;黃曉明;張垚;葉勤
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F111/10
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 竇賢宇

1.一種基于邊界判別算法的混合料數值成型方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)構建數值顆粒庫；

(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)標定粗集料骨架的上邊界，下邊界，左邊界以及右邊界；具體為：

標定粗集料骨架四周邊界，作為細集料生成位置空間，分別以aggre_top、aggre_bottom、aggre_left和aggre_right標記粗集料上邊界、下邊界、左邊界和右邊界，設定細集料半徑為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，并通過加減細集料半徑，確定最終的骨架空間，該骨架空間作為細集料圓心分布區域，并分別以aggre_top_1、aggre_bottom_1、aggre_left_1和aggre_right_1標記細集料上邊界、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；

(4)基于邊界判別算法，遍歷試件內每一點位置，判斷該位置是否在顆粒外部，成型細集料顆粒；具體的：

以aggre_left_1、aggre_right_1、aggre_top_1和aggre_bottom_1所確定的空間為遍歷區域，以兩倍的binder_rad為步長，從左往右，從下往上遍歷每一個點位，并以該點位置與粗集料邊界輪廓關系判斷是否屬于粗集料外部區域；以dis_min_right、dis_min_left分別標記與該點位置右側和左側最近的離散單元距離，以k_right、k_left、k_mid分別在內部循環內計數，其初始值為0；當判斷第一個點位時，依次遍歷比較試件內的所有離散單元，如果離散單元屬于粗集料，判斷其在位置左側還是右側，通過設定的高度控制，找到該位置水平方向上左側和右側距離該位置最短的兩個離散單元，每當找到一個最右側或者最左側的離散單元，參數k_right和k_left分別增加1，如果在判斷第一個位置結束時，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的位置，并得到其他點的k_right、k_left和k_mid值；

每當判斷一個點位置的有效性時，根據得到的k_right、k_left和k_mid值判斷所屬區域；當k_right＝0，k_left≠0時，表明該點右側為試件右側墻，左側為粗集料骨架，該點屬于粗集料骨架外部區域；當k_right≠0，k_left＝0時，表明該點左側為試件左側墻，右側為粗集料骨架，該點屬于粗集料骨架外部區域；當k_mid≠0時，判斷該點左右兩側的離散單元，若離該位置最近的左右兩側單元分別屬于不同的clump，則該點在粗集料骨架外部區域，若屬于同一個clump，則該點在粗集料骨架內部區域；

細集料投放順序為：

(a)找到細集料區域初始位置；

(b)遍歷構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k_right、k_left和k_mid值，判斷該位置屬于的區域；

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

(e)若點位置屬于粗集料骨架外部區域，則不生成圓盤，并跳過；

(f)尋找下一個點，循環步驟(a)至(f)；

其中，每當循環進行點的位置判斷時，應該將之前生成的細集料離散單元以一定的特征標記，當查找一個點的位置最左最右離散單元時，應該通過細集料特征標記，忽略細集料，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；

(6)識別并劃分粗集料和細集料，賦予微觀參數。

2.根據權利要求1所述的一種基于邊界判別算法的混合料數值成型方法，其特征在于：所述步驟(1)中，構建的數值顆粒庫為二維顆粒庫或三維顆粒庫。