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煤巖圖像處理及細(xì)觀損傷本構(gòu)模型研究

發(fā)布時間:2016-11-13 11:26

  本文關(guān)鍵詞:煤巖圖像處理及細(xì)觀損傷本構(gòu)模型研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《重慶大學(xué)》 2015年

煤巖圖像處理及細(xì)觀損傷本構(gòu)模型研究

孫傳猛  

【摘要】:如何構(gòu)建反映煤巖變形破壞全過程的本構(gòu)模型,一直是采礦工程領(lǐng)域十分關(guān)注的問題。由于煤巖本身的復(fù)雜性,以及試驗條件、測量手段等限制,目前有關(guān)煤巖損傷理論還需進(jìn)一步發(fā)展完善。本文基于細(xì)觀力學(xué)試驗和細(xì)觀結(jié)構(gòu)量化試驗,分別采用細(xì)觀損傷理論的兩類構(gòu)建方法,系統(tǒng)性地研究了煤巖變形破壞全過程,建立了煤巖彈-脆性損傷本構(gòu)模型和MCDC模型,并運用于實例進(jìn)行了對比分析。煤巖細(xì)觀量化結(jié)果的精確與否,直接影響上述本構(gòu)模型的準(zhǔn)確程度。數(shù)字圖像處理(DIP)技術(shù)是一種有效的細(xì)觀結(jié)構(gòu)信息量化手段,具有精確測量和數(shù)字表達(dá)等優(yōu)點。然而,由于學(xué)科跨度較大,DIP技術(shù)在巖石力學(xué)中運用往往滯后于自身發(fā)展,更多地采用傳統(tǒng)圖像分割方法,無法滿足煤巖圖像處理要求。本文引入基于偏微分方程圖像處理理論,并結(jié)合煤巖圖像特點,提出了能夠準(zhǔn)確全面地表達(dá)煤巖細(xì)觀結(jié)構(gòu)信息的改進(jìn)C-V模型和改進(jìn)LBF模型。主要研究成果如下:1)通過引入圖像增強(qiáng)算子、規(guī)范初始水平集函數(shù)等技術(shù)改進(jìn)了C-V模型和LBF模型。相比傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)和以往的基于偏微分方程的方法,對普遍存在灰度不均一、弱邊緣、噪聲污染嚴(yán)重、目標(biāo)與背景對比度低等特點的煤巖圖像,改進(jìn)的模型具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和更高的分割精度。2)煤巖細(xì)觀結(jié)構(gòu)信息中各度量損傷的基準(zhǔn)及其定義的損傷變量,與宏觀力學(xué)響應(yīng)有明顯對應(yīng)關(guān)系,且均在煤巖極限承載強(qiáng)度處發(fā)生急劇改變,表明煤巖是一種脆性或準(zhǔn)脆性材料。本文定義的基于面積與方位角的損傷變量,反映了煤巖材料的各向異性,其數(shù)值最大方向為損傷主要發(fā)生方向,可以作為計算損傷的簡化方向。3)圖像紋理信息可以作為度量煤巖材料損傷的基準(zhǔn)。圖像紋理信息包括分形維數(shù)和紋理特征參數(shù),分形維數(shù)著重于目標(biāo)內(nèi)容的形態(tài),而紋理特征參數(shù)則側(cè)重描述圖像內(nèi)容的空間分布。采用紋理特征參數(shù)作為度量損傷基準(zhǔn)定義的損傷變量,綜合考慮了煤巖表面細(xì)觀結(jié)構(gòu)的形態(tài)信息和空間分布關(guān)系,同時由于不需要各細(xì)觀結(jié)構(gòu)的具體信息參數(shù),實際應(yīng)用更加方便。其與軸向應(yīng)變具有顯著的非線性關(guān)系,可以表述為DT=aε2+bε+c,并由此建立煤巖彈-脆性損傷本構(gòu)模型,損傷本構(gòu)方程為4)煤巖內(nèi)部廣泛存在的孔隙、裂隙等初始損傷,常常造成宏觀應(yīng)力-應(yīng)變曲線存在較長的裂隙壓密階段,而現(xiàn)有的損傷本構(gòu)模型對此較少關(guān)注。本文基于細(xì)觀計算損傷理論構(gòu)建了含初始損傷和線彈性損傷影響的MCDC模型,對上述階段進(jìn)行了準(zhǔn)確描述。其與以往細(xì)觀計算損傷模型的區(qū)別還在于:①其概率分布模型采用對數(shù)正態(tài)分布,具有“比例效應(yīng)”、中心極限定量等充足的概率論理論支撐以及煤巖體微細(xì)觀結(jié)構(gòu)信息統(tǒng)計規(guī)律的實際支持;②采用正則化Heaviside函數(shù)對對數(shù)正態(tài)模型導(dǎo)致的保守性進(jìn)行了修正。5) MCDC模型有機(jī)地聯(lián)系了煤巖初始損傷和線彈性階段損傷實際情況,這區(qū)別于已有的細(xì)觀計算損傷模型;MCDC模型無需時刻考察材料損傷演化狀況且無需對其進(jìn)行擬合,這區(qū)別于第一類細(xì)觀損傷理論研究方法。因而MCDC模型既具有實際損傷支撐,又具有參數(shù)數(shù)量少、參數(shù)數(shù)值確定容易、物理意義明確、模擬精度高等優(yōu)點。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.41
【目錄】:

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7 李衛(wèi)斌;SAR圖像處理的若干關(guān)鍵技術(shù)[D];西安電子科技大學(xué);2004年

8 郭顯久;小波與細(xì)分方法在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

9 喬麗紅;二維Hilbert-Huang變換及其在圖像處理中的應(yīng)用[D];河北師范大學(xué);2010年

10 徐舒暢;基于色素分離的皮膚圖像處理與分析[D];浙江大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 董國齡;基于圖像處理技術(shù)的水表自動檢定及管理系統(tǒng)的設(shè)計[D];天津理工大學(xué);2015年

2 李永晨;基于DSP的多路圖像處理硬件系統(tǒng)研究[D];天津理工大學(xué);2015年

3 杜高峰;基于opencv圖像處理的列車受電弓動態(tài)特性監(jiān)測方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

4 王世豪;基于小波及壓縮感知的圖像處理方法及應(yīng)用研究[D];燕山大學(xué);2015年

5 牛蕾;基于非線性動力系統(tǒng)的圖像處理[D];東北林業(yè)大學(xué);2015年

6 宋君毅;基于圖像處理的魚群監(jiān)測技術(shù)研究[D];天津理工大學(xué);2015年

7 古偉楷;基于異構(gòu)計算技術(shù)的視頻與圖像處理研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 康睿;基于圖像處理的砂土顆粒細(xì)觀特性分析[D];寧夏大學(xué);2015年

9 趙杰;柴油噴霧粒子圖像處理及軟件的設(shè)計[D];長安大學(xué);2015年

10 石璐;基于圖像處理的礦質(zhì)混合料級配檢測算法研究[D];長安大學(xué);2015年


  本文關(guān)鍵詞:煤巖圖像處理及細(xì)觀損傷本構(gòu)模型研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號:173009

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