沥青混合料的三维数字试件生成方法与流程

本发明涉及沥青混合料的三维数字试件生成方法，具体涉及乳化沥青冷再生混合料的三维Arcan数字试件的生成方法。
背景技术：
：据申请人了解采用离散单元法进行Arcan断裂虚拟试验，首先要在PFC3D4.0程序中建立混合料的三维数字试件。根据细观结构的研究结果，乳化沥青冷再生混合料是由粗集料、乳化沥青-水泥砂浆以及空隙所组成。其中，粗集料是粒径为2.36mm以上的集料；乳化沥青-水泥砂浆是由粒径为2.36mm以下的细集料、水泥以及乳化沥青形成的沥青砂浆。因此，PFC中的三维数字试件是由表征粗集料、沥青砂浆以及空隙的三部分组成。沥青混合料的三维数字试件生成的思路一般有两种：是将CT扫描的沥青混合料三维空间结构直接导入PFC3D软件，达到三维数字试件重构的目的。另是通过分析沥青混合料的CT扫描图像，获得沥青混合料的粗集料、砂浆以及空隙的形状与分布特征，然后在PFC3D软件中采用集料生成与投放技术，构建能够体现沥青混合料的细观结构特征的三维数字试件。虽然第直接重构三维空间结构的思路简单，但是由于技术尚未成熟，造成重构效果较差。相比而言，第二种间接重构的技术可行性较好，近几年得到了一定的发展，实际的重构与模拟效果也较好。技术实现要素：本发明的目的在于：针对上述现有技术存在的问题，提出沥青混合料的三维数字试件生成方法。本发明考虑乳化沥青冷再生混合料的粗集料三维空间形状(扁平比、棱角性以及长轴倾角)、粗集料级配特征、空隙大小及分布特征等，根据相关数据结果，采用集料生成与投放技术，在PFC3D软件中编写“Fish”语言，生成具有三维空间形状与级配特征的粗集料，删除沥青砂浆中的单元，获得具有大小和分布特征的空隙，从而构建乳化沥青冷再生混合料的三维Arcan数字试件。本发明的具体技术方案如下：本发明沥青混合料的三维数字试件生成方法，所述沥青混合料的三维数字试件生成方法为：建立乳化沥青冷再生混合料Arcan试件的PFC3D模型的方法；包括如下步骤：步骤一、在由“wall”构成的立方体区域内按照矩形排列方式，规则地生成若干个小球，填满整个立方体试件；步骤二、根据粗集料模型构建方法，在该立方体试件中，投放粗集料颗粒，将粗集料内部的小球识别为粗集料部分，其余小球识别为乳化沥青砂浆部分，识别完毕后对混合料三维模型中粗集料单元的总格数所占体积与实际情况进行对比，以保证粗集料所占体积的准确性；步骤三、根据空隙模型构建方法，删除砂浆球体单元，形成具有分布特征的乳化沥青冷再生混合料空隙单元，建立的三维数字试件的空隙率大小为10％；步骤四、为了获得与实际情况相同的具有切口的Arcan试件，需要在PFC3D程序中通过建立新的“wall”并且删除“wall”以外的无效单元，实现对立方体试件的虚拟切割；选择立方体试件的一个方形表面进行切割，获得具有光滑表面的三维数字试件，然后在试件的一侧中央切割出一道切口，最终建立乳化沥青冷再生混合料Arcan试件的PFC3D模型。进一步地，所述步骤一中，在由“wall”构成的80mm×80mm×80mm立方体区域内按照矩形排列方式，规则地生成直径为2mm的小球，填满整个立方体试件。进一步地，所述步骤四中，选择立方体试件的一个方形表面进行切割，获得具有光滑表面的三维数字试件，切割后的试件尺寸为80mm×80mm×50mm，然后，在试件的一侧中央切割出一道长40mm、宽4mm的切口，最终建立CIR-20混合料Arcan试件的PFC3D模型。进一步地，所述步骤二中，粗集料模型构建方法包括粗集料三维空间形状的构建过程和粗集料级配特征的构建过程。进一步地，所述粗集料三维空间形状的构建过程：基于中心球扩散方法的粗集料构建模型，所有的粗集料模型均由PFC3D程序中的“sphereclump”组成；具体构建过程包括两步：第一步、粗集料的扁平比和棱角性的构建：在任意空间结构里，假设中心点向外的扩展方向只有以该点为中心的立方体的8个顶点连线以及与立方体的6个面垂直的方向，即14个可能的扩展方向；在构建粗集料模型时，首先在中心点处生成半径为R1的主球体，然后在14个可能扩展方向上随机选择一些方向生成半径为R2相对较小的球，依次类推，通过主球与所有小球构成的“sphereclump”构建出粗集料的扁平比与棱角性；在中心主球体的14个可能扩展路径上随机选择6条路径生成新的球体，新球体中心位置距离主球体中心的距离D1为主球体半径R1的一半；而新球体的半径由两个球体切线与两个球体中心点连线之间的角度α和主球体半径R1共同确定，具体计算方法如下：D1＝0.5R1(5-7)R1＝R1-0.5R1×sinα(5-8)然后，将已生成的球体看做主球体，参照公式(5-7)与(5-8)继续生成新的球体，在扩散过程中球的半径会逐渐变小，当新生成球体的半径小于一定值(Rctr)时扩散停止；在粗集料构建过程中，为增加粗集料形状的多样性，本发明设定Rctr的大小在0.3R1到0.6R1之间随机变动，而角度α在30到50度随机变化；在PFC3D程序中，具体实施时，首先按照上述方法生成50种粗集料，然后对这50种粗集料的形状特征，形状特征指的是：扁平比和棱角性指数，进行分析，选出与实际测量的扁平比FER以及棱角性指数AI相近的10种粗集料，最终，通过调节不同粗集料模型的百分比来获得和实际相近的粗集料形状组合；第二步、粗集料的长轴倾角的确定：在三维数字试件中，粗集料的长轴倾角是通过追踪粗集料长轴的方向来确定；在粗集料模型的长轴上附加两个小球作为追踪器，此两个小球大小大概为集料中其他小球的1％。在建立混合料的三维离散元模型时，粗集料的投放过程实质上是将已确定的“sphereclump”取代同样质量的等效球体；当这样的等效球体被取代后，通过附加“追踪器”就可以找出这两个追踪小球，获得粗集料的长轴方向，进而获得方位角或者长轴倾角；最后，对比建立的三维数字试件中的粗集料平均长轴倾角θ与实际测量结果，挑选出相近的三维数字试件作为乳化沥青冷再生混合料的离散元模型。进一步地，所述粗集料级配特征的构建过程：在混合料的三维数字试件中构建出能够模拟实际级配曲线的粗集料；在PFC3D程序中，为了表征级配特征，投放粗集料的基本思路是根据乳化沥青冷再生混合料的级配曲线将一定质量的粗集料“clump”投放在一定的空间里，取代同样质量的等效球体；CIR-20混合料是乳化沥青冷再生混合料中最常用的级配形式，采用中粒式CIR-20级配，根据CIR-20混合料中粗集料的五种不同粒径档，分别为：2.36-4.75mm、4.75-9.5mm、9.5-13.2mm、13.2-19mm、19-26.5mm，提出了模拟粗集料级配特征的构建过程：第一步、根据CIR-20混合料的CT扫描图像，结合分析方法，计算CIR-20混合料中粗集料的总体积以及不同粒径档的粗集料体积；第二步、采用等效体积法估算各档粗集料，2.36-4.75mm、4.75-9.5mm、9.5-13.2mm、13.2-19mm、19-26.5mm的数量，在PFC3D程序中生成等数量的球体，设定球体的大小在各档粒径上下限范围内随机分布；第三步、核算PFC3D中生成的不同粒径等效球体的总体积，若与实际情况相差较大，可以添加或删除等效球体；若与实际情况相差较小，可以通过缩放个别等效球体的大小，使得球体的总体积等于粗集料的总体积；第四步、最后，按照不同粗集料形状模型的比例，分别对应五种不同粒径档2.36-4.75mm、4.75-9.5mm、9.5-13.2mm、13.2-19mm、19-26.5mm，将“clump”投放在等效球的位置，取代原有的等效球。进一步地，所述空隙模型构建方法为空隙率分布特征模拟：空隙率特征的模拟主要是根据Arcan试件中的空隙大小和分布，删除砂浆球体单元，从而确定空隙在CIR-20混合料三维数字试件中的位置与大小：根据CIR-20混合料的CT扫描断层图像的分析结果，空隙直径分布在0.1mm到10mm的范围内，表征空隙大小分布的空隙“级配”服从分布Weibull模型；根据Arcan试件不同高度上的空隙率大小，按照比例删除对应高度上砂浆球体的数量。根据空隙研究的结果，计算出每一层内的空隙总体积，然后除以每一个球所占立方体空间体积得到每一层需删去的小球数量，从而随机地删除该层中相应数量的小球。进一步地，所述PFC3D离散元模型中最小单元直径一般使用1mm或者2mm，远高于实际最小空隙的大小。进一步地，所述Arcan试件的高度为80mm，最小单元的直径为2mm，将Arcan三维数字试件分为40个高度为2mm的层状试件。本发明的突出效果如下：本发明研究乳化沥青冷再生混合料的粗集料三维空间形状(扁平比、棱角性以及长轴倾角)、粗集料级配特征、空隙大小及分布特征等，根据相关数据结果，采用集料生成与投放技术，在PFC3D软件中编写“Fish”语言，生成具有三维空间形状与级配特征的粗集料，删除沥青砂浆中的单元，获得具有大小和分布特征的空隙，从而构建乳化沥青冷再生混合料的三维Arcan数字试件。附图说明下面结合附图对本发明作进一步的说明。图1为粗集料单元生成方向示意图。图2为粗集料单元构成方法示意图。图3为不同三维空间形状的粗集料模型及投影轮廓。图4为原集料颗粒的结构示意图。图5为粗集料长轴倾角追踪示意图。图6为PFC3D模型中19-26.5mm粒径等效球体的生成示意图。图7为PFC3D模型中13.2-19mm粒径等效球体的生成示意图。图8为PFC3D模型中9.5-13.2mm粒径等效球体的生成示意图。图9为PFC3D模型中4.75-9.5mm粒径等效球体的生成示意图。图10为PFC3D模型中2.36-4.75mm粒径等效球体的生成示意图。图11为PFC3D模型中2.36-26.5mm粒径等效球体的生成示意图。图12为PFC3D模型中19-26.5mm粒径粗集料的投放示意图。图13为PFC3D模型中13.2-19mm粒径粗集料的投放示意图。图14为PFC3D模型中9.5-13.2mm粒径粗集料的投放示意图。图15为PFC3D模型中4.75-9.5mm粒径粗集料的投放示意图。图16为PFC3D模型中2.36-4.75mm粒径粗集料的投放示意图。图17为PFC3D模型中2.36-26.5mm粒径粗集料的投放示意图。图18为PFC3D模型中CIR-20混合料空隙分布特征示意图。图19为CIR-20混合料Arcan试件PFC3D模型建立过程中的第一过程示意图。图20为CIR-20混合料Arcan试件PFC3D模型建立过程中的第二过程示意图。图21为CIR-20混合料Arcan试件PFC3D模型建立过程中的第三过程示意图。图22为CIR-20混合料未切口Arcan试件PFC3D模型。图23为CIR-20混合料Arcan试件PFC3D模型。图5中：TB-代表追踪小球(TracingBall)；MA-代表主轴线(MainAxis)。具体实施方式本发明沥青混合料的三维数字试件生成方法，所述沥青混合料的三维数字试件生成方法为：建立乳化沥青冷再生混合料Arcan试件的PFC3D模型的方法；包括如下步骤：步骤一、如图19所示。在由“wall”构成的80mm×80mm×80mm立方体区域内按照矩形排列方式，规则地生成直径为2mm的小球，填满整个立方体试件。步骤二、根据粗集料模型构建方法，在该立方体试件中，投放粗集料颗粒，如图20所示，将粗集料内部的小球识别为粗集料部分，其余小球识别为乳化沥青砂浆部分，识别完毕后对混合料三维模型中粗集料单元的总格数所占体积与实际情况进行对比，以保证粗集料所占体积的准确性；步骤三、根据空隙模型构建方法，删除砂浆球体单元，形成具有分布特征的乳化沥青冷再生混合料空隙单元，建立的三维数字试件的空隙率大小为10％；步骤四、为了获得与实际情况相同的具有切口的Arcan试件，需要在PFC3D程序中通过建立新的“wall”并且删除“wall”以外的无效单元，实现对立方体试件的虚拟切割；如图21所示，选择立方体试件的一个方形表面进行切割，获得具有光滑表面的三维数字试件，切割后的试件尺寸为80mm×80mm×50mm，然后，在试件的一侧中央切割出一道长40mm、宽4mm的切口，最终建立CIR-20混合料Arcan试件的PFC3D模型，如图22和23所示。本发明所述步骤二中，粗集料模型构建方法包括粗集料三维空间形状的构建过程和粗集料级配特征的构建过程。本发明所述粗集料三维空间形状的构建过程，粗集料三维空间形状的描述主要有扁平比FER、棱角性AI以及表面纹理STI三个指标，它们分别在从大到小的尺度上表征了粗集料的形状特点。在PFC3D软件中构建粗集料颗粒的三维空间形状一般只考虑其扁平比与棱角性的大小。参考Lu等和You等的研究结果[124][125]，本发明采用了基于中心球扩散方法的粗集料构建模型，所有的粗集料模型均由PFC3D程序中的“sphereclump”组成。本发明所述粗集料三维空间形状的构建过程，包括两步：如图1所示，第一步、粗集料的扁平比和棱角性的构建：在任意空间结构里，假设中心点向外的扩展方向只有以该点为中心的立方体的8个顶点连线以及与立方体的6个面垂直的方向，即14个可能的扩展方向。在构建粗集料模型时，首先在中心点处生成半径为R1的主球体，然后在14个可能扩展方向上随机选择一些方向生成半径为R2相对较小的球，依次类推，通过主球与所有小球构成的“sphereclump”构建出粗集料的扁平比与棱角性。如图2所示，为粗集料单元构成方法示意图。从图中可以看出，球体的具体扩散规则如下：在中心主球体的14个可能扩展路径上随机选择6条路径生成新的球体，新球体中心位置距离主球体中心的距离D1为主球体半径R1的一半。而新球体的半径由两个球体切线与两个球体中心点连线之间的角度α和主球体半径R1共同确定，具体计算方法如下：D1＝0.5R1(5-7)R1＝R1-0.5R1×sinα(5-8)然后，将已生成的球体看做主球体，参照公式(5-7)与(5-8)继续生成新的球体，在扩散过程中球的半径会逐渐变小，当新生成球体的半径小于一定值(Rctr)时扩散停止。在粗集料构建过程中，为增加粗集料形状的多样性，本发明设定Rctr的大小在0.3R1到0.6R1之间随机变动，而角度α在30到50度随机变化。在PFC3D程序中，具体实施时，首先按照上述方法生成50种粗集料，然后对这50种粗集料的形状特征(扁平比和棱角性指数)进行分析，选出与第三章中实际测量的扁平比FER以及棱角性指数AI相近的10种粗集料。最终，通过调节不同粗集料模型的百分比来获得和实际相近的粗集料形状组合。本发明所挑选的不同三维空间形状的粗集料模型及投影轮廓如图3所示，确定的不同粗集料模型的比例如表5-1所示。表5-1三维数字试件中不同粗集料模型的比例在三维数字试件中，粗集料的长轴倾角是通过追踪粗集料长轴的方向来确定。如图4和5所示，在粗集料模型的长轴上附加两个小球作为追踪器，此两个小球大小大概为集料中其他小球的1％。在建立混合料的三维离散元模型时，粗集料的投放过程实质上是将已确定的“sphereclump”取代同样质量的等效球体。当这样的等效球体被取代后，代表粗集料的“sphereclump”的分布方向无法直接追踪。但是，通过图5中的附加“追踪器”就可以找出这两个追踪小球，获得粗集料的长轴方向，进而获得方位角或者长轴倾角。最后，对比建立的三维数字试件中的粗集料平均长轴倾角θ与实际测量结果，挑选出相近的三维数字试件作为乳化沥青冷再生混合料的离散元模型。第二步、粗集料的长轴倾角的确定：除了单个集料颗粒的三维空间形状，还需要考虑所有粗集料的级配分布，在混合料的三维数字试件中构建出能够模拟实际级配曲线的粗集料。在PFC3D程序中，为了表征级配特征，投放粗集料的基本思路是根据乳化沥青冷再生混合料的级配曲线将一定质量的粗集料“clump”投放在一定的空间里，取代同样质量的等效球体。考虑到CIR-20混合料是乳化沥青冷再生混合料中最常用的级配形式，因此采用中粒式CIR-20级配。研究CIR-20混合料中粗集料的五种不同粒径档(2.36-4.75mm、4.75-9.5mm、9.5-13.2mm、13.2-19mm、19-26.5mm)，提出了模拟粗集料级配特征的构建过程：(1)根据CIR-20混合料的CT扫描图像，结合-分析方法，计算CIR-20混合料中粗集料的总体积以及不同粒径档的粗集料体积。(2)采用等效体积法估算各档粗集料(2.36-4.75mm、4.75-9.5mm、9.5-13.2mm、13.2-19mm、19-26.5mm)的数量，在PFC3D程序中生成等数量的球体，设定球体的大小在各档粒径上下限范围内随机分布。图6-11为PFC3D模型中生成的不同粒径等效球体。(3)核算PFC3D中生成的不同粒径等效球体的总体积，若与实际情况相差较大，可以添加或删除等效球体；若与实际情况相差较小，可以通过缩放个别等效球体的大小，使得球体的总体积等于粗集料的总体积。(4)最后，按照表5-1中的不同粗集料形状模型的比例，分别对应五种不同粒径档(2.36-4.75mm、4.75-9.5mm、9.5-13.2mm、13.2-19mm、19-26.5mm)，将“clump”投放在等效球的位置，取代原有的等效球。图12-17为PFC3D模型中投放的不同粒径的粗集料。因此，根据单个集料的体积与密度，可以设定各档粗集料的质量，从而直接控制粗集料的级配，间接控制粗集料的体积百分率。通过改变各档粗集料的质量比例关系，就可以改变粗集料的级配；而通过改变粗集料的总质量，就可以改变粗集料在混合料中的体积百分率。图17中生成的CIR-20混合料粗集料立方体(80mm×80mm×80mm)模型中，粒径在19-26.5mm的粗集料部分由3个集料“clump”构成；粒径在13.2-19mm的粗集料部分由37个集料“clump”构成；粒径在9.5-13.2mm的粗集料部分由122个集料“clump”构成；粒径在4.75-9.5mm的粗集料部分由628个集料“clump”构成；粒径在2.36-4.75mm的粗集料部分由1405个集料“clump”构成。最终，CIR-20混合料三维数字试件中粗集料模拟的级配特征如表5-2所示。表5-2CIR-20混合料三维数字试件粗集料模拟级配特征沥青混合料CIR-20筛孔尺寸(mm)各筛孔的通过率(％)26.5100199613.2889.5704.75492.3636本发明所述空隙模型构建方法为空隙率分布特征模拟：在PFC3D程序中建立CIR-20混合料的离散元模型，需要在上述粗集料混合物的间隙内填充粒径很小的球体单元作为乳化沥青-水泥砂浆，空隙率特征的模拟主要是根据Arcan试件中的空隙大小和分布，删除砂浆球体单元，从而确定空隙在CIR-20混合料三维数字试件中的位置与大小。根据CIR-20混合料的CT扫描断层图像的分析结果，空隙直径分布在0.1mm到10mm的范围内，表征空隙大小分布的空隙“级配”服从分布Weibull模型。由于离散元模型单元数太多会显著地影响计算速度，PFC3D离散元模型中最小单元直径一般使用1mm或者2mm，远高于实际最小空隙的大小。所以，离散元模型中空隙模拟并不能像粗集料模拟那样精确、细致。但是，空隙率在Arcan试件高度分布上的不均性可以在PFC3D模型中得到体现。根据Arcan试件不同高度上的空隙率大小，按照比例删除对应高度上砂浆球体的数量。图18为PFC3D模型中CIR-20混合料空隙分布。其中，Arcan试件的高度为80mm，最小单元的直径为2mm，将Arcan三维数字试件分为40个高度为2mm的层状试件。根据第三章空隙研究的结果，计算出每一层内的空隙总体积，然后除以每一个球所占立方体空间体积得到每一层需删去的小球数量，从而随机地删除该层中相应数量的小球。本发明研究乳化沥青冷再生混合料的粗集料三维空间形状(扁平比、棱角性以及长轴倾角)、粗集料级配特征、空隙大小及分布特征等，根据相关数据结果，采用集料生成与投放技术，在PFC3D软件中编写“Fish”语言，生成具有三维空间形状与级配特征的粗集料，删除沥青砂浆中的单元，获得具有大小和分布特征的空隙，从而构建乳化沥青冷再生混合料的三维Arcan数字试件。本发明着重描述了三维Arcan数字试件的构建方法Arcan三维数字试件的构建是本发明独创，从未有过其他文献研究，沥青混合料的Arcan试验就是本人参与发明的，已获得专利，这个是在后续的Arcan虚拟试验中提出的。因此，Arcan三维数字试件的构建方法就是发明点。其中，重点考虑了粗集料的三维空间形状、粗集料级配特征、空隙大小与分布特征等，也包括集料的生成与投放技术等。现有技术在构建沥青混合料的三维数字试件时，不能充分考虑粗集料三维空间形状(扁平比、棱角性以及长轴倾角)，而本发明基于中心球扩散方法的粗集料构建模型，通过对应的方法构建出粗集料的扁平比、棱角性以及长轴倾角以及粗集料的级配情况，使得Arcan三维数字试件更加接近于实际情况。现有技术在构建沥青混合料的三维数字试件时，不能充分考虑空隙的特征，仅仅从空隙率的大小出发，保证三维数字试件的空隙率与实际情况相同。而本发明充分考虑表征空隙大小分布的空隙“级配”，使得Arcan三维数字试件更加接近于实际情况。除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。当前第1页1 2 3