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公开(公告)号：CN117272768A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311203032.7
申请日：2023-09-18
Applicant: 中南大学 , 湖南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06F30/25 , G16C60/00 , G16C10/00 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 一种新型裂纹扩展模拟方法及其装置，包括：生成多个紧密堆积的圆形单颗粒模型；生成多面体，同时对多面体之间的接触赋予黏结；对每个多面体赋予初始强度属性，进行多面体集合体破碎离散元数值模拟。本发明解决了传统裂纹扩展模拟方法中，裂纹只能沿接触界面扩展的问题，与传统裂纹扩展模拟方法相比，该方法在模拟裂纹扩展方向上不必受原有颗粒影响，裂纹扩展路径可以穿过颗粒内部，实现裂纹扩展方向的任意性，为进一步认识颗粒破碎的微观力学机制和可破碎颗粒材料的宏观力学行为提供了有效技术手段。
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公开(公告)号：CN117272768B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311203032.7
申请日：2023-09-18
Applicant: 中南大学 , 湖南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06F30/25 , G16C60/00 , G16C10/00 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 一种裂纹扩展模拟方法及其装置，包括：生成多个紧密堆积的圆形单颗粒模型；生成多面体，同时对多面体之间的接触赋予黏结；对每个多面体赋予初始强度属性，进行多面体集合体破碎离散元数值模拟。本发明解决了传统裂纹扩展模拟方法中，裂纹只能沿接触界面扩展的问题，与传统裂纹扩展模拟方法相比，该方法在模拟裂纹扩展方向上不必受原有颗粒影响，裂纹扩展路径可以穿过颗粒内部，实现裂纹扩展方向的任意性，为进一步认识颗粒破碎的微观力学机制和可破碎颗粒材料的宏观力学行为提供了有效技术手段。
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公开(公告)号：CN117237303B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311210640.0
申请日：2023-09-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于机器视觉的非接触式堆石颗粒级配检测方法和装置，包括：使用图像获取装置获取堆石颗粒的数字图像；将获取的数字图像传入实例分割深度学习模型，对堆石颗粒进行识别与分割，得到颗粒轮廓区域；对获取的颗粒轮廓进行量化；对多项量化指标进行采样处理；将获取的向量作为输入，级配曲线上提取的向量作为数据标签；构建神经网络模型训练数据集，获得具有和真实颗粒三维形状的三维数字颗粒，构建数字颗粒模型库；得到最终用于级配检测神经网络预测模型。本发明可有效克服紧密堆积条件下堆石颗粒准确识别与分割，且无需人为假设任何经验公式，而完全基于大量数据的基础上的机器学习模型，可有效提高适应性和准确性。
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公开(公告)号：CN117237303A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311210640.0
申请日：2023-09-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于机器视觉的非接触式堆石颗粒级配检测方法和装置，包括：使用图像获取装置获取堆石颗粒的数字图像；将获取的数字图像传入实例分割深度学习模型，对堆石颗粒进行识别与分割，得到颗粒轮廓区域；对获取的颗粒轮廓进行量化；对多项量化指标进行采样处理；将获取的向量作为输入，级配曲线上提取的向量作为数据标签；构建神经网络模型训练数据集，获得具有和真实颗粒三维形状的三维数字颗粒，构建数字颗粒模型库；得到最终用于级配检测神经网络预测模型。本发明可有效克服紧密堆积条件下堆石颗粒准确识别与分割，且无需人为假设任何经验公式，而完全基于大量数据的基础上的机器学习模型，可有效提高适应性和准确性。
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