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公开(公告)号：CN111222235A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911418035.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种随机生成多结构层沥青路面离散元模型的方法，根据沥青路面结构层层数、结构层厚度以及计算出的每档集料颗粒个数等参数，随机生成具有不规则形状集料的多结构层沥青路面模型，通过进一步对集料分组便于对不同档或不同集料颗粒赋予不同的材料参数，本发明实现了多结构层沥青路面三维离散元模型的随机生成，反映了多结构层沥青路面内部细观结构，包括结构层层间交界面处的细观结构，按照文本文件存储模型的储存方式也减少储存空间的占用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111222235B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201911418035.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种随机生成多结构层沥青路面离散元模型的方法，根据沥青路面结构层层数、结构层厚度以及计算出的每档集料颗粒个数等参数，随机生成具有不规则形状集料的多结构层沥青路面模型，通过进一步对集料分组便于对不同档或不同集料颗粒赋予不同的材料参数，本发明实现了多结构层沥青路面三维离散元模型的随机生成，反映了多结构层沥青路面内部细观结构，包括结构层层间交界面处的细观结构，按照文本文件存储模型的储存方式也减少储存空间的占用。
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公开(公告)号：CN113658117B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110879775.0
申请日：2021-08-02
Applicant: 安徽省交通控股集团有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的沥青混合料中集料边界识别与划分方法，该方法首先构建沥青混合料截面图像数据集，数据集构建过程采用自定义多阈值二值化的方法增加图像标注精度；而后搭建沥青混合料CT截面分割神经网络，并对神经网络图像分割结果结合分水岭算法进行进一步分割；最后，提取分割后图像中的集料细观信息。本发明实现了沥青混合料中集料细观结构信息的快速、高效获取流程，神经网络有助于更加准确和智能化的进行图像分割，数据集的标注方法以及分水岭算法的引入进一步实现了沥青混合料CT图像分割精度的提高，为沥青混合料中集料细观信息的获取提供便利。
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公开(公告)号：CN112417745B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011203878.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/25 , G06T17/00 , G01N23/046
Abstract: 本发明公开了一种沥青混合料模型随机空隙生成方法，该方法包括：借助二分方法与改进区域生长算法，在沥青混合料离散元模型中生成虚拟空隙结构，该方法的沥青混合料离散元模型中能够生成体现空隙大小、形状和分布特性的空隙，该方法将使随机生成的沥青混合料离散元模型更加贴合实际，使得模拟结果更为精确。
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公开(公告)号：CN113658117A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110879775.0
申请日：2021-08-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的沥青混合料中集料边界识别与划分方法，该方法首先构建沥青混合料截面图像数据集，数据集构建过程采用自定义多阈值二值化的方法增加图像标注精度；而后搭建沥青混合料CT截面分割神经网络，并对神经网络图像分割结果结合分水岭算法进行进一步分割；最后，提取分割后图像中的集料细观信息。本发明实现了沥青混合料中集料细观结构信息的快速、高效获取流程，神经网络有助于更加准确和智能化的进行图像分割，数据集的标注方法以及分水岭算法的引入进一步实现了沥青混合料CT图像分割精度的提高，为沥青混合料中集料细观信息的获取提供便利。
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公开(公告)号：CN112417745A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011203878.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/25 , G06T17/00 , G01N23/046
Abstract: 本发明公开了一种沥青混合料模型随机空隙生成方法，该方法包括：借助二分方法与改进区域生长算法，在沥青混合料离散元模型中生成虚拟空隙结构，该方法的沥青混合料离散元模型中能够生成体现空隙大小、形状和分布特性的空隙，该方法将使随机生成的沥青混合料离散元模型更加贴合实际，使得模拟结果更为精确。
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