大空隙瀝青混凝土路面因其卓越的排水、降噪、抗滑以及防眩的功能特性廣泛應(yīng)用于公路工程建設(shè),但是它的耐久性問題突出,根本原因在于使用過(guò)程中出現(xiàn)粘結(jié)失效。氣候環(huán)境和車輛荷載的長(zhǎng)期作用加速了大空隙瀝青混凝土集料-砂漿界面或砂漿-砂漿界面脫粘導(dǎo)致路面出現(xiàn)松散病害。鑒于此,本文考慮水、溫度、荷載等因素,借助離散元對(duì)大空隙瀝青混凝土內(nèi)部粘結(jié)失效行為進(jìn)行研究,從細(xì)觀角度揭示粘結(jié)失效行為機(jī)理,為提高大空隙瀝青混凝土的耐久性提供理論基礎(chǔ)。首先,本文基于CT掃描技術(shù)以及數(shù)字圖像處理技術(shù)獲取大空隙瀝青混凝土的二維結(jié)構(gòu)信息,構(gòu)建幾何模型。選用平行粘結(jié)模型、Burgers模型、接觸剛度模型、滑動(dòng)模型描述大空隙瀝青混凝土中不同材料力學(xué)特征,通過(guò)單軸壓縮試驗(yàn)以及單軸蠕變?cè)囼?yàn)獲取不同工況下材料的接觸參數(shù)。其次,利用CT掃描圖像的級(jí)配信息構(gòu)建虛擬粘結(jié)失效試驗(yàn)?zāi)Ｐ?賦予不同溫度、環(huán)境條件下的接觸參數(shù)后,進(jìn)行靜態(tài)荷載作用下的粘結(jié)失效研究。研究表明:升溫、水浴、凍融條件都會(huì)增大路面變形量,擴(kuò)大顆粒間剝離趨勢(shì),加劇粘結(jié)失效;60℃高溫條件下隨著粘結(jié)失效的形成,空隙結(jié)構(gòu)中部分空隙被壓縮的同時(shí)伴隨小空隙生成,雖然空隙個(gè)數(shù)增多,但空隙... 

【文章來(lái)源】：南京林業(yè)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：102 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

掃描試件Fig.2-1Testspecimens

13圖2-4灰度直方圖Fig.2-4GradationhistogramOTSU法對(duì)于每一個(gè)像素選取了同一個(gè)閾值進(jìn)行判斷，在實(shí)際中，由于光照不均、突發(fā)噪聲、背景變化過(guò)大等現(xiàn)象，如果采用單一的閾值進(jìn)行劃分會(huì)導(dǎo)致背景前景分割錯(cuò)誤的現(xiàn)象，自適應(yīng)閾值的思想主要是盡可能的對(duì)每一個(gè)像素選取合適的閾值。本文在預(yù)處理后的基礎(chǔ)上選用OTSU法進(jìn)行閾值分割。分割效果如下圖所示。集料與集料之間并沒有明顯的分割開來(lái)，而是發(fā)生了非常嚴(yán)重的“黏連”情況，嚴(yán)重影響后續(xù)建模。(a)灰度圖(b)閾值分割圖圖2-5分割效果圖Fig.2-5Segmentationresults為了解決上述情況，本文首先嘗試了圖像形態(tài)學(xué)算法。形態(tài)學(xué)算法運(yùn)用特定形狀的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行各種運(yùn)算。膨脹和腐蝕是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中最常見的運(yùn)算。用結(jié)構(gòu)元素S來(lái)腐蝕X得到的集合是S完全包括在X中時(shí)S的原點(diǎn)位置的集合，用公式表示為：Xs{x|SxX}(2.5)相對(duì)的，灰度膨脹是指把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba擊中X，記下這個(gè)a點(diǎn)。所有滿足上述條件的a點(diǎn)組成的集合稱做X被B膨脹的結(jié)果，其公式為：XS{x|Sxx}(2.6)對(duì)于集料的“黏連”情況，可以挑選合適的結(jié)構(gòu)元素形狀以及大小，對(duì)圖像進(jìn)行先腐蝕后膨脹的操作(開運(yùn)算)，去除目標(biāo)外的孤立點(diǎn)。然而，在腐蝕操作過(guò)程中會(huì)使得原二值圖像目標(biāo)物面積減小，膨脹過(guò)程中會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)物面積增大，在開始操作的過(guò)程中結(jié)構(gòu)元素選取的過(guò)小無(wú)法徹底分割“黏連”集料，結(jié)構(gòu)元素過(guò)大會(huì)不但會(huì)減小原圖像集料的面積，而且會(huì)抹消細(xì)集料，這對(duì)于后續(xù)判斷集料二維級(jí)配信息極其不利�？紤]到上述不利條件，本文放棄使用形態(tài)學(xué)算法，嘗試?yán)梅炙畮X分割法進(jìn)行“黏連”

14集料的分割。然而，即使使用了限制分水嶺分割算法，也出現(xiàn)了過(guò)分割的現(xiàn)象。為了更精確的分割集料，本文利用IMAGEPRO-PLUS6.0(IPP)對(duì)于MATLAB處理后的集料圖像進(jìn)行手動(dòng)分割。主要操作如圖2-6所示，具體操作如下：：(1)識(shí)別集料塊首先導(dǎo)入MATLAB處理過(guò)的二值圖像，利用軟件自帶的計(jì)數(shù)功能，選擇合適的閾值即可選中所有集料塊(由于圖像已實(shí)現(xiàn)二值化，閾值的選取只要在大于0且小于255的范圍中即可)。隨后通過(guò)計(jì)數(shù)命令識(shí)別集料塊并計(jì)數(shù)。由下圖可見，由于“黏連”情況，許多集料塊被視為一塊計(jì)數(shù)。(2)分割通過(guò)Split命令將可見的“黏連”集料分離，適當(dāng)平滑圖像，完成圖像分割。由于手動(dòng)分割的主觀性相對(duì)較強(qiáng)，在分割完成后需要將其與原CT圖進(jìn)行對(duì)比觀察，確認(rèn)分割效果良好后在下一節(jié)進(jìn)級(jí)配驗(yàn)證，以判斷該圖能否反映原瀝青混合料試件的級(jí)配特征。圖2-6分割流程圖Fig.2-6Segmentationflowchart基于OTSU法后不同處理方式的結(jié)果如圖2-7所示，人工分割法減少了形態(tài)學(xué)開操作以及限制分水嶺法產(chǎn)生的粘連、過(guò)分割情況，僅從圖形上來(lái)看要優(yōu)于前兩者，本文后續(xù)會(huì)通過(guò)體視學(xué)原理進(jìn)一步優(yōu)選合適圖像。(a)形態(tài)學(xué)開操作(b)限制分水嶺法(c)人工分割法圖2-7分割結(jié)果對(duì)比圖Fig.2-7Segmentationresultsbetweenthreemethods2.4幾何模型重構(gòu)為了在離散元軟件PFC2D(ParticleFlowCode)中建立合適的二維縱向模型，需要對(duì)CT掃描圖進(jìn)行上節(jié)所述的圖像處理，然后利用體視學(xué)理論根據(jù)圖像二維級(jí)配推斷出所代表的

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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