【摘要】：水泥在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,是世界基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的支柱。水泥的微觀結(jié)構(gòu)直接影響其強(qiáng)度,因此研究水泥水化的微觀演化過(guò)程對(duì)提高水泥的性能具有非常重要的意義。由于水泥水化的極端復(fù)雜性,人們至今沒(méi)能完全理解水泥水化的過(guò)程。傳統(tǒng)的物理化學(xué)方法在研究水泥水化的過(guò)程中根據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)定的樣品指標(biāo),采用人工定義的水化規(guī)則正向推導(dǎo)進(jìn)行建模,方法復(fù)雜且建立的模型準(zhǔn)確度低。隨著計(jì)算材料學(xué)的發(fā)展,采用計(jì)算機(jī)模擬水泥水化反應(yīng)過(guò)程已成為材料科學(xué)發(fā)展的熱點(diǎn)。本文采用反向建模的思想,建立了水泥水化三維微觀結(jié)構(gòu)演化的細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型,從觀測(cè)到的數(shù)據(jù)中采用多種方式提取出水化規(guī)則,并對(duì)不同模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了模擬對(duì)比。本文主要從以下幾個(gè)方面對(duì)水泥水化微觀結(jié)構(gòu)的演變過(guò)程模擬進(jìn)行了研究分析:(1)特征提取及數(shù)據(jù)預(yù)處理提出了基于微米級(jí)顯微斷層掃描圖像(μCT)的水泥三維顆粒特征提取方法。由于CT技術(shù)在掃描樣本的過(guò)程中不會(huì)對(duì)樣本本身造成太大的損害,因此能夠保證樣本數(shù)據(jù)的真實(shí)性。同時(shí),μCT像素的灰度值能夠代表的是該區(qū)域的平均線性衰減系數(shù),該系數(shù)和水泥圖像中的物相組成相關(guān),這就能夠保證μCT得到的圖像像素的灰度值與相應(yīng)位置所表示的物質(zhì)組成存在很好的相關(guān)性。將二維水泥圖片序列合成三維水泥顆粒,通過(guò)三維空間的位置確定周?chē)?6個(gè)像素點(diǎn)為鄰域,基于鄰域提取到和鄰域相關(guān)的特征數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后可以作為各種模型的原始輸入輸出數(shù)據(jù)。(2)多基因表達(dá)式與粒子群算法混合編程為了適應(yīng)水泥水化數(shù)據(jù)的特性,論文提出了采用多基因表達(dá)式編程(MEP)優(yōu)化函數(shù)結(jié)構(gòu),粒子群算法(PSO)優(yōu)化函數(shù)系數(shù)的MEP-PSO混合編程算法。采用該算法對(duì)UCI數(shù)據(jù)集中的回歸問(wèn)題進(jìn)行了測(cè)試,并與其余常用算法進(jìn)行了對(duì)比,表明該混合編程方法在解決一般函數(shù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題中也有很好的表現(xiàn)。(3)水泥微觀結(jié)構(gòu)演化過(guò)程反向建模模型分析論文最后采用多種反向建模方法構(gòu)建水泥水化微觀結(jié)構(gòu)的細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型,對(duì)模型的原理結(jié)構(gòu)以及實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析,并對(duì)仿真結(jié)果的誤差進(jìn)行了說(shuō)明。實(shí)驗(yàn)表明采用MEP-PSO混合編程的方法建立的模型在所有測(cè)試數(shù)據(jù)集上都能有很好的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文同時(shí)采用不同水泥樣本建立的模型在其余水泥樣本上進(jìn)行測(cè)試也取得了很好的表現(xiàn),說(shuō)明該方法建立的模型有著很好的泛化能力。
[Abstract]:Cement is widely used in the field of industry and is the pillar of infrastructure construction in the world. The microstructure of cement directly affects its strength, so it is very important to study the evolution process of cement hydration to improve the performance of cement. Due to the extreme complexity of cement hydration, the process of cement hydration has not been fully understood. In the process of studying cement hydration, the traditional physical and chemical method is based on the sample index determined by experiment, and the artificial hydration rule is used to model the model. The method is complex and the accuracy of the model is low. With the development of computational materials, computer simulation of cement hydration process has become a hot spot in material science. In this paper, the cellular automata model of the 3D microstructure evolution of cement hydration is established by using the idea of reverse modeling. The hydration rules are extracted from the observed data in many ways, and the experimental results of different models are simulated and compared. In this paper, the evolution process of cement hydration microstructure is studied and analyzed from the following aspects: (1) feature extraction and data preprocessing method based on 渭 CT is proposed. Because the CT technique can not damage the sample itself in the process of scanning the sample, it can guarantee the authenticity of the sample data. At the same time, the gray value of 渭 CT pixel can represent the average linear attenuation coefficient of the region, which is related to the composition of the phase in the cement image. This can ensure that there is a good correlation between the gray value of the image pixels obtained by 渭 CT and the material composition represented by the corresponding position. The 2D cement image sequence was used to synthesize the 3D cement particles, and the surrounding 26 pixels were determined as neighborhood by the position of 3D space, and the feature data related to the neighborhood were extracted based on the neighborhood. After processing, the data can be used as the original input and output data of various models. (2) the multi-gene expression and particle swarm optimization algorithm are mixed to program to adapt to the characteristics of cement hydration data. In this paper, a hybrid MEP-PSO programming algorithm using multi-gene expression to optimize (MEP) function structure and particle swarm optimization algorithm (PSO) to optimize function coefficients is proposed. This algorithm is used to test the regression problem in UCI dataset, and compared with other common algorithms. The results show that the hybrid programming method has a good performance in solving the general function discovery problem. (3) the reverse modeling model of cement microstructure evolution process is analyzed in this paper. Finally, several reverse modeling methods are used to construct cement hydration microjunction. Cellular automata model, The principle structure and realization of the model are analyzed in detail, and the error of simulation results is explained. The experimental results show that the model established by using MEP-PSO hybrid programming method has good prediction results on all test data sets. At the same time, the model established by different cement samples has been tested on the other cement samples, which shows that the model established by this method has good generalization ability.
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TQ172.1;TP18

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本文編號(hào)：2280144