隨著我國(guó)高速鐵路發(fā)展戰(zhàn)略的不斷深入,部分線路不可避免采用了有砟軌道結(jié)構(gòu)。因此針對(duì)高速循環(huán)動(dòng)載荷作用下有砟軌道存在的諸多問(wèn)題,開(kāi)展相關(guān)的技術(shù)分析刻不容緩。離散單元法的引入有效地解決了傳統(tǒng)使用連續(xù)介質(zhì)方法在分析散體道砟顆粒時(shí)特有的缺陷。然而該方法應(yīng)用于該方面問(wèn)題研究時(shí)仍然存在瑕疵,主要方面之一是數(shù)值模型中道砟的形態(tài)特征難以通過(guò)數(shù)值的形式與實(shí)際建立緊密的聯(lián)系,導(dǎo)致了數(shù)值分析結(jié)果沒(méi)有細(xì)致入微。因此為了更加精確地對(duì)高速鐵路有砟軌道問(wèn)題進(jìn)行模擬分析,如何使數(shù)值模型與實(shí)際情況建立緊密的聯(lián)系成為本文的工作重點(diǎn)。為此,論文量化了特級(jí)道砟的形狀,棱角和紋理特征。使用扁平細(xì)長(zhǎng)率FER對(duì)道砟形狀進(jìn)行分析。為了更精確的表征棱角,提出了分離方法以分離顆粒圖像中的棱角和紋理特征。在獲得棱角圖像和紋理圖像的基礎(chǔ)之上,修改了原先的棱角指標(biāo)AI和提出了紋理指標(biāo)TI。提取了特級(jí)道砟的FER,AI和TI值,并且研究了其統(tǒng)計(jì)分布。使用粗集料松裝空隙率試驗(yàn)驗(yàn)證了所修改的棱角指標(biāo)和提出的紋理指標(biāo)的有效性。量化分析結(jié)果為在離散單元法中道砟顆粒的生成方法研究提供了實(shí)際道砟形態(tài)特征數(shù)值分布。論文引入攝影測(cè)量方法對(duì)道砟進(jìn)行三維重構(gòu),并在顆...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1傳統(tǒng)鐵路軌道結(jié)構(gòu)特征

第一章緒論1第一章緒論1.1課題研究背景鐵路軌道結(jié)構(gòu)主要分為有砟軌道和無(wú)砟軌道兩種形式，根據(jù)其優(yōu)缺點(diǎn)，兩者的應(yīng)用均較為廣泛。有砟軌道是鐵路的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式，通常由鐵軌、軌枕、道床和路基四個(gè)基本部分構(gòu)成[1]，如圖1.1所示。其優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在建設(shè)周期短、養(yǎng)護(hù)維修方便、建設(shè)成本低、振動(dòng)和噪....

圖1.2伊利諾伊大學(xué)集料圖像裝置[20]

第一章緒論3圖1.2伊利諾伊大學(xué)集料圖像裝置[20]Fig.1.2UofIAggregateimageanalyzer(after[20])Rao等人[20]開(kāi)發(fā)了一個(gè)圖像分析裝置（UniversityofIllinoisAggregateImageAnalyzer，簡(jiǎn)稱UIAI....

圖1.3集料成像系統(tǒng)（AIMS）[21]

第一章緒論3圖1.2伊利諾伊大學(xué)集料圖像裝置[20]Fig.1.2UofIAggregateimageanalyzer(after[20])Rao等人[20]開(kāi)發(fā)了一個(gè)圖像分析裝置（UniversityofIllinoisAggregateImageAnalyzer，簡(jiǎn)稱UIAI....

圖1.4小型計(jì)算機(jī)成像系統(tǒng)[22]

昆明理工大學(xué)碩士學(xué)位論文4Masad等人[21]開(kāi)發(fā)了一個(gè)圖像分析系統(tǒng)（AggregateImagingSystem，簡(jiǎn)稱AIMS）。AIMS能夠精確并且有效地測(cè)量粗集料和細(xì)集料的形狀，棱角和紋理特征。如圖1.3所示，該系統(tǒng)由相機(jī)、顯微鏡、照明系統(tǒng)、托盤(pán)和計(jì)算機(jī)等組成。粗集料置于....

本文編號(hào)：3939350