三维动静组合加载下花岗岩能量耗散试验研究

利用改造的三维霍普金森试验系统(split Hopkinson pressure bar, SHPB),选取4个轴压水平(25, 50, 75和100 MPa)和4个围压水平(0, 5, 10和15 MPa),对应开展4种应变率(约70, 90, 110和130 s^-1)下花岗岩三维动静组合加载试验研究,分析静载轴压、静载围压和应变率对花岗岩受冲击过程中能量耗散的影响规律,并讨论其破坏模式。试验结果表明:轴压增大时,花岗岩破坏时单位体积吸收能逐渐降低;围压或应变率增大时,单位体积吸收能逐渐升高。岩石储能极限在能量耗散过程中发挥关键作用,且不同情况下具体表现不同:储能极限与初始储能的差值影响岩石受冲击时的吸能值;当岩石在静载下进入损伤阶段初期时,储能极限与初始储能的比值决定岩石受冲击时的释能值;当岩石在静载下进入损伤阶段后期甚至发生屈服时,储能极限值正比于岩石释能值。此外,岩石破坏模式与单位体积耗散能关系密切:应变率相似静载组合变化时,破碎程度与单位体积吸收能变化呈负相关;静载组合确定应变率梯度变化时,破碎程度与单位体积吸收能变化呈正相关。     

不同应力状态下北山花岗岩岩爆倾向性研究

为研究不同应力状态下北山花岗岩岩爆倾向性,对北山花岗岩试件进行不同围压下的三轴试验,通过轴向压力和横向变形协调控制加载,获得不同围压下岩石全应力应变曲线,研究岩石破坏前能量聚集及破坏后能量释放特征。结果表明：破坏时弹性能、总能量随着围压增加而增大,且破坏后的总能量变化量及弹性能释放量也随着围压增加而增大。分析岩石储能系数和能量释放指数对岩石破坏的影响,发现岩石储能系数和能量释放指数随围压增加而增大;综合能量储存系数和能量释放指数建立新的岩爆倾向性评价指标,该指标不仅表述了岩石破坏前后各能量的综合变化特征,且能研究不同应力状态下岩石岩爆倾向性;使用该指标研究不同应力状态对北山花岗岩的岩爆倾向性,结果表明：北山花岗岩具有较强的岩爆倾向性,且随着围压增大,岩爆倾向性增加;当围压低于10 MPa时,围压对北山花岗岩岩爆倾向性影响较小,当围压超过10 MPa时,围压对岩爆倾向性的影响突然增加,但随着围压进一步增加,其对岩爆倾向性影响逐渐减弱。     

三维动静组合加载下岩石的破坏形态及力学性能研究

为研究岩爆等地质灾害发生的力学机制,利用改进的霍普金森杆试验装置,对红砂岩进行预加载三维静应力下受冲击载荷试验,分析红砂岩的破坏形态、能量耗散规律及变形强度特征.研究表明,红砂岩的破坏形态在有无围压情况下,都随着轴压的增大破坏程度增大,在无围压及有围压情况下分别呈现出"X"型和"圆锥台"型的压剪破坏形态.当轴压固定时,红砂岩的破坏程度随围压的增大而降低.在三维动静组合加载下,红砂岩入射能及单位体积吸收能与平均应变率呈线性递增关系,且递增的程度随轴压的增大表现出先增大后降低的趋势,而随围压的增大而增大.红砂岩应力应变曲线在不同平均应变率下表现出应变回弹、应力跌落及峰后塑性三种类型.红砂岩抗压强度增长因子与平均应变率1/3次幂呈线性递增关系.     

高围压卸荷条件下大理岩变形破坏及能量特征研究

能量的耗散与释放是岩石变形破坏的本质。基于MTS815 Flex Test GT岩石力学试验平台,通过室内三轴卸荷试验和数学物理分析方法,揭示了大理岩在高围压三轴卸荷条件下的应力应变关系及能量变化特征。结果表明,初始围压的增大将显著提升岩样峰值强度时的可释放应变能以及最终总能量;随着围压的增大,岩样所吸收的能量变化的快慢程度随着偏应力变化而有所减缓;峰值强度时岩样可释放应变能占总能量的比例随着围压的增大而急剧增大,而残余强度时所吸收的总能量几乎全部转化为耗散能;大理岩能量指标存在明显的围压效应,即峰值总能量和残余总能量随着围压增大而显著提高,且具有良好的线性关系。     

循环加卸载下花岗岩破裂过程及能量演化研究

使用MTS815实验机对北山花岗岩进行了循环加卸载实验.基于实验结果,探讨了循环加卸载条件下北山花岗岩声发射特征,研究了北山花岗岩破裂过程中能量演化特征.结果表明:1)峰值应力前循环,卸载阶段弹性模量略大于加载阶段弹性模量.2)根据声发射变化特征可以很好地判定岩石所处的应力状态和损伤程度,并在一定程度上证明了岩石材料的Kaiser效应.3)峰值应力前,能量演化主要表现为以弹性能为主的聚集和释放;在峰值应力时耗散能迅速增多导致岩石内部结构发生根本性的变化,耗散能在峰后阶段所占比重持续增加导致岩石进入加速破坏阶段.4)峰值应力前,围压对弹性能和耗散能的影响很小;但弹性储能极限和岩石破坏所需的耗散能随围压的升高线性增大.     

粗砂岩变形破坏过程中的能量演化机制

对粗砂岩进行单轴试验测得其力学参数,然后采用颗粒流和fish程序获得粗砂岩的细观力学参数进行不同围压下的压缩试验,分析粗砂岩的变形和强度特性以及在变形破坏过程中的能量演化规律。获得主要结论:随着围压增加粗砂岩屈服阶段明显增加,峰值强度提高,峰后由明显软化逐渐向塑性流动过渡,表明随着围压增加粗砂岩脆性降低而延性提高,主应力表示的二次型强度准则比直线型更加贴近试验结果。粗砂岩在变形破坏过程中,弹性阶段吸收的能量主要以弹性应变能的形式存储,屈服阶段弹性应变能增速减缓而耗散能增速加快,围压越高峰值处对应的耗散能越大表明高围压下破坏时岩石内部损伤严重,峰后阶段弹性应变能在低围压下急剧减小而高围压下缓慢减小。弹性储能极限随围压增加呈现线性增大趋势,弹性应变能与岩石吸收总能量之比先减小而后趋于常值。     

不同围压下茅口灰岩渐进性破坏的试验研究

利用MTS815电液伺服控制刚性试验机进行不同围压下茅口灰岩三轴压缩试验,通过计算绘得相应裂隙体积应变图,分析得出裂纹起始应力、裂纹破坏应力。结果表明:随着围压的增大,应力门槛值均呈非线性增长态势,当围压超过17 MPa时,裂纹起始应力、裂纹破坏应力分别增加48.5%和20.1%,茅口灰岩延性开始增强;裂纹破坏应力为峰值强度的64%~75%,三轴压缩下茅口灰岩裂隙不稳定发展阶段较长;环向应变值随围压增大而增大,当轴力超过裂纹破坏应力进入裂隙不稳定发展阶段,环向应变增大2.7~3.2倍,用环向-轴向应力应变曲线图能较好的反映岩石应力门槛值。     

基于LS-DYNA的砂岩动静组合SHPB数值模拟

为了研究动静组合SHPB加载下砂岩变形破坏、能量演化特性,运用LS-DYNA软件建立相关数值模型,在满足一维应力和应力应变均匀化假定的前提下,以轴压和围压为变量进行模拟分析.模拟结果表明：轴压比小于0.4时,砂岩动态抗压强度表现出线性率效应,轴压和围压使得砂岩发生压剪破坏和层间错动破坏,对砂岩能耗规律影响较大,但单一能量的变化趋势几乎不受影响;一维动静组合模拟中,轴压为20 MPa时,随着加载应变率的增加,能量利用率先增加后减小,轴压为40 MPa时,能量利用率持续下降;三维动静组合模拟中,围压对于能量利用率的影响规律较为复杂,但总体上呈下降趋势.     

三轴压缩条件下胶结充填体能量耗散特征分析

开展不同灰砂配比、质量分数的充填体三轴压缩试验,研究了不同围压加载阶段充填体的能量耗散与围压、应变以及应力的内在关系.结果表明,在低围压时,充填体的极限抗压强度低;随着围压的增加,充填体的峰值强度随之增大,峰前能耗占总能耗的比重越来越大,说明充填体屈服阶段吸收的能量占总能量的比重提高,围压的增大能够提高充填体的破坏能耗量;充填体的峰前能耗量、峰后能耗量、单位体积变形能以及总能耗与围压呈二次函数曲线关系.当围压一定时,充填体在弹性变形阶段的能量变化与轴向应力、偏应力均呈线性关系,与轴向应变呈指数函数曲线关系;随着轴向载荷增加,能量随轴向应力、偏应力变化的增长速率加大.     

卸围压条件下花岗岩强度特性及三维裂隙演化规律

为研究卸围压条件下花岗岩强度特性和三维裂隙演化规律,对花岗岩开展了常规三轴压缩、卸围压-加轴压和分级卸围压-加轴压循环加卸载3种不同应力路径力学试验,获得对应的轴、径向应力-应变曲线;采用CT扫描三维重构技术获得岩石卸围压过程中和破坏后内部裂隙分布三维图像.结果表明:相对于常规三轴压缩试验,试件在卸荷条件下脆性破坏特征更加显著,分级卸围压-加轴压循环加卸载会增大花岗岩的峰后延性,降低破坏轴压和破坏剧烈程度;两种卸围压方案都会使花岗岩的承载能力降低30%左右;卸荷作用下花岗岩宏观破裂为拉剪组合状,拉剪过渡不明显,表观裂隙是内部裂隙向外扩展的结果;花岗岩在卸荷作用下峰前产生的裂隙量较少,大量裂隙在峰后产生,破裂具有突发性和瞬时性,围压较低时宏观裂隙首先在试件边缘产生,围压较高时宏观裂隙首先在试件中部产生.     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

一种新的基于多信息测度融合的边缘检测方法

针对高强度噪声图像, 提出了一种新的基于信息测度概念和Dempster Shafer(DS)证据理论的边缘检测算法. 利用邻域一致性、方向性和结构性3种信息测度定量描述边缘特征; 引入检测不确定性, 根据各信息测度响应分布设计基本可信度分配函数, 并利用DS合成规则加以融合; 融合后根据组合决策规则将像素分类成边缘与非边缘. 实验通过检测结果以及Pratt品质因数的分析比较, 表明该算法能够有效地区分边缘点和噪声点. 在低噪声情况下, 检测性能与传统检测方法相近; 而对于高强度噪声图像, 该方法具有较强的噪声免疫力.     

基于meanshift算法的图像边缘检测

提出一种以像素的meanshift偏移向量为重要特征,并考虑像素点相互空间关系的边缘检测算法.首先通过meanshift算法计算出图像中各个像素的meanshift最终偏移向量,然后根据meanshift理论以及该偏移量性质,同时引入meanshift向量的方向和长度进行边缘检测.实验结果表明:该算法能精确定位目标轮廓,同时具有良好的抗图像噪声能力.     

一种基于高斯滤波与矢量微分算子的小波多尺度边缘检测算法

采用一种基于高斯滤波与矢量微分算子相结合的近似小波多尺度边缘算法。该算法分别选定大小2个高斯滤波器的尺度,并将其分别与原努图像作卷积,从而得到图像的多尺度信息。以矢量微分算子为卷积核与滤波后的图像进行运算,在获得的梯度向量上,沿相角方向取模为极大值的点为边界点,将该方法用于边缘检测,获得较好的效果。     

混合交通特征表达及快速检测算法

针对混合交通特征表达和分类识别的问题,提出了基于边缘偏心率向量的混合交通视频检测算法。将利用上下文比对获取的边缘信息与图像重心相结合构建混合交通的边缘偏心率向量,对混合交通前景进行了特征表达。再结合极限学习机建立了快速学习机制,实现了快速分类识别,克服了采用支持向量机训练难以达到实时检测的问题。试验结果表明:本文算法中各个类别的混合交通边缘偏心率特征区分明显,识别准确率可达93%以上,且处理速度快,能够满足实时检测的需求。     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

一种简化PCNN模型在彩色图像边缘检测上的应用

提出了一种改进的彩色图像边缘检测方法来克服传统方法不考虑色度信息及噪声影响而产生漏检、错检边缘的不足．通过提取图像的颜色主轴来综合表示图像的亮度和色度信息,并将彩色图像降维成包含色度信息的灰度图像用以检测; 为了降低噪声对检测结果的影响,采用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型．由于PCNN模型中的参数过多,不利于控制,故使用简化的PCNN模型来减少参数,达到比较好的控制．实验表明,这种基于颜色主轴的PCNN彩色图像边缘检测方法不仅能准确得到彩色图像的边缘信息,而且对噪声有很强的抑制作用．     

基于形态学的红外图像边缘检测

为了提高红外图像边缘检测的性能,提出了一种基于形态学的红外图像边缘检测算法,改进了仅依靠单一方向和采用固定方向权重的边缘检测算法.通过使用多方向结构元素对图像边缘进行提取,采用方向自适应权重进行加权融合,得到图像边缘检测的结果.实验结果表明,该方法能够有效地抑制图像中的噪声,提取的图像边缘更加完整,提高了红外图像边缘检测的效果.     

一种曲面拟合图像边缘特征提取算法

针对传统最小二乘支持向量回归函数曲面拟合边缘特征提取算法推广性差的问题,提出首先在模糊特征平面对图像进行模糊去噪增强,使图像各种边缘信息凸显,弱化非边缘信息;然后对图像进行最小二乘支持向量回归函数曲面拟合,对拟合函数求导确定边缘.在对每个点采用相同惩罚因子时,保证了图像中每一像素的邻域最佳函数拟合.仿真实验表明,该算法边缘提取质量清晰细致,效果较好,且各种参数的选择不需人为调节,适合图像预处理阶段应用.     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。