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        基于Delaunay三角網(wǎng)格的土石混合邊坡塊石空間分布評(píng)價(jià)與隨機(jī)投放方法

        2020-11-18 10:23:22吳冠雄張宗堂楊期君柳光磊樊寶杰
        公路工程 2020年5期
        關(guān)鍵詞:混合體土石塊石

        吳冠雄, 張宗堂, 楊期君, 柳光磊, 樊寶杰

        (1.湖南省茶常高速公路建設(shè)開(kāi)發(fā)有限公司,湖南 常德 415000;2.湖南科技大學(xué) 巖土工程穩(wěn)定控制與健康監(jiān)測(cè)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 湘潭 411201;3.湖南科技大學(xué) 資源環(huán)境與安全工程學(xué)院,湖南 湘潭 411201)

        1 概述

        土石混合體邊坡是由粒徑較大的塊石骨料和粒徑較小的土顆粒基質(zhì)組成的混合介質(zhì)結(jié)構(gòu)體[1-2]。其塊石骨料多為漂石或塊石粒,基質(zhì)多為黏土或沙土等。由于構(gòu)成土石混合體的塊石骨料與土體基質(zhì)的物理力學(xué)性質(zhì)有很大差別,骨料的幾何性質(zhì)多表現(xiàn)為非均勻、不連續(xù)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、分布規(guī)律性差等特征[3-5],因此不能采用傳統(tǒng)的均勻土質(zhì)邊坡分析方法來(lái)進(jìn)行土石混合體邊坡的相關(guān)研究。

        近幾年來(lái),隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,許多學(xué)者提出通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)獲取并評(píng)價(jià)土石混合體塊石幾何信息的研究方法[6-8]。許多學(xué)者先后對(duì)塊石的含量、形狀、粒度組成、空間排列方向等特征進(jìn)行了詳細(xì)的評(píng)價(jià)與分析[9-10],并提出了建立隨機(jī)土石混合體數(shù)值模型來(lái)研究塊石幾何特征對(duì)土石混合體邊坡穩(wěn)定性的影響[11-12]。

        然而,在以往的研究中,并未有學(xué)者考慮塊石空間分布格局的均勻或隨機(jī)特征,在進(jìn)行塊石隨機(jī)投放的過(guò)程中僅以塊石邊界不相交作為投放準(zhǔn)則進(jìn)行塊石的依次投放,忽略了模擬對(duì)象的塊石空間分布格局可能存在一定的規(guī)律性。

        為了能夠進(jìn)一步研究塊石空間分布格局對(duì)土石混合體邊坡宏觀工程特性的影響,本文重點(diǎn)對(duì)土石混合體的塊石分布進(jìn)行空間格局評(píng)價(jià),利用Matlab程序語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了隨機(jī)塊石空間分布的土石混合體邊坡的幾何模型生成系統(tǒng),為進(jìn)一步開(kāi)展數(shù)值試驗(yàn)研究奠定了基礎(chǔ)。

        2 塊石分布的空間格局分析

        本文以徐文杰[13]等人2008年發(fā)表的“基于數(shù)字圖像技術(shù)的土石混合體邊坡穩(wěn)定性分析”論文中土石混合體邊坡的矢量模型(見(jiàn)圖1)為研究對(duì)象來(lái)進(jìn)行塊石空間格局分析算法的說(shuō)明。

        (a) 斷面照片

        2.1 土石混合體體塊石的幾何中心點(diǎn)識(shí)別

        由圖1可知,在土石混合體邊坡的矢量模型中,每個(gè)塊石都是由若干個(gè)相鄰的像素點(diǎn)輪廓構(gòu)成,通過(guò)對(duì)表征塊石顆粒的所有像素點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)標(biāo)記,基于公式(1)來(lái)計(jì)算每個(gè)塊石顆粒的幾何中心。

        圖2 塊石的幾何中心點(diǎn)識(shí)別結(jié)果Figure 2 Recognition result of geometric center point of block stone

        2.2 Delaunay三角網(wǎng)格劃分

        點(diǎn)集的三角網(wǎng)格化,對(duì)數(shù)值分析(比如有限元分析)、圖形學(xué)以及拓?fù)鋵W(xué)來(lái)說(shuō),都是極其重要的一項(xiàng)預(yù)處理技術(shù)。所謂三角網(wǎng)格化是假定平面中有N個(gè)點(diǎn),用互不相交的線(xiàn)段將其連接起來(lái),以致凸包內(nèi)的每一個(gè)區(qū)域都是一個(gè)三角形。目前三角網(wǎng)格化的普遍性準(zhǔn)則是,三角網(wǎng)格化之后,得到那種細(xì)長(zhǎng)且尖銳的鈍角三角形越少越佳,類(lèi)似等邊三角形的銳角三角形越多越佳,整個(gè)三角網(wǎng)格均勻性越好越佳。

        基于Lawson算法對(duì)土石混合體邊坡的塊石中心點(diǎn)集進(jìn)行處理,其具體步驟如下:

        a.對(duì)邊坡外輪廓內(nèi)的塊石幾何中心點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別,得到m個(gè)中心點(diǎn)。

        b.采用凸包算法,建立一個(gè)大的多邊形,設(shè)該多邊形凸包上的n個(gè)點(diǎn)構(gòu)成頂點(diǎn)序列L={p1,p2,p3,…,pn},剩余凸包內(nèi)的點(diǎn)構(gòu)成點(diǎn)集S={q1,q2,q3,…,qn},見(jiàn)圖3。

        圖3 凸包算法處理結(jié)果Figure 3 The result of the convex hull algorithm

        c.選取點(diǎn)集S內(nèi)的第一個(gè)點(diǎn)q1,將其插入點(diǎn)集合L中,分別將L內(nèi)的其他各點(diǎn)與q1連接,形成三角網(wǎng)格鏈表。

        d.選取下一個(gè)點(diǎn)q2,將其插入點(diǎn)集合L中,在三角形鏈表中找出其外接圓包含插入點(diǎn)q2的三角形(稱(chēng)為該點(diǎn)的影響三角形),刪除影響三角形的公共邊,將插入點(diǎn)同影響三角形的全部頂點(diǎn)連接起來(lái),從而完成一個(gè)點(diǎn)在Delaunay三角形鏈表中的插入。

        e.根據(jù)優(yōu)化準(zhǔn)則對(duì)局部新形成的三角形進(jìn)行優(yōu)化。將形成的三角形放入Delaunay三角形鏈表。

        f.循環(huán)執(zhí)行上述第4步,直到所有散點(diǎn)插入完畢。

        g.直至完成最后一個(gè)點(diǎn)qm-n的插入,得到如圖4所示的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中,對(duì)象塊石顆粒中心與最近鄰塊石顆粒中心的距離即為構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)相對(duì)應(yīng)的三角形邊長(zhǎng),不需要再進(jìn)行不同塊石顆粒中心點(diǎn)之間距離的逐一計(jì)算與排序。

        圖4 Delaunay三角網(wǎng)格處理結(jié)果Figure 4 The result of the Delaunay triangulation mesh

        2.3 基于Delaunay三角網(wǎng)格的聚集指數(shù)

        由本文算法得到的圖4中的Delaunay三角網(wǎng)存在以下特性:

        a.在Delaunay三角形網(wǎng)中任一個(gè)三角形的外接圓范圍內(nèi)不會(huì)有其它點(diǎn)存在并與其通視,即空?qǐng)A特性。

        b.在構(gòu)網(wǎng)時(shí),總是選擇最鄰近的點(diǎn)形成三角形并且不與約束線(xiàn)段相交。

        c.形成的三角形網(wǎng)總是具有最優(yōu)的形狀特征,任意2個(gè)相鄰三角形形成的凸四邊形的對(duì)角線(xiàn)如果可以互換的話(huà),那么2個(gè)三角形6個(gè)內(nèi)角中最小的角度不會(huì)變大。

        基于以上理論,可以推出,土石混合體塊石(即在所構(gòu)造Delaunay三角網(wǎng)中表征為每個(gè)三角形的頂點(diǎn))與最臨近塊石(即為最鄰近三角形頂點(diǎn))的距離必定為三角形的某一個(gè)邊長(zhǎng)。因此,可以通過(guò)求取每一個(gè)頂點(diǎn)所占邊長(zhǎng)中的最短距離(以ri表示)來(lái)計(jì)算能夠表征塊石分布均勻性的指標(biāo),聚集指數(shù)R,其計(jì)算公式如下:

        如圖5所示,當(dāng)R=0時(shí),點(diǎn)為完全聚集分布;當(dāng)R=1時(shí),點(diǎn)為隨機(jī)分布;當(dāng)R=2.149時(shí),點(diǎn)為完全均勻分布。當(dāng)02.149時(shí),點(diǎn)的分布為極好的均勻分布。對(duì)圖2中點(diǎn)邊坡進(jìn)行聚集指數(shù)計(jì)算,其計(jì)算結(jié)果見(jiàn)為1.131,屬于比較接近于聚集的隨機(jī)分布。

        (a) 聚集分布(R=1)(b) 隨機(jī)分布(01)

        3 改進(jìn)的塊石隨機(jī)投放方法

        為了模擬不同空間分布程度的土石混合體邊坡,需要改進(jìn)隨機(jī)塊石投放的效果。本文在進(jìn)行土石混合體邊坡的隨機(jī)重構(gòu)時(shí),通過(guò)循環(huán)算法,采用Delaunay三角網(wǎng)格法對(duì)基于蒙特卡羅隨機(jī)生成的空間散點(diǎn)進(jìn)行同步處理,直至所生成散點(diǎn)試樣的聚集指數(shù)與預(yù)期匹配則退出循環(huán)。并以所生成的Delaunay三角網(wǎng)格的頂點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行顆粒投放,從而生成符合一定空間分布格局特征的隨機(jī)塊石分布模型。生成2種不同程度空間分布格局形式的邊坡如圖6所示。

        (a) 隨機(jī)分布土石混合體邊坡 R=1.0

        4 結(jié)論

        本文以土石混合體邊坡為研究對(duì)象,以單個(gè)塊石顆粒的幾何中心為平面點(diǎn)構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)格,采用基于Delaunay三角網(wǎng)格的集聚指數(shù),對(duì)土石混合體的塊石分布進(jìn)行空間格局進(jìn)行了系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。采用Delaunay三角網(wǎng)格法對(duì)基于蒙特卡羅隨機(jī)生成的空間散點(diǎn)進(jìn)行同步聚集指數(shù)評(píng)價(jià)與匹配,開(kāi)發(fā)了能夠自定義塊石空間分布格局的土石混合體塊石投放模型,為進(jìn)一步開(kāi)展了一系列的數(shù)值試驗(yàn)研究奠定了基礎(chǔ)。

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