本發(fā)明屬于土木工程，具體涉及一種多孔瀝青混凝土有限元模型的構(gòu)建方法、裝置及其應用。

背景技術(shù)：

1、在道路工程領(lǐng)域，多孔瀝青混凝土因其優(yōu)異的透水性、隔熱性能以及良好的噪聲吸收能力，近年來被廣泛應用于城市道路、高速公路及機場跑道等領(lǐng)域。這種材料不僅能夠有效減少路面積水，提升行車安全性，還能夠通過降低路面溫度和減少熱島效應，達到節(jié)能環(huán)保的目的。然而，多孔瀝青混凝土的熱性能評估面臨著諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，尤其是由于其內(nèi)部復雜的多孔結(jié)構(gòu)和非均質(zhì)性，使得傳統(tǒng)的實驗方法難以全面、準確地揭示其熱傳導機制及熱行為特性。

2、目前，針對材料導熱性能的研究，室內(nèi)試驗方法主要包括平板熱源法、穩(wěn)態(tài)法和瞬態(tài)平面熱源法等，這些方法能夠直接測量材料的導熱系數(shù)，為材料熱性能的評估提供一定的數(shù)據(jù)支撐。然而，這些試驗方法在應用于多孔瀝青混凝土時存在顯著的局限性，一方面，多孔瀝青混凝土由于其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復雜性，試驗測量的結(jié)果往往具有較大的波動性，且測試時間較長，重復性較差；另一方面，傳統(tǒng)實驗方法僅能提供材料整體的宏觀熱性能參數(shù)，而無法揭示其內(nèi)部多孔結(jié)構(gòu)對熱傳導行為的影響。

3、此外，隨著人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，基于已有實驗數(shù)據(jù)進行材料導熱系數(shù)的預測成為一種新興的研究方向，這種方法通過對大量實驗數(shù)據(jù)的學習和訓練，能夠快速預測材料的熱性能參數(shù)。然而，這類方法通常僅能提供宏觀參數(shù)預測結(jié)果，同樣無法從細觀結(jié)構(gòu)層面深入探究多孔瀝青混凝土的熱傳導機制。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種充分考慮材料內(nèi)部非均質(zhì)性和復雜多孔結(jié)構(gòu)特征的多孔瀝青混凝土有限元模型構(gòu)建方法，采用該構(gòu)建方法構(gòu)建得到的有限元模型應用于熱性能研究，能夠更為精確地評估其熱性能并提示其內(nèi)部熱應力分布規(guī)律。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種多孔瀝青混凝土有限元模型的構(gòu)建方法，所述多孔瀝青混凝土由瀝青砂漿和粗骨料組成，所述構(gòu)建方法包括以下步驟：?步驟s10、構(gòu)建三維骨料數(shù)據(jù)庫，所述三維骨料數(shù)據(jù)庫包括多個具有不同粒徑的粗骨料幾何模型；步驟s20、生成虛擬空間，將所述三維骨料數(shù)據(jù)庫中的粗骨料幾何模型投入至所述虛擬空間內(nèi)，生成骨料堆積三維離散元模型，并將所述骨料堆積三維離散元模型以多個stl?文件導出，且每個stl文件還存儲有粗骨料幾何模型的空間坐標信息；步驟s30、將所述多個stl?文件導入matlab軟件，利用所述matlab軟件將所述骨料堆積三維離散元模型轉(zhuǎn)換為第一細觀模型，所述第一細觀模型由n個體素組成，且每個體素的體素值為0或者1，所述n個體素的體積之和與所述虛擬空間的體積相同，其中，體素值為0的體素與粗骨料對應，體素值為1的體素與空隙對應，n為正整數(shù)；步驟s40、基于所述第一細觀模型和預設(shè)的瀝青砂漿層的厚度，構(gòu)建得到包括瀝青砂漿和粗骨料的第二細觀模型，所述第一細觀模型中體素值為1且符合預設(shè)條件的目標體素在所述第二細觀模型中標記為與瀝青砂漿層對應的體素值2，其中，所述預設(shè)的瀝青砂漿層的厚度為m個體素，所述符合預設(shè)條件是指目標體素與臨近的體素值為0的體素之間的距離小于或者等于m個體素，m為正整數(shù)；步驟s50、將所述第二細觀模型的每個體素信息通過matlab編程寫入.py文件，并導入至abaqus有限元軟件進行三維建模和網(wǎng)格劃分，將與空隙對應的網(wǎng)格刪除，構(gòu)建得到所述多孔瀝青混凝土有限元模型。

3、在一種具體的實施方式中，所述步驟s10包括：步驟1、獲取多個具有不同粒徑的粗骨料，并基于aims系統(tǒng)獲取每個粗骨料的二維投影圖像；步驟2、基于訓練好的cgan模型生成與每個粗骨料的二維投影圖像一一對應的多個三維點云數(shù)據(jù)；步驟3、基于步驟2生成的所述多個三維點云數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維骨料數(shù)據(jù)庫，所述三維骨料數(shù)據(jù)庫包括與多個三維點云數(shù)據(jù)一一對應的多個具有不同粒徑的粗骨料幾何模型。

4、在一種具體的實施方式中，cgan模型的訓練方法包括：獲取多個訓練用的集料；利用aims系統(tǒng)獲取每個集料的二維投影圖像；利用激光掃描儀獲取每個集料的三維集料輪廓點點云數(shù)據(jù)；獲取訓練集，所述訓練集包括多個數(shù)據(jù)對，每個數(shù)據(jù)對包括同一個集料的二維投影圖像和三維集料輪廓點點云數(shù)據(jù)；利用所述訓練集對cgan模型進行訓練，當評估指標小于預設(shè)值時，訓練完成，得到訓練好的cgan模型，其中，所述評估指標包括fid指標和cd指標。

5、在一種具體的實施方式中，所述步驟s20包括：步驟（1）、基于預設(shè)的尺寸數(shù)據(jù)生成虛擬空間；步驟（2）、基于所述虛擬空間的體積和預設(shè)的多孔混凝土的配合比信息，獲取多級粗骨料的體積分數(shù)，不同級的粗骨料具有不同的粒徑范圍；步驟（3）、基于預設(shè)的投放規(guī)則，按照步驟（2）確定的多級粗骨料的體積分數(shù)將所述三維骨料數(shù)據(jù)庫中的粗骨料幾何模型投入至所述虛擬空間內(nèi)，生成骨料堆積三維離散元模型；步驟（4）、將所述骨料堆積三維離散元模型的每個粗骨料幾何模型分別以stl?文件導出，且每個stl文件還存儲有粗骨料幾何模型的空間坐標信息。

6、在一種具體的實施方式中，所述步驟s30包括：步驟a、將多個stl?文件導入matlab軟件；步驟b、基于預設(shè)的網(wǎng)格尺寸，通過matlab編程將骨料堆積三維離散元模型的虛擬空間分隔為n個體素，并將每個體素的體素值設(shè)置為初始化值1，其中，體素值為1表示空隙；步驟c、基于每個所述stl文件讀取每個粗骨料的三角面片信息和空間坐標信息，分別確定每個體素的體素值，當體素的中心點沿著z軸正方向發(fā)射的一條射線與粗骨料表面三角面片的交點個數(shù)為奇數(shù)個時，將體素的體素值由初始值1更改為0；當體素的中心點沿著z軸正方向發(fā)射的一條射線與粗骨料表面三角面片的交點個數(shù)為偶數(shù)個時，保持體素的體素值為1不變，其中，體素值為0的體素與粗骨料對應，體素值為1的體素與空隙對應。

7、在一種具體的實施方式中，所述步驟s40包括：步驟（1）、設(shè)置瀝青砂漿層的厚度為m個體素；步驟（2）、將所述第一細觀模型中的每個粗骨料的頂點坐標向外擴展m個體素距離，得到中間細觀模型；步驟（3）、對所述中間細觀模型的體素值為1的全部候選體素的體素值重新標記，當候選體素的中心點沿著z軸正方向發(fā)射的一條射線與粗骨料表面三角面片的交點個數(shù)為奇數(shù)個時，將候選體素作為符合預設(shè)條件的目標體素，且目標體素的體素值由1更改為2；當候選體素的中心點沿著z軸正方向發(fā)射的一條射線與粗骨料表面三角面片的交點個數(shù)為偶數(shù)個時，保持候選體素的體素值為1不變，其中，體素值為2的體素與瀝青砂漿層對應。

8、在一種具體的實施方式中，所述步驟s40包括：步驟（1）、設(shè)置瀝青砂漿層的厚度為m個體素；步驟（2）、遍歷每個體素值為0的第一體素，并獲取與每個第一體素的距離小于或者等于m個體素的第二體素的體素值，當?shù)诙w素的體素值為1時，將所述第二體素作為目標體素，且目標體素的體素值由1更改為2；當?shù)诙w素的體素值為0時，保持第二體素的體素值為0不變，其中，體素值為2的體素與瀝青砂漿層對應。

9、第二方面，本發(fā)明提供一種多孔瀝青混凝土有限元模型的構(gòu)建裝置，所述構(gòu)建裝置包括：

10、第一構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建三維骨料數(shù)據(jù)庫，所述三維骨料數(shù)據(jù)庫包括多個具有不同粒徑的粗骨料幾何模型；生成模塊，用于生成虛擬空間，將所述三維骨料數(shù)據(jù)庫中的粗骨料幾何模型投入至所述虛擬空間內(nèi)，生成骨料堆積三維離散元模型，并將所述骨料堆積三維離散元模型以多個stl?文件導出，且每個stl文件還存儲有粗骨料幾何模型的空間坐標信息；模型轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述多個stl?文件導入matlab軟件，利用所述matlab軟件將所述骨料堆積三維離散元模型轉(zhuǎn)換為第一細觀模型，所述第一細觀模型由n個體素組成，且每個體素的體素值為0或者1，所述n個體素的體積之和與所述虛擬空間的體積相同，其中，體素值為0的體素與粗骨料對應，體素值為1的體素與空隙對應，n為正整數(shù)；第二構(gòu)建模塊，用于基于所述第一細觀模型和預設(shè)的瀝青砂漿層的厚度，構(gòu)建得到包括瀝青砂漿和粗骨料的第二細觀模型，所述第一細觀模型中體素值為1且符合預設(shè)條件的目標體素在所述第二細觀模型中標記為與瀝青砂漿層對應的體素值2，其中，所述預設(shè)的瀝青砂漿層的厚度為m個體素，所述符合預設(shè)條件是指目標體素與臨近的體素值為0的體素之間的距離小于或者等于m個體素，m為正整數(shù)；第三構(gòu)建模塊，用于將所述第二細觀模型的每個體素信息通過matlab編程寫入.py文件，并導入至abaqus有限元軟件進行三維建模和網(wǎng)格劃分，將與空隙對應的網(wǎng)格刪除，構(gòu)建得到所述多孔瀝青混凝土有限元模型。

11、第三方面，本發(fā)明提供應用上文所述構(gòu)建方法構(gòu)建得到的多孔瀝青混凝土有限元模型計算有效導熱系數(shù)的方法，所述方法包括以下步驟：步驟（1）、將所述多孔瀝青混凝土有限元模型導入到abaqus分析軟件中，選擇單元類型并設(shè)置材料參數(shù)和邊界條件，然后使用軟件進行仿真，得到節(jié)點溫度和熱通量，其中，所述單元類型選擇熱傳導類型，所述材料參數(shù)包括密度、導熱系數(shù)和比熱容，所述邊界條件的設(shè)置包括：采用穩(wěn)態(tài)分析，在模型的上、下邊界設(shè)置不同溫度以形成溫度梯度，其他邊界默認為隔熱條件；步驟（2）、基于熱通量和等效導熱系數(shù)的計算公式，計算得到等效導熱系數(shù)。

12、第四方面?，本發(fā)明提供應用上文所述構(gòu)建方法構(gòu)建得到的多孔瀝青混凝土有限元模型分析路面溫度場的方法，所述方法包括：將所述多孔瀝青混凝土有限元模型導入到abaqus分析軟件中，設(shè)置材料參數(shù)和邊界條件，然后使用軟件進行仿真，得到路面溫度場分布和熱通量，其中，所述材料參數(shù)包括密度、導熱系數(shù)和比熱容，所述邊界條件的設(shè)置包括：采用瞬態(tài)分析；定義初始溫度場；在模型的表面設(shè)置溫度、太陽輻射和風速。

13、本發(fā)明的有益效果至少包括：

14、一、本發(fā)明提供的構(gòu)建方法，首先基于骨料數(shù)據(jù)庫的粗骨料幾何模型構(gòu)建骨料堆積三維離散元模型，然后將骨料堆積三維離散元模型以多個stl?文件導出，再將多個stl文件導入matlab軟件，利用所述matlab軟件將骨料堆積三維離散元模型轉(zhuǎn)換為包括粗骨料的第一細觀模型，再基于第一細觀模型構(gòu)建包括粗骨料和瀝青砂漿第二細觀模型，第二細觀模型中的每個體素均標記體素值，當體素值標記為1時，代表該體素對應的是空隙，當體素值標記為0時，代表該體素對應的是粗骨料，當體素值標記為2時，代表該體素對應的是瀝青砂漿，最后將第二細觀模型的每個體素信息通過matlab編程寫入.py文件，并導入至abaqus有限元軟件進行三維建模和網(wǎng)格劃分，將與空隙對應的網(wǎng)格刪除，構(gòu)建得到所述多孔瀝青混凝土有限元模型，該多孔瀝青混凝土有限元模型能夠真實再現(xiàn)多孔瀝青混凝土的三維細觀特征，更能準確反映材料內(nèi)部復雜的孔隙分布與粗骨料排列特性，應用于熱性能研究時，能夠更為精確地評估其熱性能并提示其內(nèi)部熱應力分布規(guī)律。

15、二、本發(fā)明采用網(wǎng)格離散化與網(wǎng)格映射技術(shù)，能夠高效建立多孔瀝青混凝土的有限元模型，并對復雜的三維結(jié)構(gòu)進行精細網(wǎng)格劃分，相比于傳統(tǒng)的有限元建模方法，本發(fā)明顯著提高了模型構(gòu)建的效率與精度，能夠更好地適應多孔材料的復雜幾何特征。

16、除了上面所描述的目的、特征和優(yōu)點之外，本發(fā)明還有其它的目的、特征和優(yōu)點。下面將參照圖，對本發(fā)明作進一步詳細的說明。