基于最优采样间距条件下的粗糙度系数分形评价模型构建方法技术

一种基于最优采样间距条件下的粗糙度系数分形评价模型构建方法，包括如下步骤：1)选取Barton的m条标准轮廓线的高像素图片，提取图片中m条标准剖面线的数据信息,获得m条标准剖面线的轮廓并进行后期处理；2)根据码尺法在matlab中编写程序,将(1)中得到的结构面轮廓线信息导入，设置不同的采样间距r，得到m条标准剖面线对应的N(r)值，计算出分形维数D；3)对91个采样间距区间下分形维数D值的离散程度进行分析；4)探索不同采样间距间隔下分形维数D值的变化规律，得出最优采样间距r，构建最优采样间距下结构面粗糙度系数的函数模型。本发明专利技术根据最优采样间距能够更为准确地估测结构面粗糙度系数JRC。

Construction method of Fractal Evaluation Model of roughness coefficient based on optimal sampling spacing

An optimal sampling interval under the condition of the roughness coefficient of Fractal Evaluation Model Based on the construction method, which comprises the following steps: 1) high pixel picture m standard contour selection Barton, extracted from image m standard profile data, M standard profile profile and late treatment; 2 according to a method) program in MATLAB, the (1) surface structure contour information into the set of different sampling interval R, M standard profile corresponding to the N (R) values, calculated the fractal dimension of D; 3) of the 91 sampling interval distance between the discrete degree of fractal the dimension of D value analysis; 4) study the variation regularity of different sampling intervals under the fractal dimension of the D value, the optimal sampling interval R, builds a model of the optimal sampling interval structure of surface roughness coefficient. The invention can estimate the roughness coefficient JRC of the structure more accurately according to the optimal sampling distance.

【技术实现步骤摘要】
基于最优采样间距条件下的粗糙度系数分形评价模型构建方法
本专利技术涉及一种考虑采样间距对结构面粗糙度系数分形维数评价影响的模型构建方法，适用于根据采样间距与分形维数D值来估算结构面粗糙度系数的场合。
技术介绍
岩体结构面控制着岩体的变形和破坏等力学性质，而岩体结构面的力学性质与其表面形貌密切相关。JRC作为描述结构面表面形貌的特征参数，受到学者们的广泛关注。关于岩体结构面粗糙度系数JRC的评价方法主要有以下几种：经验估算法、统计参数法、直边法和分形维数法等。分形维数法作为评价岩体结构面表面粗糙程度的一种定量化方法，受到了学者的广泛关注。关于分形维数D的计算方法有很多种，如码尺法、盒维数法、变量图法、光谱法、自仿射分形法、h-L法等，其中关于二维分形维数D的计算方法中，最为常用的方法之一是码尺法。Lee等采用2、4、6、8、10mm五个采样间距来计算分形维数D，Bae分析了采样间距为1、2、4、8、16、32、64mm时所得到分形维数D值，而祝玉学、LiYanrong等并未在文献中给出具体采样间距。以上研究中分析了较多采样间距下所计算得到的分形维数D，但未给出合适的采样间距区间。周创兵本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于最优采样间距条件下的粗糙度系数分形评价模型构建方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：1)选取Barton的m条标准轮廓线的高像素图片，利用matlab软件的“image”功能提取图片中m条标准剖面线的数据信息,获得m条标准剖面线的轮廓并进行后期处理，保存为jpg格式；2)根据码尺法在matlab中编写程序,将(1)中得到的结构面轮廓线信息导入matlab软件中，设置不同的采样间距r，得到m条标准剖面线对应的N(r)值，C是待定常数，按照如下公式计算出对应的分形维数D；logN(r)＝‑Dlogr+C              (1)3)根据公式CV＝σ/μ，其中，σ是标准偏差，μ是平...

【技术特征摘要】
1.一种基于最优采样间距条件下的粗糙度系数分形评价模型构建方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：1)选取Barton的m条标准轮廓线的高像素图片，利用matlab软件的“image”功能提取图片中m条标准剖面线的数据信息,获得m条标准剖面线的轮廓并进行后期处理，保存为jpg格式；2)根据码尺法在matlab中编写程序,将(1)中得到的结构面轮廓线信息导入matlab软件中，设置不同的采样间距r，得到m条标准剖面线对应的N(r)值，C是待定常数，按照如下公式计算出对应的分形维数D；logN(r)＝-Dlogr+C(1)3)根据公式C...

【专利技术属性】
技术研发人员：马成荣，黄曼，杜时贵，夏才初，罗战友，马文会，徐常森，许强，
申请(专利权)人：绍兴文理学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33