论文摘要
混凝土CT图像细观损伤区没有明显的灰度特征,基于阈值及边缘检测的图像分割方法难以提取细观损伤信息。论文首次提出应用K-Means聚类算法深度挖掘混凝土CT图像内部蕴含的细观损伤信息。首先,对圆柱体混凝土试件进行了单轴静力压缩CT试验;然后,依据轮廓系数确定最优聚类簇数,利用K-Means聚类算法在非监督状态下寻找混凝土CT图像的最优划分,获得了包含细观损伤信息的分区图;最后,统计了细观损伤区域像素点总数,计算了混凝土损伤度。结果表明:从破坏区和细观损伤区图上能直观地观察到各应力阶段混凝土内部细观损伤的演化规律。细观损伤度随应力的变化具有规律性,峰值荷载前细观损伤发展经历了相对稳定期和稳定发展期,峰值荷载后细观损伤度减小,损伤聚集在裂缝周围,细观损伤经历不稳定发展期。K-Means聚类算法在分析混凝土损伤演化方面具有明显优势。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱琳,党发宁,丁卫华,张乐
关键词: 混凝土,试验,细观损伤,聚类算法,分区图,细观损伤度
来源: 水力发电学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 无机化工,建筑科学与工程
单位: 西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室
基金: 国家自然科学基金(51679199),水利部公益性行业科研专项基金(201501034-04),陕西省科技统筹创新工程重点实验室项目(2014SZS15-Z01)
分类号: TU528
页码: 37-45
总页数: 9
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