沥青混合料数字化仿真研究

林 超

(山西省交通建设工程质量检测中心(有限公司),山西 太原 030006)

1 引 言

以往对沥青混合料的研究大都局限于基于现象学的经验方法,主要研究其宏观性能和物理特性,但由于实际应用中的种种因素影响,现行的材料设计体系并不准确,与按使用性能设计材料之间仍有较大差距。近年来,随着CT成像技术、图像处理技术、离散元等多项技术的发展,使研究可以向材料结构的微观世界扩展,对沥青混合料内部微观结构组成及性质研究逐步加深。学者通过沥青混合料的本构关系,对应力张量及应变张量进行研究,并运用力学方法定量预估混合料的力学性能,从而反映混合料的宏观性质[1,2]。

近年来,国内外越来越多的学者将数字仿真技术应用于沥青混合料的研究。在对沥青混合料进行微观探索和研究后,优化过程中通常存在两个问题。一种是对沥青混合料实际成分的鉴定和表征,另一种是相对有限的试验和监测沥青混合料的手段。对于前者,通常使用CT无损检测和图像处理技术。对于后者,通过数值模拟建立离散元模型的方法具有较高的精度。2007年田莉等利用三维离散元模型及其重构技术建立了沥青混合料的微观结构模型,更真实地反映了沥青混合料的结构特征[3,4]。2012年,张晓宁基于数字图像处理技术,提取了粗骨料的形态特征,研究了沥青混合料内部结构的三维图像重建。2013年,汪海年等用Burgers模型重建沥青混合料,验证了数值模型与实验室试验的一致性。在2016年Vinotini使用高通算子H-Maxima优化了图像分割的细节,可以更好地分离两个聚合图像并获得更高的精度。目前,通过沥青混合料的CT扫描获得的切片图像模糊,表征集料轮廓的数学方法尚缺乏研究,边界难以区分,图像难以分割。沥青混合料很少采用离散元法,大多数模型为二维模型,模型过于简化,环境状态模拟受限,与实际沥青混合料的偏差较大[5-9]。这些模型模拟的实验无法获得准确的数值,这限制了沥青混合料的进一步研究。

目前,利用CT扫描沥青混合料试件所获得的切片图像较模糊,并且对表征集料轮廓的数学方法缺乏研究,边界难以分辨,图像不易分割。离散元方法在沥青混合料应用较少,模型多为二维,且过于简化,环境状态模拟较局限,与沥青混合料实际偏离较大[10-12]。研究中,使用X射线CT技术扫描真实样本,并辅以MATLAB和离散元程序来提供图像处理和建模方法。然后在此模型的基础上,通过沥青混合料的本构关系,可以研究应力张量和应变张量,并可以通过力学方法定量预测混合物的力学性能,以便准确地反映沥青混合料的宏观性能。

2 沥青混合料试件CT断层扫描

CT是电子计算机断层扫描,它是利用精确的射线或声波等,与灵敏度极高的探测器结合进行断面扫描。随着CT技术的迅速发展,不仅在医学领域广泛应用,对于沥青混合料的微观研究也起到了重要作用。现常采用的X-ray CT成像技术具有强大的辐射能力,可获取高分辨率图像,且具有无损检测等优点。

采用的CT设备是YXLON FF20CT,该设备扫描样品直径可达280 mm,高度可达700 mm,二维图片的细节可视度可达150 nm,满足试件大小要求,且可以提供精准的成像图片,有利于图像处理和后期建模的准确性。

研究表明沥青混合料试件尺寸越大,图像质量越差,且试件采用旋转压实成型方式的成像质量优于马歇尔击实成型方式。因而采用旋转压实方法成型试件,让射线与试件高度方向保持一致,以此获得横断面切片图像。

3 沥青混合料的数字化重构

数字图像在采集和传输过程中,难免会受到光源强度不均、机器老化、环境振动、固有噪声等干扰导致图像识别困难。数字图像在计算机中抽象为一系列像素点,每一个像素点对应一个灰度值,不同密度的物质经过CT扫描后表现出不同的灰度值,灰度值的范围是0～255,图像处理主要就是基于灰度值对图像进行增强和分割等操作。

3.1 图像增强

先基于Otsu算法计算全局图像阈值,用阈值将灰度转换为二进制图像以作为mask掩码,将原始图片经过掩码操作除去异物,仅保留沥青混合料图像,作为下一步图像增强的对象。在图像获取过程中由于电子元器件、电路结构等影响以及在图像信号传输过程中由于传输介质集和记录设备的不完善,易在图像中引入噪声,采用中值滤波予以消除,中值滤波是一种非线性操作,在降低噪点的同时可以较好的保留边缘。而后进行图像锐化增加图像清晰度,清晰度实际上是不同颜色之间的对比度,锐化可以增加沿不同颜色相遇边缘的对比度。最后使用直方图均衡增强图像对比度,沥青混合料中的集料、空隙、砂浆的差异开始凸显,有较好的区分度。见图1、图2。

图1 原始图像

3.2 图像分割

对于常用的密集配沥青混合料,集料之间接触十分紧密、空隙小,阈值选取的不恰当经常使两个相邻的集料粘结在一起,无法达到分割的目的,易误将两个集料当作一个进行处理,会对后续建立数字模型造成较大影响,图像分割的目的主要就是将集料完全分割。为此,先对增强后的图片进行H-Maxima变换,抑制所有大于标量值的CT图像灰度值以消除图像内部集料颗粒像素密度的不均匀性。然后对图像进行基于分水岭算法的图像分割,分水岭分割方法是一种数学形态学的分割方法,其大致思想是将图像上每一点的灰度值当作是该点的海拔高度,从盆地的最低点开始注水,并在两个盆地的水交接汇集的边缘线上建立水坝,阻止水流汇集。显然分水岭线就是图像中灰度的极大值点,并且其原始的像素被某单一的像素取代。这样图像就被分成两部分,一个是注水盆地像素集,一个是分水岭线像素集,集料之间被完全分割。对分割后的图像进行二值化处理,可以将集料的完整形态显现出来。并利用软件获取沥青混合料成分的一些基本信息以备后续建模使用,如集料和空隙的空间位置、集料的形状和面积、集料的棱角性等,见图3、图4。

图3 识别处理后的集料图像

4 沥青混合料离散元仿真

离散元方法是研究沥青混合料微观界面及力学性能的重要方法,具备处理非连续介质力学问题的独特优势,易于解决接触面问题,在道路工程数值模拟领域发挥重要作用。沥青混合料是离散颗粒粘结而成,采用离散元方法建模十分适合,建模主要分为集料的建模和沥青砂浆的建模,采用PFC5.0软件进行建模仿真。

4.1 集料的建模

首先创建集料颗粒的形状模板,将处理后的图像导入PFC中,利用其内置的Bubble Pack填充方法以及Clump块体生成技术,平衡仿真精度和程序计算速度以确定填充球体的参数,沿着集料骨架在凸包内形成一系列相互重叠的球体颗粒。对于集料的物理特征如密度、模量、摩擦等参数需要依据真实实验测定,再进行参数标定。集料是一种均质的同性的弹性材料,在建模过程中采用线性模型来附加力学参数,线性模型提供了相互平行的线性组件和摩擦组件,线性组件提供线性弹性摩擦行为,而摩擦组件则提供粘性行为,这两个部分作用于一个很小的区域,因此只传递力的作用。在颗粒的仿真中用generate函数生成集料颗粒,随着球单元数量的增加,颗粒也越来越接近真实形状。在实践中,基于精度与效率相结合的原则,21.6 mm颗粒与2.36 mm颗粒采用不同的形态精度可以明显的提高效率。因此,在实际的仿真中,应该将精度、合理性与效率相结合,采用适宜的精度进行力学仿真。其中粒径小于2.36 mm的颗粒仿真精度较低,与实际误差较大,且极大影响计算效率,因此采用球体单元ball替代,并调整颗粒尺寸系数,不断改变各档集料颗粒的分布数量,对生成后的数值模型与室内试验的试件进行比较,若颗粒数误差在5%以内,则仿真精度良好。

4.2 沥青砂浆的建模

沥青砂浆是一种粘弹塑性材料,是一种具有粘结、流变、断裂等性质的材料,对荷载、温度、时间具有敏感性。沥青混合料在下面层受拉应力,中面层受剪应力,当材料应力到达抗拉或抗剪极限时,材料沿着软弱面发生断裂与破坏。研究基于C++程序、流变学、理论力学、机械振动理论、道路工程编写了科学合理、符合实际、高效易用的沥青砂浆Burgers模型。通过对Burgers模型的测试,在多核多线程CPU上的达到了满负荷运行,与官方的内置模型相比较,两者在效率不相伯仲。Burgers模型真实的描述了道路工程中沥青砂浆的工程性质,为系统化、大规模的仿真试验奠定了基础。

沥青砂浆建模的基本思路是在集料建模的基础上,利用球体单元ball在试件内部全部填充作为砂浆,并根据clump与ball的接触关系,逐一判断两者是否重叠,若重叠则删除新单元,再根据数字重构阶段确定的沥青混合料空隙的空间位置,将空隙部分删除,那么剩下的即为沥青砂浆部分。对于力学接触模型的选择,沥青砂浆内部单元的接触以及沥青砂浆和集料之间的接触均采用Burgers模型,Burgers模型是通过Kelvin模型和Maxwell模型在法向和剪切方向串联来模拟蠕变机制,Kelvin模型是线性弹簧和阻尼组件的并联组合,而Maxwell模型是线性弹簧和阻尼组件的串联组合。同时,Burgers模型作用于一个特别小的区域,因此只传递力的作用。

利用伺服机制对生成的模型设置边界条件,模拟加载状态,可以用来模拟沥青混合料的压缩试验,将利用history命令记录的仿真过程中的数据结果与室内试验结果进行对比,验证数字模型可行性,从而进一步由沥青混合料细观结构的探索向宏观的力学性能发展。

5 试验结果

根据沥青混合料的成分和分布数据库,利用团块逻辑生成骨料骨架,然后在所有沥青混合料试件范围内生成沥青砂浆以粘结骨料。最后,根据沥青混合料组成和分布数据库,删除了沥青混合料中的空隙,完成了沥青混合料试件的仿真。同时,进行动态模量校准测试以准确校准混合物中骨料和沥青砂浆的机械性能,见图5。

图5 仿真结果与测试结果比较

6 结 论

(1)基于工业CT技术扫描真实试件获得沥青混合料断层图像,尽可能选择高精度的CT设备,清晰的原图像比一套精妙复杂的图像处理方法更有效。

(2)图像在采集过程中受干扰因素不同, 因此对图像的处理方法也不同,应结合噪声、对比度等因素综合考虑处理方法,基于分水岭算法的形态学处理可以除去边缘的不平滑部分,达到很好的分割效果。

(3)对粗颗粒集料的仿真已经达到很高的精度,但是对于细颗粒,尤其是粒径小于2.36 mm的颗粒无法做到很好的仿真,并且计算量较大,仿真效率较低。未来应优化算法,基于自定义本构,重新定义单元间的接触力学行为,达到更高的仿真精度,同时考虑多种环境状态对材料的影响,从而更准确的预估混合料的力学性能。