铁路道砟形态随机特征的量化统计研究

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碎石道床作为一种由道砟颗粒组成的散体材料层,道砟颗粒的形态、尺寸对其细观力学行为及道床的变形和劣化均有重要影响。近年来,离散单元法(DEM)在研究铁路道砟力学特性方面得到了广泛应用,采用DEM对散粒体道砟进行数值模拟时对颗粒不规则形态的描述成了研究的热点。然而,由于道砟颗粒形态复杂多样且离散性大,研究单一颗粒的形态特征显然不具代表性,需要从统计特性的角度对道砟颗粒形态进行研究。为此,本文提出道砟颗粒整体及局部形态特征描述指标,采用3D激光扫描获取了铁路一级碎石道砟颗粒表面轮廓点云数据,统计建立了相关指标的概率密度分布模型。提出道砟形态重生成算法,完成了基于颗粒形态描述指标概率密度函数的道砟库建立,可以重生成满足整体、局部形态特征分布的任意数量的道砟颗粒。提出基于颗粒曲率的多面体颗粒点云简化方法,建立了道砟单轴压缩DEM模型,分析了颗粒形态对道砟累积变形的影响规律。
  本文主要研究内容与成果如下:
  (1)为了量化研究铁路道砟形态特征,根据《铁路碎石道砟》(TB/T2140-2008)筛取50kg铁路一级碎石道砟试样,共计584个颗粒,通过3D激光扫描获取试样颗粒表面轮廓点云数据。提出道砟整体形态特征指标(长轴、中轴、短轴、球度指数等),并根据扫描点云数据分析,计算得到了道砟整体形态指标概率密度分布模型。引入级配曲线修正参数,计算得到了道砟样本级配与整体形态特征指标的关系。
  (2)基于离散点云局部曲率提出了道砟局部形态特征指标——曲率指数(Curvature Index,CI),由于曲率对道砟颗粒棱角的敏感性,该指标能定量表征道砟三维棱角特性。同时,根据扫描点云数据的分析统计,计算得到道砟CI的概率密度分布模型。
  (3)基于本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)及径向基(Radial Basis Functio,RBF)神经网络提出了满足颗粒整体及局部形态指标概率密度分布的道砟库的重生成算法。采用POD对道砟形态数据降维,计算得到表征道砟形态特征的基向量,根据RBF神经网络学习得到道砟颗粒特定形态特征指标值组合所对应的形态扩展系数,从而重构满足形态指标概率密度分布的任意数量的道砟颗粒。采用该方法重构了600及4000个道砟颗粒,结果表明:重生成道砟库形态特征指标的统计分布结果与扫描试样结果接近,表明本方法实现了基于颗粒形态特征指标概率密度分布的道砟库建立。
  (4)基于颗粒曲率提出了一种多面体颗粒点云简化方法。该方法采用极坐标,将颗粒曲率点云沿方位角及仰角展开,采用分块化策略,保留局部曲率极值点,并保留整体形态特征点,将点云进行简化。结果表明,当简化点数量保持在31点及以上时,简化顶点坐标组成的多面体单元的整体体积、转动惯量及局部棱角特性与原始颗粒接近,同时能够节省DEM计算成本。
  (5)建立了道砟单轴压缩DEM模型,对比球颗粒、基于统计分布的随机多面体颗粒以及非统计的随机多面体颗粒试样三种试样在荷载作用下的变形特征,研究了颗粒形态对道砟累积变形的影响规律。计算结果表明:在颗粒间细观参数相同及试样孔隙率相近的条件下,道砟颗粒形态对荷载-位移曲线有显著影响。
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