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公开(公告)号：CN109509184A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811317049.4
申请日：2018-11-07
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于全覆盖取样的结构面三维粗糙度系数确定方法，包括以下步骤：1)利用手持三维激光扫描仪大型的岩石结构面样品，获取结构面三维激光扫描图，并存为STL格式；2)利用MATLAB对1)中获取的图片进行数字化处理，将图片的底面旋转到水平面后，以样品图片的左下角为原点，相邻两边为X轴、Y轴，建立三维坐标系；3)对岩石结构面进行全覆盖取样；4)完成对样品结构面 次取样；5)记录4)中单位取样区域的结构面粗糙信息，完成了对岩石结构面的全覆盖取样；6)求取5)中单位取样区域各自的三维粗糙度系数值并求出平均值 即认为是该岩石结构面的三维粗糙度系数值。本发明能够较准确的求取大型岩石结构面三维粗糙度系数值。
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公开(公告)号：CN109470181A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811316484.5
申请日：2018-11-07
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01B11/30
Abstract: 一种基于渐进取样的结构面二维粗糙度系数确定方法，包括以下步骤：1)利用三维激光扫描仪岩石结构面表面，获得岩石结构面三维激光扫描图，截取长度为Dcm的岩石结构面轮廓曲线，并获取其点云数据，利用MATALB处理轮廓曲线点云数据，建立直角坐标系，并使其左端点的X坐标为0；2)对轮廓线进行取样；3)完成对结构面轮廓线以dcm为采样单元，单次推进长度为Δd的 次取样；4)求出每个取样单元的Z2值；5)利用R.TSE提出的公式JRC＝32.2+32.47logZ2,求出每个取样单元的 值，并求出 个的平均值JRC2d即为该轮廓线的二维粗糙度系数值。本发明保证了采样单元之间粗糙信息不丢失，且增大了样本量，提高了样本集的代表性，使计算结果更加准确、合理。
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公开(公告)号：CN107843215A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710823597.3
申请日：2017-09-13
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01B11/30
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN107563087B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201710822964.8
申请日：2017-09-13
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种最优采样间距条件下的结构面粗糙度系数统计方法，包括以下步骤：1)根据选定的试验方向，沿着试验方向绘制出n条相互平行的二维轮廓剖面线，将绘制轮廓曲线的图纸进行扫描并转换为TIF格式；根据码尺法编写matlab程序，选取其中第i条二维剖面线，计算出对应的分形维数D；2)将计算得到的二维剖面曲线的分形维数D值代入公式(2)中，计算第i条二维剖面线对应的粗糙度系数特征值JRCi；3)然后对其它n‑1条曲线，同样按照步骤2)和步骤3)，计算得到相应的粗糙度系数特征值JRCi，最后统计出结构面沿着试验方向，采样间距为Δx时的粗糙度系数平均值。本发明能够较为准确利用分形维数来描述岩体结构面粗糙度。
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公开(公告)号：CN107843215B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710823597.3
申请日：2017-09-13
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01B11/30
Abstract: 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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109470168A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811316485.X
申请日：2018-11-07
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01B11/24
Abstract: 一种结构面二维轮廓曲线渐进取样方法，包括以下步骤：1)利用三维激光扫描仪岩石结构面表面，获得岩石结构面三维激光扫描图，截取长度为Dcm的岩石结构面轮廓曲线；2)对轮廓曲线进行处理，获取轮廓曲线的点云数据；3)对轮廓线进行采样；4)m依次取值为即可完成对结构面轮廓线以dcm为采样单元，Δd为单次推进长度的 次取样；5)利用MATLAB编程，各个样本的点的坐标集进行处理获取各个样本的粗糙度信息，完成了对一条大型岩石结构面轮廓线的渐进取样。本发明在增大样本量提高样本代表性的同时，通过采样单元之间的相互重叠，保证了采样单元之间粗糙信息不丢失。
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公开(公告)号：CN109443256A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811316501.5
申请日：2018-11-07
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于渐进取样的结构面三维粗糙度系数确定方法，包括以下步骤：1)利用三维激光扫描仪扫描工程岩体结构面，获得结构面表面起伏形态的三维点云数据，将三维激光扫描图摆正，建立三维坐标系；2)对结构面进行采样；3)得到结构面上N1条垂直于X轴的轮廓曲线的粗糙信息，N2条垂直于Y轴的轮廓曲线的粗糙信息；4)对轮廓线进行渐进取样；5)得到轮廓线的二维粗糙度系数值；6)依次处理5)中获取的所有轮廓线，得到N＝Nx+Ny组 值，并求取其平均值即是该结构面的三维粗糙度系数值。本发明即保证了样本的高代表性，又保证了在计算结构面轮廓线JRC2d值时的合理性。
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公开(公告)号：CN107563087A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710822964.8
申请日：2017-09-13
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种最优采样间距条件下的结构面粗糙度系数统计方法，包括以下步骤：1)根据选定的试验方向，沿着试验方向绘制出n条相互平行的二维轮廓剖面线，将绘制轮廓曲线的图纸进行扫描并转换为TIF格式；根据码尺法编写matlab程序，选取其中第i条二维剖面线，计算出对应的分形维数D；2)将计算得到的二维剖面曲线的分形维数D值代入公式(2)中，计算第i条二维剖面线对应的粗糙度系数特征值JRCi；3)然后对其它n-1条曲线，同样按照步骤2)和步骤3)，计算得到相应的粗糙度系数特征值JRCi，最后统计出结构面沿着试验方向，采样间距为Δx时的粗糙度系数平均值。本发明能够较为准确利用分形维数来描述岩体结构面粗糙度。
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公开(公告)号：CN109493424A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811317044.1
申请日：2018-11-07
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06T17/05
Abstract: 一种结构面三维表面形貌的全覆盖取样方法，包括以下步骤：1)利用手持三维激光扫描仪大型的岩石结构面样品，获取结构面三维激光扫描图，并存为STL格式；2)利用MATLAB对1)中获取的图片进行数字化处理，通过X、Y、Z三轴坐标信息来表示岩石结构面粗糙信息；3)在对岩石结构面进行取样时，以边长为dcm的正方形为单位取样区域，Δd为每次推进长度，其中，Δd＜d＜D，对岩石结构面进行全覆盖取样；4)完成对样品结构面以边长为d的正方形为取样单元；5)记录(4)中 个单位取样区域的结构面粗糙信息，完成了对岩石结构面的全覆盖取样。本发明极大增加了样本容量，使样本能够最大限度表征岩石结构面的粗糙信息且样本能够覆盖整个结构面。
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公开(公告)号：CN109460603A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811317097.3
申请日：2018-11-07
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 一种基于自适应修正函数的JRC参数公式修正方法，包括以下步骤：1)利用MATLAB编程对Braton提出的十条标准轮廓线的图片进行灰度处理，获取轮廓曲线上个像素点的坐标数据；2)逐渐改变Δx值，求出十条曲线各自对应的Z2j值，根据Δx与Z2j值之间的变化关系，拟合出 与关于Δx的函数关系式 作为自适应修正函数；3)将自适应函数 添加到公式(1)中的自变量添加一个自适应函数修正项得到公式(2)；4)对公式进行平移修正，得到公式(3)；4)对式(2)计算得到的JRC值用同样的方法取直线l2，倾角为α2，将直线l2到与l1平行得到直线方程；5)得到方程(5)。本发明能在一定程度上减弱采样间距Δx对计算结果的影响，使得计算结果更加合理。
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