申请/专利权人：绍兴文理学院

申请日：2018-11-07

公开（公告）日：2019-03-12

公开（公告）号：CN109460603A

主分类号：G06F17/50(2006.01)I

分类号：G06F17/50(2006.01)I;G06F17/18(2006.01)I;G06F17/11(2006.01)I

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.16#授权;2019.04.05#实质审查的生效;2019.03.12#公开

摘要：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。

主权项：1.一种基于自适应修正函数的JRC参数公式修正方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：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，并利用公式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，其中为十条标准轮廓线对应ΔZ2值的平均值；3将自适应函数添加到公式JRC＝FZ2  1中的自变量添加一个自适应函数修正项得到公式4因公式添加额自适应修正函数，其计算结果必然与原始公式之间必然相差某个未知常数，从而导致JRC计算值发生偏移，因此需要对公式2进一步增加修正项ΔJRC，对公式进行平移修正，得到公式4考虑原始值与计算值的空间三角关系，对精度为Δxj时第i条曲线的粗糙度系数JRCi，记直线l1通过巴顿标准轮廓曲线0‑2,18‑20所对应的两个端点，设倾角为α1，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将方程4代入方程2并考虑式3的修正得到方程x0为直线l1与X轴的交点、xi为直线L2与X轴的交点，此时公式5对采样间距值大小的变化适应性最好，能保证在采样间距大小发生变化时，保持较高的计算精度。

全文数据：基于自适应修正函数的JRC参数公式修正方法技术领域本发明涉及一种利用自适应函数对现有JRC-Z2公式进行修正的方法，通过对JRC-Z2的自变量增加拟合得到的关于Z2本身的自适应函数修正项，及对公式进行平移修正和旋转修正，是最终得到的公式在计算JRC值时，对采样间距大小的变化的适应性大大提高，能够使公式在采样间距发生变化时，仍能保持较高的计算精度。适用于利用参数公式求取轮廓线JRC值的场合。背景技术岩体结构面表面粗糙度是岩体结构面的一个重要形貌参数，对岩体的力学性质及稳定性有着重要影响。1973年，Barton首次提出利用岩体结构面粗糙度系数JRC来量化岩体结构面粗糙度，并提出了JRC-JCS模型。此后，国内外学者针对如何量化JRC值做了大量的研究，并取得了丰硕的成果。目前，针对岩体结构面粗糙度系数JRC的量化方法主要有：经验估算法、直边法、分形维数法及统计参数法。其中，统计参数法的求值过程基于严格的数学计算，且易于计算机程序实现，从而成为了目前主流的JRC量化方法。基于统计参数法，学者们对岩体结构面轮廓曲线几何统计参数和JRC值之间的关系做了一系列的研究，提出了系列关于岩体结构面轮廓曲线的统计参数，并建立了统计参数与JRC之间的回归方程。目前，学者们提出的结构面轮廓曲线的统计参数有：凸起高度均方根RMS、凸起高度均值CLA、RMA的二阶导数Z3、正负凸起高度之差与中线长度比值Z4、均方根MSV、自相关函数ACF、剖面参数RP、偏距均方根SF及坡度均方根Z2。在上述参数中，Z2与JRC之间表现出很高的相关性，从而得到广泛应用。从Z2的表达式可以看出采样间距Δx＝xi+1-xi值的大小决定Z2值的大小，因此也决定着JRC-Z2公式计算得到的JRC值的大小。故而，不同学者在提出JRC-Z2公式时都有其对应的采样间距Δx值。R.TSE等[17]以1.27mm为采样间距，对Braton的10条标准JRC轮廓曲线的坡度均方根Z2进行了计算，并根据轮廓曲线Z2值与JRC值的关系回归出了系列JRC-Z2方程：JRC＝32.2+32.47logZ2；R＝0.986JRC＝-4.41+64.46Z2；R＝0.968JRC＝JRC＝-5.05+1.20tan-1Z2；Yangetal[18]以采样间距Δx＝0.5mm，回归出JRC-Z2方程：JRC＝32.69+32.98logZ2；Yu和Vayssade以采样间距Δx＝0.25mm，回归出系列JRC-Z2方程：JRC＝60.32Z2-4.51；JRC＝64.28tanZ2-5.06；R＝0.969JRC＝116.3Z22-2.30；R＝0.929JRC＝28.10logZ2+28.43；R＝0.951以采样间距Δx＝0.5mm，回归出系列JRC-Z2方程：JRC＝61.79Z2-3.47；R＝0.973JRC＝65.18tanZ2-3.88；R＝0.975JRC＝130.87Z22-2.73；R＝0.934JRC＝25.57logZ2+28.06；R＝0.954以采样间距Δx＝1mm，回归出系列JRC-Z2方程：JRC＝64.22Z2-2.31；R＝0.983JRC＝66.86tanZ2-2.57；R＝0.983JRC＝157Z22-3.00；R＝0.945Tatone和Grasselli[20]以采样间距Δx＝0.5mm，回归出JRC-Z2方程：JRC＝51.85Z20.6-10.38；以采样间距Δx＝1mm，回归出JRC-Z2方程：JRC＝55.85Z20.74-6.10；以上学者们所提出的各个JRC-Z2公式均只适用于对应的特定长度的采样间距，在采样间距改变时，公式所求得的JRC计算值的误差就会变大，甚至不合理。以R.TSE提出的公式JRC＝32.2+32.47logZ2为例进行验证，利用该公式计算10条标准JRC轮廓曲线在不同采样间距下，各自的JRC值，并与10标准JRC轮廓曲线的标准值进行对比，结果如下表：表1由表1数据可以发现，每条标准JRC轮廓曲线在不同的采样间距下，会求得不同的JRC值。以第一条标准JRC轮廓曲线为例，在在采样间距为0.4mm-1mm时，其计算值小于0，这显然是错误的。在采样间距为0.1mm、0.2mm时，其计算值的误差非常大，显然是不科学的，在采样间距为0.3mm时，其计算值与标准值较为接近。这说明对于一个JRC-Z2公式，只有采样区间在特定的取值范围内时，其公式的JRC计算值才是合理的。发明内容为了改善学者们拟合出的JRC-Z2公式对采样间距取值大小变化的适应性差的问题，减弱采样间距Δx取值大小对参数公式求值的影响，本发明提出一种自适应函数修正法对现有JRC-Z2公式进行修正，使现有JRC-Z2公式能在采样间距发生变化时，仍能保持较高的计算精度。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：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，并利用公式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，其中为十条标准轮廓线对应ΔZ2值的平均值；3将自适应函数添加到公式JRC＝FZ21中的自变量添加一个自适应函数修正项得到公式4因公式添加额自适应修正函数，其计算结果必然与原始公式之间必然相差某个未知常数，从而导致JRC计算值发生偏移，因此需要对公式2进一步增加修正项ΔJRC，对公式进行平移修正，得到公式4考虑原始值与计算值的空间三角关系，对精度为Δxj时第i条曲线的粗糙度系数JRCi，记直线l1通过巴顿标准轮廓曲线0-2,18-20所对应的两个端点，设倾角为α1，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将方程4代入方程2并考虑式3的修正得到方程x0为直线l1与X轴的交点、xi为直线L2与X轴的交点。此时公式5对采样间距值大小的变化适应性最好，能保证在采样间距大小发生变化时，保持较高的计算精度。本发明的有益效果主要表现在：1利用自适应函数修正法修正过后的JRC参数公式在计算JRC值时，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。2JRC参数公式经过自适应函数修正法修正过后，在计算轮廓曲线JRC值时，随着采样间距大小的改变，其公式会保证较高的求值精度。附图说明图1是Braton提出的10条标准粗糙度轮廓曲线。图2是10条标准JRC轮廓曲线的ΔZ值及其平均值随Δx的变化曲线。图3是关于Δx的拟合曲线。图4是第一种计算值、标准值和原始值的对比。图5是第二种计算值、标准值和原始值的对比。具体实施方式下面结合附图对本发明作进一步描述。参照图1～图5，一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，获取轮廓曲线上各像素点的坐标数据；2令采样间距分别为Δx、2Δx、…nΔx、n＝1000，Δx＝0.001mm，计算各条标准粗糙度轮廓曲线的Z2j、及10条轮廓曲线对应ΔZ2的平均值各自的变化曲线，如图2。对图中进行非线性曲线拟合得到关于采样间距Δx的拟合函数：ΔZ2＝-0.1766Δx0.35432.1R＝0.98033在Δx∈[0，0.5]的取值范围内，对函数F进行曲线拟合，选定的函数类型为a+b*expZ2型拟合函数，拟合结果为：将自适应修正函数2.1添加到公式3.1的自变量中，得到修正公式：4由于增加了自适应函数ΔZ＝-0.1766Δx0.35432.1JRC＝FZ2+0.1766Δx0.3543与JRC＝FZ2的计算结果之间必然相差某个未知常数，从而导致JRC计算值发生偏移。接下来利用公式3.2计算Barton十条标准粗糙度轮廓线各自的JRC计算值，求得各条曲线的JRC计算值与对应曲线的JRC标准值的差值，并求出差值的平均值ΔJRC作为修正偏移的添加项，将ΔJRC添加到公式3.2中，完成偏移修正并获得公式：JRC＝FZ2+0.1766Δ0.3543+ΔJRC4.15考虑轮廓曲线标准值与修正公式计算值之间的空间三角位置关系，针对采样间距为Δxi时第i条曲线的粗糙度系数JRCi，可令直线L1为0-2、18-20两条标准粗糙度轮廓线JRC计算值数据点的直线，设直线L1相对于X轴的倾角为α1。令直线L2为通过中0-2、18-20两条粗糙度轮廓线JRC标准值数据点的直线，设直线L2相对于X轴的倾角为α2。由此可以得出L2旋转后与L1平行的直线方程满足：Δxi为直线L1与X轴交点的坐标、Δx0为直线L2与X轴交点的坐标。将上式代入公式4.1有：至此，完成对JRC-Z2参数公式的自适应修正，式5.2为最终修正公式。为验证本发明求值的合理性及优异性，利用该方法对技术背景中提到的系列JRC-Z2公式进行修正，并利用修正后的参数公式计算Barton的10标准JRC轮廓曲线在采样间距Δx取不同值时，每条轮廓曲线各自的JRC计算值，并与标准值进行对比。以目前应用比较广泛的公式：JRC＝32.2+32.47logZ26.1JRC＝32.69+32.98logZ26.2为代表，通过数据对比分析进行验证。利用公式JRC＝32.2+32.47logZ26.1的修正公式计算Barton的10标准JRC轮廓曲线的JRC值在Δx∈[0,0.5]时的变化情况，并与标准值及原始值对比，对比结果如图3。利用公式JRC＝32.69+32.98logZ26.2的修正公式计算Barton的10标准JRC轮廓曲线的JRC值在Δx∈[0,0.5]时的变化情况，并与标准值及原始值对比，对比结果如图4。图3和图4中显示经过自适应函数修正过后的JRC参数公式求得的JRC值的波动范围明显减小，说明自适应函数修正法在一定程度上减弱了采样间距Δx取值大小对公式求值结果的影响，提高了参数公式对采样间距Δx值大小变化的适应性，验证了本发明方法的合理性及优异性。

权利要求：1.一种基于自适应修正函数的JRC参数公式修正方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：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，并利用公式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，其中为十条标准轮廓线对应ΔZ2值的平均值；3将自适应函数添加到公式JRC＝FZ21中的自变量添加一个自适应函数修正项得到公式4因公式添加额自适应修正函数，其计算结果必然与原始公式之间必然相差某个未知常数，从而导致JRC计算值发生偏移，因此需要对公式2进一步增加修正项ΔJRC，对公式进行平移修正，得到公式4考虑原始值与计算值的空间三角关系，对精度为Δxj时第i条曲线的粗糙度系数JRCi，记直线l1通过巴顿标准轮廓曲线0-2,18-20所对应的两个端点，设倾角为α1，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将方程4代入方程2并考虑式3的修正得到方程x0为直线l1与X轴的交点、xi为直线L2与X轴的交点，此时公式5对采样间距值大小的变化适应性最好，能保证在采样间距大小发生变化时，保持较高的计算精度。

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