本申請屬于道路工程，尤其涉及一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法。

背景技術：

1、在應對全球氣候變化與生態保護的雙重挑戰下，地聚物建筑材料作為水泥替代品的戰略性價值日益凸顯。當前沙漠地區交通基礎設施面臨環境侵蝕、材料劣化與承載力不足等復雜工況，工程界正著力通過膠凝材料體系創新實現結構性能突破。地聚物憑借其三維網絡結構賦予的強界面粘結特性，為突破沙漠砂顆粒圓滑、級配不良導致的力學性能瓶頸提供了新路徑。

2、現有地聚物穩定沙漠砂彎拉強度預測技術主要基于傳統膠凝材料理論，但仍面臨顯著技術瓶頸。首先，彎拉強度與斷裂面粗糙度參數、孔隙率間的多尺度耦合關系難以定量建模，導致單參數回歸方法預測精度受限。其次，二維形貌表征技術無法重構三維斷裂面拓撲特征，致使陡峭度、核心高度等關鍵參數提取失真率過高。此外，基于標準試件的經驗模型難以適配現場非均質砂體，且破壞性四點彎拉試驗需重復制備試件，相關技術存在地聚物穩定沙漠砂彎拉強度的預測準確性較低、計算復雜、計算成本高等問題。

技術實現思路

1、本申請旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本申請提出一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，提升了彎拉強度預測的準確性和可靠性。

2、第一方面，本申請提供了一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，所述方法包括：

3、制作地聚物穩定沙漠砂試件；

4、通過激光共聚焦顯微鏡對地聚物穩定沙漠砂試件進行掃描，得到地聚物穩定沙漠砂試件的斷裂面粗糙度參數指標集，所述斷裂面粗糙度參數指標集包括根均方高度、分形維數、陡峭度、表面形貌的算術平均高度和核心高度；

5、基于灰色關聯度方法評估斷裂面粗糙度參數指標集對彎拉強度的顯著性，得到目標斷裂面粗糙度參數指標；

6、基于目標斷裂面粗糙度參數指標和結構孔隙率，構建彎拉強度的方程；

7、基于所述彎拉強度的方程，對地聚物穩定沙漠砂的彎拉強度進行預測。

8、根據本申請的一個實施例，所述基于灰色關聯度方法評估斷裂面粗糙度參數指標集對彎拉強度的顯著性，得到目標斷裂面粗糙度參數指標，包括：

9、基于灰色關聯度公式計算斷裂面粗糙度參數指標集中每個指標與彎拉強度的灰色關聯度，得的灰色關聯度集合；

10、將所述斷裂面粗糙度參數指標集中的所有指標按照灰色關聯度從大到小進行排序；

11、將所述斷裂面粗糙度參數指標集中排序第一的指標作為目標斷裂面粗糙度參數指標。

12、根據本申請的一個實施例，所述灰色關聯度的計算公式如下所示：

13、

14、其中，為灰色關聯度，為參考序列和比較序列的灰色關聯系數，為參考序列的數據量。

15、根據本申請的一個實施例，所述通過激光共聚焦顯微鏡對地聚物穩定沙漠砂試件進行掃描，得到地聚物穩定沙漠砂試件的斷裂面粗糙度參數指標集，包括：

16、通過激光共聚焦顯微鏡對地聚物穩定沙漠砂試件進行掃描，得到地聚物穩定沙漠砂試件的三維數據點；

17、對所述三維數據點進行三維重建，得到地聚物穩定沙漠砂的激光共聚焦圖像；

18、基于所述激光共聚焦圖像，計算得到地聚物穩定沙漠砂試件的斷裂面粗糙度參數指標集。

19、根據本申請的一個實施例，所述彎拉強度的方程的計算公式如下所示：

20、

21、其中，f為彎拉強度，s為目標斷裂面粗糙度參數指標，p為結構孔隙率。

22、根據本申請的一個實施例，所述分形維數是采用盒維數法計算得到的，計算公式如下所示：

23、

24、其中，d為分形維數，為每次覆蓋集合所需的最小盒子數，為盒子的邊長。

25、根據本申請的一個實施例，所述地聚物穩定沙漠砂試件包括地聚物和沙漠砂，所述地聚物包括粉煤灰、礦渣和激發劑。

26、第二方面，本申請提供了一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測裝置，所述裝置包括：

27、制作模塊，用于制作地聚物穩定沙漠砂試件；

28、第一處理模塊，用于通過激光共聚焦顯微鏡對地聚物穩定沙漠砂試件進行掃描，得到地聚物穩定沙漠砂試件的斷裂面粗糙度參數指標集，所述斷裂面粗糙度參數指標集包括根均方高度、分形維數、陡峭度、表面形貌的算術平均高度和核心高度；

29、第二處理模塊，用于基于灰色關聯度方法評估斷裂面粗糙度參數指標集對彎拉強度的顯著性，得到目標斷裂面粗糙度參數指標；

30、構建模塊，用于基于目標斷裂面粗糙度參數指標和結構孔隙率，構建彎拉強度的方程；

31、預測模塊，用于基于所述彎拉強度的方程，對地聚物穩定沙漠砂的彎拉強度進行預測。

32、第三方面，本申請提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述第一方面所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法。

33、第四方面，本申請提供了一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法。

34、第五方面，本申請提供了一種芯片，所述芯片包括處理器和通信接口，所述通信接口和所述處理器耦合，所述處理器用于運行程序或指令，實現如第一方面所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法。

35、第六方面，本申請提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法。

36、本申請的附加方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本申請的實踐了解到。

37、本發明提供的一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，相對于現有技術具有以下有益效果：

38、（1）本發明通過基于激光共聚焦顯微鏡對地聚物穩定沙漠砂試件進行掃描得到斷裂面粗糙度參數指標集，結合灰色關聯度方法評估斷裂面粗糙度參數對彎拉強度的顯著性，能夠更加精確地預測地聚物穩定沙漠砂的彎拉強度，減少了重復測試與試驗成本，通過對關鍵參數的評估與建模，提高了彎拉強度預測的準確性和效率，減少了彎拉強度的計算成本和復雜度。

39、（2）本發明通過基于灰色關聯度公式計算斷裂面粗糙度參數指標集中的每個指標與彎拉強度的灰色關聯度，并將指標按灰色關聯度從大到小排序，選出排序第一的指標作為目標斷裂面粗糙度參數指標。能夠有效評估各個斷裂面粗糙度參數與彎拉強度之間的關系，提高了彎拉強度預測的準確性和效率，減少了彎拉強度的計算成本和復雜度。

40、（3）本發明通過目標斷裂面粗糙度參數指標和結構孔隙率構建方程，得到彎拉強度的預測值，從微觀角度揭示了地聚物穩定沙漠砂的內在機制，實現了對彎拉強度的預測，提高了地聚物穩定沙漠砂力學性能評估的可靠性。

技術特征：

1.一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，其特征在于，所述基于灰色關聯度方法評估斷裂面粗糙度參數指標集對彎拉強度的顯著性，得到目標斷裂面粗糙度參數指標，包括：

3.根據權利要求2所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，其特征在于，所述灰色關聯度的計算公式如下所示：

4.根據權利要求1所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，其特征在于，所述通過激光共聚焦顯微鏡對地聚物穩定沙漠砂試件進行掃描，得到地聚物穩定沙漠砂試件的斷裂面粗糙度參數指標集，包括：

5.根據權利要求1所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，其特征在于，所述彎拉強度的方程的計算公式如下所示：

6.根據權利要求1所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，其特征在于，所述分形維數是采用盒維數法計算得到的，計算公式如下所示：

7.根據權利要求1所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，其特征在于，所述地聚物穩定沙漠砂試件包括地聚物和沙漠砂，所述地聚物包括粉煤灰、礦渣和激發劑。

8.一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測裝置，采用權利要求1至7任一項所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法實現，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至7任一項所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法。

10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法。

技術總結
本申請公開了一種基于斷裂面特征和孔隙率的彎拉強度預測方法，屬于道路工程技術領域。該方法包括：制作地聚物穩定沙漠砂試件；通過激光共聚焦顯微鏡對地聚物穩定沙漠砂試件進行掃描，得到地聚物穩定沙漠砂試件的斷裂面粗糙度參數指標集，斷裂面粗糙度參數指標集包括根均方高度、分形維數、陡峭度、表面形貌的算術平均高度和核心高度；基于灰色關聯度方法評估斷裂面粗糙度參數指標集對彎拉強度的顯著性，得到目標斷裂面粗糙度參數指標；基于目標斷裂面粗糙度參數指標和結構孔隙率，構建彎拉強度的方程；基于彎拉強度的方程，對地聚物穩定沙漠砂的彎拉強度進行預測。該方法提升了彎拉強度預測的準確性和可靠性。

技術研發人員：崔潮,李鵬霞,胡錦明,王嵐
受保護的技術使用者：內蒙古工業大學
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24