[发明专利]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有效
申请号: | 201710823597.3 | 申请日: | 2017-09-13 |
公开(公告)号: | CN107843215B | 公开(公告)日: | 2019-10-11 |
发明(设计)人: | 马成荣;黄曼;杜时贵;夏才初;罗战友;马文会;徐常森;许强 | 申请(专利权)人: | 绍兴文理学院 |
主分类号: | G01B11/30 | 分类号: | G01B11/30 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 312000 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 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。 | ||
搜索关键词: | 采样 粗糙度系数 标准剖面 分形维数 结构面 构建 间距条件 评价模型 分形 轮廓线信息 编写程序 变化规律 标准轮廓 函数模型 后期处理 间距间隔 数据信息 估测 高像素 码尺 图片 分析 探索 | ||
【主权项】:
1.一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,其特征在于:所述方法包括如下步骤:1)选取Barton的m条标准轮廓线的高像素图片,利用matlab软件的“image”功能提取图片中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,保存为jpg格式;2)根据码尺法在matlab中编写程序,将步骤1)中得到的结构面轮廓线信息导入matlab软件中,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,C是待定常数,按照如下公式计算出对应的分形维数D;logN(r)=‑Dlogr+C (1)3)根据公式CV=σ/μ,其中,σ是标准偏差,μ是平均值,CV是变异系数,对采样间距区间为R=a~bmm时,0.1mm≤a≤9.1mm,1.0mm≤b≤10.0mm,分形维数D值的离散程度进行分析,得出:①分形维数D值的变异系数随着采样间距区间和剖面线粗糙度的增加而逐渐增大;②当采样间距区间R=0.1mm‑1.2mm时,剖面线分形维数D值的变异系数CV均小于0.05,离散程度较低;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,进而构建最优采样间距下结构面粗糙度系数的函数模型:JRC=1126.95D‑1127.50 (2)。
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