[发明专利]一种基于大数据的岩土介质强度测试分析方法

摘要

本发明属于强度测试技术领域，公开了一种基于大数据的岩土介质强度测试分析方法，设置有：试样、试样夹持器、轴压系统、内压系统、拉剪点捕获装置、压力传感器、显示器、控制机箱。在试样夹持器内安装试样；轴压系统和试样连接，进行加载，通过压力传感器记录轴压；内压系统和试样连接，进行加载，压力传感器进行记录内压；拉剪点捕获装置和试样连接。本发明利用厚壁圆筒式致裂仪实现岩土拉剪破坏试验；拉剪强度计算方法及拉剪强度曲线绘制。本发明实验操作简单方便，自动化程度高，可重复性好，通过显示器可以直观显示压力值，便于记录数据；本发明还可几乎不加修改地应用于岩土介质压剪强度的测试，拓展了传统厚壁筒压裂实验技术的应用范围。

主权项

1.一种基于大数据的岩土介质强度测试分析系统，其特征在于，所述基于大数据的岩土介质强度测试分析系统设置有：试样、试样夹持器、轴压系统、内压系统、拉剪点捕获装置、压力传感器、显示器、控制机箱；在试样夹持器内安装试样；轴压系统和试样连接，进行加载，通过压力传感器记录轴压；内压系统和试样连接，进行加载，压力传感器进行记录内压；拉剪点捕获装置和试样连接，实现拉剪点的捕获；通过显示器将压力值以及拉剪点显示；所述显示器图像传输方法首先比较相邻两帧图像，找出所有图像变化的区域，然后根据变化像素点的坐标得到面积最小的不重叠矩形区域的集合；每次只发送矩形区域集合所包含的图像数据和对应坐标信息；根据像素点的坐标得到变化矩形区域，式(1)和式(2)是根据变化像素点来判断矩形R范围的算式；Rl≤Px AND Rt＝Pyi  (1)Rr≥Px AND Rb≥Py  (2)其中Rl和Rt代表矩形左上角的横坐标和纵坐标，Rr和Rb代表矩形右下角的横坐标和纵坐标，Px和Py代表变化像素点的横坐标和纵坐标，Py0代表第一次变化像素点的纵坐标；根据式(1)和式(2)求得变化矩形区域的范围；先将前后相邻两幅位图的数据保存下来，并判断前后两帧屏幕所对应像素的值是否变化；当第一次检测到变化的采样点时，会将变化采样点的坐标(PX0,PY0)进行记录，作为变化矩形区域的左上角坐标(Rl,Rt)，并且将行无变化标识为false；继续对比，当再次检测到不同采样点时，先将行无变化标识为false，接着将采样点的横坐标Px同矩形左上角的横坐标Rl进行比较并取最小值，同时矩形右下角的坐标(Rr,Rb)会和点的坐标(Px,Py)比较并取最大值；即：Rl＝min(Pxi,Rl)(i>1)  Rt＝Pyi(i＝1)Rr＝max(Rxi,Rr)(i>1)  Rb＝max(Ryi,Rb)(i>1)当检测到某行采样点值全部都相同时，得到一个变化的矩形区域块；在一个扫描区域中对变化区域进行矩形分割算法采用隔列直接比较法判断前后图像缓冲区中两帧屏幕图像所对应像素是否变化从而找出变化的矩形区域；按照从上到下，从左到右的原则，基于矩形分割隔列扫描的图像传输方法找出后一帧图像相对于前一帧图像所有变化区域并基于矩形分割算法得到面积最小的不重叠矩形区域的集合；所述显示器中图像的全差分重构算法具体包括：1)基于非局部均值正则项的全差分重构算法的基本模型可以表示为：其中α为非局部均值正则项的权值，Du为图像的梯度，通过引入辅助变量Du＝w，u＝x，并利用增广拉格朗日方法可得：其中α,β以及θ分别表示对应惩罚项的系数，v，γ以及λ表示相应的拉格朗日乘子，通过将其划分为对w，u，x三个子问题进行迭代求解；2)通过对u子问题的求解，以获取图像u的新的迭代重构值，具体模型可表示为：uk+1＝uk‑ηd；其中η＝abs(dTd/dTGd)表示最优步长，G＝(βDTD+θΙ+μATA)，Ι是单位矩阵，d＝DT(βDu‑v)‑γ+θ(u‑x)‑βDTw+AT(μ(Au‑y)‑λ)为梯度方向，k用于索引迭代次数，得到当前迭代结果uk+1后，送入到后续进程，用于判断迭代条件是否满足以及多假设处理；所述压力传感器的量测模型如下：YA(tk‑1)、YA(tk)、YA(tk+1)分别为压力传感器A对目标在tk‑1,tk,tk+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的量测值，分别为：其中，Y'_A(t_k‑1)、Y'_A(t_k)、Y'_A(t_k+1)分别为压力传感器A在t_k‑1,t_k,t_k+1时刻的本地笛卡尔坐标系下的真实位置；C_A(t)为误差的变换矩阵；ξ_A(t)为压力传感器的系统误差；为系统噪声，假设为零均值、相互独立的高斯型随机变量，噪声协方差矩阵分别为R_A(k‑1)、R_A(k)、R_A(k+1)。