A novel strategy for generating mesoscale asphalt concrete model with controllable aggregate morphology and packing structure

级配 骨料(复合) 中尺度气象学 形态学(生物学) 沥青 材料科学 缩放比例 复合材料 组分(热力学) 结构工程 生物系统 计算机科学 工程类 几何学 地质学 数学 人工智能 物理 古生物学 热力学 生物 气候学
作者
Zhifei Tan,Fu-qiang Guo,Zhen Leng,Zhenjun Yang,Peng Cao
出处
期刊:Computers & Structures [Elsevier BV]
卷期号:296: 107315-107315 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.compstruc.2024.107315
摘要

Establishing a mesoscale model of asphalt concrete is significantly challenging due to its inherent heterogeneity and high proportion of aggregates. Initially, a novel approach for systematically quantifying aggregate morphology by integrating both form scaling and spherical harmonic (SH) modeling is formulated. The proposed method excels in decomposing aggregate morphology at diverse length scales and accurately quantifying non-star-like and flat aggregates. Subsequently, Principal Component Analysis (PCA) is performed on the quantified morphology parameters to produce sufficient virtual aggregates with similar morphology to the real ones. Finally, the robust Bullet physics engine is employed to compact the generated aggregates, which can develop an aggregate packing structure closely resembling real asphalt concrete. Besides, the aggregate morphology and gradation of the generated packing structure can be effectively controlled. Through additional geometry and mesh processing, high-fidelity mesoscale models of asphalt concrete can be generated. This novel strategy lays the foundation for further mechanical modeling on asphalt concrete.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
天天快乐应助RivedroiteLynn采纳,获得10
刚刚
机智的南烟完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
fff发布了新的文献求助10
2秒前
li发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
所所应助高乐多采纳,获得10
4秒前
4秒前
ww完成签到,获得积分10
4秒前
yyt发布了新的文献求助10
5秒前
充电宝应助whj采纳,获得10
5秒前
xxl发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
Anson发布了新的文献求助10
6秒前
杨权发布了新的文献求助10
7秒前
感动一凤发布了新的文献求助10
8秒前
研友_R2D2发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
哆啦小鱼发布了新的文献求助10
9秒前
angel3060完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
fff完成签到,获得积分10
10秒前
英姑应助甜橙汁采纳,获得10
10秒前
zhangyixin发布了新的文献求助10
10秒前
乐观忆之完成签到,获得积分10
10秒前
hbkj完成签到,获得积分10
10秒前
开朗的尔风完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
高高完成签到,获得积分10
12秒前
eufhuew应助xxl采纳,获得10
13秒前
14秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
14秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
14秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
14秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
14秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
14秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Scientific Writing and Communication: Papers, Proposals, and Presentations 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6370401
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8184397
关于积分的说明 17267050
捐赠科研通 5425056
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2870078
邀请新用户注册赠送积分活动 1847118
关于科研通互助平台的介绍 1693839