基于CT圖像和K-Means聚類算法研究混凝土細觀損傷
摘要：混凝土CT圖像細觀損傷區沒有明顯的灰度特征,基于閾值及邊緣檢測的圖像分割方法難以提取細觀損傷信息。論文首次提出應用K-Means聚類算法深度挖掘混凝土CT圖像內部蘊含的細觀損傷信息。首先,對圓柱體混凝土試件進行了單軸靜力壓縮CT試驗;然后,依據輪廓系數確定最優聚類簇數,利用K-Means聚類算法在非監督狀態下尋找混凝土CT圖像的最優劃分,獲得了包含細觀損傷信息的分區圖;最后,統計了細觀損傷區域像素點總數,計算了混凝土損傷度。結果表明:從破壞區和細觀損傷區圖上能直觀地觀察到各應力階段混凝土內部細觀損傷的演化規律。細觀損傷度隨應力的變化具有規律性,峰值荷載前細觀損傷發展經歷了相對穩定期和穩定發展期,峰值荷載后細觀損傷度減小,損傷聚集在裂縫周圍,細觀損傷經歷不穩定發展期。K-Means聚類算法在分析混凝土損傷演化方面具有明顯優勢。
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