Stereological correction method for shape and size distribution of granular materials.

颗粒材料形状和尺寸分布的体视校正方法。

基本信息

批准号：
21H01429
负责人：
上田高生
金额：
$ 8.4万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

粒径分布推定法の開発を行った。具体的に、DEMソフト（PFC Suite）へのコード追記により、ロジンラムラー等の数式で指定した粒径分布に基づいて球要素を生成し、自由落下させ、各要素の座標と半径を出力し、各要素を多面体に置換するプログラムを開発した。続いて、描画ソフト（Pov-ray）により、視点・光源・粒子表面テクスチャ・解像度等を様々な条件に設定し、現実的な粒子群の画像を作成するプログラムを構築した。上記のプロセスを繰り返して作成した大量の2D画像と3D粒径分布（粒径分布式の変数）を関連づけることにより、深層学習用の教師データを作成した。また、より簡易な粒径分布測定法として、2D粒径分布から3D粒径分布の推定法として従来より用いられてきたGoldsmith-Cruz-Orive (GCO)法の改良手法を開発した。具体的に、GCO法では予め決められたサイズクラスを対象とした変換行列を使用するため、幅広い粒径分布や特定の粒径幅の分布に対しては予測精度が落ちるという問題点があった。開発手法では、サイズクラスの数及び幅を自由に決定して、それに応じて変換行列を生成するため、GCO法が苦手としていた粒径分布に対しても高い精度で3D粒径分布を推定できることを確認した。１年目に開発した球面調和関数粒子モデルの実験検証を行った。６種類の砂及び鉱石粒子に対して、6種類の2D指標（円形度、2D長/短軸長比、面積、周長、2D等価径、2D長軸長）から７種類の3D指標（球形度、長/短軸長比、長/中軸長比、体積、表面積、等価径、長軸長）を推定できることを確認した。

开发了一种估计粒度分布的方法。具体而言，通过将代码添加到DEM软件（PFC套件）中，我们开发了一个程序，该程序基于在数学公式中指定的粒径分布（如Rosin ramler）（例如Rosin Ramler）生成球元素，使它们可以自由掉落，输出每个元素的坐标和半径，并用polyhedron替换每个元素。接下来，构建了一个程序，以通过使用图纸软件（POV-ray）在各种条件下设置视点，光源，粒子表面纹理，分辨率等来创建一组粒子的现实图像。通过将大量的2D图像与3D粒度分布（粒度分布公式的变量）相关联，我们创建了教师数据以进行深度学习。另外，作为测量粒度分布的一种更简单的方法，我们为Goldsmith-Cruz-Orive（GCO）方法开发了一种改进的方法，该方法过去曾经用作从2D粒度分布估算3D粒度分布的方法。具体而言，由于GCO方法使用针对预定尺寸类别的转换矩阵，因此对于宽粒径分布或特定的粒径宽度分布，预测精度会降低。在开发方法中，尺寸类的数量和宽度是自由确定的，并相应地生成了转换矩阵，并且可以证实3D粒度分布也可以估算高精度，即使对于粒度分布，GCO方法较弱。我们对第一年开发的球形谐波粒子模型进行了实验验证。 It was confirmed that seven types of 3D indicators (sphericality, length/minor axis length ratio, volume, surface area, circumference, 2D equivalent diameter, 2D longitudinal length) can be estimated from six types of 2D indexes (circumference, length/minor axis length ratio, length/middle axis length ratio, volume, surface area, equivalent diameter, longitudinal axis length) to six types of sand and ore particles.