火山渣颗粒图像处理及形状定量分析

火山渣颗粒具有形状不规则、棱角较多的特点,其形状特征会影响材料工程性质.为探究火山渣颗粒形状特性,通过AIMS集料图像测量系统获得火山渣颗粒图像以及形状指标,采用分形维数和正态分布检验方法,讨论以颗粒长度作为特征粒径时粒径变化对颗粒形状和分形维数的影响规律,并对比火山渣颗粒与一般岩体颗粒的形状差异.结果表明:随着特征粒径减小,火山渣颗粒长扁度和粗糙度逐渐减小,棱角度、球度和分形维数逐渐增大,越趋近于球形和块状,且表面棱角越少.所有采用的形状指标之间均有较好的相关性,其中棱角度对特征粒径变化最为敏感,可优先选取棱角度作为描述火山渣形状的指标.此外,通过与卵石和级配碎石的对比表明,在不同粒径范围内,火山渣颗粒长扁度和圆度随粒径变化不如卵石和级配碎石显著,且火山渣粗糙度和棱角度均比卵石和级配碎石大,表明火山渣颗粒棱角更多,表面更粗糙.     

基于种群分区的多策略综合粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优收敛精度不高的问题,提出一种基于种群分区的多策略综合学习粒子群优化算法(MSPSO).该算法利用竞争机制将种群分为两个子种群：潜力子群与普通子群,对这两个子群实行不同的进化策略,潜力子群中的粒子主要负责全局探索,普通子群中的粒子则侧重于局部勘探.为验证算法的性能,在不同类型的基准函数上与其他粒子群算法及其他群智能算法进行对比,所提算法都能取到最优的平均结果,证明所提算法具有更优异的算法性能.