球形压痕载荷曲线非抛物线:物理解析与ISO14577的挑战

PDF格式 | 514KB | 更新于2024-07-14 | 140 浏览量 | 0 下载量 举报
收藏
"这篇论文探讨了球形和扁平冲头压痕的载荷曲线的物理推导,揭示了普遍认为的球形压痕载荷曲线为抛物线的假设可能不准确。作者Gerd Kaupp指出,这种抛物线假设只在特定条件下与实验结果相关,但并不符合物理定律。ISO 14577标准中的某些方法因此受到质疑,因为它们基于错误的理解,即忽略了弹性变形和不同类型的塑性变形在压力作用下的体积影响。" 正文: 在《Advances in Materials Physics and Chemistry》期刊2019年的一篇文章中,Gerd Kaupp详细分析了球形压痕载荷曲线的物理特性,挑战了传统的抛物线模型。文章指出,尽管抛物线模型在某些情况下可以提供良好的近似,但它并不适用于所有球形压痕情况。球体的半径与深度的比例随压痕变化,这意味着球形压痕的载荷曲线不能简单地用h的3/2次幂来描述,这是赫兹理论对理想接触问题的推论,而非实际压痕过程。 Kaupp的研究强调了考虑弹性压力工作和塑性压力工作的重要性,这两者在ISO 14577标准中并未充分考虑。该标准通常使用的“抛物线”指数,如2代表圆锥,3/2代表球面,1代表平冲头,现在被质疑其物理基础。作者指出,这些指数的普遍接受并不意味着它们反映了真实世界的现象。实际上,只有在特定的几何形状(如圆锥或楔形)下,载荷曲线才符合3/2的指数。 此外,Kaupp揭示了ISO 14577标准中的一些迭代参数,如硬度和弹性压痕模量的计算方法,可能因对压痕区域的误解而违反第一能量定律。正确的理解应该是基于压痕产生的体积变形,包括弹性变形和多种塑性变形。这些因素在传统的抛物线模型中未被充分考虑。 文章通过深入的数学推导,展示了球形压痕载荷曲线的物理方程,这些方程能够更好地解释实验数据,特别是在大半径与深度比例以及小压痕深度的情况下。这一发现对于材料科学和工程领域具有重要意义,因为它可能导致对硬度测量和材料性能评估方法的重新审视。 这项研究不仅挑战了球形压痕载荷曲线的传统观念,还提出了更符合物理规律的新理解。对于工程师、材料科学家以及从事硬度测试和材料性能分析的从业者来说,理解和应用这些新的理论成果将有助于提高实验数据的准确性和测试方法的可靠性。

相关推荐

filetype

``` def extract_boundary_with_integral_invariant(pcd, radius=0.1, k=2.0, min_neighbors=5): """ 使用积分不变量算法提取点云边界 参数: pcd (o3d.geometry.PointCloud): 输入点云 radius (float): 邻域搜索半径 k (float): 阈值系数 (T = μ - k*σ) min_neighbors (int): 后处理中保留边界点所需的最小邻域边界点数量 返回: boundary_mask (np.array): 边界点布尔掩码 """ # ---------------------- 1. 预处理 ---------------------- # 统计滤波去噪 cl, _ = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=10, std_ratio=5.0) # ---------------------- 2. 法线估计 ---------------------- cl.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius * 2, max_nn=30)) cl.orient_normals_consistent_tangent_plane(k=15) # 统一法线方向 # ---------------------- 3. 构建KD-tree加速搜索 ---------------------- points = np.asarray(cl.points) normals = np.asarray(cl.normals) tree = KDTree(points) # ---------------------- 4. 计算积分不变量 ---------------------- integral_values = [] for i in range(len(points)): # 查询球形邻域 neighbors = tree.query_ball_point(points[i], radius) if len(neighbors) < 3: integral_values.append(0) continue # 获取邻域点相对坐标 neighbor_points = points[neighbors] - points[i] # 构建局部坐标系 (z轴为法线方向) z_axis = normals[i] x_axis = np.random.randn(3) # 随机初始向量 x_axis -= x_axis.dot(z_axis) * z_axis x_axis /= np.linalg.norm(x_axis) y_axis = np.cross(z_axis, x_axis) # 投影到切平面 (忽略法线方向) proj_coords = np.array([neighbor_points.dot(x_axis), neighbor_points.dot(y_axis)]).T # 统计有效投影点数量作为积分值 integral_values.append(len(proj_coords)) # ---------------------- 5. 阈值处理 ---------------------- integrals = np.array(integral_values) mean = integrals.mean() std = integrals.std() threshold = mean - k * std boundary_mask = (integrals < threshold) # ---------------------- 6. 后处理:去除孤立边界点 ---------------------- boundary_indices = np.where(boundary_mask)[0] boundary_tree = KDTree(points[boundary_mask]) valid_boundary = np.zeros(len(points), dtype=bool) for idx in boundary_indices: # 检查周围radius内是否有足够多的边界点 count = boundary_tree.query_ball_point(points[idx], radius).__len__() if count >= min_neighbors: valid_boundary[idx] = True return valid_boundary # ====================== 使用示例 ====================== if __name__ == "__main__": # 1. 读取点云 (替换为你的PCD文件路径) pcd = o3d.io.read_point_cloud("model.pcd") # 检查点云是否为空 if len(pcd.points) == 0: print("读取的点云文件为空,请检查文件路径和内容。") else: print("成功读取点云,点数:", len(pcd.points)) # 2. 提取边界 boundary_mask = extract_boundary_with_integral_invariant(pcd, radius=2.0, k=1.5, min_neighbors=3) # 检查是否有边界点 if np.any(boundary_mask): # 3. 可视化结果 boundary_pcd = pcd.select_by_index(np.where(boundary_mask)[0]) boundary_pcd.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # 红色为边界 o3d.visualization.draw_geometries([pcd, boundary_pcd]) else: print("未找到边界点,请调整参数重新尝试。")```能否将其中的边界点单独提取出来并展示全部代码

25 浏览量
filetype

``` def extract_boundary_with_integral_invariant(pcd, radius=0.1, k=2.0, min_neighbors=5): """ 使用积分不变量算法提取点云边界 参数: pcd (o3d.geometry.PointCloud): 输入点云 radius (float): 邻域搜索半径 k (float): 阈值系数 (T = μ - k*σ) min_neighbors (int): 后处理中保留边界点所需的最小邻域边界点数量 返回: boundary_mask (np.array): 边界点布尔掩码 """ # ---------------------- 1. 预处理 ---------------------- # 统计滤波去噪 cl, _ = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=10, std_ratio=5.0) # ---------------------- 2. 法线估计 ---------------------- cl.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius * 2, max_nn=30)) cl.orient_normals_consistent_tangent_plane(k=15) # 统一法线方向 # ---------------------- 3. 构建KD-tree加速搜索 ---------------------- points = np.asarray(cl.points) normals = np.asarray(cl.normals) tree = KDTree(points) # ---------------------- 4. 计算积分不变量 ---------------------- integral_values = [] for i in range(len(points)): # 查询球形邻域 neighbors = tree.query_ball_point(points[i], radius) if len(neighbors) < 3: integral_values.append(0) continue # 获取邻域点相对坐标 neighbor_points = points[neighbors] - points[i] # 构建局部坐标系 (z轴为法线方向) z_axis = normals[i] x_axis = np.random.randn(3) # 随机初始向量 x_axis -= x_axis.dot(z_axis) * z_axis x_axis /= np.linalg.norm(x_axis) y_axis = np.cross(z_axis, x_axis) # 投影到切平面 (忽略法线方向) proj_coords = np.array([neighbor_points.dot(x_axis), neighbor_points.dot(y_axis)]).T # 统计有效投影点数量作为积分值 integral_values.append(len(proj_coords)) # ---------------------- 5. 阈值处理 ---------------------- integrals = np.array(integral_values) mean = integrals.mean() std = integrals.std() threshold = mean - k * std boundary_mask = (integrals < threshold) # ---------------------- 6. 后处理:去除孤立边界点 ---------------------- boundary_indices = np.where(boundary_mask)[0] boundary_tree = KDTree(points[boundary_mask]) valid_boundary = np.zeros(len(points), dtype=bool) for idx in boundary_indices: # 检查周围radius内是否有足够多的边界点 count = boundary_tree.query_ball_point(points[idx], radius).__len__() if count >= min_neighbors: valid_boundary[idx] = True return valid_boundary # ====================== 使用示例 ====================== if __name__ == "__main__": # 1. 读取点云 (替换为你的PCD文件路径) pcd = o3d.io.read_point_cloud("model.pcd") # 检查点云是否为空 if len(pcd.points) == 0: print("读取的点云文件为空,请检查文件路径和内容。") else: print("成功读取点云,点数:", len(pcd.points)) # 2. 提取边界 boundary_mask = extract_boundary_with_integral_invariant(pcd, radius=2.0, k=1.5, min_neighbors=3) # 检查是否有边界点 if np.any(boundary_mask): # 3. 可视化结果 boundary_pcd = pcd.select_by_index(np.where(boundary_mask)[0]) boundary_pcd.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # 红色为边界 o3d.visualization.draw_geometries([pcd, boundary_pcd]) else: print("未找到边界点,请调整参数重新尝试。")```能否将其中的边界点提取出来并且生成线轮廓

27 浏览量
手机看
程序员都在用的中文IT技术交流社区

程序员都在用的中文IT技术交流社区

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

客服 返回
顶部