基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法

1.本发明涉及计算机辅助设计领域，尤其涉及一种基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法。


背景技术：

2.焊点的失效机制种类繁多，焊点的微观组织的研究是了解其失效机理的有效方法之一，为了更加深入的研究其失效机理，需要对其微观组织进行建模。目前，基于图像处理的有限元建模方法所建立的模型边缘处呈锯齿状，这种锯齿状随划分精度的降低会更加明显，虽然改变像素点的大小可以缓解这种问题，但是会大大的增加电脑的运算时间，并且，锯齿状模型会有一定的失真。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法，旨在提高现有建模方法的精确度。
4.为实现上述目的，本发明提供了一种基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法，包括：读取微观组织图像；
5.对图像进行处理并输出能够被有限元软件识别的文件；
6.在有限元软件中建模，得到小方格阵列模型；
7.在模型中划分区域并赋予材料属性。
8.其中，所述读取微观组织图像的具体方式是利用显微镜拍下试样的微观组织图像。
9.其中，所述对图像进行处理并输出能够被有限元软件识别的文件的具体步骤是：
10.将图像转换为二进制矩阵；
11.判断出相界，对各相进行编号；
12.输出能够被有限元软件识别的文件。
13.其中，所述将图像转换为二进制矩阵的具体步骤是：
14.将图像导入到matlab中，将图像数据化为rgb图；
15.把rgb图变为灰度图，把灰度图变为二进制图；
16.对二进制图进行中值滤波去噪。
17.其中，所述在有限元软件中建模，得到小方格阵列模型的具体方式是采用映射的方法使用二进制图在有限元软件中建立模型。
18.其中，所述在模型中划分区域并赋予材料属性的具体步骤是：
19.对不同的小方格赋予不同的相的材料属性；
20.去除材料属性噪点；
21.画三角形并赋予对应的材料属性。
22.本发明的一种基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法，包括：读取
微观组织图像；对图像进行处理并输出能够被有限元软件识别的文件；在有限元软件中建模，得到小方格阵列模型；在模型中划分区域并赋予材料属性。、本发明能够精确的对多相微观组织结构进行建模，提高现有方法的精确度；本发明能够消除了锯齿状边界，更加真实的反映微观组织形貌；本发明可以方便的用于两相材料中各组分相微观结构与宏观性能之间的关系；本发明所建模型随着matlab缩放的比例的增加，精度随之增加，反映形貌更加精确。
附图说明
23.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
24.图1是本发明的一种基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法的效果示意图；
25.图2是本发明的未赋予材料属性的ansys模型图；
26.图3是本发明的材料属性已赋予的ansys模型图；
27.图4是本发明的去噪点原理图；
28.图5是本发明的三角形划分规则图；
29.图6是本发明的ansys模型图；
30.图7是本发明的基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法的流程图；
31.图8是本发明的对图像进行处理并输出能够被有限元软件识别的文件的流程图；
32.图9是本发明的将图像转换为二进制矩阵的流程图；
33.图10是本发明的在模型中划分区域并赋予材料属性的流程图。
具体实施方式
34.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
35.请参阅图1～图10，本发明提供一种基于微观组织图像三角形网格划分的有限元建模方法，以ansys分析软件为例，包括：
36.s101读取微观组织图像；
37.具体方式是利用显微镜拍下试样的微观组织图像。
38.s102对图像进行处理并输出ansys可识别的文件；
39.具体步骤是：
40.s201将图像转换为二进制矩阵；
41.具体步骤是：
42.s301将图像导入到matlab中，将图像数据化为rgb图；
43.用matlab读取图像，对于尺寸为n
×
m的彩色图像，在matlab中存储为一个n
×
m
×
3的多维数据数组，将rgb模型转化为yuv模型(亮度
‑
色度模型，“y”表示明亮度，“u”和“v”是
色度、浓度)其中的y通道(亮度)就是灰度图像，像素点值的位宽依然为8bit，可表示0
‑
255的范围，其中0表示黑色，255表示白色。转换公式如下：
44.y＝0.299
·
r+0.58
·
g+0.114
·
b
45.u＝
‑
0.169
·
r
‑
0.331
·
g+0.5
·
b+128
46.v＝0.5
·
r
‑
0.419
·
g
‑
0.081
·
b+128
47.y即为我们所要的灰度图。
48.s302把rgb图变为灰度图，把灰度图变为二进制图；
49.设置阈值，将灰度图转换为二进制图。
50.s303对二进制图进行中值滤波去噪。
51.再通过中值滤波去噪点，得到所需要的有效二进制矩阵。在matlab中，对矩阵(1)去噪点，判断每一个矩阵元素，如下矩阵(1)所示，若元素1周围有3个0元素，则将其值改为0。
[0052][0053]
s202判断出相界，对各相进行编号；
[0054]
断定其为边界矩阵元素，将其命为2，如矩阵(2)所示，最终得到矩阵(3)所示。利用matlab输出这些元素在矩阵中的位置
[0055][0056][0057]
s203输出ansys可以识别的文件。
[0058]
输出ansys可以识别的文件使得可以导入到ansys软件中进行进一步的处理。
[0059]
s103在ansys中建模，得到小方格阵列模型；
[0060]
具体方式是采用映射的方法使用二进制图在ansys中建立模型。
[0061]
建立基于matlab图像各像素点形成的映射的二维有限元模型，matlab里面的每一个矩阵元素对应ansys里面的每一个小方格。ansys的二维模型长(l)和宽(d)由真实试样长(l)和宽(d)决定。即：
[0062]
l＝l
[0063]
d＝d
[0064]
每一个小方格的长(l
i
)和宽(d
i
)由矩阵的列数(m)和行数(n)决定：
[0065][0066][0067]
至此，我们建立了基于matlab矩阵对应的ansys模型，如图2所示。
[0068]
s104在模型中划分区域并赋予材料属性。
[0069]
具体步骤是：
[0070]
s301对不同的小方格赋予不同的相的材料属性；
[0071]
不同材料属性赋予给不同的小方格，这些小方格的位置由matlab矩阵元素的位置决定，其中0元素对应b材料属性，1对应c材料属性，2对应a材料属性。如果e(i,j)＝0，则小方格的左下角坐标为(i
‑
l/2m,j
‑
d/2n),右上角的坐标为(i+l/2m,j+d/2n)，对其赋予材料属性b；如果e(i,j)＝2，则小方格的左下角坐标为(i
‑
l/2m,j
‑
d/2n),右上角的坐标为(i+l/2m,j+d/2n)，对其赋予材料属性a；如果e(i,j)＝1，则小方格的左下角坐标为(i
‑
l/2m,j
‑
d/2n),右上角的坐标为(i+l/2m,j+d/2n)，对其赋予材料属性c。如图3所示。
[0072]
s302去除材料属性噪点；
[0073]
在ansys中，如果一个小方格材料属性为a，它周围有三个材料属性为b的小方格，则将其材料属性改为b，如下图4所示。
[0074]
s303画三角形并赋予对应的材料属性。
[0075]
如下图5所示，如果材料属性为a的小方格上下左右有相邻的两个为b，则对其进行划分，其方向如图5所示，对所有材料属性为a的小方格进行判断划分，最终得到图6。
[0076]
本发明能够精确的对多相微观组织结构进行建模，提高现有方法的精确度；本发明能够消除了锯齿状边界，更加真实的反映微观组织形貌；本发明可以方便的用于两相材料中各组分相微观结构与宏观性能之间的关系；本发明所建模型随着matlab缩放的比例的增加，精度随之增加，反映形貌更加精确，如图1所示。
[0077]
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。