基于智能计算的水泥水化过程微结构反向建模及性能预测

水泥水化过程的计算机模拟是揭示水泥水化原理、预测水化过程、研究水泥微观结构与性能之间的关系以及改进高性能水泥材料设计的有效手段。迄今为止，人们还未能找到一种实现水泥水化过程相对完整的动力学描述和基于真实水泥颗粒形貌演化的水化过程微观结构三维模拟方法。本课题在先期工作基础上，进一步探索利用智能计算由水泥水化的微结构定时观测数据反向挖掘其三维结构演化模型及宏观属性的理论理础和实现方法。基于uCT扫描图像，首先利用三维图象配准、灰度校准与图象增强算法获得水泥动态真实三维微观结构的演化数据，并根据实验测得的水化热数据反向生成水泥水化中期的动力学模型；然后根据真实三维演化数据反向提取出细胞自动机演化规则，利用该规则模拟水泥微观结构的演化；对不同时刻的微观结构，提取出其三维描述特征，建立水泥水化体结构参数与水泥抗压强度之间的对应关系。最终建立基于GPGPU并行环境下的水泥水化过程微观结构仿真设计工具。

水泥基材料是世界上用量最广的建筑材料，水泥水化过程的内在机理及水化演化过程的研究对于高性能水泥材料的设计及其性能预测十分重要。本项目将智能计算理论及方法与水泥水化过程的分析测试相结合，通过对水泥水化试样的分析观测获取数据，探索利用智能计算方法由水泥水化的微结构演化过程定时观测数据反向挖掘其三维结构演化模型，研究由水泥水化过程参数进行水泥材料性能预测的理论基础和实现方法。项目基于显微断层扫描图像，首先利用三维图像配准、灰度校准与图象增强算法获得水泥动态真实三维微观结构的演化数据，并根据实验测得的水化热数据反向生成水泥水化中期的动力学模型；然后根据真实三维演化数据反向提取出细胞自动机演化规则，利用该规则模拟水泥微观结构的演化；对不同时刻的微观结构，提取出其三维描述特征，建立水泥水化体结构参数与水泥抗压强度之间的对应关系。最终建立基于CPU+GPU 并行计算环境下的水泥水化过程微观结构仿真设计工具。项目在研究过程中严格按照计划进行，成功得到了水泥的动态三维微观结构及中期水化动力系统，萃取出了水泥水化的细胞自动机演化规则，并构建了三维描述特征与抗压强度的动态关系模型。反演过程中利用GPU环境进行仿真反演过程的高性能加速。此外，在所获得的理论研究成果的应用方面除了计划的研究外还进行了成果应用的扩充和调整，结合当前应用领域的典型问题，增加了理论算法在医疗图像、流量分类、人手识别等应用的研究。. 在基金项目的支持下，课题组在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》， 《Information Sciences》，《Pattern Recognition》，IEEE CEC等刊物与会议上发表了学术论文28篇，获得了一项国家发明专利授权，其中所发表论文被SCI索引或SCI源刊在线发表16篇，被EI索引论文10篇（不含SCI重复索引论文）。本项目的研究在国际上首次实现了水泥水化过程中三维动态微观结构的反向建模，以所获得的数据为基础进而实现了水泥水化动力系统和细胞自动机演化模型的演化，提出了非平衡数据引力算法、多层粒子群算法等理论算法来为本项目的仿真与建模进行支撑，并建立了一套基于GPU的高性能水泥水化过程建模环境。