基于CAD-Abaqus的混凝土三维细观模型建立(三)
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4 骨料分布理论
在混凝土中，骨料之间会发生一定程度的堆积。当混凝土制备时，水泥、骨料和水混合后形成浆体，骨料会被均匀地分散其中。在浇筑混凝土并振实后，骨料会受到重力的作用逐渐堆积在一起，形成了混凝土的坚固结构。因此，在混凝土中，骨料之间会在一定程度上发生堆积，这提高了混凝土的密实性和强度。在模拟中，正确的骨料分布理论是确保混凝土模型有效性的重要前提。现有的混凝土骨料分布理论主要有以下几种。
1). 最密填充理论：认为在给定体积内，骨料颗粒应当按照最密方式填充，以达到最佳的力学性能。
2). Fuller和Thompson理论：该理论提出了一种骨料分布曲线，即Fuller-Thompson曲线，用于描述混凝土中骨料的分布情况。
3). Mortar Theory：该理论考虑了混凝土中水泥浆体与骨料之间的相互作用，提出了一种更加综合的骨料分布理论。
这些骨料分布理论在混凝土模拟中起着至关重要的作用，它们为构建准确的混凝土模型提供了理论基础，有助于预测和优化混凝土的性能。
在细观混凝土模拟领域中，Monte Carlo方法可以用于模拟随机骨料的投放过程，从而研究骨料在混凝土中的分布情况。以下是一个简单的Monte Carlo随机混凝土骨料投放模型的基本步骤：
1). 确定模型参数：首先需要确定模型的输入参数，包括混凝土试件的尺寸、骨料的种类和尺寸范围、以及投放的方式等。
2). 随机生成骨料：利用Monte Carlo方法，随机生成符合一定分布规律的骨料颗粒，可以根据实际情况选择不同的颗粒分布模型，如正态分布、均匀分布、Fuller级配曲线（Fuller curve）等。
3). 投放模拟：将生成的随机骨料颗粒投放到试件内，可以考虑不同投放策略和方法，如均匀投放、集中投放等，模拟骨料在混凝土中的分布过程。
4). 统计分析：通过大量的Monte Carlo模拟实验，统计分析骨料在混凝土中的分布情况，可以计算骨料的密实度、分布均匀性等指标。
5). 结果评估：根据模拟结果，评估不同投放方式对混凝土性能的影响，优化骨料的分布设计，提高混凝土的力学性能和耐久性。
蒙特卡洛随机投放模型有效性的重要前提是采用行之有效的随机骨料投放方案，投放方案应当能够充分符合实际工程中混凝土内骨料分布特征。
4.1骨料均匀分布与堆积模型
骨料在混凝土中的分布可以采用不同的模型，其中两种常见的模型是均匀分布模型和堆积分布模型。
均匀分布模型：在均匀分布模型中，骨料被设计成在混凝土内均匀分布。这意味着骨料的大小、形状和数量在整个混凝土结构内都是均匀的，没有聚集或堆积现象。均匀分布模型通常用于简化计算和分析过程，常用随机投放算法实现此模型，在一般混凝土模型设计中应用广泛。但一般的均匀分布模型骨料间距较大，这在实现较高骨料占比的混凝土中存在先天性不足。
堆积分布模型：在堆积分布模型中，骨料可能会以某种方式堆积或聚集在混凝土结构的特定区域。这种分布模型考虑了骨料在现实结构中可能出现的非均匀性，更接近实际情况。堆积算法更适合实际混凝土振捣后的骨料重力堆积现象，同时可达到更高的骨料比例，具有更好的仿真意义。
选择使用哪种模型取决于具体的设计要求和分析目的。堆积分布模型与简单的均匀分布模型相比，通过合适的堆积分布模型可以更好地描述骨料在混凝土中的实际堆积情况，提高模拟结果的准确性。堆积分布模型可以提供更多关于骨料堆积方式的信息，有助于深入分析混凝土结构的性能和特性。对骨料堆积进行合理建模可以帮助工程师设计更稳定、更耐用的混凝土结构，提高工程质量。使用堆积分布模型涉及到更复杂的数学和统计方法，需要更多数据支持和计算资源。堆积分布模型需要更多的试验数据和观测结果来验证和调整，增加了研究成本和时间。总的来说，选择适合的骨料堆积分布模型需要权衡模型的复杂性、准确性和实用性，以及对具体问题的适用性，从而有效地应用于混凝土结构设计和分析中。
在CAD内采用随机投放算法与堆积算法建立单一粒径的立方体试件模型如下：
（完结）
