基于嫦娥五号月壤粒形特征的离散元模拟方法

王思远; 蒋明镜

doi:10.11779/CJGE20230040

基于嫦娥五号月壤粒形特征的离散元模拟方法 English Version

王思远^1,,
蒋明镜^{2, 3, 4, ,}

1.
天津大学建筑工程学院, 天津 300350
2.
苏州科技大学土木工程学院, 江苏苏州 215009
3.
同济大学土木工程减灾国家重点实验室, 上海 200092
4.
同济大学土木工程学院岩土工程系, 上海 200092

基金项目:

海南省重点研发计划项目 ZDYF2021SHFZ264

国家重大自然灾害防控与公共安全重点专项项目 2022YFC3003403

国家自然科学基金创新研究群体项目 42221002

国家自然科学基金重大项目 51890911

土木工程防灾国家重点实验室自主研究课题基金项目 SLDRCE19-A-06

详细信息

作者简介:
王思远(1995—)，男，博士研究生，主要从事太空土数值模拟及土体宏微观力学方面研究。E-mail: wsiy@tju.edu.cn

通讯作者:
蒋明镜, E-mail: mingjing.jiang@usts.edu.cn

中图分类号: TU43
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2023-01-12
- 网络出版日期: 2024-04-09
- 刊出日期: 2024-03-31

Lunar regolith simulations with discrete element method based on Chang'E-5 mission's lunar soil particle morphology

WANG Siyuan^1,,
JIANG Mingjing^{2, 3, 4, ,}

1.
School of Civil Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350, China
2.
School of Civil Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China
3.
State Key Laboratory for Disaster Reduction in Civil Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China
4.
Department of Geotechnical Engineering, College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China

摘要

摘要: 为满足当前中国探月任务中的“堪测、采、建”战略规划，获取更加贴近真实的月壤物理力学特性，考虑月壤颗粒形状的影响，结合嫦娥五号探月任务中的月壤颗粒图像，将月壤粒形特征与颗粒级配联系起来，提出考虑中国月壤粒形特征的离散元数值模拟方法。首先，基于嫦娥五号探月任务获取的部分月壤颗粒图像，对颗粒的形状特征及尺寸信息进行提取，依据其球度特征将月壤的颗粒形态分为6类，并同月壤颗粒的粒形特征与颗粒尺寸建立对应关系；其次，结合本团队开发的三维离散元月壤接触模型，引入形状参数用以表征月壤颗粒的抗转动能力，进而在离散元中考虑月壤颗粒的粒形特征，最终建立考虑中国月壤粒形特征的离散元数值模型；通过与已知月壤试验结果的对比表明，该方法可将月壤颗粒形状的可变性直接映射到离散元中。在此基础上，通过与不考虑粒形特征的数值样进行对比，探究考虑月壤粒形特征的优势。结果表明：含嫦娥五号月壤粒形特征的离散元数值模型可以有效捕捉月壤力学行为的主要特征，为开展月球资源勘探及开发利用研究提供基础。
- 月壤 /
- 粒形特征 /
- 三轴压缩 /
- 宏微观特性
Abstract: To align with the current strategic planning of "survey, mining, and development" in China's lunar exploration mission, and to obtain more accurate physical and mechanical properties of lunar regolith, this study focuses on the influences of lunar regolith particle shape based on particle images from the lunar regolith of the Chang'E-5 mission. A discrete element numerical simulation method that considers lunar regolith particle morphology is proposed by linking particle shape characteristics with gradation. Initially, the shape characteristics and size information of the particles are extracted from the lunar regolith images. The particles are subsequently categorized into six groups based on their sphericity, establishing the corresponding relationships. Secondly, the study utilizes a three-dimensional (3D) lunar regolith contact model and calculates rolling and twisting resistances at inter-particle contact by incorporating shape parameters to account for lunar particle shape effects. Subsequently, the model considers particle size characteristics within the discrete element analysis. Ultimately, a discrete element numerical model that incorporates the particle shape characteristics of the China's lunar regolith is developed. Comparison with the results of Apollo lunar regolith laboratory tests reveals that the variability of grain shape in lunar particles can be directly incorporated into the discrete model. Additionally, the benefits of considering the grain shape characteristics of lunar regolith are discussed in comparison to numerical samples that neglect the characteristics. The results show that the proposed method can effectively capture the main characteristics of the mechanical behavior of lunar regolith, and provide a basis for the lunar resource exploration and exploitation methods.
- lunar regolith /
- particle shape characteristic /
- triaxial compressed test /
- macro- and micro-mechanical property

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0. 引言

天然土体由于物质组成、沉积条件、应力历史、物理风化过程和埋藏条件等因素的差异,土体参数常表现出空间变异性^[1],Griffiths等^[2]研究发现在边坡可靠度分析中,忽略土体参数空间变异性会低估边坡稳定性。已有大量研究表明参数的空间变异性对于边坡稳定性具有重要影响^[2-4],目前大多数关于边坡可靠度的研究,常采用平稳随机场或准平稳随机场模型模拟土体参数空间变异性^[4],然而大量现场试验资料表明诸如黏聚力、内摩擦角以及杨氏模量等土体参数的均值和标准差随埋深呈明显的非均匀分布。Lumb^[1]分别统计了香港黏土和伦敦地区的黏土,得出不排水抗剪强度的均值和标准差均随着埋深的增加而呈线性增长趋势；Chenari等^[5]调查发现江苏地区海相黏土锥尖阻力q_c和乌尔米耶湖场地黏土q_c沿埋深方向呈明显的分层趋势。在此背景下,Griffiths等^[2]利用去趋势分析法提出了非平稳随机场建模方法；蒋水华等^[3]针对目前不能有效模拟土体参数趋势分量和波动分量的不确定性,提出了一种有效的非平稳随机场模拟方法。

上述研究只针对横观各向异性相关结构建立土体参数的随机场模型,然而在地层断裂、弯褶等地质构造运动的作用下,土体参数的相关结构常常呈现出旋转的横观各向异性,自然界观察到的边坡也常以反倾边坡和顺层边坡为主,Zhu等^[7]将这种相关结构称为旋转各向异性。针对旋转各向异性相关结构对于边坡可靠度的研究,已有学者做过研究,但是大多是基于是平稳随机场进行模拟,目前国内对于旋转各向异性非平稳随机场的模拟还有待研究。

本文在Griffiths提出的去趋势分析理论^[2]基础上,结合坐标变换后的自相关函数形式,提出了二维旋转各向异性非平稳随机场模拟方法,并通过一饱和不排水黏土边坡验证所提模拟方法的可行性,开展相关结构旋转角和变异系数对边坡可靠度的敏感性分析,揭示土体参数旋转各向异性非平稳分布特征对于边坡可靠度的影响。

1. 旋转各向异性非平稳随机场模拟

根据Zhu等^[7]的研究,旋转各向异性相关结构的相关函数可以由下式表示：

$ρ (τ_{x}, τ_{y}) = \exp (- 2 \sqrt{\frac{{(τ_{x} \cos α + τ_{y} \sin α)}^{2}}{θ_{1}^{2}} + \frac{{(- τ_{x} \sin α + τ_{y} \cos α)}^{2}}{θ_{2}^{2}}}),$

(1)

式中, $τ_{x}$ 和 $τ_{y}$ 分别表示空间中任意两点的水平距离和竖向距离,θ₁和θ₂表示x和y对应方向上的相关距离, $α$ 为相关结构旋转角。

通常情况下,土体参数空间变异性包含趋势分量和波动分量两部分^[3],埋深d处的土体参数 $ζ (d)$ 可以表示为

$ζ (d) = t (d) + ω (d)$ 。

(2)

式中 d为土体埋深,t(d)为趋势分量函数,一般可以由土体参数在埋深d处的均值表示； $ω (d)$ 为随机波动分量函数,一般可以由均值为0,标准差为 $σ_{ω}$ 的正态平稳随机场模拟,即 $ω (d)$ 不会随深度变化而改变。对于固结土层,趋势分量t(d)由0开始沿埋深逐步增加,但是对于超固结的厚土层,趋势分量可能由某一确定数值开始沿埋深增加。此外,为了尽量与原始土体参数试验数据保持一致,土体参数的趋势分量一般选用形式较为简单的线性函数表示。本文只研究超固结黏土层中趋势分量沿埋深线性增加的情况,对于不排水抗剪强度参数 $s_{u}$ ,可以看作是由土体表层某一固定数值 $s_{u0}$ 随深度方向的线性增加,具体可以由下式给出：

$s_{u} = s_{u0} + b {σ^{'}}_{v} = s_{u0} + b γ d$ ,

(3)

式中, $s_{u0}$ 为地表处的不排水抗剪强度, ${σ^{'}}_{v}$ 为土体垂直有效应力, $γ$ 为土体重度,b为土体参数沿埋深方向变化的速率。本文采用去趋势分析法^[2]来模拟不排水抗剪强度的非平稳随机场模型,将 $s_{u0}$ 看作服从均值为 $μ_{s_{u0}}$ 、标准差为 $σ_{s_{u0}}$ 的对数正态分布平稳随机场,可以由式（1）模拟,得到 $s_{u}$ 的非平稳随机场如下：

$s_{u} = s_{u0} + \frac{s_{u0}}{μ_{s_{u0}}} \cdot b γ d$ 。

(4)

由上式可以求得不排水抗剪强度 $s_{u}$ 的均值和标准差分别为

$\begin{array}{l} μ_{s_{u}} = μ_{s_{u0}} + b γ d, \\ σ_{s_{u}} = σ_{s_{u0}} \cdot \frac{μ_{s_{u0}} + b γ d}{μ_{s_{u0}}} 。 \end{array}}$

(5)

可看出上式 $s_{u}$ 的均值和标准差均为埋深d的线性函数。

结合式（1）和式（4）,旋转各向异性相关结构的非平稳随机场可以表示为

$s_{u} = \exp (σ_{\ln s_{u0}} Z + μ_{\ln s_{u0}}) + \frac{\exp (σ_{\ln s_{u0}} Z + μ_{\ln s_{u0}})}{μ_{\exp (σ_{\ln s_{u0}} Z + μ_{\ln s_{u 0}})}} b γ d$ ,

(6)

式中, $μ_{\ln s_{u0}}$ 和 $σ_{\ln s_{u0}}$ 分别为地表处饱和不排水抗剪强度服从对数正态分布时的均值和标准差,可以由下式计算：

$μ_{\ln s_{u0}} = \ln μ_{s_{u0}} - 0.5 σ_{\ln s_{u0}}^{2}$ ,

(7)

$σ_{\ln s_{u0}} = \sqrt{\ln (1 + {cov}_{s_{u0}}^{2})}$ 。

(8)

考虑土体参数沿埋深方向线性增加的旋转各向异性相关结构随机场可以由式（1）和式（6）模拟得到,图1给出了考虑不排水抗剪强度 $s_{u}$ 旋转各向异性相关结构和非平稳特性的一次随机场典型实现。

图 1

$α = - 30^{\circ}$ 时两种随机场的一次实现

Figure 1. Typical realization of random fields with

$α = - 30^{\circ}$

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2. 饱和不排水黏土边坡可靠度分析

2.1 边坡几何模型与确定性分析结果

以文献[3]中的饱和不排水黏土边坡为例,研究非平稳随机场模拟的考虑旋转各向异性相关结构的边坡可靠度,进而揭示土体参数非平稳分布时对于边坡稳定性的影响。边坡计算模型及结果如图2所示,坡长60 m,坡度1∶2,坡高10 m。土体重度 $γ$ 取20 kN/m³,将不排水抗剪强度 $s_{u}$ 模拟为均值为40 kPa,变异系数 ${COV}_{s}_{_{u}}$ 为0.3的对数正态平稳随机场。取均值为40 kPa,蒋水华等^[3]采用简化Bishop法求得确定性分析下边坡稳定系数分别为1.182,本文采用强度折减法,以最大剪应变增量表征滑面,得到边坡稳定系数为 $F_{s,det}$ =1.188,最大破坏深度为 $D_{f}$ =20 m,采用强度折减法得到的边坡稳定系数与之前学者计算的结果高度一致。

图 2 边坡几何模型与确定性分析结果

Figure 2. Geometric model for slope and deterministic analysis results

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2.2 非平稳随机场模型参数取值

Rackwitz^[8]研究指出地表处的不排水抗剪强度一般为10～20 kPa,蒋水华等^[3]在研究非平稳随机场模拟时,将不排水抗剪强度模拟为对数正态分布,并将上下限10 kPa和20 kPa分别取作 $s_{u0}$ 的10%和90%分位数,得到 $s_{u0}$ 的均值和标准差分别为 $μ_{s_{u0}} =$ 14.669 kPa和 $σ_{s_{u0}} = 4.034$ ,为此,本文取地表处的不排水抗剪强度初始变化值为 $μ_{s_{u0}} =$ 15 kPa,变异系数为 ${COV}_{s_{u0}} =$ 0.3,将坡底处的不排水抗剪强度均值设定下限为75 kPa,可以得到 $s_{u0}$ 沿埋深方向的变化速率b=0.15。建立平稳随机场时,将不排水抗剪强度均值取边坡中部的参数平均值,Li等^[6]在对比非平稳随机场和平稳随机场的差别时也采用了这种方法,为此,将不排水抗剪强度平稳随机场建立为服从均值 $μ_{s_{u}} =$ 40 kPa,变异系数 ${COV}_{s_{u}} =$ 0.3的对数正态分布随机场,以此为非平稳随机场计算结果提供参照。

此外,为研究旋转各向异性非平稳随机场中相关结构旋转角对边坡可靠度的影响,将相关结构旋转角取[-60°,60°],其中,当-60°≤ $α$ <0°时,边坡近似等效为顺层边坡,当0°< $α$ ≤60°时,边坡等效为反倾边坡。

2.3 边坡可靠度分析

为了能够全面评估边坡稳定性,此处引入可靠度指标对边坡进行可靠度评价,假定得到的边坡稳定系数呈正态分布,则边坡可靠度指标可由下式计算：

$β = \frac{μ_{F_{s}} - 1}{σ_{F_{s}}}$ 。

(9)

若认为边坡稳定系数呈对数正态分布时,边坡可靠度可以由下式计算：

$β = \frac{\ln (μ_{F_{s}} / \sqrt{1 + {(μ_{F_{s}} / σ_{F_{s}})}^{2}})}{\sqrt{\ln [1 + {(μ_{F_{s}} / σ_{F_{s}})}^{2}]}}$ ,

(10)

式中, $μ_{F_{s}}$ 指边坡稳定系数的均值, $σ_{F_{s}}$ 是指边坡稳定系数的标准差。为准确估计边坡可靠度,采用Monte-Carlo策略对每种工况进行了500次模拟。

图3给出了横观各向同性相关结构下边坡可靠度分别在平稳随机场中与非平稳随机场中的关系。可以看出无论认为边坡稳定系数服从何种分布类型,非平稳随机场中的边坡可靠度均高于平稳随机场；此外,当假定边坡稳定系数服从对数正态分布时,得到的边坡可靠度高于服从正态分布时得到的可靠度,这种差别随着土体参数变异程度的增加逐渐消失。以假定边坡稳定系数服从正态分布为例,当变异系数为0.1时,此时土体参数整体离散程度较低,得到的边坡可靠度较高,且平稳随机场与非平稳随机场中计算得到的结果差别不明显,边坡可靠度分别为6.52和6.97；当变异系数增大时两个随机场的差别逐渐变大,尤其当变异系数为0.5时,利用非平稳随机场计算得到的边坡可靠度β=0.75,而传统的平稳随机场中计算得到的边坡可靠度已经低于0（β=-0.27）,两者相差达136%。因此,采用传统忽略土体参数非平稳分布特征的平稳随机场来评价边坡会低估边坡稳定性。

图 3 平稳随机场与非平稳随机场中的边坡可靠度

Figure 3. Reliability indexes with stationary random field and non-stationary field

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假定边坡稳定系数服从正态分布,图4为边坡可靠度^[9]随相关结构旋转角 $α$ 和变异系数的关系。从图4（a）可以看出,相关结构旋转角会明显改变边坡可靠度,随着α的增大,边坡可靠度先减小,至 $α$ =0°时,边坡可靠度达到最低,之后开始逐渐上升,当 $α$ =60°时,边坡可靠度达到最大值,在不同变异系数下,边坡最大与最小可靠度之间分别相差32.1%,38.0%,67.8%,40.3%,这意味着在忽略土体参数相关结构的旋转各向异性时,会低估边坡可靠度。从图4（b）中可以看出,随着土体参数的变异性增大,边坡可靠度急剧下降,在变异系数较小时,边坡可靠度受到相关结构旋转角的影响更为明显,例如当COV=0.1时,随着 $α$ 的增大,边坡可靠度指标值最大相差3.29,而当COV=0.7时,可靠度指标值最大相差只有1.49,降幅达54.7%,可见土体参数空间变异程度对边坡可靠度影响巨大,土体参数存在高变异性时会严重降低边坡稳定性。

图 4 边坡可靠度与相关结构旋转角和变异系数

Figure 4. Reliability index versus rotated angle

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3. 结论

基于去趋势分析理论和矩阵分解法提出了旋转各向异性非平稳随机场的模拟方法,以一个饱和不排水黏土边坡为例进行了边坡可靠度分析,主要结论如下：

（1）提出的旋转各向异性非平稳随机场模拟方法可以有效模拟土体参数的旋转各向异性相关结构和非平稳分布的特征,得到的随机场与工程实际较为符合,为相关研究提供了一条途径。

（2）通过比较平稳随机场与非平稳随机场的模拟结果,忽略土体参数非平稳分布特征建立平稳随机场在计算中会低估边坡可靠度,当认为边坡稳定系数服从对数正态分布时,得到的边坡可靠度偏高。

（3）相关结构旋转角对边坡可靠度影响较大,尤其是当参数变异性较低时,这种影响更为明显,忽略相关结构建立的横观各向异性随机场会得到更加保守的计算结果；随着变异系数的增大,相关结构旋转角对边坡可靠度的影响逐渐减弱,边坡可靠度也会随着参数变异程度的提高而逐渐降低。

致谢: 感谢中国科学院地质与地球物理研究所杨蔚研究员对本文提供的巨大帮助！感谢团队硕士生管成良、李天赐、石宵宵、杨越群在本文中提供的帮助。

图 1 部分月球表面颗粒^[22]

Figure 1. Multiple lunar regolith particles^[22]

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图 2 基于图像识别月壤粒形特征捕获流程图

Figure 2. Implementation of lunar soil particle shape feature capture based on image processing

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图 3 嫦娥五号月球样品的颗粒形状和尺寸分布

Figure 3. Particle shape and size distributions of Chang'E lunar sample

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图 4 月壤颗粒球度和抗转动的散点分布

Figure 4. Scatter distribution of sphericity and rolling resistances of lunar soil particles

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图 5 月壤粒间接触示意图

Figure 5. Schematic diagram of lunar soil particle contact

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图 6 考虑抗转动影响的粒间演化规律

Figure 6. Contact evolution between particles considering resistance rotation coefficient

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图 7 DEM模拟颗粒级配曲线及抗转动参数

Figure 7. DEM simulation of grain grading curve and corresponding resistance rotation coefficient

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图 8 Apollo 12/16月壤颗粒形态特性

Figure 8. Morphological characteristics of soil particles in Apollo 12/16 mission

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图 9 数值模拟与室内试验对比

Figure 9. Comparison between numerical simulations and laboratory tests

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图 10 不同围压下试样三轴试验结果

Figure 10. Results of conventional triaxial tests under different confining pressures

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图 11 剪切过程中力学配位数及APR演化规律

Figure 11. Evolution of mechanical coordination number and porosity during shearing

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表 1 月壤的颗粒形态分布表

Table 1 Representative particle morphologies of lunar particles

球度范围	颗粒占比/%	代表性颗粒形态
${S_{\text{p}}}$ < 0.6	1.3
0.6 < ${S_{\text{p}}}$ < 0.7	5.8
0.7 < ${S_{\text{p}}}$ < 0.8	18.1
0.8 < ${S_{\text{p}}}$ < 0.9	39.27
0.9 < ${S_{\text{p}}}$ < 0.94	18.3
0.94 < ${S_{\text{p}}}$ < 1.0	17.18

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表 2 离散元模拟参数^[21]

Table 2 Parameters used in DEM simulations

接触类型	细观参数		取值
球-球		颗粒密度/(kg·m^-3)	2320
		有效模量E_p/MPa	800
		法向与切向刚度比 $\zeta$	5
		抗转动系数 $\beta$	见图 7
		局部破碎系数	4
		颗粒摩擦系数	0.5
		局部阻尼	0.7

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施引文献(6)

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