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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于网格优化堆积算法的复合水泥浆体微结构初始堆积模型的构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118380067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410559448.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于网格优化堆积算法的复合水泥浆体微结构初始堆积模型的构建方法是由高鹏;刘洪杰;胡焱博;李景哲;储玉婷;詹炳根;余其俊设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网格优化堆积算法的复合水泥浆体微结构初始堆积模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网格优化堆积算法的复合水泥浆体微结构初始堆积模型的构建方法，包括：1设置并计算复合水泥浆体微结构模型的基本参数；2生成微结构模型的立方体并将其划分为空间中有序排列的网格阵；3建立网格信息矩阵记录每个网格的信息；4根据当前粒级序号、颗粒孔筛尺寸和网格阵随机生成网格索引序列；5投放当前粒级序号对应的粒级范围内的水泥颗粒；6投放当前粒级序号对应的粒级范围内的矿粉颗粒；7投放当前粒级序号对应的粒级范围内的粉煤灰颗粒；本发明方法简单高效，能达到较低的水灰比，有助于预测水泥浆体的宏观性能，并对于构建含有非规则颗粒的复合水泥浆体微结构模型有着重要的意义。

本发明授权基于网格优化堆积算法的复合水泥浆体微结构初始堆积模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网格优化堆积算法的复合水泥浆体微结构初始堆积模型的构建方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：设置并计算复合水泥浆体微结构模型的基本参数：步骤1.1：设置立方体CUBE的尺寸，包括：长度L，宽度W和高度H；设置水灰比为wcr，水泥的密度为ρPC、矿粉的密度为ρBFS、粉煤灰的密度为ρFA；根据立方体CUBE的体积V＝L×W×H、水灰比wcr和水泥的密度ρPC，计算由水泥、矿粉和粉煤灰构成的胶凝材料的总质量M；步骤1.2：设置水泥的质量占比系数为KPC、矿粉的质量占比系数为KBFS、粉煤灰的质量占比系数为KFA；将总质量M乘以相应的质量占比系数KPC、KBFS和KFA，分别得到水泥的总质量mPC，矿粉的总质量mBFS和粉煤灰的总质量mFA；将mPC、mBFS和mFA分别除以对应的密度ρPC、ρBFS和ρFA，相应得到水泥的总投放体积VPC，矿粉的总投放体积VBFS和粉煤灰的总投放体积VFA；步骤1.3：设置孔筛的尺寸为[W1,W2,W3,…,Wi-1,Wi,…,Wmax]；其中，Wi表示第i个孔筛的尺寸；Wmax表示孔筛的最大尺寸；max表示孔筛的总数；设置单位体积下的水泥粒径分布[VPC1,VPC2,…,VPCi-1,VPCi,…,VPCmax-1]、单位体积下的矿粉粒径分布[VBFS1,VBFS2,…,VBFSi-1,VBFSi,…,VBFSmax-1]和单位体积下的粉煤灰粒径分布[VFA1,VFA2,…,VFAi-1,VFAi,…,VFAmax-1]；其中，VPCi、VBFSi和VFAi分别表示单位体积下的水泥、矿粉和粉煤灰在粒级范围Wi,Wi+1内的待投放体积；将总投放体积VPC、VBFS和VFA分别乘以单位体积下的水泥粒径分布、单位体积下的矿粉粒径分布和单位体积下的粉煤灰粒径分布，相应得到水泥的粒径分布[SVPC1,SVPC2,…,SVPCi-1,SVPCi,…,SVPCmax-1]、矿粉的粒径分布[SVBFS1,SVBFS2,…,SVBFSi-1,SVBFSi,…,SVBFSmax-1]和粉煤灰的粒径分布[SVFA1,SVFA2,…,SVFAi-1,SVFAi,…,SVFAmax-1]，其中，SVPCi、SVBFSi和SVFAi分别表示粒级范围在Wi,Wi+1的水泥、矿粉和粉煤灰的待投放体积；设置粒级序号的阈值为O，当前粒级序号记为o，且o＝max-i，初始化o＝1；步骤2：生成长度L、宽度W、高度H的立方体CUBE，并以所述立方体CUBE的左下角顶点为坐标原点，以立方体CUBE的长、宽、高为X轴方向、Y轴方向和Z轴方向，建立三维笛卡尔坐标系；将所述立方体CUBE划分为空间中有序排列的网格阵，令所述网格阵中每个网格的边长为piex；遍历X轴、Y轴和Z轴方向，并依次对网格阵中的网格进行编号，从而建立网格信息矩阵data_A，用于记录每个网格的空间位置信息、网格索引号和网格状态；初始化每个网格的网格状态为0，若网格被占据，则将网格状态设为1；步骤3：定义网格索引矩阵data_B用于记录网格状态为1的网格索引号；从data_A中提取记录网格索引号的矩阵，并与data_B取差集，得到网格状态为0的网格索引矩阵data_C；步骤4：若当前粒级序号o小于O时，在data_C中随机生成T个网格状态为0的网格索引序列indx，执行步骤5；否则，根据当前粒级范围内的最大孔筛尺寸，在网格阵中生成T个边长相同但空间位置不相同的小立方体，并对每个小立方体包含的网格状态求和后，再对所有小立方体进行升序排序，从而根据排序顺序得到T个小立方体中心处网格的索引号组成的网格索引序列indx后，执行步骤5；其中，小立方体边长为piex的奇数倍、左下角点与网格顶点重合；步骤5：投放粒级范围在Wi,Wi+1的水泥颗粒；步骤5.1：初始化变量l＝1，判断粒级范围在Wi,Wi+1的已投放的水泥颗粒体积之和是否大于等于待投放体积SVPCi，若是，执行步骤6，否则，执行步骤5.2；步骤5.2：在非规则颗粒的球谐系数表数据库中随机挑选一个水泥的非规则颗粒，并通过放缩非规则颗粒的球谐系数表中的系数以控制非规则颗粒的尺寸，使得非规则颗粒尺寸在相应的粒级范围Wi,Wi+1内，并得到一个待投放的水泥颗粒；步骤5.3：判断l是否大于indx中的元素个数，若是，返回步骤4，否则，根据indx中第l个网格索引号对应的空间位置信息，按照周期性边界条件对待投放的水泥颗粒进行平移变换和旋转变换，从而生成一个待投放的水泥颗粒模型；步骤5.4：根据双重干涉判定方法判断待投放的水泥颗粒模型与已投放的颗粒模型是否存在干涉，若存在，将l+1赋值给l后，返回步骤5.3；否则，将粒级范围在Wi,Wi+1的待投放的水泥颗粒模型投放到所述立方体CUBE中，使得待投放的水泥颗粒模型变为已投放的颗粒模型并记录颗粒信息，最后更新网格状态、网格索引矩阵data_B和网格索引矩阵data_C，返回步骤4；步骤6：投放粒级范围在Wi,Wi+1的矿粉颗粒；步骤6.1：初始化变量l＝1，判断粒级范围在Wi,Wi+1的已投放的矿粉颗粒体积之和是否大于等于待投放体积SVBFSi，若是，执行步骤7，否则，执行步骤6.2；步骤6.2：在非规则颗粒的球谐系数表数据库中随机挑选一个矿粉的非规则颗粒，并通过放缩非规则颗粒的球谐系数表中的系数以控制非规则颗粒的尺寸，使得非规则颗粒尺寸在相应的粒级范围Wi,Wi+1内，并得到一个待投放的矿粉颗粒；步骤6.3：判断l是否大于indx中的元素个数，若是，返回步骤4，否则，根据indx中第l个网格索引号对应的空间位置信息，按照周期性边界条件对待投放的矿粉颗粒进行平移变换和旋转变换，从而生成一个待投放的矿粉颗粒模型；步骤6.4：根据双重干涉判定方法判断待投放的矿粉颗粒模型与已投放的颗粒模型是否存在干涉，若存在，将l+1赋值给l后，返回步骤6.3；否则，将粒级范围在Wi,Wi+1的待投放的矿粉颗粒模型投放到所述立方体CUBE中，使得待投放的矿粉颗粒模型变为已投放的颗粒模型并记录颗粒信息，最后更新网格状态、网格索引矩阵data_B和网格索引矩阵data_C，返回步骤4；步骤7：投放粒级范围在Wi,Wi+1的粉煤灰颗粒；步骤7.1：初始化变量l＝1，判断粒级范围在Wi,Wi+1的已投放的粉煤灰颗粒体积之和是否大于等于待投放体积SVFAi，若是，则将o+1赋值给o，并更新i＝max-o后，执行步骤7.2；否则，直接执行步骤7.2；步骤7.2：若i＝0，则停止投放，保存已投放的颗粒信息，完成复合水泥浆体微结构初始堆积模型的构建；否则，随机生成粒级范围在Wi,Wi+1的球形颗粒并作为待投放的粉煤灰颗粒，执行步骤7.3；步骤7.3：判断l是否大于indx中的元素个数，若是，返回步骤4，否则，根据indx中第l个网格索引号对应的空间位置信息，按照周期性边界条件对待投放的粉煤灰颗粒进行平移变换和旋转变换，从而生成一个待投放的粉煤灰颗粒模型；步骤7.4：根据双重干涉判定方法判断待投放的粉煤灰颗粒模型与已投放的颗粒模型是否存在干涉，若存在，将l+1赋值给l后，返回步骤7.3；否则，将粒级范围在Wi,Wi+1的待投放的粉煤灰颗粒模型投放到所述立方体CUBE中，使得待投放的粉煤灰颗粒模型变为已投放的颗粒模型并记录颗粒信息，最后更新网格状态、网格索引矩阵data_B和网格索引矩阵data_C，返回步骤4。

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