星载激光雷达GEDI数据林下地形反演性能验证

【目的】新一代天基测高系统全球生态系统动力学调查(GEDI)对森林观测及经营具有重要意义,为探究GEDI V2(GEDI第2版)数据反演林下地形的性能,利用机载雷达数据验证林下地形反演精度,并探究反演精度的影响因素。【方法】分别以美国西波拉森林与中国帽儿山森林为研究对象,利用G-liht及帽儿山高精度机载雷达数据验证GEDI V2数据在针叶林及针阔叶混交林下反演地形的性能,并分析不同光束强度、光斑时间、坡度及植被覆盖度对地形反演精度的影响。【结果】美国西波拉针叶林地区地形反演精度均方根误差(RMSE)为2.33 m,平均绝对误差(MAE)为1.48 m;帽儿山针阔叶混交林地区地形反演精度RMSE为4.49 m, MAE为3.33 m。随着坡度、植被覆盖度增大,两种森林类型地形反演精度均降低。【结论】GEDI V2数据反演针叶林林下地形精度要优于针阔叶混交林,强光束优于覆盖光束,湿润地区白天效果更优,干旱地区黑夜效果更优;平缓地区数据使用效果极好,陡峭地区精度降低;中低植被覆盖度区域地形反演精度较高,高植被覆盖区域地形测定性能有所下降。     

基于离散特征系统的抛物方程源项反演方法

主要研究离散特征系统下抛物方程源项反演的对数型正则化方法。首先,用有限差分法离散椭圆算子,利用分块矩阵的特点计算出椭圆算子的离散特征值和相应的特征向量;然后,将它们应用到抛物型方程源项反演的对数型正则化方法中。通过数值实验表明,对数型正则化方法可以通过离散特征值及其对应的特征向量成功实现。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

利用高密度电法勘探盐边县格萨拉巨型滑坡堆积体

探讨盐边县格萨拉巨型滑坡堆积体的滑动面的位置和形态并分析滑坡稳定性进而为拟建高速公路路线设计提供有效的建议。采用高密度电法作为初步勘察阶段的滑坡勘探手段,建立不同采集装置的滑坡正演模型进行数值分析,初步了解拟勘探滑坡的视电阻率拟断面图并确定采集装置类型,结合地质调查结果,确定主要的反演参数,并根据反演结果修正正演模型进行对比判别。结果表明研究所用的反演参数效果较好,正演模型修正之后的视电阻率剖面与反演结果相匹配,使反演解译成果能够较好地反应出真实滑动面的位置和形态,且通过钻探得到了验证,计算结果表明该滑坡处于不稳定状态。最终,拟建高速公路的选线设计采纳了研究成果,对该巨型滑坡堆积体采取绕避措施,说明高速公路初步勘察阶段采用高密度电法作为巨型滑坡堆积体滑动面勘察的地球物理勘探手段是经济且高效的。     

基于温湿廓线反演的风云三号D星微波探测仪云区资料同化试验

为了探究云区卫星微波资料的同化应用,利用中国风云三号D星(Fengyun-3D,FY-3D)微波温度计二型(microwave temperature sounder-2,MWTS2)和微波湿度计二型(microwave humidity sounder-2, MWHS2)资料,基于人工神经网络算法研制了云区温湿廓线反演模型,建立了云区资料的间接同化方案。于2019年6月开展晴空和云区同化试验,评估加入云区MWTS2和MWHS2资料对区域模式预报的影响。试验结果表明：MWTS2和MWHS2资料的同化对温湿度预报场有改善,主要体现在模式中高层均方根误差和平均偏差的减小,云区同化的改善幅度比晴空同化更大;同化MWTS2和MWHS2资料对于提高降水预报技巧有积极影响,云区同化对降水预报的改善主要体现在同化后的12～24 h,较晴空同化更明显。针对强降水个例分析表明,MWTS2和MWHS2资料对温度场、湿度场、水汽通量散度场的调整有利于降水预报的改善,而云区同化能够直接对天气系统的初始场进行调整,降水的位置与强度预报效果更好。     

基于传动链仿真的发电机智能反演优化设计

提出了一种针对运行在传动链系统中的发电机智能反演优化设计方法,并以一台运行在传动链系统中的15 kW永磁同步发电机为研究对象,针对其运行效率对发电机的设计参数进行优化.首先,在充分考虑变流器侧对整个传动链系统的影响下,建立了面向传动链系统的协同仿真建模平台,验证了传动链的电磁设计参数与协同仿真计算平台的正确性;其次,通过方差分析从发电机的8个设计参数中选定6个敏感参数,并在选定优化变量后提出了一种基于遗传算法优化的拉丁超立方抽样方案,该抽样方案可以兼顾样本空间均匀分布与各变量维度投影的均匀性;然后,通过基于高斯随机过程的智能反演优化设计模型结合基于范围选择的多目标优化算法,获得发电机的效率与最大额定输出转矩的Pareto前沿,并针对优化后的齿槽参数进行绕组设计,结果显示优化后的效率为96.2%,对比其原始设计方案,发电机电磁损耗降低了16.8%,效率提高了0.6%; 最后,通过实验验证了仿真平台的准确性,进一步说明了样本数据与优化设计的有效性.所提设计方法可针对不同规格的大型传动链系统展开优化设计,其优化方法具有一定的普适性,可用于我国海上大型传动链系统的一体化精确仿真计算与流程化优化设计.     

大气对星载盐度计辐射传输特性及盐度反演的影响研究

利用MPM93模型, 根据微波辐射传输方程, 仿真不同天气情况下的L波段大气辐射参数及盐度计观测亮温, 并用最大似然估计法反演海表盐度, 研究不同天气情况对海表盐度反演值的影响。仿真结果表明: 考虑了悬浮液滴影响的云、雾及霾情形的大气辐射参数与晴空时差别不大, 可以忽略天气的影响。然而, 降雨对大气辐射参数的影响不可忽略, 并且随着降雨率的增加, 盐度反演误差明显增大。在降雨率不变的情况下, 盐度反演误差随着海表温度增加而减小, 在盐度低值时误差较小。盐度反演误差随海表气温的升高呈现先变大后变小的趋势, 受海面风速、海面气压以及海面水汽密度的影响极小。     

岩土工程中弹塑性反演计算边界元法及其应用

将弹塑性理论的位移反分析边界元方法用于岩土工程施工监控设计的反演计算中,并由所岩体周围的位移计算出初始地应力及岩体弹性摸量.除给出岩土工程中的弹塑性边界元反分析方法以外,还导出了应变空间中表述的弹塑性本构方程,提出了求解非线性方程的近似中点刚度法,它能加速收敛.文中的算例表明提出的计算方法和程序是可行的.     

电液伺服系统的小波自适应鲁棒反演控制

针对电液伺服系统,提出了一种小波自适应鲁棒反演控制方法.用两个小波神经网络来逼近电液伺服系统中的模型未知部分、参数不确定项和虚拟控制的导数,所有小波神经网络的参数均实现在线调节.控制律和自适应律的设计保证了闭环系统一致且最终有界,从而达到对非线性电液伺服系统稳定跟踪控制的目的.鲁棒补偿器的设计进一步改进了电液伺服系统的跟踪性能.仿真结果表明,该方法能较好地满足控制精度的要求,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

基于BP-Bayesian方法的河网糙率反演

引进BP神经网络优化Bayesian方法中似然函数的计算,得到一种新的BP-Bayesian方法,用来反演河网中各河段糙率.通过一个9河段组成的河网算例,使用本方法得到各河段糙率的后验分布和估计值,最大误差不超过3%;在测量值出现校准误差时,也能有效给出合理的估计值.BP-Bayesian方法能得到糙率估计值的概率密度分布,并从中得到有效的估计值,避免了传统优化方法容易陷入局部最优的缺点;同时,与传统Bayesian方法相比能节省大量计算时间.