链路意义下网络抗毁性的一种新刻画

随着元器件性能的大幅提高,网络故障多因链路受阻或破坏所引发,为了更好地刻画和分析网络抗毁性,从链路角度引入新的连通性参数——图的边毁裂度.运用组合优化和类比分析方法研究并给出了若干具有特殊结构的图的边毁裂度的计算公式和一般图的边毁裂度的界,同时讨论了图的边毁裂度与其它参数的关系,并举例表明结果是最好的.     

基于点权的混合K-shell关键节点识别方法

复杂网络中,评估节点的重要性对于研究网络结构和传播过程有着重要意义.通过节点的位置,K-shell分解算法能够很好地识别关键节点,但是这种算法导致很多节点具有相同的K-shell (Ks)值.同时,现有的算法大都只考虑局部指标或者全局指标,导致评判节点重要性的因素单一.为了更好地识别关键节点,提出了EKSDN(Extended K-shell and Degree of Neighbors)算法,该算法综合考虑了节点的全局指标加权核值以及节点的局部指标度数.与SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)模型在真实复杂网络中模拟结果相比,EKSDN算法能够更好地识别关键节点.     

各向异性全变分图像去噪算法

图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏。针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型。引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的。另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性。与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征。对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效。     

300M超高强度钢车削加工试验与工艺参数优化研究

通过对300M超高强度钢进行车削加工,以得到更高车削加工表面质量的同时提升加工效率为主要目的。使用正交试验法对车削三因素(主轴转速n、进给量f、切削深度a_p)进行分析研究。以切削力和表面粗糙度作为参评指标,分别进行试验并分析切削参数对参评指标的影响变化趋势。其中,利用直观分析法与方差分析法对切削力进行分析,其次利用极差分析和多元线性回归分析法对加工后表面粗糙度进行分析,最后对车削加工参数进行了多目标遗传算法优化分析。试验结果表明:切削深度对切削力影响变化最为显著;进给量对表面粗糙度影响变化最为显著。最优参数组合为n=813.576 r/min,f=0.128 mm/r,a_p=0.1 mm;优化结果为进给力F_x=452.8 N,表面粗糙度R_a=1.42μm,最大材料去除率Q_z=0.981 cm~3/min。     

超声振动钻削皮质骨切屑形成机理及表面粗糙度研究

皮质骨钻削加工过程中存在排屑困难、表面质量差等问题.基于超声振动在机械加工领域的优良特性,针对这些问题,本文分析了常规钻削与超声振动钻削的断屑机理,通过搭建超声振动钻削实验平台,观察其切屑形态,通过正交实验研究了主轴转速、进给速度、频率与振幅对表面粗糙度的影响.试验表明:超声振动钻削皮质骨切屑形态呈针状,而常规钻削呈螺旋状;参数对皮质骨骨孔壁的表面粗糙度影响程度依次是进给速度、频率、主轴钻速、振幅,并得到在研究范围内主轴钻速为2 000 rpm、进给速度为50 mm/min、频率为15 kHz、振幅为15μm时获得最优表面粗糙度.     

CuO包覆ZnO颗粒的光催化性能

在水热法制备的ZnO颗粒上复合CuO进行对甲基橙的光催化实验,研究了ZnO表面氧空位的存在对CuO包覆的ZnO颗粒光催化性能的影响.结果表明:经过真空热处理后ZnO表面的氧空位显著增加,氧空位的存在为CuO在ZnO表面的附着提供了更多的活性位点,对CuO的形核与生长起着积极的作用.数量更多的CuO更加稳定地附着在ZnO表面,形成了稳定的复合结构,提高了电子空穴对的分离效率,减少了载流子的复合.光催化实验结果表明该复合结构较纯ZnO颗粒展现了更为优越的光催化性能.     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

山脉地形下击暴流风场数值模拟

山区是下击暴流多发区域,为了研究下击暴流作用下连续山脉地形的风场特性,采用大涡模拟(LES)分析了山脉高度、间距等地貌因素对特征位置风场的影响.结果表明:山脉高度大于50 m时,山脚及山顶位置径向极值风速的大小随山脉高度增加而逐渐减小;山顶的加速效应主要受山高影响,其加速因子在近地面较大,而山脚的加速效应在上部空间较大;双山脉时,后山脉对前山脉湍流度的变化影响不明显,后山脉的湍流度呈现出随山脉间距扩大而先增大后减小、随前山脉高度增加而逐渐增大的变化规律.     

水平井偏心环空低速顶替运移机制研究

水平井固井顶替过程中,受限于现场设备,难以实现紊流顶替,而在层流流速区间内,两相流体在偏心环空中运移机制复杂。基于计算流体动力学方法,建立几何模型和数值模型,采用流体体积法对两相流体顶替界面进行追踪,研究了不同顶替流速下水平井偏心环空流体运移机制。结果表明,（1）低偏心度下,1倍隔离液用量能够实现90%顶替效率,而当偏心度大于0.5时,顶替效率相对较低,即使增加隔离液用量,也未能提高顶替效率;（2）针对套管严重偏心情况,将流速由1.0 m/s降低到0.2 m/s,有助于界面平稳发展,并多置换出6.8%钻井液,解决窄边滞留,宽边指进问题;（3）水平井偏心环空固井注替过程存在偏心效应、重力效应、黏滞效应等多方面影响,这些因素相互制约、相互作用,因此,针对现场实际井况,合理设计固井工艺参数,不仅能提高固井质量,还能起到降本增效的作用。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。