多工况载荷作用下脐带缆终端承载能力计算研究

脐带缆终端是水下脐带缆关键的硬件设备，其在深海环境承受载荷复杂恶劣，对连接系统的承载能力提出了更高的要求。本文以南海某气田使用深水脐带缆终端为研究对象，基于ISO和DNV相关标准，对脐带缆终端外结构部件按弹-塑性和纯弹性应力分析方法建立有限元模型并进行数值分析，得到其在生产工况下的轴向载荷能力、剪切载荷能力、弯矩能力和扭矩能力，并分析了不同吊装提升方式对深水脐带缆终端承载能力的影响。分析结果表明：正常生产工况下计算所得承载能力均满足相关标准评价指标；不同吊装提升方式对深水脐带缆终端承载能力影响不同；与两点提升吊装方案相比，四点提升吊装方案更不容易产生应力集中，满足安全强度要求。本文相关研究成果可为脐带缆终端设计和现场应用提供理论基础和技术参考。     

标志信息及驾驶时间影响驾驶员视觉特性分析

为定量分析长时程驾驶条件下，驾驶员视认草原公路直线段上不同信息量交通标志设施时，视觉特性的变化，以信息量化理论为基础，通过开展草原公路重复驾驶实验，分析不同标志信息量和驾驶时间耦合作用下驾驶员视认行为变化规律。结果表明：随着标志信息量的增加，两次重复实验中驾驶员扫视持续时间与注视持续时间都呈波动上升趋势，扫视平均速度都呈波动下降趋势；对于标志中的重复道路信息，驾驶员的视认行为会发生与以上相反的变化趋势；进行多项式拟合，依据拟合结果，进一步利用相关分析方法与独立样本检验，探究驾驶员视觉特性变化规律。     

基于改进AlexNet网络的无人机遥感图像分类方法

针对传统卫星遥感难以获取相应的高空间分辨率数据,影响农作物的分类准确度的问题,提出一种基于改进AlexNet网络的无人机遥感图像分类方法.首先,为降低方法的复杂度,加快收敛效果,优化改善AlexNet网络模型,仅保留AlexNet网络模型的前5个图像处理卷积层;其次,对试验农作物无人机遥感图像进行光谱特性分析,提取各类作物自身的光谱曲线.在此基础上,考虑到农作物在可见光波段的反射率相近,很难依据反射率曲线进行区分,基于改进AlexNet网络的深层卷积结构,依据不同波段内的像素亮度对农作物进行准确分类.最后,利用湖南省长沙市农业科学研究所试验基地实测数据进行算例试验.结果表明:在相同的试验条件下,与SVM RFE和SVM SS相比,所提方法对于农作物的总体分类精度均值提升了3.91%以上,Kappa系数均值至少提升了2.20%,可适用于实际场景.     

形式无约束下偏好集映射、拓扑交和一致性

该文采用集映射刻画偏好序,并采用拓扑交运算刻画标度偏好序的共识、一致性等概念,以及刻画其基本特征.在序理论的广阔体系上,聚焦于偏好序构造的基本体系,即共识运算存在性、偏好序完全性、拓扑交严格性特征、偏好序分解的拓扑交,并获得了基本结论,在基础层面上为序拓扑理论及其构造性应用提供了逻辑支撑.同时,严格采用拓扑交以体系化编撰偏好序的重要方面,将为偏好序的“一致性研究”后续拓扑加载提供广阔的空间.     

Hf 卟啉金属有机框架量子点合成及其光动力学性能

TCPP是一种有机光敏剂，基于TCPP配体的MOF材料Hf-TCPP具有良好的光动力效应.采用相同的溶剂法分别合成了量子点Hf-TCPP QDs(2 nm)和纳米粒子Hf-TCPP NMOFs(70 nm).与Hf-TCPP NMOFs相比，Hf-TCPP QDs在相同的反应条件下具有更高活性氧自由基产生效率.虽然量子点容易在细胞内扩散，但是难以通过EPR效应在肿瘤组织部位富集，所以用脂质体包裹Hf-TCPP QDs,并同时包裹小分子药物DOX制得DOX@Hf-TCPP@LIPs,从而改善EPR效应并实现光动力治疗与化学治疗相结合的目的.     

川西南井研地区嘉陵江组气藏成藏条件及演化过程

利用岩石薄片鉴定、常规测井、烷烃气碳同位素、流体包裹体等分析测试资料，开展了川西南井研地区嘉陵江组气藏成藏地质条件研究，结合区域埋藏-热演化史和构造演化史恢复，恢复了嘉陵江组天然气成藏演化过程。研究结果表明：井研地区嘉陵江组天然气成藏条件良好，嘉四段云坪相孔隙型白云岩储层发育，以龙潭组为主的二叠系烃源岩为气藏的形成提供了充足油气来源，中-小型烃源断裂为天然气成藏充注提供了有利通道，低缓斜坡背景下的构造圈闭为天然气富集成藏提供了有利场所，区内嘉陵江组天然气成藏表现出一期持续性干气充注特征，其成藏演化经历三个重要阶段，①印支晚期-燕山中期二叠系烃源岩成熟生烃→②燕山晚期高成熟干气开始充注成藏→③喜马拉雅期-现今持续充注与调整成藏。     

基于样本块和BSCB模型的壁画裂缝修复方法

针对采用传统方法虚拟修复北齐墓葬壁画复杂裂缝效果较差的问题,以水泉梁北齐墓室壁画为例,提出了基于改进的BSCB(bertalmio sapiro caselles bellester)模型与样本块修复算法相结合的虚拟修复方法。首先直方图增强后用最大类间方差法(Otsu)获取裂缝;其次,结合使用连通域标记算法与开、闭运算分离裂缝;再采用改进的BSCB模型对所有裂缝进行修补;然后用基于样本块图像修复算法消除扩散修复痕迹;最后利用颜色提取、替换恢复前景色彩,获得裂缝最终修复结果。实验结果表明,该方法同时修复壁画纹理区域的大裂缝与相连于壁画结构的小裂缝时,既能保证修复区域的清晰度,又能连接破损边缘,还能恢复部分区域的色彩;相较于其他修复方法,在边缘连续性上至少提升15.90%。     

基于SIFT算法和PyQt的停车位标志识别系统

本研究以停车位标志为研究对象,将SIFT经典算法应用到道路环境路标识别技术中,并基于PyQt库设计了道路标识牌识别系统可视化界面,能够实现道路环境图像读取、路标检测以及识别等功能.利用停车位标志特有的颜色特征,首先在HSV颜色空间对蓝色标识牌区域进行定位和分割,然后通过SIFT算法进行特征提取,并与《道路交通标志和标线》(GB 5768.2—2009)中规定的现有标准停车位路标进行特征匹配分类,得到识别结果.实验结果表明,系统界面交互性强、操作便捷,可以直观展示停车位交通标志的识别过程,识别准确率基本能达到95%左右,准确率较高.     

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标，科学准确地预测离港航空器的滑出时间，对于提升场面运行效率至关重要。首先，分析了航空器滑出时间影响因素及相关性，构建了基于BP神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点，分别采用粒子群算法和麻雀搜索算法获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：①滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性，与同时段滑入的进港航空器数量中度相关，与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱；②考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳；③智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值，可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度，但运算过程耗时也更长；④基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了1.13%，MAE减少了4.48s，RMSE减少了4.68s；基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%，MAE减少了16.55s，RMSE减少了14.32s。