奥氏体晶粒尺寸对45V非调质钢组织和性能的影响

研究了４５Ｖ钢初始状态奥氏体晶粒尺寸对其组织和性能的影响，得出显微组织和力学性能的关系。结果表明，随相变前奥氏体晶粒尺寸增大，铁素体数量减小，硬度与强度提高，塑性降低。４５Ｖ钢先共析铁素体体积分数（ｆα）与硬度（ＨＶ）、缺口试样的强度（σｂＮ）和塑性（ΨＮ）的关系为ＨＶ＝３７０－４２Ｆα１／３，σｂＮ＝１４６６－１１１０ｆα１／３，ΨＮ＝３２＋０．５７ｆα。     

LINEX损失下的最优同变预测问题

从统计决策理论角度考虑了统计预测问题。在非对称LINEX损失下，给出了最优同变预测量并举例进行了说明。     

地形图辅助的建筑物地面和机载点云特征配准

机载和地面激光扫描数据配准的实质是坐标转换问题.以建筑物的立面为研究对象,基于地形图的建筑物线性特征,提出建筑物线-面特征约束的地面和机载点云数据配准方法,实现机载和地面点云数据的配准及其向地形图坐标系的转换.采用拟合方法,获取地面与机载点云、地形图的建筑物线性特征参数.依据特征之间的空间关系,建立特征参数与坐标转换模型的关系,分别实现地面与机载点云向地形图坐标系的水平转换.垂直转换则通过建筑物水平屋顶边缘的高程相对配准以及控制点处的高程绝对配准计算.以上海海洋水族馆点云为例进行实验验证,结果表明该方法可以实现地面和机载点云数据配准.     

基于多点冲击的侧面碰撞台车试验方法

通过对侧面碰撞过程中车门内饰板运动过程的分析,简化车门侵入速度,建立了一种基于质量弹簧模型的可以复现车门板上多个点运动的侧面碰撞台车试验方法.在此基础上建立了基于MADYMO软件的侧面碰撞台车-假人有限元模型.通过仿真计算验证表明,基于多点运动复现的侧面碰撞台车试验得到的假人伤害值与整车试验得到的假人伤害值有很好的一致性.结果表明,该台车试验方法可以很好地复现车门内饰板、座椅与假人之间的相互作用关系,而且该方法非常易于在工程上实现,可以满足工程应用的需要.     

大跨度结构多点地震反应计算方法的比较

分析比较了直接求解法、位移输入法、相对运动法和大质量法4种不同多点地震动输入下大跨度结构地震反应的计算方法.以一实际工程为例进行了算例计算和结果比较,数值结果表明,直接求解法、位移输入法和相对运动法3种方法的计算精度较高,建议采用.大质量法计算结构加速度反应精度较高,但是位移和内力反应会出现严重的失真现象.位移失真原因主要是由程序中数值积分引起的,且大质量法并不能保证计算中的地震位移输入和实际的位移激励一致.     

一种鲁棒的稀疏信号重构算法

针对稀疏信号重构性能不稳定的问题,结合半阈值迭代算法,提出了一种鲁棒的稀疏信号重构算法。该算法首先对随机信号采用半阈值迭代算法进行重构,以获得初步的重构信号,然后改变迭代初值和参数初值进行新的迭代计算,同时增加一个新的循环终止条件,在保证算法稳定性与收敛速度的同时,使迭代结果跳出相对误差较大的局部极小点而收敛于误差较小的点成为可能,提高了重构信号的成功率。对该算法进行了信号重构和图像重构2个方面的实验,结果表明,与半阈值算法及相关算法比较,无论是对高斯信号、符号信号还是自然图像信号,该算法重构信号的成功率都有明显提高,较半阈值算法平均提高了约30%~40%,表现出较强的鲁棒性。     

下凹型内孤立波沿台阶地形演化特征试验

通过大型分层流水槽中下凹型内孤立波沿台阶地形演化的试验模拟,认识我国南海东北部内孤立波沿海底突变地形传播的规律。利用分层染色标识法显示内孤立波与台阶地形作用过程中的特征变化,采用多点组合探头阵技术对其结构进行定量测量。研究表明:突变地形作用导致内孤立波波幅在台阶附近显著增加,使内孤立波波形变陡并出现尾部波列和极性转换等现象。     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.