弹簧压并状态下悬架减振器绕流涡旋特性分析

为研究汽车行驶过程中减振器弹簧压并状态下翼子板内流场特性的变化,将该状态下的减振器简化为三维变截面圆柱模型,并建立变截面圆柱绕流三维流场模型,利用Transition SST四方程转捩模型模拟低、中、高3种车速对大、小圆柱绕流涡旋特性的影响.结果表明:绕流后尾涡的大小、形态、上升角均受圆柱直径、雷诺数及边界条件的影响,在变截面处验证“下洗”运动对N区边缘涡生长的直接作用及对L区涡旋分布的干扰作用;3种流速下适合绕流涡旋振动压电能量回收的最优夹角分别为±10°,±15°,±20°;在有界的高雷诺数流场下对变截面圆柱绕流涡旋重新分区,发现新的涡旋连接方式.     

三维激光扫描技术在变电站三维建模中的应用

采用三维激光扫描技术获取变电站的点云数据,以图纸提取变电站相关信息,结合高清数码相机获取的测区纹理图片,构建变电站的三维模型,从而为变电站的数字化设计提供基础数据,同时也为变电站的运营、维护和管理提供数据,为电网工程实现全寿命管理提供了基础.文章阐述将为其他地区的变电站三维模型的构建提供一定的参考.     

基于泰勒级数展开法的船舶水动力数值预报

为减小由大、小时间参数区域划分不明确所导致的三维时域Green函数的数值误差,在大、小时间区域交界处采用泰勒级数展开法对三维时域Green函数进行计算.基于线性叠加原理,采用脉冲响应函数法对船舶辐射问题与绕射问题进行求解.将Wigley Ⅰ型船作为研究算例,数值计算结果表明:本文计算的三维时域Green函数数值精度在大、小时间参数过渡区域内提高了四个数量级,水动力数值计算结果与其他文献结果及试验结果吻合较好,证明了本文所建立的水动力分析模型的可靠性.     

基于晶格缺陷的谷极化三维弹性声子晶体的拓扑界面传播特性

晶格缺陷(包括旋错和位错等)广泛存在于各种材料,并呈现出优异的物理和力学性能.在经典波动体系,晶格缺陷态首先应用于二维光学系统,实现了晶格缺陷激发的谷极化界面态和束缚态.本文设计了一种三维弹性声子晶体,其单胞在第一布里渊区的K-H方向线性简并.打破单胞的镜像对称性,该三维弹性声子晶体沿第一布里渊区K-H方向的简并线打开而形成完全带隙,激发出谷极化量子霍尔效应.将晶格缺陷态引入具有谷极化量子霍尔效应的三维弹性声子晶体,晶格畸变导致单胞谷极化拓扑相反转而形成界面,实现了弹性波在三维弹性声子晶体的稳健界面传播.基于晶格缺陷的谷极化三维弹性声子晶体拓扑界面态的实现,突破了传统经典波动系统拓扑波导设计的局限性,为三维复杂拓扑波导器件设计提供了良好的技术支撑.     

功能化二氧化硅纳米材料在肿瘤治疗领域的应用

纳米材料(如脂质体、聚合物胶束、树枝状聚合物)基于其良好的物理化学特性,在药物递送、成像诊断等肿瘤诊疗领域拥有巨大的应用前景.其中,介孔二氧化硅纳米材料(mesoporous silica nanomaterials, MSNs)具有独特的孔径结构、较大的比表面积,并且其粒径大小、形貌结构易于调控,同时结合多种修饰手段,在生物医学领域引起了广泛的关注. MSNs材料功能化修饰后,可作为化学药物、基因、核酸、多肽、蛋白酶等治疗药物载体,在内、外源性刺激触发下,对肿瘤部位进行特异性靶向识别和可控性药物释放,使得肿瘤诊疗一体化成为可能.本文在对MSNs材料独特的物理化学特性进行介绍的基础上,综述了其在现代生物医学中的发展趋势,并展望了其在临床应用中的巨大潜力.     

基于Labview的虚拟迈克尔逊干涉仪

虚拟仪器是现代仪器的一个主要发展方向,也是实验和教学的重要补充方式.基于Labview设计了虚拟迈克尔逊干涉仪,一方面,利用Labveiw强大的功能使虚拟干涉仪实验结果图样细致逼真,使整个仿真过程变得直观形象;另一方面,虚拟干涉仪的使用不受环境的限制,可为理论教学过程所用,从而加强学生对光学理论的理解.     

基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响.     

复杂场景散射中心模型化与雷达成像应用

在复杂场景中, 目标与环境之间的耦合散射会造成雷达图像特征的干扰, 这一问题给雷达目标自动识别与跟踪技术带来了困难, 成为雷达、电磁领域持续关注的热点研究问题。目前, 使用传统的电磁数值计算方法对复杂场景散射问题进行仿真, 所需计算资源巨大, 耗时很长, 而且多限于针对单一类型复合目标, 难以满足实际工程应用需求。针对此问题，提出了复杂场景散射中心模型化的方法, 集成散射中心模型、物理光学法、积分方程法、四路径模型、射线追踪等方法为一体, 实现了复杂场景、群目标雷达成像快速仿真。本文给出了三种有代表性的复杂场景的逆合成孔径雷达成像仿真结果, 验证了本文方法的可行性及泛用性。     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

基于InSAR的潜在滑坡人工智能识别——以延安宝塔区为例

基于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,结合热点分析和机器学习算法,进行区域高形变斜坡自动提取和潜在滑坡人工智能识别研究,以提升潜在滑坡识别效率和准确性,解决传统人工调查和目视解译无法有效识别位于高位、隐蔽性较强的潜在滑坡问题.结果表明,基于热点分析自动提取20处高形变区域,提取正确率、错分率和漏分率分别为74.31%、25.69%和11.80%,证实热点分析方法能够有效应用于InSAR高形变区自动识别和提取.基于识别的高形变区,结合历史滑坡灾害发育特征,利用机器学习算法建立潜在滑坡预测模型,采用表现最佳的自适应提升模型对自动提取区域进行预测,预测召回率和准确率分别为81%和65%,能够实现潜在滑坡的有效识别.