基于有限差分方法的橡胶坝挡水性能分析及简化设计

橡胶坝常用于低水头、大跨度的闸坝工程,如防洪、储水、发电、供水、挡潮及城市园林美化等工程,不仅起到闸门、滚水坝和活动坝等作用,而且具有瀑布景观效果.本文建立了橡胶坝有限差分计算模型,系统分析了充水压力、上游水位及坝袋几何尺寸等参数对橡胶坝断面形状的影响.开展了室内模型试验,验证了计算模型的准确性.讨论了上游挡水水位与坝袋高度、断面面积、宽度、接地宽度和顶部位置等参数间的关系.研究发现,坝高H/L和横断面面积A/L2随上游水位Hr/L的增大呈非线性减小趋势,而坝宽B/L、接触宽度b/L和坝顶距锚固点水平距离D/L随上游水位Hr/L的增大而非线性增大.基于Chapman-Richard曲线模型对本文得到的橡胶坝几何形状尺寸进行拟合,提出了简化的橡胶坝设计计算公式,可为实际工程设计评估提供参考.     

基于GIS的郑东新区绿色空间指数演变研究

景观格局一般指景观的空间格局,是大小、形状、属性不一的景观空间单元(斑块)在空间上的分布与组合规律。本文选取最大斑块指数(LPI)和景观形状指数(LSI)两个指标,分析郑东新区2007—2019年城市化进程中的景观格局演变。     

大尺度海洋大气动力学三维黏性原始方程对边界参数的连续依赖性

利用方程解的先验界及微分不等式技巧, 证明大尺度海洋大气动力学三维黏性原始方程的解连续依赖于边界参数.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

自动物种识别中基于时频谱图形状的声学部件检测

概述了声音的自动物种识别在环境监测中发挥的重要的作用,创新性地利用时频谱图将可听的声音信号转换为可视的图像信号,并定义了构成动物叫声结构的基础声学部件。从图像处理的角度出发,设计了3种基于时频谱图形状检测声学部件warble,stacked harmonic和oscillation的算法;通过母考拉的叫声结构详细阐述这3种算法,并将这3种算法的识别结果与Raven和Song Scope进行了比较。实验结果表明,相较于Raven和Song Scope,本文设计的3种算法在识别精度上提高了10%。     

微观剩余油赋存状态的矿物学机制探讨——以鄂尔多斯盆地中部中‒低渗砂岩储层为例

针对现阶段微观剩余油研究中可视化精度低、微观剩余油与矿物之间的依存关系不明确以及形态分类描述不完善等问题, 利用岩芯观察、铸体薄片分析、X射线衍射分析等手段, 以场发射环境扫描电子显微镜(FE-SEM)图像为基础资料, 联合能谱(EDS)分析资料, 研究鄂尔多斯盆地中部长2油层组和长9油层组的微观剩余油分布规律, 并探讨剩余油赋存状态的矿物学机制。结果表明, 微观剩余油的赋存状态由孔隙的大小和形态以及与孔隙相接触的边缘矿物的性质共同决定, 不同类型孔隙对剩余油的赋存能力取决于孔隙边缘矿物的形态、表面粗糙程度、比重和润湿性等物理化学性质。据此, 可将微观剩余油分为残留油团、半自由油岛、半自由油雾、半自由微油团和束缚油5个类型。     

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

过站航班地面保障流程效能评估

为了感知过站航班地面保障流程运行状况和优化机场协同决策信息系统,研究了单航班条件下的保障流程效能评估问题。通过系统分析地面保障流程,得到各场景的效能评估指标。结合评估指标的大小、重要性及聚散状态3个维度,构建了流程效能评估指标体系。设计了一种基于雷达图周长-面积的过站航班地面保障流程动态效能评估方法,并结合实际运行数据开展仿真验证。研究表明,流程效能评估结果整体上直观描述了保障流程效能的动态变化。通过客观性对比和敏感性分析可知，结果一定程度反映了过站航班离港属性,为航班推出控制提供依据。     

基于正交局部慢性特征的故障检测方法

为提高化工行业中数据驱动故障检测的效果,该文针对实际工业系统中闭环控制导致的过程动态特性和数据流形中蕴含的局部信息,提出了一种基于局部时空正则慢特征提取(local time-space regularized slow feature extraction, LTSS)的方法进行故障检测。首先,构造基于局部时空正则的目标函数得到投影矩阵,进而得到预提取特征S,则S张成的空间中包含了静态信息,而S的一阶差分张成的空间中包含了动态信息。其次,基于独立成分分析(independent components analysis, ICA)方法,分别为2个空间构建对应的S~2和SPE统计量进行监控,用于实时故障检测。在TE (Tennessee Eastman)过程上的案例研究可以证明所提方法的有效性。