触发方式对低速相机采集图像时间准确度的影响

针对使用低速相机连续采集高时间精度图像序列的需求,系统地研究了3种典型相机触发模式（硬件触发模式、软件触发模式、连续采集模式）下,低速相机采集图像序列时间精度、误差的大小以及误差规律.基于高精度时间光编码技术,对各种触发模式下采集的单张图像进行时间编码,从而获得了采集每张图像的准确时间,计算不同触发方式下得到的图像采集时间间隔与标准时间间隔之间的误差（走时误差）.实验结果表明:软件触发的图像序列精度较差,走时误差值为32.2 ms,硬件触发与连续采集模式下图像序列的时间精度高,走时误差值均分布在±0.1 ms范围内,稳定性好.对于对时间精度要求较高的实验,在实验过程中应尽量选取精准的触发模式,即硬件触发模式或连续采集模式.      

室外竞技状态下运动员姿态摄像测量及应用

为解决竞技状态下运动员三维姿态现场测量的需求,利用非接触式摄像测量方法和为冬季体育运动项目量身打造的专用观测设备,采集了8名跳台滑雪运动员在训练过程中的原始数据.通过深度学习的改进方法识别与定位运动员关节点的三维信息,进而开展了运动员姿态测量与动作分析研究,获得了起跳阶段运动员的起跳速度对飞行距离的影响及主要关节夹角的变化规律.研究发现起跳速度是影响飞行距离的重要因素,同时获得了起跳到飞行初始阶段肢体角度的变化规律.该方法和设备可为各类体育项目的运动员姿态及器械运动参数测量提供新的手段,其所获得的观测结果可为教练员指导运动员技术动作提供精细化的数据支持.      

抗环境光照影响的边坡变形摄像监测方法

边坡变形监测是滑坡灾害防治和预警的重要手段,基于图像分析的近景摄影测量方法凭借全场、非接触的优势在边坡变形监测中的应用越来越广泛.而在长期野外监测应用中,环境光照变化对边坡图像的灰度一致性产生很大影响,导致该方法的测量精度受到严重制约,甚至出现测量失败的情况.从环境光照的物理过程出发,深入分析光照变化特征及其对图像灰度的影响规律,提出了一种基于灰度梯度方向特征的图像匹配方法,从而使其具备了抗环境光照影响的能力.室内边坡缩比模型实验和真实野外边坡观测实验的结果表明,该方法可以有效抑制环境光照影响,提升变形测量的精度和稳定性.研究为边坡变形摄像监测提供了一种新的手段,对该方法的实用性发展起到了支撑作用.     

考虑劈裂对应力集中缓解作用的纤维增强复合材料损伤破坏分析

外载荷作用下含缺口纤维增强复合材料层合板在缺口边缘存在很高的应力集中,在载荷水平较低时,缺口边缘纤维间基体受剪切作用会发生沿纤维方向的纵向劈裂,该纵向劈裂会降低缺口处的应力集中并提高层合板的承载能力。为准确模拟纵向劈裂对缺口边缘应力集中的缓解作用,利用扩展有限元方法模拟劈裂建立了复合材料层合板渐进性损伤破坏分析的仿真模型,模型选用Hashin破坏准则对复合材料层合板的失效进行预测,分别研究了铺层顺序和缺口形状对复合材料层合板抗拉强度的影响,并与现有文献中的实验结果进行了对比,模拟结果表明破坏模式和破坏强度均与实验结果相吻合,验证了本文渐进性损伤破坏分析仿真模型的有效性。     

考虑力学约束的核石墨表面变形场测量研究

准确地测量核石墨表面变形场对研究其力学性能具有重要意义. 基于子区的数字图像相关（DIC）方法无法准确地获取试件边界的变形信息,测得的变形场不具有空间连续性,无法反映出核石墨表面真实的变形规律. 为了提高变形场的测量精度及实现边界变形测量,发展了一种考虑力学约束的DIC方法（MC-DIC）,该方法采用了具有空间连续性的8节点等参单元网格,基于子区DIC计算得到的信赖点对变形场进行空间重构. 结果表明:MC-DIC在测量非均匀复杂变形场时具有更高的测量精度,可以更准确地反映出核石墨试件受载下的全场变形状态.      

基于深度学习技术的金属构件残余应力场反演

金属构件中残余应力会对材料结构的力学性质及稳定性产生重要的影响,因此准确高效地确定构件残余应力分布至关重要。传统用于确定残余应力的方法主要有实验法,有限元仿真和反演方法,然而这些方法成本高昂,计算效率低无法满足实际工程的需要。为了解决上述问题,本文发展了一种基于深度学习技术的高效残余应力反演方法。该方法使用人工神经网络技术代替了有限元模型修正的过程,仅通过试件表面有限测点即可获得整个表面的残余应力分布。与传统有限元模型修正法相比,该方法显著地提高了反演效率,并通过一个方形开孔弹塑性仿真模拟对其效率和准确性进行了验证。