基于数字图像的水泥物相特征提取方法的研究

提出了基于数字图像的水泥物相体积分数、表面分数两种微观结构参数的提取方法，该方法可用于水泥物相的特征分析及水泥性能的预测。文本中的图像处理方法也可应用于其它材料数字图像的研究。     

有限元软件结构分析模块的并行开发及应用

通过有限元分析软件结构分析模块在“神威Ⅰ”超级计算机上的并行化二次开发，把商用有限元软件强大的前后处理能力与超级计算机的高性能计算能力结合起来，扩大了分析规模，提高了分析速度．算例分析验证了该研究的正确性和高效性，为大型工程计算提供了强有力的工具．     

传感数据库研究与应用

首先介绍的是传感数据库的概念、体系结构;然后将传感数据库和传统数据库进行比较,提出传感数据库研究的关键技术;最后,展望了传感数据库在当今各行各业的应用.     

软计算技术在倒立摆系统中的应用

基于软计算技术的混合控制方法汇集了模糊逻辑与神经网络各自的优点,集学习、联想、自适应于一体,并将基于自适应遗传算法的模糊神经网络控制用于单级倒立摆系统中. 结果表明,新型的智能混合控制器比传统的模糊控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点.     

应用连续小波变换提取对流云团

准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后，得到一组满足允许条件的连续小波基函数，利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法，得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比，这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点，是提取卫星云图中对流云团的有效方法。     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

基于相互隶属度的云模型相似性度量方法

针对现有云模型相似性度量方法计算复杂度高、结果不稳定、适用性有限等问题,提出了一种基于相互隶属度的云模型相似性度量方法.依据云模型期望曲线以公共面积与自身面积之比定义云模型之间的隶属度,进而利用相互隶属度计算云模型之间的相似度.讨论了不同交点及半云情形下相应面积的计算方法,并给出了相似度的计算公式及性质证明.仿真实验表明,该方法能够在多种情形下合理地度量云模型的相似性,并且具有较高的结果准确度和较低的计算复杂度,基于云模型的评估实例进一步验证了该方法的有效性.      

基于自适应Radau伪谱法的再入段轨道设计算法

针对传统Radau伪谱法处理非光滑平面时精度不高和效率不足的缺点,提出了一种基于自适应Radau伪谱算法的再入段轨道设计算法。该算法可以根据状态方程的拟合精度对再入段轨道进行自适应调整。在轨道曲率较高的区域,通过增加区段数量提高计算精度;在轨道曲率较低的区域,通过提高插值多项式的阶次提高计算精度。仿真结果显示,该算法形成的配点分布更为合理,相对传统的Radau算法具有高精度、高效率等优点,求解效果优于传统的Radau伪谱法,可将其应用到再入段轨道优化的工程实际中。      

基于云理论的斜拉索可靠性评价方法

为准确评估易损难修的斜拉索的可靠性，保证行车安全舒适，提出一种基于云理论的斜拉索可靠性评估方法.首先根据拉索力学特点和常见病害，以斜拉索的运营状态应力极值、恒载索力变幅、应力幅、基频、服役时间、PE护套开裂程度及阻尼系统完好程度为指标，建立了斜拉索可靠性评估指标体系.咨询专家意见建立权重云模型，并根据泛概念树的概念扩充原理实现权重的群决策.最后将指标对各等级的平均确定度与权重云模型加权汇总，得到可靠等级确定度的云模型并以此确定最终评级.规范评估结果与拉索实际病害情况对比验证了所提方法结果的合理性和可操作性.