基于数据融合与单纯形遗传算法的管道损伤识别

为了提高管道损伤识别的准确率,提出了基于数据融合和单纯形遗传算法的两段式的管道损伤位置和程度的识别方法。首先将管道的柔度差曲率矩阵与广义残余力向量差两种信息源通过D-S证据理论融合算法初步判定管道损伤位置,然后通过单纯形遗传算法精确识别管道损伤位置与程度。考虑到基本遗传算法局部搜索不强、易发生早熟的缺点,提出了与局部搜索算法(单纯形搜索算法)相结合的改进策略。数值计算结果表明,考虑2%随机噪声影响情况,采用数据融合进行初步定位的方法大大缩小了可疑损伤区域范围,通过单纯形遗传算法能够进一步精确识别管道损伤位置及程度。本文提出的方法提高了管道损伤位置与程度识别的效率与准确率。     

蓝猪耳的显微鉴定

目的：对蓝猪耳的显微特征进行研究。方法采用石蜡切片、粉末制片对蓝猪耳的茎、叶横切面组织显微结构及粉末特征进行研究。结果茎横切面四方形,四棱处向外凸起呈三角形,皮层内侧为一层扁平排列紧密的细胞,韧皮部较窄,外侧有纤维散在,断续排列成行,木质部于四角处较发达,导管多径向排列,髓部宽广;叶上下表皮细胞垂周壁弯曲,气孔不等式,栅栏组织1列,主脉维管束外韧形,半月形。结论上述特征可作为蓝猪耳显微鉴定的依据。     

沾化凹陷渤南洼陷超压裂缝的测井响应特征与预测

通过岩心观察、成像测井识别与常规测井资料分析相结合的方法,对渤南洼陷烃源层系内超压裂缝的特征、测井响应标志及预测进行研究。结果表明:渤南洼陷超压源岩层系中裂缝发育,裂缝数量和规模不一,在成像测井上表现为中高角度、倾向杂乱的高导缝;常规测井曲线具有高声波时差、高补偿中子孔隙度、高密度、高地层真电阻率变化率和低自然伽马变化率的"四高一低"的响应特征;超压裂缝大量发育于地层压力系数大于1.2且压力梯度变化大的区域,在压力梯度变化较小的高压区域,可识别裂缝的数量较少、规模较低;超压裂缝带具有横向上连续、纵向上分段的特征,与油气的空间分布匹配性较好,是超压体控制下源岩排烃的重要通道。     

基于I-ELM的飞机复合材料结构损伤识别研究

针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于增量型极限学习机(Incremental Extreme Learning Machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(Kernel Entropy Component Analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量,采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。     

林火目标遥感多光谱识别指数构建方法研究

针对现有高温目标识别方法中波段筛选、识别指数构建缺少数学定量评判指标的问题,以内蒙古大兴安岭地区一次森林火灾为例,选用Landsat 8 OLI遥感影像数据进行林火目标多光谱识别指数构建方法的研究。研究发现,基于方差分析原理的"可分性度量"指标可作为高温目标识别方法研究中波段筛选、识别指数构建的数学定量评判指标,改进以往识别方法的定性分析方式。在区分林火目标与其他地物过程中,上述数学定量评判指标均具有遥感目标识别与分类的物理意义;其分类适宜性对林火目标的识别与提取具有重要作用。经过验证分析,利用"可分性度量"评判指标筛选出的适宜火点识别指数,在实际分类中效果良好、精确度较高,与理论结果相吻合。     

SOFM网络下的深圳市城市用地功能识别分析

基于88814条POI数据, 并借助自组织映射网络(SOFM网络), 对深圳市城市土地利用的功能进行分析和识别, 并与中国基本城市土地利用类型制图(EULUC-China)进行比较验证。结果表明: 1) 深圳市城市街区尺度呈现功能混合的特征, 主要分为第二产业和生产性服务业主导、交通设施主导、居住+第二产业及生产性服务业+商业服务业设施混合、居住+公共管理和服务混合以及商业+公共管理和服务混合5类空间用地。2) 基于SOFM网络的用地功能识别模型, 结果更为细致, 混合功能用地的分类更能突出地域特征。     

白龙浮标数据全球通信系统共享的解决方案

为实现白龙浮标数据按照标准格式全要素参与国际交换,设计了从浮标数据测量、卫星传输、岸站接收、实时数据质量控制、云服务器存储到FTP数据上传中国气象局的数据传输链路;采用WMO推荐的标准BUFR格式对原始数据进行格式转换和重新编报,并按照全球通信系统(GTS)的规则进行封装和编发,实现了白龙浮标气象和海洋观测数据实时向GTS的分发共享,全球用户可以通过GTS收集数据并进行分拣后,按照报头识别并解码得到白龙浮标实时数据。白龙浮标成为我国第一个实时数据共享到GTS的锚系浮标,表明我国锚系浮标数据提供能力达到世界先进水平。     

基于D-S证据信息融合方法的全地形车行驶工况辨识

磁流变阻尼器的全地形车智能悬架可以使车辆面对不同行驶工况下提供更好的减振效果,为了解决在传感器存在噪声或异常等情况下车辆行驶工况辨识困难的问题,文中提出了一种基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多传感器信息特征值的融合技术提高行驶工况辨识的准确性。通过改进的距离评估方法对全地形车行驶工况的传感器敏感特征值进行了提取和筛选,采用区间估计将传感器的噪声和异常值当做不确定性信息。利用D-S合成对特征层的辨识结果进行决策层融合,基于可行区间的决策规则完成对车辆行驶工况的辨识。最后使用Carsim整车仿真试验平台,验证了基于D-S证据理论的决策层融合方法的有效性。     

基于融合模型的单相接地故障类型辨识方法

在中国6~66 kV的中低压配电网中,单相接地故障约占配电网故障总数的80%。由于发生单相接地故障时仅由系统的对地电容引起很小的接地故障电流,故障特征不明显,并且不同类型的单相接地故障之间的特征区分度不高,造成了对其类型辨识的难度增大。对此,提出了一种融合特征分解和深度学习思想的单相接地故障类型辨识方法。首先,基于希尔伯特黄变换（HHT,hilbert-huang transform）对配电网采集到的故障录波数据进行初步处理,使不同故障类型间的区分度更高;其次设计深度学习模型ResNet18学习故障事件的复杂非线性特征,从而辨识出故障类型结果。通过国内某真型试验场采集到的录波数据进行验证,证明了本文提出的综合辨识方法能准确识别出多种单相接地故障类型,可为后续制定有针对性的故障处理措施提供可靠依据。     

维药多伞阿魏的化学成分研究

为明确维药多伞阿魏(Ferula ferulaeoides)的主要化学成分及其抗肿瘤活性,采用硅胶柱色谱、Sephadex LH-20 凝胶柱色谱及半制备高效液相色谱法等技术进行分离纯化,运用NMR和HRMS等波谱学方法鉴定各化合物的结构,采用计算电子圆二色谱法（ECD）判定新化合物的绝对构型. 同时运用MTT法对分离得到的单体化合物在人源乳腺癌（MCF-7）细胞系上进行细胞毒活性测试. 结果从多伞阿魏的乙酸乙酯萃取物中分离得到15个化合物,分别鉴定为1- (2- hydroxyl- 4- methoxybenzoyl)- 2S*- hydroxy- 5,9,13- trimethyl- 4(E),8(E),12- tetradecatrien- 1- one ( 1 ),愈创木醇 ( 2 ),1- (2,4- dihydroxyphenyl)- 3,7,11- trimethyl- 3- vinyl- 6(E),10- dodecadiene- 1- one ( 3 ),dshamirone ( 4 ),2,3- dihydro-7- hydroxy- 2S*,3R*- dimethyl- 2- [4,8-dimethyl- 3(E),7- nonadienyl]- furo[3,2-c]coumarin ( 5 ),3- (2-hydroxyl-4-methoxybenzoyl)- 4S*,5R*- dimethyl- 5- [4,8- dimethyl- 3(E),7(E)- nonadien- 1- yl]tetrahydro- 2- furanone ( 6 ),fukanedone A ( 7 ),2,3- dihydro- 7- methoxy- 2S*,3R*- dimethyl- 2- [4- methyl- 5- (4-methyl-2-furyl)- 3(E)- pentenyl]- furo[3,2-c]coumarin ( 8 ),伞形花素 ( 9 ),2,3- dihydro- 7- methoxy- 2S*,3S*- dimethyl- 3- [4,8- dimethyl- 3(E),7- nonadienyl]- furo[3,2-c]coumarin ( 10 ),2,3- dihydro- 7- methoxy- 2S*,3R*- dimethyl- 3- [4,8-dimethyl-3(E),7-nonadienyl]- furo[3,2-c]coumarin ( 11 ),2,3- dihydro- 7- hydroxy- 2S*,3R*- dimethyl- 3- [4,8- dimethyl- 3(E),7- nonadienyl]- furo[3,2-c]coumarin ( 12 ),2,3- dihydro- 7- methoxy- 2S*,3R*- dimethyl- 2- [4,8- dimethyl- 3(E),7- nonadienyl]- furo[3,2-c]coumarin ( 13 ),2,3- dihydro- 7- methoxy- 2R*,3R*- dimethyl- 2- [4,8- dimethyl- 3(E),7- nonadienyl]- furo[3,2-c]coumarin ( 14 ),ferulaeone C ( 15 ). 其中,化合物 1 为新杂萜类化合物,化合物 9 是从该植物中首次分离得到. 化合物 3 、 4 、 5 和 15 表现出潜在的抗肿瘤活性,半数抑制浓度（IC₅₀）分别为15.11,12.98,18.01和12.87 μmol/L.