高轴力下钢筋混凝土异形柱节点受力性能研究

由于异形柱特殊的截面形式,地震作用下,较高轴压比时异形柱节点与普通矩形柱节点相比破坏更为严重。通过钢筋混凝土异形柱边节点和中间节点低周反复荷载试验,分析了高轴力下异形柱边节点和中间节点核心区混凝土裂缝发展及破坏情况,并利用试验数据计算得到节点核心区受剪承载力,最后结合节点核心区箍筋应变变化规律初步探讨了异形柱节点的抗剪机理。研究表明,高轴力下异形柱节点剪力较大,核心区腹板混凝土开裂破坏较严重,成为异形柱结构抗震的一个薄弱环节,限制了异形柱结构楼层高度。     

最大度是5的可平面图是第一类的充分条件

运用Discharge方法以及临界图的一些重要性质证明了:每个最大度为5且不含四圈五圈的简单平面图的边色数等于5,即这样的平面图是第一类的。给出了最大度为5的平面图分类的一个特征刻画。     

若干图的Mycielski图的点可区别均匀边色数

简单图G的正常边染色f,若对于任意u,v∈V（G）,有C（u）≠C（v）,称,是图G的点可区别边染色,其中C（u）={f（uv）│uv∈E（G）}。若满足││Ei│—│Ej││≤1（i,j=1,2,…,k）,其中任意e∈Ei,f（e）=i（i=1,2,…,k）,称f是图G的点可区别均匀边染色。讨论了若干图的Mycielski图的点可区别均匀边染色。     

像素交叉移位变换耦合动态和谐搜索优化机制的图像加密算法

提出一种像素交叉移位变换耦合动态和谐搜索优化机制的图像加密算法.首先,引入锯齿填充曲线,对明文进行扫描,形成一维像素序列;基于明文像素位置,定义像素交叉移位变换模型,耦合均布Logistic映射输出的密钥,对明文完成高效置乱.然后,定义新的和谐更新模型,以密文信息熵值与相关性为目标函数,改进动态和谐搜索机制,构建像素扩散函数,彻底改变置乱图像的像素值.最后,引入HASH检测函数,赋予算法认证功能.结果表明:与当前混沌加密技术相比,所提算法具有更高的加密安全性和通用性.     

像素连接车牌定位技术的研究

车牌定位作为车牌识别的先导部分,其准确性决定了车牌识别系统的可靠性.现有车牌定位技术对融合后的图像进行形态学操作时,存在结构元素大小不易控制,并且若车身有着与车牌同样的颜色,形态学膨胀容易造成两者相连接的问题.针对该问题,提出了像素连接的车牌定位方法,达到较好的车牌识别边缘检测效果.     

汶川地震中的心理台风眼效应

选取受汶川地震影响程度不同的3个地区(汉旺、攀枝花及北京)共494名被试, 使用问卷调查的方法检验心理台风眼效应。结果发现, 三地民众在对余震的风险认知、风险行为倾向上表现出不同程度的心理台风眼效应, 而状态焦虑却表现出相反的趋势, 同时发现处于灾难边缘地带的攀枝花民众表现出最为矛盾的心理反应。最后对心理台风眼效应的情境条件和边缘带效应进行了讨论。     

图是极大3限制边联通的充分条件

设S是连通图G中的一个边子集。若G S不连通且它的每个连通分支的阶至少为k,则称S是G的一个k限制边割。图G的最小k限制边割的边数称为G的k限制边连通度,记为λκ(G)。定义ξκ(G)=min{|［X,X］|:|X|=k,G［X］连通},其中X=V(G)＼X。若λk (G)=ξk(G),则称G是极大k限制边连通的。设G是一个围长至少为5的λ3 连通图。本文证明了若G中不存在5个点u1,u2,v1,v2,v3使得d(ui,vj)≥3(i=1,2;j=1,2,3),则G是极大3限制边连通的。     

一类平面图的强边染色

图G的强边染色是指对图G的边进行染色,使得距离不超过2的任意两条边染不同的颜色. 任何一个平面图都可用4Δ+4种颜色进行强边染色. 证明了当平面图没有k-圈(4≤k≤10)且3-圈不相交时(即每个顶点至多关联一个3-圈), 必定存在一个3Δ+1种颜色的强边染色.     

模糊域的图像边缘检测算法分析

提出一种基于模糊域的图像边缘检测算法,结合自适应模糊增强和多方向模糊形态学来检测模糊图像的边缘。自适应模糊增强采用滑动窗口对模糊图像进行分块增强,避免了全图单阈值增强引起的真实边缘损失,具有较强的适应图像区域变化的能力;多方向模糊形态学用多个不同方向的结构元素对增强图像进行运算,以提取具有方向性的真实边缘,并抑制无方向性的噪声。实验证明算法能够有效地检测出模糊图像边缘,抗噪能力强。     

用形态学改进医学图像边缘检测算法

针对医学图像的噪声问题,在数学形态学边缘检测算子的基础上,综合多结构元素和多尺度算法的特性,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法采用交替序列滤波器和结构元素,对数据分别进行闭运算和开运算,并且对水平、垂直和倾斜方向采用不同的权重系数进行加权,同时计算出膨胀型边缘检测算子,最后获得改进的边缘检测算子。给出了算法实现的具体步骤,使用该算法提取了MRI图像边缘,并对Lena图也进行了检测。实验表明该算法能够提高传统的形态学边缘检测方法的边缘分辨率,具有一定的实用性。