含砂雾封层在桥面铺装工程中的应用

结合含砂雾封层在国道205桥面铺装上的应用,深入分析了含砂雾封层的防水、防老化作用机理,本文系统总结了国道205桥面雾封层施工质量的控制要点,并对施工前后封层各项性能指标进行跟踪检测,分析结果表明采取含砂雾封层措施确实能对桥面早期微裂缝进行有效封水,延缓桥面病害的发生,延长沥青路面的使用寿命。     

龙门山中北段重磁场特征与深部构造的关系

利用平均重力场与深部地壳测深资料估算了龙门山及邻区莫霍面的深度变化,表明龙门山地区正处于莫霍面由东南向西北的陡降带上。均衡重力异常计算结果显示该区为正异常。对航磁异常的向上延拓反映出茂汶杂岩体是“无根”的。此外还应用角度平均径向能谱法反演了该区深部磁性基岩的顶面与底面深度。结果表明,龙门山地区上地壳是由若干块体拼合而成的,川西拗陷带内的磁性界面呈现出向龙门山地腹下插的格局。     

55%铝—锌—1.6%硅合金镀层的耐蚀性能

在盐雾试验（ＮＳＳ、ＡＳＳ）、曝气试验、浸泡试验和缝隙腐蚀试验的基础上,通过与锌镀层和铝镀层的对比,研究了５５％Ａｌ－Ｚｎ－１．６％Ｓｉ合金镀层的耐蚀性能．镀层中富锌相的存在,导致缝隙腐蚀中的自催化酸化闭塞电池难以形成,因而该镀层的耐缝隙腐蚀性能优于铝镀层;在其他试验条件下,由于镀层表面富铝相占较大面积,使得镀层的耐蚀性高于锌镀层,接近于铝镀层．钝化处理后各镀层耐蚀性均有显著提高．     

高动态和角速率输入下捷联算法比较研究

在常规弹箭上应用固态微惯系统具有重要意义.该文研究各种航姿算法对常规弹箭高动态运动特征的适应性.以高动态规则进动作为运动输入,仿真四元数航姿算法和旋转矢量多子样算法的漂移.误差分析和数值仿真结果表明:高动态环境下,引入了角速率项的旋转矢量修正二子样算法能较好地适应由新型固态陀螺构建的捷联系统.     

一种角速率激光陀螺惯导系统高精度姿态算法

在分析圆锥误差补偿通式的基础上,提出了利用角速率求取角增量的拟合算法,并给出了该算法的数学证明.详细推导了基于纯角速率输入的圆锥误差补偿算法的补偿系数和误差主项通式,并从理论上对精度进行了分析.结合激光陀螺频谱特性的仿真对比结果表明,纯角速率输入圆锥误差补偿算法优于常规的四阶龙格库塔算法,能够提高纯角速率输出的捷联惯性导航系统的姿态精度.     

离子束动态混合注入钽对GCr15抗蚀性能的影响

腐蚀是引起GCr15制航空轴承早期失效的主要原因，选用促进钝性元素Ta用离子束动态注入的方法，来改变GCr15材料表面特性，提高其抗蚀性能，是防止航空轴承早期失效的有效途径．通过在0.5mol／LH2S04溶液和0．1mol／LNaCl溶液中电化学方法测试和人造海水环境的模拟试验及盐雾试验检测结果表明，离子束混合注入Ta具有极好抗全面腐蚀和抗点腐蚀的性能，其效果优于注Ti或注Cr，其耐蚀性提高的机理是由于注入表面形成高稳定性的Ta2O5防护膜和富钽的非晶态合金层．     

川渝地区雾霾时空分布特征及影响因子分析

利用1981-2014年川渝地面气象观测资料,分析了川渝地区雾霾的时空分布特征及影响因子,结果表明:川渝地区雾日变化总体呈下降趋势,两种雾日观测资料的倾向率分别为-6d/10a和-8.2d/10a,研究时段内未出现突变点,80年代到90年代初,雾日变化周期以2~4a为主,21世纪后以8~10a为主.霾日总体趋势与雾日变化相反,呈上升趋势,倾向率为8.2d/10a,1997年开始发生突变,90年代变化周期以2~4a为主,2000年后4~10a周期变化较显著.在对雾霾与风速和空气相对湿度的关系讨论中发现,整个川渝地区雾与风速的变化趋势一致,与相对湿度呈正相关;霾与风速的变化趋势相反,与相对湿度呈负相关.     

基于图像天空区域分割的去雾算法

为了提升图像去雾效果，提出了基于天空区域分割的透射率合成图像去雾算法，通过雾霾图像构造的概率分布函数，结合迭代阈值分割及天空区域的暗、亮通道以及最大连通性确定出粗分割阈值。利用引导滤波加强天空与非天空区域像素灰度的差异性，实现了精准分割。利用对数自适应变换估计了天空区域透射率，利用改进的暗通道先验算法估计了非天空区域透射率，通过合成对应像素的透射率实现了图像的去雾。实验结果表明，相比其他去雾算法，所提算法在各客观指标上均有所提高，对天空与非天空区域分割准确，去雾图像整体视觉效果良好。     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于对比学习的单幅图像去雾算法

现有的图像去雾算法,只采用了清晰图像来指导去雾网络的训练,而没有利用模糊图像,从而造成去雾不彻底,细节信息不完整的问题。为此提出了一种对比正则化的方法,利用模糊图像和清晰图像共同指导去雾网络的训练。对比正则化保证恢复后的图像信息向清晰图像方向靠近,远离模糊图像的方向。此外提出一种新的金字塔通道的特征自适应融合网络。该网络包含3个部分：三尺度特征提取网络、特征自适应混合模块(PCFM)和图像重建模块。三尺度特征提取模块同时捕捉不同尺度特征。金字塔结构和特征自适应融合操作,有效地提取相互依赖地特征,并以金字塔的方式有选择性地聚集更重要的特征。图像重建模块用于重建特征,恢复清晰的图像。实验结果表明,与现有的经典去雾算法相比,客观评价指标：峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都得到了提升,并改善了去雾不彻底和颜色失真的现象。