利用MODIS影像反演沙漠化地区地表温度的方法研究

针对当前利用MODIS数据反演地表温度过于复杂和缺乏简便易行的实地验证方法的不足,尝试了改进反演方法的研究,提出了反演结果的地面准同步测量验证方法和在沙漠化地区分类计算地表比辐射率的方法,简化了原劈窗算法所需参数的计算过程。利用改进后的方法对新疆沙漠化地区的地表温度进行了反演,并同步进行了该区域在各种天气条件和地表条件下的地表温度反演结果的验证。经分析表明,在天空晴朗无云,无风,植被稀疏,地表类型均一,面积较大,沙质土壤且观测时刻与卫星过境时刻接近的条件下,该方法精度较高。研究表明改进的利用MODIS影像数据反演沙漠化地区地表温度方法和地面验证方法具有一定的可行性,适合于对沙化地区地表温度大范围且快速的遥感监测。     

基于遗传算法的功能梯度材料参数的反演分析

采用一种基于遗传算法结合响应面插值的反演方法,利用微压痕实验和有限元模拟,对功能梯度材料(FGM)的本构模型参数进行识别分析.此方法首先以解耦的方式对压痕试验进行有限元模拟计算,然后利用三次拉格朗日插值函数构造荷载-位移响应面,并将响应面上插值得到的相关结果传递给遗传算法以实现材料参数的反演辨识.对功能梯度材料参数的反演研究表明:该方法在保证较高精度的同时能够极大地提高常规遗传算法的反演效率;另外,利用大、小压头组合的双压头模式对功能梯度材料进行压痕的反演分析,较之单压头能够获得更为合理的结果.     

利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法

结合对地观测卫星AQUA多传感器/多分辨率的特点,研究了利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法.MODIS地表温度(LST)产品被作为地表温度实测数据,对应的平均温度被用作对应AMSR-E像元的实际地表温度,从而克服由于AMSR-E像元尺度太大和云的影响而难以获得地表实测数据的难点.反演结果分析表明,利用神经网络能够精确地由AMSR-E数据反演地表温度.当使用5个频率10个通道反演时,反演精度最高,说明使用更多的通道能更好地消除土壤水分、粗糙度、大气和其它因素的影响.相对于MODIS温度产品,用此算法反演的平均误差约低于2K.     

由矢量水听器阵列反演浅海地声参数

基于矢量水听器能够比传统的声压水听器提供更多的声场信息,文章提供了一种利用矢量水听器阵列（AVS）进行浅海地声参数反演的方法。首先,对声场矢量的传播规律进行了研究;其次,利用矢量匹配场（MFP）方法进行了海底声速的反演：最后利用声压和质点垂直振速的传播损失差反演了海底吸收。基于矢量水听器的海底参数反演方法主要具有下述优点：一是利用矢量匹配场反演海底声速能够有效减小参数估计误差：二是利用声场矢量传播损失差进行海底吸收反演能够排除信号源级起伏对反演的干扰。实验结果表明,基于矢量水听器阵列的海底参数反演能够很好的进行声场传播预报工作。     

基于遗传算法的功能梯度材料参数的反演分析

采用一种基于遗传算法结合响应面插值的反演方法, 利用微压痕实验和有限元模拟, 对功能梯度材料(FGM)的本构模型参数进行识别分析。此方法首先以解耦的方式对压痕试验进行有限元模拟计算, 然后利用三次拉格朗日插值函数构造荷载-位移响应面, 并将响应面上插值得到的相关结果传递给遗传算法以实现材料参数的反演辨识。对功能梯度材料参数的反演研究表明: 该方法在保证较高精度的同时能够极大地提高常规遗传算法的反演效率; 另外, 利用大、小压头组合的双压头模式对功能梯度材料进行压痕的反演分析, 较之单压头能够获得更为合理的结果。     

基于AIEM和实地观测数据对GNSS-R反演土壤水分的研究

介绍了用GPS反射信号反演土壤水分的原理及反演研究的进展,并用改进的积分方程模型(AIEM)和实地观测数据对利用GPS反射信号反演土壤水分的方法进行了分析,分析结果表明,由于单个频率的雷达信号受地表粗糙度、角度和地表类型(裸地和植被类型)的影响比较大,很难提出一个实用的通用物理算法.利用美国2002年土壤水分实验(SMEX02)实测数据对上述的反演算法进行了分析,分析结果表明,采用经验统计算法对单个站点观测比较实用,平均相关系数达到0 85以上.整个分析表明,利用GPS前向散射信号与噪声之比反演土壤水分在单个站点能够取得比较高的精度.     

基于舰船噪声的海底单参数反演

利用舰船噪声进行地声参数反演是近年来的热门研究课题之一。目前大多数利用舰船噪声的反演方法依赖于多参数海底模型,而多维参数的求解加大了反演的复杂度,因此,基于海底单参数模型,提出一种使用舰船噪声作为声源的海底单参数反演方法。基于实验数据进行海底单参数反演,并用反演得到的结果,对实验海域的传播损失进行预报。最后,对海底单参数与频率的关系进行了拟合和研究,验证了反演方法的有效性。     

基于合成孔径雷达图像内波参数反演方法

总结了目前已有的通过合成孔径雷达图像反演内波参数的方法,并按照内波深度、波速、特征宽度以及振幅的分类对不同的方法进行了描述.将各种参数反演方法应用于合成孔径雷达图像,对内波反演结果与同一区域的实测数据进行了比较.首次对同一内波参数的不同反演方法进行对比,并对各参数反演方法的适用条件进行了讨论.     

基于组合不同裂窗算法反演黄河流域地表温度研究

以黄河流域为研究区域,利用MODIS遥感数据,根据下垫面的水分状况和土地覆盖类型对整个流域分别进行分区.在整个流域不分区、水分状况分区和土地覆盖分区双因子分区2种情形下,对比了7种常用的地表温度遥感反演裂窗算法的结果,在分析每种反演算法适用性的基础上,针对不同分区单元分别选择效果最好的算法进行组合来进行流域地表温度的反演.反演结果和MODIS的NASA的温度产品相比,效果更为理想.     

稀疏植被地区气溶胶光学厚度反演

研究了稀疏植被地区地表反射率的精确确定方法,构建了精确确定稀疏植被地区地表反射率的地面光谱模型,实现了该类地区气溶胶光学厚度的卫星数据反演.分析表明,所构模型的地表反射率确定误差在0.015以内.通过对气溶胶光学厚度反演的不确定性分析,确定稀疏植被地区的气溶胶光学厚度的卫星反演误差在0.15以内,并使用MODIS数据反演了北京市区及周围地区的气溶胶光学厚度.用太阳分光光度计测量的气溶胶光学厚度对MODIS数据的气溶胶光学厚度反演结果进行了验证.     

An investigation on magnetic susceptibility of hazardous saline-alkaline soils from the contaminated Hai River Basin, China

Magnetic susceptibility can provide rich environmental information, especially for hazardous heavy metals and saline-alkaline in the contaminated soils. Magnetic susceptibility in four vertical profiles from saline-alkaline soils in lower Hai River basin was investigated. Soil sites were extended from alluvial fan to coastal plain areas. They are aligned along a latitudinal strip. Magnetic parameters including low/high frequency susceptibility, frequency-dependent susceptibility was measured. Moreover, some standard pedological parameters such as pH value and organic matter content were also determined. The results showed that low frequency magnetic susceptibility values is very high at the surface and decreases with the profile to a low value. In all profiles from alluvial fan frequency-dependent susceptibility greater than 3% may suggest the presence of relatively more super-paramagnetic particles. Magnetic susceptibility showed obvious vertical distribution in alluvial fan higher than coastal plain. No significant correlations between organic matter, pH and low frequency magnetic susceptibility were found, while there is a negative correlation between organic matter and frequency-dependent susceptibility. A positive correlation between pH and frequency-dependent susceptibility was found in the study areas.     

An exploration of nitrate concentrations in groundwater aquifers of central-west region of Bangladesh

Groundwater and river water samples were collected from the study area to investigate the spatial distribution of nitrate (NO(3)(-)) in the central-west region of Bangladesh. The shallow and deep groundwater nitrate concentrations ranged from <0.10 to 75.12 and <0.10 to 40.78 mg/L, respectively. Major river water NO(3)(-) concentrations were ranged from 0.98 to 2.32 mg/L with an average of 1.8 mg/L. The average Cl(-)/NO(3)(-) ratio (4.9) of major river water has been considered as reference point to delineate denitrification processes. The alluvial fan, alluvial, deltaic and coastal deposits shallow groundwater having C1(-)/NO(3)(-) values less than that of the average river water value (4.9), suggested denitrification processes within the aquifers. On the other hand, denitrification processes are insignificant in the Pleistocene terraces area aquifers related to relatively higher concentrations of nitrate. Iron pyrite has been found as insignificant effect on denitrification.     

Retrieval of geophysical parameters from moderate resolution imaging spectroradiometer thermal infrared data: evaluation of a two-step physical algorithm

A two-step physical algorithm that simultaneously retrieves geophysical parameters from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements was developed. The retrieved geophysical parameters include atmospheric temperature-humidity profile, surface skin temperature, and two surface emissivities within the shortwave (3-5-mum) and the longwave (8-14.5-mum) regions. The physical retrieval is accomplished in two steps: (i) The Tikhonov regularization method is employed to generate a regularization solution along with an optimum regularization parameter; (ii) the nonlinear Newtonian iteration algorithm is carried out with the regularization solution as a first-guess profile to obtain a final maximum probability solution for geophysical parameters. The algorithm was tested with both simulated and real MODIS Airborne Simulator (MAS) data. Sensitivity studies on simulated MAS data demonstrate that simultaneous retrievals of land and atmospheric parameters improve the accuracy of the retrieved geophysical parameters. Finally, analysis and accuracy of retrievals from real MAS data are discussed.     

多翼离心风机气动噪声计算与降噪设计研究

以船用空调通风系统中多翼离心式风机为对象,建立风机内部流体三维建模,采用CFD软件进行稳态与非稳态计算。将得到的风机内部流场结果导入LMS Virtual. Lab声学软件中进行噪声预估,同时与实验结果对比,验证风机气动噪声计算的准确性。根据分析得知,风机气动噪声主要噪声源位于叶轮处并且与其内部流场分布和自身结构密切相关。对于已经投入生产的风机,很难对其主要结构包括蜗壳、叶轮、叶片尺寸等进行改造,只能对其局部结构进行二次设计以实现降噪的目的。探索采用叶片穿孔设计,通过设置合理穿孔参数,在不改变其性能条件下,减少叶片周围涡流脱落进而使得叶片表面压力脉动降低,达到降低风机气动噪声的目的。     

基于矩形流道流场分析及气动实验的轴流风机结构参数优化设计

本文通过提取导流罩的轴向长度及叶顶间隙两个设计参数,构建了矩形流道内轴流风机的流场结构及仿真模型,进行了数值模拟和实验分析。结合仿真模型分析了矩形风道下轴流风机内部和出口流场特性的变化规律,构建了风机设计参数与气动性能之间的映射关系模型。通过风机气动性能实验可得:风机出口静压、体积流量和效率与间隙因子成反比,而与长度因子成正比,对比模拟值和实验值验证了模型的正确性。基于量化映射关系模型得到风机设计参数间隙因子和长度因子的最优值分别为0.8%和12.5%,为风机设计和冰箱风道优化提供量化参考。     

330 MW循环流化床锅炉燃烧调整试验研究

为解决某330 MW循环流化床（circulating fluidized bed,CFB）锅炉运行床温分布不均匀、炉内受热面磨损爆管等问题,进行了锅炉的燃烧优化调整试验。结果表明,通过优化一次风量、总风量及风室压力等关键运行参数,确定了最佳运行工况及参数,降低了锅炉灰渣平均可燃物含量,使锅炉热效率提高0.85%。燃烧优化调整试验还使一、二次风机总功率降低了0.8 MW,厂用电率相应降低了0.24%,锅炉的运行安全性和经济性由此得到进一步提高。     

Identification of causes of radial fan failure

During operation of the radial fan with a diameter of the rotating wheel of approximately 3 m the machine crashed. The goal of the analysis by numerical and experimental methods of mechanics was to identify failure sequences of the individual parts of the fan and their reasons. Analysis of residual stresses in the rotating wheel of the fan as well as measurement of vibrodiagnostic parameters in the running fan of the same type were used to solve the task.     

机尾电除尘风机破裂分析

通过对破裂风机残核的宏观分析及其化学成分、力学性能、高低倍组织、断口等分析,认为风机瞬间破裂原因主要是焊接缺陷引 的,叶片与前盘材料中的层状组织缺陷亦是造成事故的因素之一。     

汽车发动机风扇叶片的逆向造型与分析

以汽车发动机风扇为研究对象,采用ATOS光学测量系统对风扇表面数字化得到其三角网格模型,利用三角网格数据预处理技术、过渡曲面特征提取方法、三维重构及实体造型原理对叶片进行逆向造型,并对重构的模型进行光顺性和精度校检。获得符合设计要求的叶片实体模型。     

PSO优化多尺度一维卷积神经网络的风机基础螺栓松动诊断

为在非经验指导下获取多尺度一维卷积神经网络中卷积核数目和尺度最优参数,实现风机基础螺栓松动智能诊断,提出粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)多尺度一维卷积神经网络的风机基础螺栓松动诊断方法。首先,获取风机一维原始振动信号,划分训练集与验证集;然后,将多尺度一维卷积神经网络中卷积核数目和尺度作为PSO的粒子,以验证精度作为适应度值,根据适应度值更新粒子速度和位置,经训练后获得最优卷积核数目和尺度参数下的多尺度一维卷积神经网络;最后,输入测试样本,得到风机基础螺栓松动诊断结果。在稳定转速和升降速下进行风机基础螺栓松动诊断试验,结果表明,PSO优化多尺度一维卷积神经网络的风机基础螺栓松动诊断方法可在非经验指导下获取最优参数,可从一维原始信号中提取出有效松动特征,具备良好的松动诊断效果。