桩土模量对桩网复合地基变形的影响

桩网复合地基作为目前应用比较广泛的地基处理形式,其变形量是一个关键的控制因素.在简要概述桩网复合地基的组成和工作机理的基础上,应用ABAQUS有限元软件建立了比较符合工程实际情况的三维桩网复合地基模型,对其在多种工况下的变形性状进行了数值模拟;同时较为详细地分析了路堤填土模量、桩间土模量和桩体模量对桩网复合地基变形的影...     

基于双重约束CNN的壁画图像色彩还原

针对石窟壁画图像普遍存在的褪变色问题,提出了一种基于双重约束卷积神经网络的壁画图像色彩还原方法.该方法采用卷积神经网络提取壁画图像的高阶特征,在此基础上,为了对壁画色彩进行全局还原,利用最大均值差异约束建立全局特征映射关系以还原壁画图像中的全局颜色特征.针对不同卷积层存在局部色彩信息缺失的问题,利用马尔科夫随机场约束进行空间布局限制,保留壁画图像中的局部结构信息并对局部色彩进行还原.此外,通过平方梯度约束抑制图像还原过程中的噪声.实验结果表明:该方法在主客观分析指标方面均表现较佳,对于壁画褪变色区域的整体还原效果较好.     

基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建

针对目前基于稀疏表示模型的图像超分辨率重建方法对于边缘、纹理等细节信息保持能力有限、易产生视觉伪影的问题,提出了基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建算法。在字典训练阶段,所提算法在利用图像形态分量分析方法构造纹理和结构字典的基础上,为了有效地提取低分辨率图像特征细节信息,对图像结构分量采用一阶二阶导数进行特征提取,对纹理分量采用Gabor变换进行特征提取,并使用L_1/2范数构造训练字典模型;而在重建阶段,为了消除重建图像块效应及模糊伪影,进一步提高重建图像的质量,采用全局约束和非局部相似性约束相结合的方法对重建高分辨率图像进行优化。实验结果表明,该算法在重建图像主观和客观评价指标方面均有较好的表现。     

基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法

车牌定位技术是实现车牌自动识别的关键技术之一。根据车牌藉征,设计了一种基于角点检测和边缘提取的车牌定位方法。该方法首先对原始图像进行阈值分割,其次采用数学形态学方法增强车牌边缘,接着利用角点检测方法对车牌进行粗定位,最后通过边缘提取来实现车牌图像的精定位。通过实验分析,证明该方法定位效果较好。     

球磨时间对Fe–Mn–Al多孔钢显微结构和压缩性能的影响

多孔钢具有较高的机械力学性能、优异的能量吸收能力和较强的耐腐蚀性能等诸多结构功能一体化特性，已成为多孔金属材料领域的研究热点。目前，多孔钢的制备多以不锈钢和碳钢为母材,其力学性能受到一定的限制，影响了其结构及功能特性的发挥。与当前广泛采用的上述母材相比，高锰铝高强钢具有更加优异的轻质高强特性，能够显著提升多孔钢的使役性能，已成为一种重要的多孔钢母材。作为一种加工周期短和制备温度低的近净成形方法，粉末冶金能够获得成分可调、孔隙特征可控的多孔金属制品，是一种广泛采用的多孔钢制备技术。粉末细化是改变多孔钢微观结构和提升其力学性能的重要方法，而高能球磨是实现粉末细化的一种重要途径。当前，制备多孔钢的原料粉末多为预合金钢粉末，预合金粉末存在难以实时调整化学成分以及原料制备成本高等突出问题。为此，本文首次提出以Fe、Mn、Al和C等元素粉末替代现有的预合金粉末，经过一定周期的高能球磨后，采用真空烧结两步原位造孔的全新方法成功制备了高孔隙的高锰铝多孔钢。在此基础上，本文重点分析和探讨了球磨时间对混合粉末及其多孔钢的微观结构和压缩性能的影响，为多孔钢的微结构调整和性能优化提供了重要的理论基础。本文的研究结果表明，随着球磨时间的增加，混合粉末的尺寸不断减小，Fe颗粒的形貌逐渐向薄片状转变。在640℃的低温预烧结阶段,样品中的主要相为α-Fe、α-Mn和Al，以及少量的Fe2Al5和Al8Mn5等金属间化合物；当烧结温度升高到1200℃时，样品的表面以α-Fe为主,中心为γ-Fe。此外，研究还发现,随着球磨时间的增加，Mn的升华量逐渐减少，这是引起多孔钢的孔隙率下降的一个重要因素。在压缩性能方面，所制多孔钢宏观裂纹萌生时的应变及其应力都随球磨时间的延长而不断增加。