服务于地铁施工的三维地质模型快速构建方法

本文介绍适合城市轨道交通工程施工单位的地铁工程三维地质模型快速建立方法,基于AECOsim Building Designer软件平台,利用地质剖面图,通过插入控制点,拟合地质界面,链接地质属性,最终建立三维地质模型。建模简便,数据来源于施工方日常使用数据,能满足施工方日常生产使用。实现三维地质可视化和查询数据的效果,从而使现场技术人员和管理人员更加真实、直观地认识各种地质结构,辅助解决各类地质施工问题。     

车轨桥中高频耦合振动分析的功率流方法及模型

轮轨滚动激励引起的桥梁振动响应和输入功率是计算桥梁结构辐射噪声的重要参数。时域车轨桥耦合振动分析常用于低频振动分析,但在中高频分析时效率较低。为此,提出一种基于力法原理的频域功率流方法解决这一问题。采用无限长Euler梁或Timoshenko梁建立钢轨部件,采用无限大Kirchhoff板、Mindlin板或有限元模型建立桥梁部件,采用弹簧元件模拟钢轨与桥梁之间的连接扣件,并以弹簧力为未知量建立力法基本方程。对比计算了不同轨桥模型对U梁和箱梁桥振动功率的影响。结果表明：U梁桥面板的剪切效应对桥梁振动功率计算结果影响很大,采用传统的无限大Kirchhoff板模型将导致功率级计算误差达到15 dB,而采用Mindlin板模型可获得良好的计算精度与效率。相对于箱梁实体有限元模型而言,采用Mindlin板模型的误差仍然较大。     

基于BP神经网络的覆岩“两带”高度预测研究

为了研究五阳矿采动影响后上覆岩层卸压带高度变化规律,运用BP神经网络预测分析法,以控制"两带"(垮落带、断裂带)高度的开采方法、工作面长度、工作面推进速度、煤层倾角、覆岩性质、回采高度等致裂因子为输入层,以垮落高度和断裂高度为输出层,借助MATLAB6.x神经网络工具箱,构建了"两带"高度BP神经网络结构,经过BP神经网络模型初始化,BP神经网络模型训练及检验,建立可靠的"两带"高度BP神经网络预测模型。利用BP神经网络预测模型与国外经典预测模型对"两带"高度进行预测对比,得出国外的几种计算方法的误差都比较大,"两带"高度BP神经网络预测模型因其具备非线性函数逼近的特征,计算误差较小;以五阳矿3号煤为研究对象,运用BP神经网络预测模型在多种开采环境下对"两带"高度进行了预测,预测结果与实测结果基本吻合,得出开采方法的改变,影响着"两带"高度变化规律,特定的开采方法条件下"两带"高度与采高呈正相关,增长幅度趋缓;卸采比与采高呈负相关;工作面长与"两带"高度、卸采比均呈正相关,且相关性不受开采方法影响,无论何种开采方法,工作面推进速度与"两带"高度均呈负相关性,且推进速度与"两带"高度线性...     

载荷对重型车辆发动机活塞环-缸套摩擦学性能的影响

利用SRV实验机模拟重型车辆发动机活塞环-缸套摩擦副的工作状态,测试了静载荷和动载荷条件下摩擦副的摩擦学性能。采用扫描电镜、能谱仪分析了磨痕形貌和化学成分,研究了摩擦副的磨损机制。结果表明:随静载荷的增加,摩擦副的摩擦因数减小,总失重量增加。摩擦副的磨损机理以磨粒磨损为主,在400N条件下活塞环的磨损机理为综合的磨粒磨损和黏着磨损。在低强度和中等强度动载荷条件下,摩擦副的摩擦因数随载荷的变化而呈循环变化,磨损机理以磨粒磨损为主。在高强度动载荷条件下,摩擦副的摩擦因数保持稳定,活塞环的磨损机理是综合的磨粒磨损、黏着磨损、疲劳磨损,缸套的磨损机理是综合的磨粒磨损、黏着磨损。摩擦副的总失重量随动载荷强度的增大而增加。     

煤灰结渣特性的粗集评判

基于粗集理论,提出了煤灰结渣特性的粗集评判模型,由于直接来源于实际观测数据,可靠性高,与其它判别方法相比,能更有效地判别结渣特性。     

海上石油平台定量风险评估

介绍了定量风险定义、评估过程、量化的风险结果和风险标准。结合埕北12C平台进行了定量风险评估,并提出了风险降低措施,为平台的安全生产提供了重要的指导意义。     

动态红外场景投影器的研究现状与展望

近年来,国内外在动态红外场景投影器的研究方面的研究均取得了很大的进展。作为半实物仿真系统的核心部分,动态红外场景投影器的技术性能限制了整个仿真平台的总体性能。分类总结了国内外对动态红外场景投影器的研究现状,展望了与红外成像精确制导技术匹配的新型动态红外场景投影器的主要技术要求。鉴于目前动态红外场景投影器的发展水平,提出一方面需要探索混合型投影器技术,以达到取长补短、优势互补的目的,另一方面需要继续加大对新型投影器的研制力度,解决目前投影器的局限性问题。     

基于对焦清晰度的双分辨相机变焦算法研究

双分辨率相机同时兼顾大视场和高分辨,利用同轴光学固定结构避免了变焦镜头运动部件带来的诸多问题,在深空探测目标跟踪和手机等智能终端上具有应用价值。针对现有的基于深度学习的双分辨率图像变焦算法的速度慢,信息量没有提升,图像网络结构适配性差和图像信息修复的伪造性等问题尝试性地提出了加入基于深度信息的解决办法。论证将图像对焦清晰度作为深度信息引入双分辨变焦算法的可行性,探讨对焦深度信息检测精度与效果,分别测试深度学习和基于深度信息的传统方法的双分辨率变焦算法,得到了一种不影响正常成像速度,内存开销降低35%和算法复杂度降低60%,超分辨信息真实可靠,图像结果评价提升10%到50%的全新算法。     

汉字读音判断时非文盲右脑活动特征的fMRI研究

利用功能性磁共振成像（fMRI）技术探讨汉字语音判断时非文盲的大脑活动特征。实验使用汉字语音和纯音比较了中国人文盲和非文盲语音加工过程脑机制的差异。结果表明文盲与非文盲汉字语音加工脑机制不同,且非文盲的脑活动强,尤其是右脑。     

一种基于绿色分量的CCD颜色插值算法

提出了基于Bayer阵列的CCD颜色插值算法。在CCD阵列中,接收G色分量的像素占据总像素的一半,所以其中包含的影像信息对红（R)色、蓝（B）色分量的插值具有参考作用。本文以此为依据,首先利用中值插值算法对G色分量进行插值处理,然后参照G色分量的分布,插值产生R色和B色分量。基于此方法进行实验,结果显示,可以改善普通线性插值算法引起的图像模糊。