无需先验信息的水平集SAR图像分割方法

给出了一种基于水平集演化、无需任何先验信息的SAR图像分割方法.该方法是一种基于区域信息的统计活动轮廓模型方法,通过利用分段阶跃函数估计图像概率密度函数,克服了利用特定概率分布模型估计概率密度函数时,需要利用先验信息预先假定图像概率分布模型的问题;通过引入惩罚项,避免了费时且难于操作的水平集函数重新初始化过程.还给出了具体的数值实现方案和相关参数取值,改进了数值实现中的迭代终止条件.实验结果表明,固定使用列出的参数,无需任何人为干预,对于大多数图像都可获得令人满意的分割结果;对于少数图像,通过简单的参数调整也可得到良好结果.     

正三角形排列三圆柱绕流与涡致振动数值模拟

基于有限体积法求解二维粘性不可压缩N-S方程,对低雷诺数下正三角形排列等直径三圆柱的绕流与涡致振动进行数值模拟。圆柱振动简化为两自由度的质量-弹簧-阻尼模型,圆柱的动力响应通过Newmark-β方法求解。间距比在1.5~6.0之间变化,重点研究各圆柱的气动力和响应及相关的频率特性、尾流流动模式随间距比的变化。研究结果表明:三圆柱发生振荡时的气动力要远大于绕流结果,当间距比在3.5~4.0之间气动干扰最为强烈。当间距比大于3.0时,下游圆柱的横向和流向位移相位差出现周期性切换,导致升力系数均值出现波动,并且下游圆柱的质心运动轨迹为斜向上和斜向下椭圆形的叠加。三圆柱的最大横向位移幅值均能达到0.9D,下游圆柱的最大流向振幅达到1.1D,这说明组成多圆柱振荡系统单柱的横向位移远大于孤立圆柱发生涡激共振的最大位移,并且下游圆柱的流向振荡不可忽视。     

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性：简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息（即区域或单词）。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络（MMTN）模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明：所提模型达到了最先进的性能。     

高保真气动伺服弹性系统降阶技术研究

采用高保真非定常气动力辨识技术获得的气动伺服弹性(ASE)系统时域模型往往阶次较高,不利于控制系统设计的应用.为了有效降低高阶ASE系统阶次,研究了高保真ASE模型的降阶特性,分别采用平衡截断、奇异摄动以及平衡奇异摄动模型降阶技术,结合BACT系统讨论了各种方法在ASE模型降阶中的应用情况,通过仿真比较得知,平衡奇异摄动法应用于ASE模型的降阶具有一定的优势,可以大幅降低模型阶次,且能够保证降阶模型的精度.     

特定工况下内嵌钢球欧拉梁碰撞减振性能研究

针对内嵌自主移动钢球欧拉梁碰撞系统,研究了在一复杂工况下内嵌自主移动钢球碰撞阻尼机制对梁残余衰减振动的抑制效果.采用线性弹簧-阻尼模型模拟钢球与梁之间的碰撞机制,通过分析建立了整个碰撞系统的分段线性动力学方程,并运用无量纲化、假设模态法、高阶模态截断等方法导出了系统的状态空间方程.数值计算结果充分表明在此工况下内嵌自主...     

网络环境下优化大学英语教学模式的思考

论文以网络环境下大学英语教学模式的优化为研究内容,积极倡导教师个性化教学和学生自主学习的新方法,通过采取合理策略建立基于计算机和网络平台的英语学习的良好环境,切实提升大学生英语综合应用能力。