Flood susceptibility mapping by ensemble evidential belief function and binomial logistic regression model on river basin of eastern India

Flooding is the overflow of water from stream, river, lake and sea that occurs all over the world and has disastrous effects on human society and environment. Frequent severe flood event in eastern India cause of death and damages every year so, the development of flood susceptibility method is needed for identifying the flood vulnerability areas to reduce the damages. Techniques of Remote Sensing (RS) and Geographical Information System (GIS) can help to flood susceptibility modeling by the accrued and analyzing huge amount of data in short time. The main objectives of this study are to determine the effectiveness of Evidence Belief Function (EBF), binomial Logistic Regression (LR) and ensemble of EBF and LR (EBF-LR) model with RS and GIS techniques for flood susceptibility mapping and spatial prediction of flood-susceptible areas in the Koiya river basin of West Bengal, India. Eight flood conditioning factors; Land use and land cover (LULC), soil, rainfall, normalized differences vegetation index (NDVI), distance to river, elevation, topographic wetness index (TWI) and stream power index (SPI) have been used, and total 264 historical flooding points were mapped, and randomly divided in to training (70%) and validating (30%) dataset. Flood susceptibility map has been generated by applying EBF, LR and ensemble EBF-LR method with the help of training and eight causative factors dataset. The maps have been divided in to six classes; extremely low, very low, low, moderate, high and very high. The receiver operating characteristic (ROC) curve has been used to accuracy assessment of the susceptibility map, and the area under curve (AUC) disclosures 87.9%, 85.2% and 84.1% prediction rate for the EBF-LR, EBF and LR model, respectively. This study is helpful to flood management program, dissection makers and planning in local administrative level.     

基于等几何法的叶片电解加工过程仿真方法研究

航空发动机叶片具有复杂的加工边界,其电解加工的过程仿真是加工预测的重要手段.而传统基于有限元法的腐蚀过程仿真需要反复划分网格,且存在边界上计算精度不足的问题.提出利用等几何法原理提升叶片电解加工数值仿真精度的思路,采用NURBS基函数替代原有拉格朗日基函数建立加工间隙物理场的求解方程组,解决由于NURBS基函数在边界处非插值特性引起的Dirichlet边界条件施加误差.将阳极边界的腐蚀位移转化为其控制顶点位移,避免反复划分网格所占用的计算时间,提升过程仿真精度.最后,通过试验证明该方法的有效性.     

基于三参数幂函数的低周疲劳寿命预测方法研究

为了找到能够更好地预测材料低周疲劳寿命的方法,基于三参数幂函数公式,对引起材料疲劳损伤的原因进行分析,提出了描述损伤能密度与疲劳寿命关系的寿命预测模型。采用高温合金与钛合金等多种材料的低周疲劳试验数据对提出的模型进行分析验证,并将分析结果与传统的Masson-Coffin模型和三参数幂函数公式的分析结果进行对比。结果表明:所提出的损伤能密度模型对不同条件下的材料数据的拟合效果较好,七种不同条件下的材料数据拟合结果中,有六种的相关系数大于0.9,且所有条件下的寿命预测点都在2倍分散带以内,精度高于另两种模型,并且该模型能够确切地描述引起材料低循环疲劳损伤的原因,简洁明了。     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。     

图像处理的非线性扩散方法

介绍了非线性扩散方法的原理和数学性质;对图像处理领域的非线性扩散方法进行了分类和总结,并探讨了各类方法的优缺点;同时从平滑去噪与保留图像特征点之间的矛盾、结构的封闭性、不连续点的保留以及参数简化等方面指出了非线性扩散方法的发展趋势和亟待解决的问题。     

基于多重网格方法的跨声速颤振数值模拟研究

使用多重网格的方法对二维翼型和三维机翼的跨声速颤振进行了数值求解.流场控制方程为N-S方程,湍流模型采用SA模型网格.计算网格采用结构网格,空间离散采用中心格式,使用双时间法进行时间推进.流场与结构之间的数据通过径向基函数(RBF)插值方法进行交换.通过耦合求解流场控制方程和结构运动方程得到Isogai(case A)机翼模型和Agard445.6机翼的跨声速颤振边界.通过与使用单重网格时得到的结果相比较得出,多重网格方法能够节省计算时间,提高颤振分析计算效率.     

微缝共振器的非线性吸声机理

为模拟高声压级时微缝处涡声相互作用现象并计算微缝声阻抗,发展了一种离散涡模型.联合微缝离散涡模型和一维声传播模型,计算了微缝共振器的声阻抗和吸声系数.数值结果表明,微缝声学性质主要取决于涡脱落和脱落涡层的演化;共振器的吸声系数随着入射声压级的增加而增大;入射声波频率对共振器吸声系数有显著影响.研究结果和先前直接数值模拟...     

基于PSO的多观测器轨迹优化研究

在多观测站目标被动跟踪过程中,多观测器运动轨迹对定位跟踪精度有重要影响.为提高对运动目标的跟踪精度,将目标滤波协方差的迹作为目标优化函数,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimi-zation,PSO)的多观测器轨迹优化方法,并将轨迹优化加入运动目标被动跟踪过程中,实现了观测器自适应运动下的运...     

基于NSGA-Ⅱ复杂系统航空备件需求研究与应用

目前航空公司对航空备件的需求计算主要针对单个备件进行,这产生一定的误差.因此,本文利用NSGA-Ⅱ多目标遗传优化算法来解决在一定成本约束条件下可用度、可靠度等性能指标均能得到满足.为了便于算法的应用,论文对罚函数进行了改进并进行实例分析.结果表明本方法适于处理航空公司复杂的备件需求决策,并起到一定的作用.     

基于传递函数分析的直升机旋转桨叶固有频率识别技术

直升机旋转桨叶的固有频率是影响旋翼动响应以及气弹稳定性的重要因素之一,频率配置是旋翼桨叶设计的重要内容。受旋翼这种旋转系统信号谐波成分多、气动干扰大、信噪比低、模态密集等特点的影响,一直以来,旋转桨叶的固有频率识别都是直升机行业的一个难点,也是型号研制中必须进行测试的内容之一。通过将固定坐标系下的激励位移信号与旋转坐标系下的桨叶响应信号同步采集、激励位移信号坐标系转换、激励响应信号重采样处理等步骤,发展了基于传递函数分析的旋转桨叶固有频率识别方法,并通过试验验证。试验结果表明该方法能综合运用幅频曲线、相频曲线、相干系数等信息识别旋转桨叶固有频率,物理概念清晰,测试结果易于判断、稳定可靠。