超高层建筑表面脉动风压空间相关特性试验研究

通过对某超高层建筑模型同步测压风洞试验,分别从时域和频域对模型各表面典型测点脉动风压水平和竖向空间相关性系数、以及水平和竖向相干函数进行了全面深入分析。与相关参考文献中提出的经典风速相干函数表达式进行了比较,给出了侧风面脉动风压相干函数考虑涡旋脱落影响的新的数学模型,拟合了公式参数,得到的结果可为建立更为精细的气动力模型所参考。     

采用强制降噪和多尺度融合的地磁导航方法

针对地磁数据测量易受各种噪声和干扰影响,导致地磁匹配导航精度、概率和可靠性降低的问题,提出了一种采用小波强制降噪和多尺度融合的地磁匹配导航方法。该方法利用地磁数据高频部分易受噪声干扰影响而低频部分稳定性好、各尺度下的匹配结果具有相对独立性的特点,将含噪地磁基准图和实时图进行多尺度分解,在所选的多个尺度下经强制降噪后分别进行匹配,并融合各尺度下的匹配结果表决产生最终的导航结果。地磁匹配导航仿真实验结果表明该方法可有效提高导航的精度、概率和可靠性。     

小波分析在外测数据降噪处理中的应用

小波变换分析是一种同时在时间（或空间）域和频率域内进行局部化的新方法;利用小波变换及其自适应性,可在不同尺度上分析和处理数据,通过特定的方法在室消除随机噪声的目的,本文简单介绍了小波分析理论的基本原理和方法。详细介绍了该方法在信号处理中的分解与重建算法,以及基于不波分析方法的降噪原理,在此基础上,将小波变换应用到外测弹道数据的滤波降噪处理中,通过仿真和实测数据的运算结果表明,应用小波分析的降噪方法     

轴系非线性振动解析模型研究

针对高速柔性轴系振动中线性与非线性的耦合作用,定义了非线性尺度因子ε,构建了轴系振动耦合作用模型.该模型拓展了经典线性模型的研究思路,重点探讨轴系的非线性响应.应用多尺度法推导了转子非线性振动的通频解析解的Fourier级数形式,同时给出了非线性固有频率和基频近似频响方程（FRE）.通过实验验证了同尺度条件下（ε=1）,通频解析解及基频近似频响方程的非线性特性,以及解析耦合振动模型与通频解析解的合理性和有效性.      

层合陶瓷基复合材料多尺度应力-应变计算模型

对层合陶瓷基复合材料(CMCs)的应力-应变行为进行了研究。基于多尺度分析方法,实现了由组分性能参数到层合陶瓷基复合材料整体应力-应变的计算。采用可实现单向纤维增强陶瓷基复合材料应力-应变计算的细观力学模型,由材料的细观组分性能计算出单向板的非线性弹性性能,并将单向板的弹性性能作为层合复合材料模型的输入参数,通过有限元法计算层合陶瓷基复合材料的整体应力-应变响应。与试验数据的对比表明:采用该模型可以实现层合陶瓷基复合材料在单调拉伸载荷及拉伸加卸载条件下应力-应变曲线的预测,其中数据的最大偏离为19.61%.      

基于连续小波变换的脉内调制类型识别技术

脉内调制类型识别是雷达侦察的关键技术之一,特别是低信噪比下的脉内调制识别技术是当前研究的热点.利用基于连续小波变换的瞬时频率提取技术,可以在低信噪比条件下获得不同调制类型信号的瞬时频率特征,从而实现低信噪比下的脉内调制类型识别,仿真结果表明采用这种方法可以有效地实现低信噪比下的瞬时频率提取.     

基于改进Unet++的丘陵地区耕地地块深度分割与提取

丘陵地区耕地地块具有结构复杂、种植类型多样且破碎度高等特点,针对传统分类方法对耕地信息难以快速准确提取的问题,文章基于“高分一号”卫星影像和Unet++网络模型,采用余弦退火学习率实现了复杂丘陵地区耕地信息的准确深度分割和分类。首先利用多尺度分割方法完成了深度迁移学习模型中典型区域耕地样本标签的制作及其结果验证;其次,采用规则格网裁切方法构建影像和标签训练数据集,在PyTorch环境完成了模型的训练;最后,将改进后模型与Unet和SVM方法进行了分类精度和泛化性能的对比分析。结果表明：改进的Unet++网络模型在复杂丘陵地区耕地提取结果的总体精度为92.75%,比SVM和Unet的提取精度分别提高了9.06%和2.50%。因此,基于Unet++的深度学习模型不仅能够有效抑制复杂的背景噪声,还能从遥感影像中学习到更强的语义特征,从而获得更加准确的耕地信息。该方法可为农作物面积监测和产量估算等实际应用提供基础数据支持。     

DSMC方法模拟微尺度流动时的特征参数选取

利用DSM C算法对微尺度平板附面层流动进行了数值模拟研究,分析了算法中3个主要特征参数:采样循环数、单位网格粒子数和子网格数对模拟结果的影响。分析结果表明,当采样循环数增加到一定程度后,计算结果趋于一致,考虑到计算机时,采样数取8左右为宜;单位网格粒子数过多或过少都会使计算机时增加,太少了还会影响计算精度,建议4~5个左右合适;子网格数对运算时间影响很大,分析认为每个网格内的子网格数为4时最为节约计算时间。最后通过微通道内流动计算进一步验证了本文参数选择方法的可行性。     

XY-SAS模型中不同网格尺度限制器的影响分析

XY-SAS(Xu & Yan Scale Adaptive Simulation)模型通过在SA(Spalart-Allmaras)模型耗散项的湍流尺度中引入基于平均涡量的冯卡门长度尺度,在不稳定流动区域具有类似LES(Large Eddy Simulation)的计算性能,且不存在DES(Detached Eddy Simulation)方法中RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes)与LES的交界面问题.由于SAS类模型预测的湍流能谱存在高波数衰减不足的缺陷,需要进一步在湍流尺度中引入网格尺度作为限制器.采用不同形式的网格尺度限制器构造了3种XY-SAS模型,对Re=3 900的圆柱绕流进行数值模拟,并与DES及实验数据进行比较.结果表明网格尺度限制器对XY-SAS模型的计算性能有较大影响,以最小网格间距作为高波数衰减限制器是较为合理的选择,此时模型对于大分离流动能够达到DES的模拟能力.     

基于SIFT,K-Means和LDA的图像检索算法

图像检索一直是信息检索领域的难题。提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT,Scale Invariant Feature Transform）,K-Means和潜在狄利克雷分布（LDA,Latent Dirichlet Allocation）的图像检索算法。算法主要分为两个阶段。预备工作得到分类完成的图库、概率分配参数表和基本词库;实现检索是在预备工作的基础上归类测试图片,然后在该类下搜索最相似图片。对比传统的基于文本或内容的检索方法,该算法在检索之前将图片库中所有图片按其本身特征进行自动分类,取代人工标注图像信息的过程,同时由于整个算法完全基于图像特征,故此方法不会引入人工因素的干扰。实验结果表明,该算法能够较为准确地将要检索的图片归为图片库对应的类别中,有效地提高图像检索效率。