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。     

膨胀循环氢氧发动机低压火炬的点火能量研究

针对膨胀循环氢氧发动机多次点火需求,采用氢、氧推进剂吸热着火和火炬燃气降温放热的假设,用热力计算方法从理论上分析了推力室采用火炬点火的能量问题。在考虑火炬燃气与推力室内的氧补燃后,富燃低压火炬点火器的点火能量能够满足推力室点火需求。研制了2种低压火炬点火试验系统,对膨胀循环发动机进行了17次点火试验,试验结果与理论分析结果相符,验证了补燃点火假设。     

激光能量沉积降低钝头体驻点压力机制分析

针对高超声速飞行器表面驻点压力较高的问题,在马赫数5的来流条件下,分别采用单脉冲和高重频激光能量注入的方式控制弓形激波。将数值模拟结果与高时空分辨率纹影照片以及驻点压力测量结果相对比,分析了单脉冲激光能量与高超声速流场弓形激波的相互作用过程,结果表明透镜效应是激光能量沉积降低钝头体驻点压力的原因。单脉冲激光能量产生的低压区不能维持,降低驻点压力效率低,因此高重频是更有效的激光能量注入方式。优化了频率为80kHz、功率为自由流焓流6.6%的激光能量沉积位置,计算结果表明当沉积位置与钝头体表面的距离等于钝头体直径的1.5倍时,驻点压力降低了40%。在优化位置提高沉积能量大小至36.9%,可将驻点压力和热流分别降低83.3%和56.9%。     

5 代机第2动力系统的发展趋势分析

针对5代机的性能特征,分析了其对第2动力系统的能力需求。通过深入研究第2动力系统发展历程,以及对美国F-22和F-35等先进战斗机典型第2动力系统功能综合集成和能量综合利用等发展规律并进行总结,分析预测未来5代机第2动力系统将沿着以"动力热管理系统"和"涡电综合能源系统"为代表的2个方向发展,并对未来中国第2动力系统提出了发展思路和措施建议,规划了其发展路线图。     

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。     

无线传感网中能量优化的异常检测算法

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相关测试结果表明,本文算法既保证了传感网异常检测精度又提高了网络能量利用效率。     

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.