平面Poisson问题的间接变量等价边界积分方程

使用变分法确立平面Laplace外问题的确切形式；在此基础上，为了避免使用无限区域上的Green公式(不成立)，通过构造紧支集上的无穷可微函数，获得满足非齐次控制微分方程的特解的重要结果。使用非解析开拓数学方法，导出满足控制微分方程的位势函数集的等价边界积分表示式。获得Poisson问题的间接变量等价边界积分方程；通过一些例子，详细讨论了传统的外问题和边界积分方程的形式，表明它们不具有普遍适用性。     

光学傅里叶变换轮廓术的新型改进方法

针对传统光学傅里叶变换轮廓术(FTP)在测量表面形状复杂、曲率较大的物体时其条纹频谱存在混叠,无法获得被测物体表面准确的轮廓信息这一缺陷,在总结分析了窗口FTP、伸缩窗口FTP的基础上,提出了自适应窗口FTP.并对这3种改进型FTP的测量精度作了对比分析,证明自适应窗口FTP的测量精度最高,比传统FTP提高了近100倍.改进后的FTP可广泛应用于工业、生物医学、航空航天等领域.     

激光投影系统在飞行模拟器上的应用

视景系统是飞行模拟器的重要组成部分,对保证模拟训练效果起着至关重要的作用,而对于采用投影显示的视景系统来说,投影器的性能则在很大程度上决定了视景系统的性能.本文以AVIOR激光投影系统为例对激光投影系统进行了详细的介绍,并与传统的CRT、LCD、DLP投影器进行了比较,最后对激光投影系统的发展前景进行了分析.     

时间的形状

时间,总让人既焦虑又期待。时间的形状是不规则的,或者无形的。但也可以认为它是有形的,因为在现实中人们把时间表达为时钟。若是时钟没有了指针,时间的姿态会不会更自由。     

医学图像光线投影体绘制中重采样快速算法研究

光线投影算法是体绘制算法中图像效果比较好的方法,但存在运算量大,绘制速度慢的问题,如何提高重采样速度是加速光线投影算法的关键。本利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵运算量,同时结合三维数据场在像平面的投影减少光线投影数目;利用包围盒技术避免对空体元的采样,并且通过将Bresenham算法扩展至三维确定每个重采样点所在体元的编号。实验结果表明,本提出的重采样优化算法成像速度比标准光线投射算法快2—3倍,而成像的质量与标准算法基本没有区别。本提出的算法,既能保证绘制质量,又能显减少计算量,提高体绘制的速度。     

平面超椭圆曲线的二次NURBS逼近

基于超椭圆曲线的基本性质、方程及其图形表示,研究了超椭圆曲线指数s和欲逼近的二次NURBS曲线权重系数w之间的对应关系,给出了超椭圆曲线的一种高精确的二次NURBS逼近方法,避免了因超椭圆曲线取点误差而可能产生的对生成曲面的影响,也大大缩减了计算量。文中给出了超椭圆曲线的二次NURBS逼近效果图,探讨了将此方法用于飞机机身曲面外形设计的相关步骤。     

平面激光诱导荧光显示火焰中OH的分布图像

用平面激光诱导荧光技术测量了平面火焰炉、原子气化炉和超声速燃烧室的单脉冲激光诱导OH荧光。由平面荧光图可得到氢氧基相对浓度分布和它的厚度。由超声速燃烧室的OH荧光测量 ,可以看出不同时间OH分布的差别。氢氧基的PLIF图像是研究火焰结构和流场的有力工具。     

频率锁定对伞弹系统稳态特性的影响

旋转伞弹在下落过程中的稳定性直接影响着子弹的扫描性能,因此研究影响伞弹系统稳定性的因素非常重要.采用激光双目立体投影图像视觉技术在立式风洞中非接触测量了伞弹模型的扫描角和瞬时转速,介绍了测量与数据处理的方法,着重讨论了频率锁定现象对伞弹系统稳定扫描特性的影响.试验结果显示:在较窄风速范围内,存在频率锁定区域;在频率锁定区,扫描角和瞬时转速具有较好的周期稳定性,对外界的干扰不敏感,能量谱峰值也较显著.     

采用格子Boltzmann方法对低雷诺数平面射流的流场分析(英文)

采用格子Boltzmann方法对雷诺数(基于射流出口宽度和出口最大速度)为42和65的二维不可压缩平面射流进行了数值模拟。研究结果表明,在射流的自相似区,射流中心轴线速度按-1/3指数规律衰减并且射流按2/3指数率扩展,与理论分析及实验结果吻合。在射流的远场区域,中心轴线上瞬态速度的时间历程与频谱分析展示出速度的周期变化特性,并且周期性分量引起的相互作用不应被忽略;相比较而言,速度的周期性分量在近场区不明显。     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。