温度对编织复合材料层合厚板冲击性能的影响研究

目的 研究室温和低温下编织复合材料层合厚板的冲击性能。方法 通过开展低速冲击试验和冲击后的压缩试验,对冲击响应曲线、冲击损伤容貌、压缩失效模式和剩余压缩强度进行分析,探讨冲击时的环境温度对编织复合材料层合厚板冲击性能的影响。结果 冲击后的编织复合材料层合厚板存在凹坑、分层、基体裂纹和纤维断裂等多种失效模式,压缩失效模式主要表现为横贯冲击损伤区域截断式破坏失效。结论 低温环境增强基体强度,降低了复合材料的冲击损伤程度,从而提高编织复合材料结构的剩余压缩强度。     

基于影像测量机器人的墙体表面缺陷检测方法

针对传统墙体表面缺陷的检测方法效率低、误差大或安全性不足等问题，提出一种基于影像测量机器人的墙体表面检测方法。利用影像测量机器人坐标测量功能获取待检测区域的边界坐标，根据其望远镜相机拍摄的单张图片的大小，确定拍摄图片的数量，并按照计算出的平均偏移角度步长进行自动采集。采用大津阈值法对墙体表面图片进行分割，初步确定包含缺陷的图片，并通过灰度共生矩阵实现缺陷图像纹理特征参数精确提取及分类，进而根据影像测量机器人拍摄图片的坐标信息对缺陷进行定位。试验对比分析表明，相较无人机、激光扫描仪等采集方式，影像测量机器人在影像采集效率、安全性及自动化程度方面具有优势，采用的图像处理方法可以有效检测墙体表面缺陷。     

非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法

传统的基于压缩感知的电力线载波通信信道估计方法，多数在高斯噪声假设下对信道系数进行估计。实际过程中，电力线电磁环境复杂，噪声往往并不服从高斯分布。本文考虑非高斯环境下电力线载波通信信道估计问题，利用高斯混合密度对噪声统计特性进行描述，在此基础上，结合信道系数的稀疏特性对信道系数进行估计。利用数值仿真对本文所提算法的性能进行测试，结果表明，与传统信道估计算法相比，本文所提出的方法具有更好的信道估计性能。     

低围压下含瓦斯煤三轴压缩变形时的能量变化规律

为探究煤体在受压过程中的能量特征及临界破坏点能量变化规律，基于常规三轴压缩下含瓦斯煤的应力-应变曲线，分析含瓦斯煤破坏过程中弹性应变能和耗散能随应变变化的规律，据此给出含瓦斯煤在不同围压、含水率下变形破坏时的能量解释。研究结果表明：有效能比在同一围压下随着含水率的增大先增加后减小，表明含水率的增大会降低煤样强度。建立围压和含水率对含瓦斯煤三轴压缩变形过程中临界破坏点总能量耦合关系的多元线性回归方程，取得了较好的拟合度。     

面向燃驱压缩机组的故障知识本体建模及应用研究

针对当前燃驱压缩机组故障诊断效率低下、故障知识分散、共享和重复使用困难等问题，提出了一种基于本体和故障模式、影响及危害性分析(Failure Mode, Effects and Criticality Analysis, FMECA)的燃驱压缩机组故障诊断方法。首先，该方法以机组FMECA数据为知识源，通过本体建模从知识源中提取深层知识和浅层知识。然后，使用本体开发软件Protégé5.5将抽取得到的类、属性和实例构建故障知识库。在此基础上，通过JESS(Java Expert Shell System)规则进行故障诊断推理，维修人员可以快速找到机组故障原因，并选择合适的处理方法。最后，以某型燃驱压缩机组为对象验证该故障诊断方法的有效性，结果表明，该方法提高了故障诊断的能力和故障知识的利用率，能够为诊断决策提供良好的知识支持。     

利用流式影像术(FlowCAM)分析淡水浮游藻类群落特征 ——以北京城区主要河流为例

浮游藻类是水生态系统的重要初级生产者,对其进行分类鉴定和定量分析是开展生态研究的基础.选取北京城区主要河流为研究对象,于2020年6—7月(夏季)、10月(秋季)对北运河水系22个站位的表层水进行采样调查,探究利用流式影像术(FlowCAM)分析浮游藻类群落结构的可行性.结果表明,浮游藻类的细胞丰度和粒径组成均存在着明...     

基于高分辨率影像的固体废物自动识别技术

随着经济快速发展,工业固废、非正规垃圾、未覆盖建筑渣土等固体废物急剧增加,对区域生态环境造成极大威胁。固废堆场具有面积小、分布散等特点,目前国内仍缺少针对各类固废堆场的遥感自动识别研究。为此,基于国产高分辨率卫星遥感数据,根据野外实地光谱采集结果,分别开展了未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾的自动识别方法研究,提取研究区各类固废堆场。结果表明:未覆盖建筑渣土在蓝波段与绿波段分别存在"吸收谷"与"反射峰",基于该特征构建的比值指数模型,结合直方图双峰法阈值分割可以有效提取未覆盖建筑渣土区域;工业固废、非正规垃圾2种固废类型多样,光谱反射率没有明显规律,结合其纹理、色调等特征,采用面向对象多尺度分割、支持向量机监督分类方法能够较好地识别2种类型固废;基于自动化提取技术并结合人机交互判读方法,提取的研究区未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾等3种固废堆场的精度分别达到96.83%、88.26%、85.71%,各类固体废物遥感识别精度较高,极大提高了固废监测效率。     

基于深度学习的遥感图像水边线提取方法与应用

本文提出一种基于注意力机制的像素级海陆语义分割网络A-Unet用来提取水边线，并通过条件随机场对A-Unet分类结果进行细化。以天津沿海地区的人工海岸与威海地区的基岩海岸为例，对所提方法进行了验证，实验表明，与其他水边线分割方法相比，本文提出的方法能够得到更精细的结果，实现对遥感图像水边线的像素级语义分割。该方法提取了天津地区近10年海岸线并对其变化趋势进行了定性和定量分析，可为城市海洋资源的合理开发、海洋生态环境的保护提供更好的决策与参考依据。