沥青路面微细观结构特性分析

采用一种新的扫描技术（X射线CT技术）,研究沥青路面多尺度、集料、空隙等微细观结构特性。运用X射线层析摄像法和分形理论对集料的微细观和沥青混合料空隙空间分布进行描述,采用盒维数对沥青混合料空隙微细观特性进行评定。初步建立沥青路面微细观结构特性研究理论方法,为进一步研究沥青路面微细观结构特性与宏观路用力学性能奠定理论与技术基础。     

寻找失落的街道

<正>街道是城市公共空间中大量存在的一类空间,也是人们日常生活接触最广泛的空间,毫不夸张地说,街道空间的质量是影响城市风貌质量的最关键内容。从城市风貌角度来看,街道空间主要存在两方面问题:第一,共性的问题,即在街道建设中不了解或不     

多层物流仓库盘道线形设计

盘道作为连接多层物流仓库各层间的垂直运输通道,具有圆曲线半径小、纵坡陡、空间层次复杂等特点,其线 形设计也不同于常规道路立交线形设计。从盘道平面布置形式的选择、影响盘道设计的因素和盘道几何线形设计参数的确 定等3方面,结合以往工程实例,对多层物流仓库盘道的线形设计进行探讨,为今后类似工程提供可借鉴的经验。     

螺旋桨梢涡空泡初生及尺度效应研究

应用气泡动力学方程和气泡运动微分方程研究了螺旋桨梢涡空泡的初生问题,并根据简化Reyleigh-Plesset方程推导了不同尺度模型空化初生空泡数换算公式,建立了空化初生尺度换算模型,研究了螺旋桨梢涡空泡初生尺度效应问题。螺旋桨梢涡流场应用RANS方法求解,湍流模型为经过旋转和曲率修正的代数雷诺应力模型(EARSM-CC)。计算结果表明,文中建立的数值方法能够准确预报出螺旋桨梢涡流场分布;螺旋桨梢涡空泡初生空泡数计算结果高于试验观察值;应用文中建立的空化初生尺度换算模型得到的结果与数值模拟结果基本吻合,而且其结果偏于安全。     

一种舰船辐射噪声线谱检测新方法

舰船辐射噪声的线谱成分包含许多舰船的特征信息,在低信噪比的情况下,实现线谱的有效检测对舰船的分类与识别有着重大意义。以绝热近似小参数理论为依据,提出一种基于自相关和随机共振理论相结合的舰船辐射噪声线谱检测方法。该方法通过对微弱信号自相关处理完成初步消噪,并将处理后数据输入到随机共振系统中进行线谱检测。仿真实验中,将本方法通过尺度变换运用于舰船辐射噪声线谱检测中,仿真结果验证该方法的有效性。     

微尺度下气体在过渡区内流动的格子Boltzmann模拟

为研究微尺度下气体在过渡区内的流动特性,基于气体动理学及Knudsen层效应理论,推导了Knudsen数与无量纲松弛时间的关系;应用Succi的边界处理方法和广义二阶滑移边界条件,推导了壁面滑移速度和反弹比例系数的计算公式,建立了适用于过渡区微尺度气体流动的格子Boltzmann模型,并应用该模型对过渡区内微尺度Poiseuille流动进行模拟.结果表明,当稀薄参数取1.64时,计算得到的无量纲速度剖面在整个过渡区与Karniadakis给出的无量纲速度剖面吻合较好,无量纲速度分布在过渡区基本上保持为抛物线形状,边界上的无量纲滑移速度随着Knudsen数的增加而增大,中心线上的无量纲速度随着Knudsen数的增加而减小.      

铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法

准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明：提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^...     

Review of pixel-level image fusion

Image fusion can be performed at different levels:signal,pixel,feature and symbol levels.Almost all image fusion algorithms developed to date fall into pixel level.This paper provides an overview of the most widely used pixel-level image fusion algorithms and some comments about their relative strengths and weaknesses.Particular emphasis is placed on multiscale-based methods.Some performance measures practicable for pixel-level image fusion are also discussed.At last,prospects of pixel-level image fusion ar...     

基于多尺度分析与神经网络的交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。     

2000t级干支直达舱口货船标准船型主尺度优化研究

针对湖南内河货运航线特点,分析现有典型船舶的尺度特征,以母型船为基础建立数学模型,运用变吃水技术,采用网格法进行变值计算,从中筛选出相对较优的非劣解集,得到2 000 t级舱口货船船型参数变化范围内较优的主尺度范围,通过模型试验研究,证明该船型具有良好的阻力性能和推进效率。