径向井辅助前置液酸压裂缝扩展数值模拟

基于扩展有限元及双尺度连续模型理论建立径向井辅助前置液酸压裂缝扩展模型,引入偏离系数作为量化评价指标,分析各因素对裂缝形态的影响,并利用灰色关联分析方法明确主控因素。结果表明:径向井对前置液酸压裂缝扩展具有显著引导作用,裂缝优先沿径向井方向起裂并扩展一定距离,而后逐渐偏向最大水平主应力方向;径向井方位角、水平地应力差和地层弹性模量越小,径向井长度越长,偏离系数越小,径向井引导效果越好,其中水平地应力差为主控因素;当径向井方位角为15°时,前置液酸压裂缝沿着径向井方向扩展14.32 m后偏向最大水平主应力方向,径向井的引导效果最好,偏离系数为0.005。

基于多尺度分解的双曝光图像融合方法

为了有效地提高可见光成像设备的动态范围,降低融合图像的质量对源图像数量的依赖,提出了一种基于多尺度分解的双曝光图像融合算法。该方法只需要一组欠曝光和过曝光图像作为源图像,通过曝光融合即可得到一幅包含丰富信息的图像。首先,依据欠曝光图像和过曝光图像自身的特点,分别进行了自适应曝光调整,充分挖掘图像中潜在的细节信息。然后,提取图像序列的边缘强度、曝光适宜度和色彩饱和度作为评价指标,进而构建出融合权重图。最后,通过金字塔多尺度分解和加权融合得到融合图像。实验选取了15组图像序列,分别从主观和客观两个方面与4种具有代表性的算法进行了对比。实验结果表明,本文算法相比于其他算法,图像质量综合提升了4.9%,具有更强的细节信息保留能力。

面向大规模优化问题的精英贡献两阶段动态分组算法

协同进化框架是解决大规模全局优化问题的有效方法,设计合理的决策变量分组方法是提高协同进化算法性能的关键,而利用精英决策变量动态构建精英子组件可以有效提高进化效率,但在进行大规模优化时,其可能将无关的变量分配到同一子组件,从而无法充分利用分组提高协同进化效率。针对该问题,提出一种精英贡献两阶段动态分组算法(EC-TSDG)。在分组前阶段,对变量进行随机分组,评估变量的贡献程度,从众多变量中寻找精英贡献变量;在分组后阶段,利用变量的相关关系寻找与精英决策变量存在相互作用的剩余变量,并将其合并形成精英子组件,使得精英子组件内部的变量两两相关,以此提高变量分组的准确性以及算法的收敛速度,避免子组件之间的相关干扰。最后,采用具有外部存档的自适应差分进化算法作为优化器进化各个子组件。在CEC'2013测试集上与其他先进算法进行比较,实验结果表明,EC-TSDG收敛速度快于对比算法,Friedman检验值为1.43,平均排序较对比的动态分组算法DCC平均提升36.78%。

绿色信贷对“两高”企业债务融资规模影响研究

党的十八大以来,我们党领导全国人民坚持以新发展理念为引领,坚定不移走生态优先、绿色发展道路,大力推行经济社会绿色发展转型升级并取得显著成效。在绿色发展进程中,绿色信贷这一金融利器发挥了应有的作用。以2012年《绿色信贷指引》的发布为切入点,选取2009—2022年A股“两高”企业上市公司作为研究样本,将企业异质性和区域异质性纳入绿色信贷政策实施的影响机制;同时加入产权和区域的交乘项进行回归分析。研究表明,绿色信贷在一定程度上降低了“两高”企业的债务融资规模,且对非国有企业与中西部地区企业债务融资水平的牵制更强。

基于发射率修正模型的红外测温补偿方法

红外测温由于受到被测物体表面发射率的影响,温度测量结果存在一定误差。通过分析表面粗糙度对表面红外发射率的影响,提出一种基于发射率修正模型的红外测温补偿方法。首先,基于红外测温原理,建立针对表面粗糙度修正的红外测温补偿算法;其次,为确定红外测温补偿方法中表面发射率修正,通过双尺度粗糙表面建立粗糙表面发射率修正模型;最后,为验证提出红外测温补偿方法的可行性,在搅拌摩擦焊焊缝红外测温实验中对比了补偿算法前后测量结果,结果表明:红外测温最大误差由2.783℃降低为1.058℃,平均测量误差由1.683℃降低为0.649℃,验证了所提出的红外测温补偿方法可以提高红外测温精度。

夜视环境下红外与可见光图像真彩色快速融合方法研究

为解决红外图像和可见光图像在夜视环境下成像效果不理想的问题,搭建一种由红外相机与RGB相机组合而成的具有结构简单、实时性高等特点的双目异型成像系统。利用双线程方式实时采集红外与可见光图像,针对非局部均值滤波(Non-Local Mean,NLM)提出了一种基于熵的自适应h求解方法,能够较好的消除红外图像的噪声;之后将红外图像与可见光图像的特征点匹配后,引入基于斜率一致性的方法进行图像配准,最后采用改进基础图像融合规则的双尺度融合算法(Two-scale Image Fusion,TIF)以及多种融合算法将红外与可见光图像进行融合,获得目标明显、信息丰富且真实色彩的(Infrared Radiation and RGB,IR-RGB)融合图像。TIF算法能够高效快速地将红外图像与可见光图像融合,在保留了可见光图像对周围环境的真实颜色信息特征的同时,又保留了红外图像温度提取的特点。分析数据可知,TIF算法的IR-RGB图像的熵值提升了约5.14%;其边缘强度均达到最大39.991、22.433、52.880;相比普通的像素级融合规则,该方法的运行速度提升了10倍的量级。该研究在夜视环境下通过红外与可见光的实时成像在目标识别和监测等实际应用中具有非常重要的意义。

桥梁结构中E-GFRP单向板徐变性能与双尺度均匀化数值评估

由于玻璃纤维增强复合材料(GFRP)组分材料中的树脂属于高分子材料,桥梁工程界对GFRP结构的徐变性能十分担忧,阻碍了其推广应用。该文聚焦于桥梁工程E型玻璃纤维增强复合材料(E-GFRP)单向板,基于双尺度均匀化数值模拟方法,从纤维和树脂的徐变性能评估了E-GFRP单向板的徐变性能,并与试验结果进行比较验证了预测结果的准确性。在此基础上,分析了应力水平、纤维体积率及持荷形式对E-GFRP单层板徐变性能的影响,结果表明,应力水平越高、纤维体积率越小,单层板的徐变粘滞应变越大。在此基础上,提出了不同纤维体积率下E-GFRP单层板粘滞应变模型,准确表述了应力水平、持荷时间和徐变应变之间的关系。最后,提出了E-GFRP单层板徐变断裂时间预测公式,可为E-GFRP结构的长期性能预测提供参考。

中央空调负荷精细化调控双层优化技术研究

针对当前中央空调系统粗放式调节不能准确释放调控潜力的问题,深入分析中央空调各子系统工作原理与调控方式,提出基于双层优化的中央空调负荷精细化调控技术方案。首先,面向实际工程实践需求建立建筑湿热标度模型;然后,建立以舒适度和经济性优化目标函数为主的上层调控模型,采用Shapley值法对温湿设定值的进行分配;接着,建立以各子系统优化组合能耗最低为优化目标函数的下层调控模型,采用蚁群算法对优化目标函数进行求解;之后,通过求解双层模型,制定包括末端风机、冷冻水泵以及冷水机组等组件的精细化调控策略;最后,通过多个算例验证所提中央空调负荷精细化调控技术方案的正确性与有效性。

集间两级语义互补的小样本语义分割

现有的小样本语义分割模型通常只提取单一级别的语义特征,然而由于小样本数据的样本量少、各级语义特征具有不同属性等原因,提取单一级别语义特征的网络模型很难在保证分割能力的同时兼具泛化性.针对该问题,提出了一种集间两级语义互补的小样本语义分割方法.该方法使用具有强类别特征的支持集高级语义特征对具备泛化性的查询集中级语义特征加权,在增强查询集各目标类别特征的同时保留查询集中级语义特征的泛化能力;另外,该模型通过最大化支持集潜在语义信息、为查询集构建非参数学习的先验信息等方式增强两集信息之间的交互性以获得更丰富的判别信息.该方法在PASCAL-5i数据集上进行仿真实验,mIoU值在1-shot和5-shot两类设置上分别能达到45.3%和48.8%,其结果超越部分先进主流的小样本语义分割算法,且网络模型的参数量也控制在可以接受的范围之内.

基于强化学习的两时间尺度系统最优跟踪控制

针对两时间尺度系统的最优跟踪控制问题,提出了一种基于奇异摄动理论与强化学习技术的方法。首先,通过研究奇异摄动理论,将系统分解为快和慢2个子系统,解决了系统存在的奇异摄动参数问题。其次,将系统的跟踪问题分解为慢子系统的线性二次型跟踪(linear quadratic tracking,LQT)问题和快子系统的线性二次型调节(linear quadratic regulator,LQR)问题,进而利用策略Q-学习分别为2个子系统设计控制器求解算法。仿真结果表明所提方法能实现系统的最优跟踪性能。

船舶微气泡减阻尺度效应数值研究

文中选取了mixture气液两相流模型和RNG k-ε湍流模型,同时考虑两相间作用力,构建了微气泡减阻数值模型,通过平板微气泡减阻试验数据验证了方法可靠性.对相同傅汝德数下的不同尺度船模微气泡减阻进行模拟,对比不同尺度、不同工况下的计算结果,分析船舶微气泡减阻的相似规律.结果表明:尺度小的船模容易达到气流量饱和,即在此基础上继续增加喷气量对减阻率影响不大,缩尺比λ为20时,最大减阻率可达16%;随着模型尺度逐渐增加,即λ分别为20、15和10时,船模在满足相同傅汝德数和喷气速度的情况下,减阻率具有1.5%左右的减小趋势.

基于卷积神经网络和NCC的两阶段的多尺度高精度定位的模板匹配算法

当前模板匹配算法中,基于灰度的模板匹配算法具有较好的稳定性和鲁棒性.但是对于大型图像和复杂模板,它可能需要大量的计算资源和时间.此外,在应对目标尺度变化较大时,基于灰度的模板匹配算法匹配效果较差.对于NCC算法自身速度较慢的问题,本文对NCC算法进行了改进,减少了平均36%的匹配时间.为了应对多尺度的问题,本文结合卷积神经网络,提出了基于卷积神经网络和NCC的两阶段的多尺度高精度定位的模板匹配算法.其中,在一阶段目标检测阶段,本文在YOLOX算法的基础上改进了主干网络和损失函数,改善了算法的计算速度以及匹配成功率,并利用一阶段目标检测的结果使二阶段NCC算法动态调整模板大小,极大地减少了NCC算法大规模制作模板时间,最终使得整体匹配精度远远高于传统基于灰度的模板匹配算法.

双尺度粗粒化离散元方法及煤散料试验验证

离散元法(DEM)常用于工程尺度下颗粒系统的模拟,但计算效率仍是大规模颗粒系统运行的制约因素。现有的粗粒化处理方法适用性有限且缺乏普适的理论基础。为解决此问题,研究利用量纲分析描述精确缩尺系统中物理量的缩放定律,通过代表性体积单元(RVE),在粗粒化系统和原始系统之间建立了质量、动量和能量的近似守恒关系,并获得了2个不同尺度(宏观和细观)下相应物理量的缩放关系。为验证所提出的双尺度粗粒化离散元方法的正确性,将该方法应用于煤散料下落和回转试验中,真实试验中煤颗粒尺寸为4 mm,仿真中采用5组不同缩放系数的煤颗粒,其尺寸范围为4~12 mm,试验与仿真中煤散料总体积均为0.001 m^(3)。煤散料下落试验采用平均冲击力和堆积休止角作为对比指标,结果表明,随着煤颗粒尺寸增大,两者的相对误差总体呈现增大趋势(尺寸为12 mm时,冲击力误差为14.36%,休止角误差为19.05%)。煤散料回转试验采用上试样受力和煤散料堆积轮廓曲线相关系数作为对比指标,结果表明,随着颗粒尺寸增大,相对误差随之增大,相关系数总体降低(尺寸为12 mm时,受力误差为39.29%,相关系数为0.9574)。仿真所需时长比预测时长还要少,结果充分证明了双尺度粗粒化离散元法的有效性,粗粒化系统在可接受的误差范围内可显著提高计算效率。

柔性曲拱振动测量的双尺度数字图像相关方法

以柔性曲拱为研究对象,提出一种双尺度数字图像相关方法。在整数像素尺度,通过傅里叶变换快速找到变形参数的像素级初始估计;在亚像素尺度,结合像素级初始估计和逆合成高斯-牛顿迭代,得到亚像素精度的振动测量。在获得结构振动响应后,使用频域分解方法识别结构的固有频率、振型。最后,开展柔性曲拱的视觉测量实验,并辅以激光测振仪测量进行对比分析,验证了所提方法在柔性结构振动测量和模态辨识中的有效性。

基于分割增强与显著性检测的红外可见光图像融合

为保留原红外与可见光图像中更多的细节信息,解决红外与可见光图像融合过程中小目标不清晰、可见光图像可视性差等问题,提出一种将红外图像分割与增强可见光图像与视觉显著性检测相结合的融合方法。首先,迭代法将原红外图像分割成目标区域和背景区域,Retinex对原可见光图像进行强化处理,使其清晰度得到提高;然后,对红外背景区域和增强可见光图像进行二尺度分解得到基础层和细节层,针对两个图层的不同特点分别采用加权平均和显著性检测方法进行第一层融合,得到的融合基础层和融合细节层进行第二层融合;最后,与红外目标区域进行叠加运算实现三层融合,实验结果表明,该方法能够充分挖掘源图像的有效信息,在小目标清晰度方面优于其他传统算法。

周期复合结构上的弹性二次特征值问题的多尺度渐近分析方法

针对周期复合结构上的弹性二次特征值问题,本文提出了一种基于二阶双尺度(Second-Order Two-Scale, SOTS)方法的多尺度分析方法 .该方法考虑速度阻尼效应的二次特征值问题,给出了特征值、特征函数的二阶渐近展开,以及特征值的误差估计.本文给出了方法的有限元实现,并通过近似值和参考解之间的定性和定量比较验证了方法的有效性.数值算例结果表明,特征值与特征函数中的二阶校正项对于重构单胞内特征函数的局部信息发挥着重要作用.

周期复合材料二次特征值问题的二阶双尺度分析与计算

对周期复合域的二次特征值问题(Quadratic Eigenvalue Problem,QEP),本文提出了一种二阶双尺度(Second-Order Two-Scale,SOTS)渐近分析和计算方法 .该方法考虑一种包含速度阻尼的典型QEP,对特征函数进行渐近展开并设计了有限元算法,采用线性化方法求解均匀化二次特征值问题.数值算例表明,该方法可以有效处理此类非线性特征值问题,且二阶校正器在描述特征函数的局部行为和高效获得特征值的逼近值等方面起着重要作用.

基于多尺度特征提取的编码预处理算法

随着视频数据的爆炸式增长,视频的存储、传输压力不断加剧。为了进一步提高视频的压缩效率,设计了基于多尺度特征提取的编码预处理算法。该算法可以直接嵌入任何编码器之前,实现即插即用。该算法利用两阶段法,有效衡量了编码器的特点。同时,通过设计多尺度特征提取模块、通道注意力模块,有效提高了视频的压缩效率。实验结果表明,相较于H.266/VVC参考软件VTM10.0,提出的算法以峰值信噪比(PSNR)平均降低0.19 dB为代价,视频压缩效率平均提高19%。

一种发射系下旋转弹的捷联惯导算法

为了提高旋转弹的姿态测量精度,提出了一种发射系下的旋转弹捷联导航算法。首先,推导了发射系导航更新方程;然后,利用传感器测量的前周期角速率对姿态更新算法进行优化,推导了基于角速率的旋转矢量更新算法及其算法误差;最后,采用陀螺仪标度因数的提升方法,实现了捷联惯导姿态测量精度有效的提高。通过对双子样、优化双子样算法在自旋运动条件下的数学仿真、基于转台的半实物仿真试验进行了验证。试验结果表明:在自旋机动条件下,相较于传统双子样算法,基于发射系的旋转弹捷联导航算法具有更高的精度,验证了算法在工程应用实现的正确性和有效性。

大型浓密机两相流动与沉砂规律数值模拟研究

大型浓密机的复杂结构和系统参数识别是制约认识固液两相流动和沉砂规律的关键问题。本文按照沉砂机制,给出了一套大型浓密机模糊系统运行参数识别方法。建立了车河选矿厂30 m浓密机的数值模型,依次识别出进料流速、进料级配和进料体积分数,通过大量数值模拟指出车河选矿厂30 m大型浓密机进料井特征结构使其自然稀释功能较好,但动能耗散性能较差,进料井结构还存在较大的改进空间,并给出了各粒径颗粒的沉降规律。