多刺激率稳态平均去卷积方法关键参数对瞬态反应重建的影响

多刺激率稳态平均去卷积是一种新型重建瞬态反应成分去卷积方法。该法从若干稳态诱发反应的组合中实现去卷积计算,其抗干扰性能和刺激方案中关键参数的设置密切相关。为优化参数设置,文章基于85 Hz调幅刺激稳态反应,选择拼接个数和刺激率抖动范围两个参数,研究它们对重建计算的性能影响。结果表明,两参数与重建性能有正向相关性,但需以测试时间和名义刺激率模糊为代价。文章通过每种组合模式的重建误差估计随平均叠加次数的变化趋势,直观展示了各组合代价和收益关系,使该方法的参数选取有据可依。

气井试井早期资料解释的模拟反卷积方法

由于气体性质是压力的函数 ,气井试井与油井相比更加复杂。通过定义合适的拟压力和拟时间 ,微可压缩流动问题的解就可以应用到气井试井分析中。有三种定义拟变量的方法 :压力平方法过于简单 ,因此在现代试井分析中很少应用 ;拟压力法从 2 0世纪 70年代得以广泛的应用 ,但是近年有被标准化拟变量取代的趋势 ;标准化拟变量方法更适合于现代试井分析。文章在标准化拟变量基础上 ,提出了分析气井早期受井筒储存影响的模拟反卷积方法 ,该方法通过反复试算方法逐步消除井筒储存的影响 ,卷积后的数据可用常规的半对数直线段或典型曲线进行分析。最后 ,用油田实例证明了此方法的正确性 ,同其他方法相比 ,本方法计算迅速、准确。

消除等效取样时基抖动影响的反卷积方法

取样示波器是自动脉冲测试系统中的一个主要组成单元。取样时基抖动噪声是影响时域波形采集精度的主要误差源之一,本文利用数字反卷积方法大大减小了这种噪声的影响。首先用统计方法确定出取样时间抖动分布的概率密度函数,然后将此函数作为卷积核,与实测波形的若干次平均结果实行反卷积,其结果便是抖动影响已被大大减小的测试波形,从而使系统的测试精确度得到提高。文中给出一些计算机模拟结果,它们都令人满意地证明了本文所述方法的成功。

实现复频移完全匹配层吸收边界条件的递推卷积方法

完全匹配层吸收边界(PML)已经被证明是非常有效的边界吸收技术,对体波和面波的吸收都具有非常好的效果,已经被广泛应用于弹性波的数值模拟中。但是在某些情况下传统的PML技术还是存在一定的问题,比如对掠射情况下的体波和窄区域自由表面条件下的面波的吸收等等。在坐标变换中采用复频移拉伸函数的复频移PML可以有效地改善PML边界条件的吸收性能。基于弹性波一阶速度-应力方程,推导了复频移PML的递推卷积实现方法,并采用交错网格高阶有限差分法对其进行了数值模拟,与传统的PML进行了对比。结果表明:传统的PML对掠射情况下的体波和窄区域自由表面条件下的面波吸收不足,会产生虚假反射,影响真实波场;而基于递推卷积的复频移PML算法能够有效地改善困难情况下的吸收效果,并且在实现过程中不用分裂变量,应用更加方便简单。计算卷积时采用递推的形式,推导过程直观易懂,易于编程,而且不会增加计算量,存储量也没有太大的变化。

多项复合型黏弹性波问题的离散奇异卷积方法

针对多项复合型黏弹性波问题,采用离散奇异卷积方法进行数值模拟,给出了详细的离散格式以及边界条件处理方法,并通过数值算例验证了该方法的有效性。研究结果表明,离散奇异卷积方法能很好地处理多项复合型黏弹性波问题中的奇异性和空间高阶导数,同时具有可控精度。

烯烃共聚物的分子质量分布和短链支化分布的同步去卷积方法

烯烃共聚物的分子质量分布(MWD)和短链支化分布(SCBD)可通过凝胶渗透色谱和红外检测器联用进行表征,MWD和SCBD的去卷积对反应动力学特性分析和动力学参数估计具有重要作用。基于微观结构瞬时分布方法提出了一种MWD和SCBD的同步去卷积方法,对比阐述了MWD单独去卷积、MWD和SCBD分步和同步去卷积3类方法,通过解析模拟生成的微观结构数据和实际样品的表征结果,比较了分步和同步去卷积方法。结果表明,同步去卷积方法应用于模拟生成的微观结构数据时能更为高效、准确地还原已知的原始特征参数;应用于实际样品表征结果时能得到更具物理意义和规律性变化的可靠特征参数。

基于卷积神经网络的钢桥面板疲劳裂纹识别方法研究

为准确识别钢桥面板在车辆反复荷载作用下产生的疲劳裂纹,构建了一种用于Lamb导波信号分析和疲劳裂纹扩展尺寸识别的卷积神经网络方法。该方法先用小波函数对导波信号进行卷积处理,获取导波特征,然后对时域参数和频域参数进行优化,最后运用全连接网络对导波特征与先验性裂纹尺寸信息进行学习,实现疲劳裂纹扩展过程中的裂纹尺寸智能识别。以某大跨度钢箱梁斜拉桥钢桥面板的疲劳裂纹扩展过程监测为背景,通过数值模拟和实桥测试,并与小波变换法和傅里叶变换法进行对比,验证该方法的有效性和优越性。结果表明:卷积神经网络方法提取得到的导波特征随裂纹尖端扩展的变化趋势具有明显且稳定的规律性,裂纹扩展长度识别结果与裂纹真实值之间的识别误差均在1 mm内。卷积神经网络方法适用于工程实测中导波信号处理分析,可在钢桥面板裂纹监测中推广应用。

期权组合市场风险度量的快速卷积方法

为了度量期权组合市场风险,本文引入快速卷积方法到期权组合市场风险度量模型,计算出市场变量回报厚尾特征用t分布描述情形下的期权组合风险值,该方法有效地克服了市场变量回报厚尾分布情形下的期权组合市场风险度量方面的困难。数值结果表明,快速卷积方法和Monte-Carlo方法估算精度相差不大,但快速卷积方法计算时间和计算工作量明显少于Monte-Carlo方法。

卷积积分的几种计算方法归纳

卷积积分在《信号与系统》课的时域分析中是一个很重要的概念和数学工具。除了卷积的图解法和数值解以外,直接根据卷积定义的函数式求积分也可以采用几种不同的方法来进行,本文作了归纳,意在为对此内容有兴趣的读者提供一点参考。

基于卷积的扩展修正模糊故障树分析方法在导航设备故障分析中的应用

本文简要介绍了基于卷积的扩展修正模糊故障树分析方法。通过该方法在电罗经模糊故障树分析中的应用，证明该方法的引入能够有效解决经典模糊算法在电罗经的模糊故障树分析中出现的结果扩散性大、可解释性不强的缺点，并可广泛应用于其他导航设备的故障分析．

面向地震波初至智能拾取的超分辨率深度残差方法研究

针对常规语义分割网络在初至拾取中存在的精度低、泛化能力差等问题,基于U-Net网络,结合残差学习模块和亚像素卷积方法,构建了一种超分辨率深度残差网络的初至智能拾取方法(SD-Net)。该方法使用具有跳跃连接的U型网络融合地震数据的多尺度信息,通过端到端的训练方式简化工作。首先,在SD-Net的下采样阶段引入残差学习模块,克服深层网络退化问题,有效提高对地震数据的学习能力;其次,上采样阶段采用亚像素卷积方法,通过卷积和多通道间的像素重组实现特征图超分辨率重建,以更高精度定位初至;另外,利用迁移学习将模型应用于中、低信噪比模拟数据,仅需少量标注数据即可训练得到最优初至拾取模型。实际算例表明:与U-Net方法相比,SD-Net训练效率明显提高;网络模型具有更高准确率和鲁棒性;迁移学习模型预测的结果验证了SD-Net具有较强的泛化能力;该方法在实际生产应用中对实现高效、准确的初至智能拾取具有重要意义。

一种新的VolumeLIC可视化方法

矢量场可视化是科学计算可视化中最具挑战性的研究课题之一 .为了能在二维屏上直观显示三维矢量场 ,将基于纹理的 L IC方法拓展到三维矢量场可视化 ,通过设计稀疏线噪声纹理并配合斜坡卷积核提高Volum e L IC图象质量 ,显著增强空间深度感 ,并采用光线投射直接体绘制方法生成 Volum e L IC图象 ;另外 ,针对循环动画的突兀现象 ,提出 HRCK(Hanninged Ram p Convolution Kernel)法生成流畅的 Volum e L IC循环动画 ;提出Volum e L IC Probe交互洞察三维矢量场内部信息 .通过实例表明 ,本文所提方法具有良好的可视化效果 ,交互方便 .

一种基于修正模糊算子的模糊故障树分析方法

本文首先引入模糊数学中的扩展原理 ,然后利用卷积方法对模糊算子进行改进 ,并对基于故障树各底事件发生概率为三角形模糊数情形的故障树分析方法作了研究 。

X线照射野笔形束模型建立方法的研究

通常,用于高能X线照射野剂量计算的笔形束核是用MonteCarlo方法得到的。在本文中,我们通过使用反卷积方法建立了笔形束模型,并且用这个模型重建其它尺寸射野的射束分布,与实际测量的相同尺寸射野的射束分布进行比较,取得了较好的一致性,从而为进一步的实际应用奠定了理论基础。

纳米SiO_(2)对水泥浆体孔隙和微观力学性能的影响

为了研究不同纳米SiO_(2)掺量对硬化水泥浆体孔隙率与微观力学性能的影响,采用压汞实验,纳米压痕测试与GMM法获得了水泥浆体的孔隙率,压痕模量,硬度与各水化产物相的分布,并使用XRD与SEM表征了各性能最优样品的表面形貌与内部产物。试验结果表明,养护龄期为28天时,与空白对照组相比,当纳米SiO_(2)的掺量质量分数为1%、2%和3%、4%时,水泥样品总孔隙率分别降低了14.07%,16.67%,26.83%和7.43%,LD C-S-H与HD C-S-H的含量之和分别为对照组的99.34%,101.34%,117.48%和113.33%。但当纳米SiO_(2)的掺量质量分数为4%时,水泥样品的孔隙率比其他掺纳米SiO_(2)的样品更高,且与纳米SiO_(2)掺量质量分数为3%时相比,未水化的产物相也较多。纳米SiO_(2)可以充分发挥成核效应和火山灰效应,生成更多的C-S-H并改变硬化水泥浆体的微观形貌,从而有效降低水泥浆体的孔隙率并提高其微观力学性能。

天文高分辨率观测与图像退卷积初步试验

自本世纪五、六十年代起人们才开始认识到超越经典衍射极限的分辨率在原则上是可能的.本文详细剖析了瑞利极限只是一个"视觉"极限.采用退卷积的数学方法,与适当的观测技术配合,完全可能得到天文观测的高分辨率,甚至超分辨率.并用计算机模拟资料和天文实测资料进行了实验,说明CLEAN方法不能提高分辨率增益,但是,FFT技术则是可行的.

压痕点数及解卷积法对水泥纳米压痕试验的影响

采用K均值法与高斯混合模型对水泥净浆不同压痕点数的纳米压痕数据进行解卷积处理.结果发现:压痕点数对解卷积结果存在影响,100个压痕点数下2种解卷积方法得到的结果均较为离散,但225及以上压痕点数的解卷积结果相似度较好;K均值法虽依赖初值参数的选择,但其对数据的处理结果与高斯混合模型的拟合结果相近,因此可作为高斯混合模型的一种检验方法.

舰船导航设备故障分析方法研究

研究基于卷积的扩展修正的模糊故障树分析方法。通过该方法在电罗经模糊故障树分析中的应用,证明该方法能够有效解决经典模糊算法在电罗经的模糊故障树分析中出现的结果扩散性大、可解释性不强的缺点,并可广泛应用于其他导航设备的故障分析。

机床电主轴热特性卷积建模研究

针对机床电主轴系统温度与热误差普遍存在的非线性等建模难题,提出了一种卷积建模方法。通过传热理论分析与实验数据相结合的方式,对电主轴系统内部测点温度与热源、换热边界条件的复杂关系进行了有效简化,建立了热源温度与测点温度间的微分方程,并给出了响应函数。通过粒子群算法进行响应函数参数的优化,使用热源测点温度变化量与响应函数的卷积积分来估算电主轴系统的各部分温度,并在此基础上,通过卷积参数优化建立了电主轴y方向热误差模型。结果表明,在电主轴系统热特性非线性最严重的运行初始阶段和升降温拐点处,卷积模型比线性模型更能描述电主轴的温度和热变形规律,温度拟合效果在开机初始200min内最高提升了83.9%,y方向热误差的拟合误差在前100min由44.07%提高至97.1%。该研究为电主轴和机床温度与热误差建模提供了一种新的有效思路。

基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断

最大二阶循环平稳指标盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)能从强背景噪声信号中恢复周期脉冲,是轴承故障诊断的有效方法。故障特征频率是CYCBD的关键参数,由于滚动轴承存在制造误差、滚子滑移等现象,导致真实的故障特征频率与理论值存在偏差,降低了CYCBD的有效性。同时,故障轴承测试信号中含有大量噪声和谐波干扰,也降低了CYCBD的故障特征提取能力。对此,提出了一种基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断方法,首先,利用正常轴承、故障轴承测试信号的交叉小波相干分析获取轴承故障共振频带。其次,基于3种归一化的周期检测指标提出一种新的周期检测技术以获取真实的轴承故障特征频率。最后,基于轴承故障共振频带信号和真实轴承故障特征频率进行CYCBD滤波,并针对滤波信号进行Teager能量算子解调分析得到能量频谱,从而进行轴承故障诊断。仿真信号和高速列车牵引电机轴承试验信号的分析结果表明,该方法能够有效识别轴承故障特征,且优于传统的CYCBD方法。