波浪荷载作用下饱和钙质砂孔压特性及累积损失能量试验研究

钙质砂是一种海洋生物成因土,为我国南海岛礁吹填的主要材料。研究其动力特性对开发南海资源意义重大。实际工程中,钙质砂主要受到幅值和主应力方向均变化的波浪荷载作用,其作用效果与一般定轴剪切试验有较大不同。因此,利用空心圆柱扭剪仪模拟波浪荷载,开展一系列饱和钙质砂的不排水试验,重点研究循环应力比CSR和相对密实度Dr对钙质砂孔压特性的影响,并与石英砂对比分析,发现颗粒形态差异导致了两类砂土不同的孔压发展模式。同时,引入能量法,初步探究钙质砂累积损失能量变化规律。在此基础上,建立了考虑不同相对密实度的钙质砂孔压-累积损失能量模式。

西北太平洋7~8月热带气旋累积能量的统计预报

本文主要利用信息流特有的因果关系,从海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)场和各种海—气指数中挑选引起西北太平洋(Western North Pacific,WNP)1979~2020年7~8月份热带气旋累积能量(Accumulated Cyclone Energy,ACE)主导模态年际变化的因子,利用多元线性逐步回归方法进一步筛选预报因子并建立预报方程。由经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解得到的7~8月ACE前两个主导模态分别是海盆一致型和偶极型,海盆一致型主导模态对应的主成分时间序列(Principal Component,PC)预报因子为:超前3个月的海洋性大陆和北太平洋中部SST、超前5个月的准两年振荡(Quasi-biennial Oscillation,QBO)指数以及超前11个月的热带印度洋偶极子(Tropical Indian Ocean Dipole,TIOD)指数;偶极型主导模态对应的PC预报因子为:超前2个月的北大西洋北部SST、超前12个月的日本海沟SST、超前7个月的大西洋经向模(Atlantic Meridional Mode,AMM)指数和超前8个月的北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation,NAO)指数。根据这些预报因子建立PC预报方程,预报的PC和观测PC的相关系数分别达到0.75和0.77,均通过0.01显著性水平的显著性检验。进而运用交叉验证法检验预报模型的后报技巧及稳定性,发现所建的两个模型预报效果较好。1980~2020年间预报和观测的WNP区域平均ACE距平值的时间相关系数达到0.76,WNP范围内ACE距平场的空间相关系数平均达到0.35,预报模型对主导模态重构拟合较好的年份预报技巧也较高。

西白令海夏季狭鳕个体肌肉组织能量密度及其影响因素分析

为了解白令海海域狭鳕(Gadus chalcogrammus)生长发育过程中肌肉组织的能量变化状况,利用2019年和2020年于西白令海拖网采集的112尾狭鳕样本,对其肌肉组织能量密度进行了测量,利用广义加性模型(generalized additive model, GAM)分析了夏季狭鳕个体肌肉组织的能量积累及变化情况,并探究了其影响因素。研究结果显示,体长范围为23.8~60.5 cm的狭鳕肌肉组织的能量密度为(21.10±0.89) kJ·g^(-1),2019和2020年间狭鳕肌肉组织能量密度不存在显著的年际差异(P>0.05)。GAM结果对狭鳕肌肉组织能量密度的解释偏差为46.1%,仅性腺质量和捕捞月份是影响肌肉组织能量密度的两个显著因素,而体长、性腺成熟度等其他指标未对肌肉组织能量密度造成显著影响。相对于性腺成熟度,性腺质量更适于作为生长发育指标来分析狭鳕肌肉能量密度的影响因素。建议应采用多元统计手段开展生物能量累积与能量密度影响分析,以更好地揭示影响能量密度的主要因素。

基于能量法的尾粉土累积应变增长方式研究

为了研究累积塑性应变增长方式与能量耗散的关系,从机理方面进一步细化累积塑性应变增长方式。基于饱和尾粉土在3种孔隙比条件下不同循环应力比的固结不排水循环剪切试验,改进传统能量耗散计算方法,依据塑性应变累积能量耗散与黏滞累积能量耗散的关系对累积塑性应变增长方式进行了重新分类,并从能量耗散机理上阐述累积塑性应变的开展。研究结果表明:随着循环应力比增大,黏滞累积能量耗散速率将逐渐超越塑性应变累积能量耗散速率。将累积塑性应变增长形式细分为4类:稳定型、稳定破坏型、破坏型、和崩塌型。同时认为塑性应变累积能量耗散的产生是由于砂粒、粉粒等较大颗粒发生颗粒重排,而黏滞累积能量耗散的产生是由于黏粒、胶粒等较小颗粒间双电离子层内弱结合水发生脱离,粒间发生相对滑移。上述能量耗散机理与建立的累积塑性应变增长方式分类相一致,为进一步研究累积塑性应变模型提供研究基础。

利用累积能量函数特征参量优化提取的多源局部放电信号分离技术

变电设备内部有时会存在多个缺陷的局部放电,其放电模式识别及危险度评估的难度大大增加,为更有效地诊断设备绝缘状况,该文提出了一种基于累积能量函数特征参量优化提取的多源局放分离技术。利用时频域累积能量函数表征脉冲电流脉冲或特高频(UHF)信号的时频域变化,并采用数学形态学梯度运算提取了时频域累积能量的上升陡度参量。提出了以上升陡度参量的标准差作为分离性能评价指标,优化选取数学形态学梯度运算中的结构元素长度,提取此时的上升陡度参量,达到最优分离效果的目标。最后在实验室252k V GIS模型内建立了3种典型多缺陷模型,将所提出的多源放电分离技术应用于该混合缺陷放电UHF信号的分离,进而将该方法成功应用于一起现场1100k V GIS多源局放案例。结果表明,特征参量优化提取分离方法适用于内外置UHF传感器信号,在多源放电混合UHF信号分离中具有良好的应用效果。

红外点目标检测中的能量累积

针对在红外图像目标检测中利用传统动态规划进行能量累积存在较大的能量扩散效应,且检测速度慢、检测概率低等问题提出了一种基于动态规划的红外点目标检测能量累积方法。该方法在传统的动态规划递推式中引入了加权信息熵衰减因子和方向性信息权值。加权信息熵可以反映目标的运动信息,当某搜索区域存在目标运动时,能量累积衰减率小;当目标不存在时,能量累积衰减率大,从而保证了目标轨迹区域能量的大幅累积。方向性信息能够反映目标的运动轨迹方向,能使能量以大概率沿着目标运动方向有效累积。用本文方法和传统的DPA能量累积方法对平均信噪比为2.1725的12帧序列图像进行实验和比较,结果显示,传统DPA能量累积要到第9帧才能到达检测阈值,检测概率为0.956,并且会产生虚假轨迹;而本文方法到第5帧就已经到达检测阈值,检测概率为0.915。结果表明,该方法缩小了能量扩散效应区域,提高了点目标的检测概率和检测速度。

用能量累积法检测地震波雷达信号

将具有高度重复性的地震波雷达长时间向地壳内发射线性调频信号,经过地下介质的传播后到达地面,用地震仪器在监测点和检测点记录下来,通过分析数据来了解地壳速度结构及波速变化.线性调频信号是一种非平稳信号,它的频率随时间线性变化,有很好的能量聚集性,非常适合做时间-频率分析.本文用短时傅里叶变换对监测点的信号进行时间-频率分析,以检验地震波雷达发射信号的时间和频率是否和控制系统一致.通过WignerVille分布将地震波雷达发射的信号能量聚集在线性调频直线上,再用Hough变换累积聚集的能量形成波峰,按照线性调频直线的倾角提取波峰所在行,计算到时后构成地震波走时曲线图.用靠近本次实验地点的H-21剖面得到的地壳速度结构正演该测线的Pg、Sg、PmP和SmS的折合走时曲线,并与用能量累积法提取出的地震波走时曲线进行对比,分析结果表明:地震波雷达发射线性调频信号的时间和频率都符合控制要求,重复性高达99.9%以上,可以清晰地分辨出Pg、Sg震相,并且PmP和SmS震相可辨.

基于AAR模型和累积频带能量的特征提取方法

提出了一种自适应自回归(AAR)模型参数和累积频带能量相结合的特征提取方法,该特征应用于基于运动想象脑-机接口(BCI)之中,实现左右手运动想象分类,改善BCI系统的性能.首先,对头皮EEG数据进行小波分解和重构,去除EEG中的噪声,得到不同频带的EEG数据.然后,提取EEG数据的AAR模型参数特征和不同频带的频带能量特征,提出了累积频带能量特征和AAR与累积频带能量相结合的特征提取方法,分别以AAR模型参数、频带能量、累积频带能量和AAR+累积频带能量为特征,利用线性判别分析(LDA)分类器对左右手运动想象任务进行特征分类.最后,对不同特征的分类结果进行比较,得出以AAR+累积频带能量作为特征在BCI系统中的优越性能.

增强的UV-B辐射对麦田生态系统能量累积和流动的影响

研究了大田栽培和自然光条件下 ,模拟 UV- B辐射 ( UV- B,2 80～ 31 5nm)增强对麦田生态系统能量累积和流动的影响。在 5.31 k J· m- 2 UV- B辐射下 ,春小麦群体不同生育期叶、茎、根、穗、粒生物量和总生物量显著降低 ,各部位热值没有显著变化 ,各部位能量累积和总能量累积显著降低。能量累积与生物量呈极显著正相关 ,而与热值没有显著的相关性 ,可能生物量比热值对能量累积的贡献更大。 UV- B辐射显著降低春小麦群体能量输出 ,可能导致麦田生态系统能量流动功能下降。

基于图像分块和优化累积能量图的线裁剪算法

针对传统线裁剪方法对图像过度裁剪造成失真的问题,该文提出一种基于图像分块的线裁剪方法。该方法把分块的思想融入到线裁剪并优化累积能量图,能在一定程度上保护图像主体区域,又兼顾背景区域的裁剪效果。分块是根据显著图的平均列累加能量向量按照逐列标记的方式把图像分成保护区域和非保护区域,再根据每个区域的面积来分配裁剪线的数目。在裁剪过程中,优化了累积能量图,降低了小面积显著主体被裁剪掉的可能性。在MSRA数据库上与目前流行的线裁剪及其改进的方法进行对比,并把各种方法得到的缩放结果图在互联网上进行主观评价测试,实验结果表明该文方法具有更好的主观缩放效果,对各类图像的缩放具有普适性。

基于小波包能量累积变异的梁桥损伤识别试验

基于小波包分析方法可以捕捉到结构状态改变导致的频带能量分布变化的特征,提出了小波包能量累积变异指标来识别结构损伤,并将该指标应用到室内两跨连续梁模型桥的损伤识别中。车辆激励、锤击激励和环境激励3种不同激励源的测点实测加速度时程响应分析研究结果表明,激励信号能量大小的不同会导致小波包能量累积变异值的差异,联合多个测点响应的小波包能量累积变异指标值可以判别结构的不同损伤状态。

基于累积运动能量图像的人体动作识别

指出了动作识别中的最大困难是难以提取有效的特征来准确描述人体的动作,动作模板是众多方法中的一种简单有效的方法,用来描述动作特征的经典动作模板是运动历史图像.由于受噪声的干扰,用运动历史图像描述复杂环境下的人体动作并不十分理想.为了得到比运动历史图像更加有效的动作模板,提出了将视频序列中的运动能量信息用一张图描述出来,称之为累积运动能量图像,提取其直方图特征来表征人体动作.经You Tube数据集上的实验表明:该累积运动能量图像的识别率比同类方法高.

基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测采用由粗到精 3个步骤 ,即首先利用顺序形态滤波抑制背景 ,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位 ;然后对可能存在目标的区域进行分割 ,通过提取目标几何特征来完成精确定位 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘 。

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。

能量累积在红外热图像序列处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的试件表面存在杂物、热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域不明显等情况,首先通过对加热前的一幅图像进行自适应形态学锐化处理,提高图像的对比度,并根据图像梯度的变换情况确定出杂物的位置。其次对加热后的图像序列在相同的位置采用(5×5)模板进行最小值滤波,将杂物滤除掉。然后采用Daubechies9/7小波对图像序列进行变换,并分析了主动式热波图像能量的分布情况,对能量集中的低频部分进行累积,降低高频部分的能量,在此基础上对图像进行重构。最后对重构前和重构后图像的质量进行了定量评价。实验结果表明,该方法可以有效的提高图像的质量,降低图像的噪声,得到易于判读的红外热图像。

基于延迟相乘和能量累积的DSSS信号参数估计算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)信号截获和参数盲估计问题,提出了一种采用延迟相乘和能量累积实现DSSS信号参数估计的新方法。该算法采用延迟相乘估计伪随机码(pseudonoise,PN)周期,将延迟相乘序列分成连续的片断,通过累积能量最大值搜索估计信息码周期,实现了PN码序列和信息序列的估计。理论分析和仿真结果表明,在加性高斯白噪声条件下,对扩频增益为GpdB的DSSS信号,在信噪比高于-Gp/2 dB的条件下,该算法能够实现稳定的参数提取。该算法不需要预先设定门限和参数,适合采用硬件设计实现。

基于信号能量累积序列的多传感器水声多目标关联

讨论利用接收水声信号的能量累积信息进行多传感器多目标数据关联,采用极性相关方法分析能量累积信息的变化特性,从而得到不同传感器间的多目标关联性检验准则。以声纳接收信号为对象的仿真实验表明,由所提方法计算的判别函数在同源目标和非同源目标间有明显的可分性,且在较低信噪比条件下,该方法仍可得到较好的关联效果。

刀具钝化参数对刃口累积能量影响的研究

刀具刃口钝化是磨粒对刀具刃口磨损的过程。刀具刃口累积能量是反应刀具刃口磨损量的重要因素,累积能量越大磨损量越大。文章基于离散元基本理论,根据刀具刃口钝化特点,采用离散元软件EDEM建立了刀具刃口钝化仿真模型,研究了钝化时间、钝化速度和钝化方向等钝化参数对刀具刃口累积能量的影响规律,为研究磨粒对刀具刃口的磨损提供依据。

基于双重能量累积的红外序列图像目标检测

在分析红外图像序列的基础上,提出了一种新的目标检测方法———基于双重能量累积的检测方法,对预处理后的图像能量先进行加性累积,再用乘性累积,最后用自适应阈值进行分割,并且应用采集到的红外图像序列进行实验分析。实验结果表明,基于双重能量累积的检测方法可以准确检测出红外目标,有较强的实用性。

基于ERD和累积能量的脑电特征提取方法

为了提高运动想象脑-机接口的分类正确率,提出了一种基于事件相关去同步(ERD)的频带能量特征和累积能量特征相结合的特征提取方法。对脑电信号提取ERD频带能量特征,使用线性判别分析(LDA)分类器进行分类,将LDA分类器的输出D作为分类置信度。当D大于设定的阈值时,判断进入运动想象状态,提取累积能量特征,将ERD频带能量特征与累积能量特征相结合,构建联合特征向量,使用LDA分类器进行了分类,得到最终分类结果。采用BCI 2003竞赛数据集Data III进行了实验。实验结果以分类正确率和互信息(MI)作为评估标准,提出的方法最大分类正确率为90%,最大互信息为0.51,结果优于大部分使用相同数据集的参赛队伍。实验结果验证了所提出方法的可行性、有效性,为设计在线脑-机接口模型提供了参考。