基于GIS的数字流域系统集成研究

以所承担的数字清江课题为背景, 介绍了基于GIS技术的清江流域水文水情分析仿真及梯级优化调度系统集成的解决方案,分析了数字流域系统集成的体系结构及解决方案,重点讨论了基于GIS技术系统集成平台总体结构设计及相关的关键技术、系统软件功能设计和实现等问题。

电磁场与力场耦合仿真系统的可视化技术

科学计算可视化把由数值计算获得的大量数据以图像的方式表示出来,使抽象的数据内容及相互关系变得形象直观。OpenGL是一个功能强大的图形库,支持可视化实现的语言,在可视化的研究和开发中得到广泛的应用。该文以一个科学计算可视化软件%D%D电磁场与力场的耦合仿真系统为例,首先描述了整个系统的总体框架,然后着重介绍了OpenGL在其可视化开发过程中的应用,详细阐述了可视化仿真部分用到的三维实体建模、交互操作、字符显示、动画及双视口等关键技术。

平板式阳极支撑固体氧化物燃料电池传质传热仿真研究

利用流体力学计算软件F luen t建立平板式阳极支撑固体氧化物燃料电池(SOFC)的三维数学模型。在阳极与阴极多孔电极中使用尘气模型模拟气体质量传输并采用B rinkm an-Forschhe im er-D acy模型来模拟多孔电极中黏性与惯性效应对气体流动的影响。研究给出了燃料气与空气在同向流与反向流情况下组分浓度、电压与温度分布。结果显示在同向流情况下,电池的最大功率密度较大与温度分布较均匀合理。研究给出了多孔电极结构参数(孔隙率、曲折因子与孔径尺寸)对电池性能的影响。结果表明比较计算的极化性能与文献的实验数据两者较好的吻合。

基于X3D的分布式虚拟现实场景三维建模

论文分析了基于Web的分布式虚拟现实场景建模的几种常用方法,在对比其优缺点的基础上提出了采用一 种基于XML的全新三雏图形规范来构建虚拟现实的场景,并给出了应用实例。

大规模定制板材排样的多种群蚁群优化算法

为解决定制家具企业的大规模多品种小批量的矩形件排样问题,针对其一刀切的特殊生产工艺要求,通过对待切板自动生成两个不同的编号:横切编号和纵切编号的方法,采用面积,长度,宽度来启发的多种群蚁群算法,避免了单因素启发的不合理布局,做到了"生成即可行",经多个企业的实际使用后,发现与单因素蚁群启发相比,多种群算法寻优能力强,主要表现为:最大利用率最高;多次寻优的最大利用率变化区间小。

灌区渠首水库群优化调度模型及其求解

建立了梅院泥灌区渠首水库群优化调度的数学模型。针对该模型的特点,借鉴生物体的免疫原理,提出求解该问题的免疫遗传算法。该算法将局部最优解视为抗原,设计了对应的抗体产生机制。实例研究表明,该算法有效地抑制了早熟现象,具有良好的全局收敛性。

基于机器视觉的汽车智能驾驶系统研讨

本文提出了以双目立体机器视觉为主要道路环境感知手段的汽车智能驾驶系统,并分析了基于机器视觉的智能驾驶的可行性,指出急待研究的相关技术难点。

灌区多元化数据采集与监控系统方案设计

介绍了多元化的灌区数据采集与监控系统的总体方案设计及实现 ,重点讨论了数据采集内容、采集手段、数据传输方式和数据平台等问题 ,为“数字灌区”

日径流的组合预测模型

根据最优加权组合预测原理,建立了径流响应线性模型和时间序列模型的优化加权组合模型,以预测日径流,依据最小二乘法原理确定其优化加权系数.预测结果表明,优化加权组合模型可提高预测精度.

基于二维经验模式分解的图像去噪

通过二维经验模式分解(BEMD),可将被噪声污染的图像分解为一系列细节信息和趋势信息。由图像的趋势信息重建图像,可达到去除图像噪声的目的。实验结果表明该方法对去除高斯白噪声、乘性噪声具有较好的效果,峰值信噪比(PSNR)得到明显提高。

IKONOS 1m城市图像中道路信息提取方法研究

从遥感图像中提取道路特征已有许多研究,但仍然存在许多问题有待解决。该文主要对IKONOS1m分辨率遥感城市图像的半自动提取方法进行一般性的研究,并且对各个方法的特点进行了分析,可以针对不同的情况,适当的选择不同的方法,对城市中智能交通起到决策性的作用。

固体氧化物燃料电池三维模拟与性能分析

建立了平板式阳极支撑固体氧化物燃料电池的三维数学模型,通过耦合电化学动力学和流体动力学模拟了电池的传热传质等传输现象。采用有限容积法计算了质量、动量、组分与能量守恒方程。研究给出了同向流与反向流情况下电流度密度、电压与功率密度分布。结果显示在同向流情况下,电池的最大功率密度较大,温度分布较均匀合理。进一步研究表明多孔电极结构参数(孔隙率、曲折因子与孔径尺寸)对电池性能有十分重要的影响。比较计算的极化性能与文献的实验数据,结果表明两者吻合的较好。

IKONOS 1m城市图像中道路信息提取方法研究

自从 1999年 1m分辨率IKONOS卫星发射以来 ,空间图像制图就成为计算机视觉领域的热门话题 ,主要是因为地面大部分人造目标可以被识别出来 ,其中道路就是可识别目标中很重要的一个。针对大量来自建筑物的边缘因素会在边缘探测器中产生 ,边缘检测方法识别道路困难的情况 ,介绍IKONOS 1m分辨率的城市图像中道路信息的半自动提取方法。

模糊神经网络模型在中长期径流预报中的应用

本文采用减法聚类初始化模糊推理系统,建立了模糊神经网络中长期径流预测模型,采用改进BP算法对神经网络进行训练,使传统的模糊推理具有了较好的自学习和联想能力。以新疆伊犁河雅马渡站23年实测数据资料为样本进行训练并预测水文站的年径流量。结果表明,该模型预报结果精度高,模型可靠,证实了该方法应用于中长期径流预报的合理性和有效性。