黄河北岸兰州段荒漠-草原过渡带土壤粒径分形特征

研究土壤粒径分形特征,可为地区土壤质量评价提供科学依据.利用分形理论分析了黄河北岸兰州段荒漠-草原过渡带土壤粒径分形特征.(1)区域土壤颗粒主要为粉粒和极细砂粒,随荒漠化加重和土壤深度增加,土壤粗粒化,质地均匀性降低,粒径分布(PSD)频率曲线异质程度增大;(2)荒漠化加重和土壤深度增加降低了单重分形维数D_v和多重分形谱参数D₁、D₁/D₀、D₂、△α、△f;(3)D_v、D₁、D₂、D₁/D₀、△α和△f同黏粒、粉粒呈正相关,同砂粒呈负相关;黏粒、粉粒、D_v、D₁、D₂、D₁/D₀、△α和△f与荒漠化减弱程度呈正相关,砂粒与其呈负相关.土壤分形维数能反映区域土壤结构和变化,可为地区生态治理与巩固提升提供技术指导.     

粗糙度对不同粒径砂-混凝土界面剪切特性影响

为探究土体与结构之间相互作用的机制,通过设计3种颗粒中值粒径d₅₀(1.21、4.56、8.91 mm)、3种结构表面粗糙度系数JRC(0.4、9.5、16.7)和3种剪切速率(1、5、10 mm/min)下的室内直剪试验,对剪切过程的应力变化、体变量进行监测,研究不同剪切速率下粗糙度对不同粒径砂-混凝土界面剪切特性影响。结果表明,d₅₀=1.21 mm时,砂与混凝土界面抗剪强度随JRC的增大而先增大后减小;d₅₀=8.91 mm时,界面抗剪强度随JRC的增大而增大。随着JRC增大,混凝土与砂土界面内摩擦角不断增大;随着颗粒粒径增大,混凝土与砂土界面内摩擦角先减小后增大。在不同剪切速率下,试样最终剪胀量均随颗粒粒径的增大而增大。剪切速率为5 min/mm时,砂-混凝土界面剪切试验最终剪胀量最小。存在某一临界粒径,当砂的颗粒粒径大于此临界粒径时,砂-混凝土界面剪切强度随JRC的增大而不断增大。     

基于斯通利波及电成像测井数据对火成岩裂缝地层的特征分析

随着石油勘探类型的转变和发展,如何高效且准确地识别地层中的裂缝变得十分重要。本文构建了斯通利波在裂缝地层中传播的理论模型,得到了斯通利波在经过裂缝带时会形成反射斯通利波,以及地层中裂缝的条数越多、斯通利波反射系数越大的理论结果。在此基础上,对辽河盆地火成岩地层的声波测井数据进行了斯通利波波场分离（中值滤波）,得到反射斯通利波,并计算了裂缝地层的反射系数。同时对该地层的电成像测井数据进行了孔隙度分布谱和区间孔隙度分析。研究表明：在裂缝发育的地层,反射斯通利波能量增强,反射系数变大;裂缝发育地层电成像孔隙度分布谱明显变宽,电成像区间孔隙度中大孔隙占比增大,显示次生孔隙（裂缝）发育。     

改进的中值滤波在图像去噪中的应用

阐述了中值滤波、软阀值法的去噪原理和优缺点,并用Matlab实现其算法。这2种方法在去噪时,会造成图像的部分细节丢失、边缘模糊等现象,针对这些问题,提出一种改进的中值滤波法。实验表明,改进后的中值滤波法具有更好的去噪效果。     

基于改进NAS-RIF算法的遥感噪声图像自适应复原

实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。     

基于DEM-CFD耦合的气吸式排种器仿真研究

为提高大白菜等小粒径精密播种机的机械化水平,设计了一种小粒径气吸式排种器.首先利用JPS-12排种器性能检测试验台对排种器进行测试,得到不同参数组合下的性能指标与最优参数组合.然后使用计算流体力学方法（CFD）,借助FLUENT软件分析了吸种器内部流场的分布,得到了吸种器内部压力分布云图和吸种孔截面云图.最后基于离散元法（DEM）建立大白菜种子颗粒模型,对排种器仿真模型进行简化和网格划分,完成了小粒径气吸式排种器DEM-CFD耦合仿真实验.对比台架与仿真试验结果,得出如下的结论：当排种盘转速为20 r/min,真空度为2.2 kPa时,排种性能最佳.     

畸变全日面观测图像的修复

欠佳的平场改正或者不理想的光路会导致全日面观测图像的畸变。针对这一问题,提出了一种解决方案,并给出了详细的算法描述。,该算法的核心是扣除一个均匀的径向轮廓曲线,然后在残差图像上进行大尺度中值滤波以获得光滑的改正曲面。通过这一算法,可以极大改善全日面图像的畸变,提高图像质量。最后还对该方法的局限性进行了讨论。     

Hα全日面太阳图像云污染的去除

Hα全日面太阳图像对太阳物理研究有着重要的意义,但其观测过程中可能受天气的影响,导致观测图像含有云层覆盖的污染。主要通过对这种Hα全日面太阳图像的云污染进行处理,从而得到较为清晰的太阳活动细节。具体算法为:首先将含云污染的图像扣除模板图像的标准临边昏暗轮廓,然后对其进行中值滤波获得云层图像,最后在原始图像上扣除云层图像得到修复后的全日面图像。实验证明此方法可以有效地去除Hα全日面太阳图像上的云污染,并对太阳活动区域影响较小。     

一种基于小波变换的InSAR干涉图滤波方法

提出一种基于小波变换的InSAR干涉图滤波算法,此算法先用小波变换对干涉图数据做多级分解,得到图像的多级近似部分系数和3个(水平、垂直、对角线)方向的细节部分系数,然后分别对每一级各个方向的细节部分系数检测其是否为对应方向的边缘,对边缘处的系数根据边缘的方向不同,用不同的方向模板平滑后,再中值滤波;对非边缘处的系数直接中值滤波。用真实的InSAR干涉图实验结果证明此方法具有较好的滤波效果。