基于无人机光学图像的海流观测方法研究

海流信息在海上航行、海洋资源勘探等方面有着重要的应用,传统的现场和遥感观测方式不能满足大面积、实时观测海流的要求。基于无人机平台的光学海洋遥感技术具有机动灵活、成本低、分辨率高的特点,近年来在海洋环境监测中得到应用。然而,由于小型无人机容易受飞行姿态、太阳耀斑等因素的影响,目前在海流观测方面还不成熟。本文提出了利用小型无人机获取高分辨率海面流场的方法,并分析不同因素对观测结果的影响。首先,对无人机获取的光学海面图像做预处理,消除几何成像和图像噪声等因素的影响,并通过分析图像灰度值均值的变化,减小太阳耀斑对图像的影响;然后,基于三维傅里叶变换和海浪的频散关系反演海流,并将反演结果与浮标实测的海流数据进行对比,验证了该方法的可靠性。其次,结合实验数据详细分析了不同因素对海流反演的影响:在本文的实验条件下(有效波高0.2～1.5m,波浪主波周期3.8～5.7s),当图像空间分辨率为0.15m、反演子图尺寸在波浪主波波长的2～3倍时,海流的反演误差较小;增加图像幅数和提高时间分辨率也有利于提高海流的反演精度。现场观测实验的结果表明,本文提出的无人机观测海流技术可以有效获取海流信息。     

面向带电作业的手臂末端输出力评估方法

为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号（sEMG信号）和支持向量机回归（SVR）实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7.     

冀西北水晶屯金矿F8断裂带深部定位预测

摘要：以冀西北水晶屯金矿为例,通过对该矿床Ｆ８断裂带成矿地质条件和找矿标志的分析研究,建立起了Ｆ８断裂带的地球化学原生晕模型和灰色系统ＧＭ（１．１）模型,并利用这些模型对其深部合矿性进行了预测．经工程验证,该预测效果是可信的．     

利用混合法构建三维数字岩心(英文)

在弹性波有三维数字岩心描述了岩石的微观孔隙结构。X射线CT扫描是获取三维数字岩心最准确和直接的方法,但实验成本高。本文结合沉积过程模拟和模拟退火算法,提出了重建三维数字岩心的混合法,基于岩石二维图像重建三维数字岩心。利用岩石颗粒沉积算法构建初始数字岩心,作为模拟退火算法的初始状态。运用模拟退火算法调整岩石颗粒和孔隙的相对位置,使三维数字岩心与岩心二维图像具有相似的自相关函数,从而建立三维数字岩心。与传统模拟退火算法相比,该方法计算时间明显减小。运用局部孔隙度理论定量比较了重建数字岩心和岩心X射线微CT图像,两种数字岩心具有相似的均质性和孔隙连通性。利用有限元方法和格子玻尔兹曼方法分别模拟了重建三维数字岩心的地层因素和渗透率,数值模拟结果与实验结果相符。相比传统模拟退火算法,混合法重建数字岩心的传导特性更接近真实岩心的传导特性。     

云南东川区播卡金矿地球化学分带模式及深部隐伏矿体预测

为了探索播卡深部的找矿空间及找矿方向,本文在播卡矿区钻孔样品分析数据的基础上,研究了播卡金矿床的元素富集规律、元素组合、元素异常在地表及空间的分布特征,建立了播卡金矿的原生晕分带模型、地球化学勘查模式,提出了不同深度的原生晕判别指标,在此基础上对播卡金矿的深部隐伏矿体进行了预测。结果显示播卡金矿的深部及邻区具有寻找隐伏矿体的良好前景。     

形变,应变短临前兆标志体系的应用研究

文献「３」中给出了标志体系的整体框架结构和各标志的内容，本文讨论标志体系的进一步应用问题。首先讨论了异常信息合成的几种形式，然后根据标志体系的特点，给出了前兆追踪分析的方案；最后将专家系统的有关理论瑟形变应变前兆标志体系相结合，给出了一个地震预报专家系统的逻辑结构。     

贵州省六盘水市钟山区地质灾害危险性模糊评判

贵州省六盘水市钟山区为地质灾害典型区,但以往地质灾害研究方面工作程度相对较低,影响了该区地质灾害的有效防治和社会发展规划的有序进行。本文在钟山区地质灾害规划现状调查的基础上,总结了该区地质灾害形成原因和影响因素,最终选取地形坡度、岩组结构、植被覆盖率、人类工程活动、降雨量、地震共六个主要地质灾害影响因素作为评价因素集,利用灰色关联度法确定各影响因子的权重,运用模糊综合评判方法对钟山区内每个网格单元进行模糊综合评判,根据最大隶属度原则得出每个网格单元的隶属度值作为危险性评价结果,按照地质灾害危险性等级对该区进行危险性定量区划。此区划评价结果可供今后该区地质灾害防治、发展规划参考。     

ANSYS三维地应力场数值模拟方法应用研究

初始地应力场由自重应力场和构造应力场叠加而成,是深部地下工程分析必须考虑的重要因素。针对目前常用的三维地应力场数值模拟方法在维持地应力场分布规律和避免附加位移方面存在的缺陷,进行了ANSYS地应力场模拟方法的比较研究。用java语言编写了针对不同ANSYS版本的初始应力文件合并程序,提出了高版本ANSYS初始应力文件合并的EXCEL简易方法,实现了不需编写任何其他程序、对所有类型单元通用的ANSYS初始应力平衡等效节点反力法,构建了一套实用的ANSYS三维地应力场模拟方法流程。     

Sea Level Prediction in the Yellow Sea From Satellite Altimetry With a Combined Least Squares-Neural Network Approach

Accessible high-quality observation datasets and proper modeling process are critically required to accurately predict sea level rise in coastal areas. This study focuses on developing and validating a combined least squares-neural network approach applicable to the short-term prediction of sea level variations in the Yellow Sea, where the periodic terms and linear trend of sea level change are fitted and extrapolated using the least squares model, while the prediction of the residual terms is performed by several different types of artificial neural networks. The input and output data used are the sea level anomalies (SLA) time series in the Yellow Sea from 1993 to 2016 derived from ERS-1/2, Topex/Poseidon, Jason-1/2, and Envisat satellite altimetry missions. Tests of different neural network architectures and learning algorithms are performed to assess their applicability for predicting the residuals of SLA time series. Different neural networks satisfactorily provide reliable results and the root mean square errors of the predictions from the proposed combined approach are less than 2?cm and correlation coefficients between the observed and predicted SLA are up to 0.87. Results prove the reliability of the combined least squares-neural network approach on the short-term prediction of sea level variability close to the coast.     

广西短期气候预测与气候灾害监测业务系统

广西短期气候预测与气候灾害监测业务系统主要包括数据库管理、气候灾害监测、短期气候预测3个子系统,集气候资料管理、气候灾害监测、短期气候预测等气候综合业务于一体.