基于DSP的水下图像传输系统研究

本文研究了基于高性能的DSP芯片TMS320C549的水下图像传输系统,并采用Goertzel算法进行信源编码和MFSK调制方式、运用Turbo码进行信道的编、解码,来实现水下视频图像高速数据传输的目的。     

高性能GIS研究进展及评述

互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。     

水库诱发地震作用下三峡库区基岩地震动模拟

使用接触单元建立三峡库首区断裂展布有限元模型,使用确定性的设定地震方法,为时程分析提供合理的水库地震动输入。二维有限元水平基岩地震动模拟结果表明,九畹溪断裂发生M5.5级构造型水库地震时,三峡大坝场址水平向基岩PGA为175 Gal;而高桥断裂发生M5.5级地震时,巴东县城场址水平向基岩PGA为303 Gal。断裂带两侧PGA出现明显的不连续特征,场址基岩地震动参数的计算有必要考虑该影响。     

使用自然语言处理和分层匹配方法的地理信息服务语义发现

设计了一种基于自然语言处理和分层匹配的地理信息服务语义发现框架,实现用户输入关键词与地理信息服务的语义匹配。框架基于Word Net知识库,利用消歧技术确定所提取词汇的含义;根据所提取的信息来源以及相关关系将地理信息服务上下文划分为6个信息层匹配,并使用遗传算法确定各信息层在匹配过程中具有的权重。最后将所提出的发现方法与常用的发现方法做实验验证,结果表明该方法可以提高地理信息服务语义发现的查准率。     

盾构切刀顺次破岩机制的数值模拟研究

在对盾构切刀顺次破岩实际工况提出合理简化的基础上,从岩土细观角度出发,采用颗粒离散元法建立了切刀破岩的二维数值模型,研究了两把盾构切刀顺次作用下的破岩机制和影响因素,并通过试验对切刀破岩过程中切屑堆积现象及破岩力学特性进行了验证。研究表明,刀具尖端的破坏作用最为明显;切削岩石时切削力随着切削行程不断波动,水平切削力大于垂直切削力;不同于单刀切削,切刀顺次作用时前刀刮过的岩面留下了大量残余裂纹,使得后刀所受的切削力减小;从切削性能来看,随着切削深度的增加,岩石破碎块度不断增大,切削力和裂纹数迅速增加,说明切深与切削力密切相关;切削试验观测到了切屑在前刀面堆积和切削力的波动现象,与数值模拟具有较好的一致性。     

浅埋软弱地层隧道旋喷预衬砌支护技术的研究

论述了浅埋软弱地层隧道旋喷预衬砌支护的研究背景及国内外研究现状、室内试验、旋喷器具、施工工艺及应用情况,并与其它施工方法进行了对比,效益显著。     

自适应非线性有限元的多重网格法求解及应用

描述了非线性自适应有限元的多重网格法求解过程。 通过算例说明了方法的有效性以及自适应多重网格有限元用于开挖施工过程模拟分析的优越性。     

对目前岩石“全曲线”测试的若干看法

从电液伺服岩石压力试验机工作机理的角度,对目前岩石应力-应变全过程曲线(以下简称“全曲线”)测试中的一些问题进行了分析,提出了自己的看法,目的是为了解决“全曲线”测试的2个问题,即如何测出“全曲线”;如何使测出的“全曲线”真实反映岩石的力学特性,并将其用到工程中。     

气溶胶的光学厚度与反射率比的处理方法

气溶胶光学厚度与气溶胶反射率比都是大气校正所需的重要大气参数,同时也是海洋水色卫星主要的数据产品,它们的测量精度将直接到卫星数据产品正演的精度和卫星数据产品的应用。文章在简述气溶胶光学厚度与气溶胶反射率比的基本测量原理和处理方法的基础上,结合多次试验数据结果进行简要的评价。     

海底双相随机介质声反射的SVM神经网络分类识别研究

考虑海底沉积介质为双相介质,为了更好地模拟实际海底底质的不均匀性,将随机介质理论引入双相介质理论。首先,通过基于随机-双相介质理论的高阶有限差分数值技术模拟计算海底底质分别为泥质砂、泥、泥质砾时的地震反射波信号。然后利用小波变换分别求取不同底质的一次反射波的包络作为其特征向量,最后利用基于粒子群智能算法优化的支持向量机神经网络对这些反射波信号进行分类识别。为了进一步考察所用方法的抗噪能力,对正演得到的海底底质反射波信号分别加入10%、30%、50%的高斯白噪音之后再进行分类,支持向量机仍然取得了较好的分类预测效果。基于上述正演模拟及分类识别方法的论证,提出了一套行之有效的微机软件模拟海底沉积物分类识别的一般化流程,这将有利于开展海底沉积物反射特征的进一步研究。