ER智能材料在结构振动控制中的应用

ＥＲ智能材料是一种可控流体,它能在电场的作用下可从牛顿流体变为剪切屈服应力较高的粘塑性体,且这种转变连续,可逆,迅速,因此,可用它来制作可调阻尼器,实现对工程结构风振和地震反应半主动控制,本文在简要地介绍了ＥＲ智能材料电流变效应的基本原理和影响因素之后,建立了适用于土木工程结构控制用的二种类型的ＥＲ可调阻尼器的工作原理和力学模型,并在介绍了ＥＲ可控阻尼器对工程结构风振和地震反应半主动控制的实施原则     

电视测井中的图象处理问题

电视测井采集到的原始视频图象经过几何空间变换,图像象素重采样,最终生成可供地质分析解释的井壁表面图象文件。此外,必须动态识别指北针的图像以确定井下探头的方位,并以识别的北方位为起点守成图象的几何空间变换。基于井场施工效率和井下探头的安全原因,探头井中以４ｃｍ／ｓ左右的速度下落,图像处理过程必须与探的落保持同步,因而还具有一定程度的实时性要求。     

TomoSAR技术在城市形变监测中的应用

作为永久散射体雷达干涉测量技术的延伸,多基线SAR层析成像技术能够分离单个SAR像素内的多重散射体信号,精确地获取人工地物目标的三维位置和形变信息,突破城市地区形变监测中叠掩效应的制约,实现城市动态形变监测。尤其是新代高分辨军SAR卫星发射成功后,为城市动态形变监测研究提供了大量高分辨军高精度数据源。本文首先介绍SAR层析技术的理论模型,然后归纳了现有的层析算法和应用领域,最后探讨了该技术发展面临的关键问题并展望了其广阔发展前景。     

火成岩岩石薄片智能识别及分类方法

在油气勘探、评价及开发中,岩性识别和薄片鉴定是十分重要的基础工作,准确的薄片识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。传统的人工判定方法或实验室分析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。目前基于内容的智能图像识别技术在准确性和具体应用方面还面临着许多难题。论文基于国内外相关研究成果与油气勘探与开发中岩芯薄片图像的特点及要求,设计并研制成功薄片图像自动识别系统和薄片智能鉴定系统。利用图像梯度分布和色彩分析进行火成岩岩石薄片智能分类,对所有像素进行类别划分进而得到整体的鉴定结果,实现了省时、高效、高精度的薄片智能鉴定成果。     

Breadth and depth in research on health disparities: commentary on the work of Nancy Krieger

Geocoding and spatial analysis of data describing populations and health events are important methods in health social science now carried out using GIS technology. This commentary considers Nancy Krieger’s work on health disparities in light of the various ways individuals and organizations use geocoded population and health data: analyzing spatial patterns of health and disease including health disparities, aggregating data spatially, assessing health status of individuals based on characteristics of aggregates, modeling neighborhood contextual factors affecting health, designing observation and intervention studies, and delivering health interventions and services. The extent to which her work addresses each of these purposes is considered. The strengths and limitations of the research including choice of spatial analytic units and techniques as reported in the published work are discussed. Krieger’s work, with her colleagues, has used standard methods of spatial analysis to raise the profile of GIS and spatial analysis in the public health community.     

一种用于沉积相分析的新型模式识别方法

本文介绍一种用于沉识相分析的新型智能模式识别方法──神经网络模式识别方法。该方法利用关键井研究建立的测井相与地质相的对应关系作为识别模式，通过向识别模式学习获得模式识别智能知识，从而利用这些智能知识识别未知井、未知点的微相类型。本文方法成功地应用于中原油田文留地区沙四段沉积微相的识别与划分。     

参数在线自调整模糊控制算法研究

针对间歇式热处理炉温度控制对象的特性要求,提出了参数在线自调整模糊控制与智能积分相结合的一种新型模糊控制方法。该方法的基本思想是在系统误差较大时,用参数在线自调整模糊控制算法以提高系统的响应;在系统误差较小时,加入智能积分作用以消除静态误差,智能积分作用是有选择的施加积分作用,克服了一般连续积分控制的缺点。论述了带智能积分参数在线自调整模糊控制器的设计及软件实现。并且通过在MATLAB软件上的仿真分析表明该方法的合理性及可行性。     

Evaluating the influence of mixture composition on the kinetics of salt damage in wall paintings using time lapse video imaging with direct data annotation

This paper presents an examination of the timescale of phase transition behaviour of a series of salts known to cause damage to wall paintings and other cultural property. The rate of deliquescence and crystallisation of single salts (nitromagnesite and halite) under different RH regimes, and the extent to which this was affected when mixed with other salts (niter, nitratite and gypsum), was investigated. The study was conducted using simple conventional techniques (mass measurements over time) and also using an innovative new method: timelapse video imaging with online data annotation. The results demonstrate the synergy gained from combining video imaging with environmental data in reference to time in the study of salt phase changes: where it revealed new information concerning the kinetics of deliquescence and crystallisation. The implications of these results for the implementation of environmental control measures within historic buildings are discussed.

ZQZ TF型风传感器冻结故障自动检测装置设计

近年来我国大部分地区在冬、春两季多遭受冻雨灾害,自动气象站的风向风速传感器容易因冻结而无法正常工作。针对冻结故障的实时检测问题,本文设计了一种基于ZQZ-TF型风传感器的故障自动检测装置。该装置通过检测风传感器的工作电压和工作电流,实现对传感器实时状态的监控。同时,结合具体的故障诊断算法,能够快速判断风传感器是否被冻结。系统的核心硬件电路、软件算法可分别集成在自动气象站风向风速数据采集电路和嵌入式软件中,具有结构紧凑、操作简单的特点。经验证,该装置能够实时检测风传感器冻结故障,且工作稳定,检测精度高。     

基于随机森林的暴雨灾害人口损失预估模型及应用

基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。