类标准化土壤样品Cd含量高光谱定量反演

针对土壤Cd高光谱遥感反演精度低、特征波段难以有效识别的问题,以湖南省某典型重金属污染矿区为例,开展类标准化Cd污染土壤样品和自然污染土壤样品Cd含量高光谱定量反演对比研究。创新之处主要在于以相对清洁的背景土壤作为内控样本,通过实验室定量添加Cd标准溶液制备符合自然污染规律的类标准化Cd污染土壤样品方案的提出与对比实验的开展,研究实验过程还包括自然污染土壤样品野外采集,类标准化样品与自然样品土壤重金属、有机质含量及350～2 500 nm光谱反射率等的测定,光谱全要素主成分逐步回归土壤Cd含量反演建模。研究发现,类标准化土壤样品Cd含量高光谱反演模型精度(adjR2=0.87)明显高于野外自然污染土壤样品Cd含量高光谱反演建模结果(adjR2=0.39)。土壤Cd含量与土壤光谱反射率间确实存在一定的响应关系,但各光谱波段对土壤Cd含量及其变化产生响应的程度存在差异,其中1 000,2 000以及2 300 nm波段光谱响应信号较强。该研究创新引入的类标准化Cd污染土壤样品制备方法有助于深入探索重金属Cd污染土壤光谱特征响应规律并发现重金属Cd含量及其变化的真正指示性特征波段,可为多要素混淆污染模式下模拟反演土壤重金属含量提供先验知识。     

半空间SH波方程非线性井间双参数反演

以半空间的ＳＨ波方程出发,采用Ｂｏｒｎ迭代法求解半空间弹性介质中密度和剪切模量分布的非线性反演问题。首先,采用矩量法和正则化方法,给出井间反演积分方程的离散形式,然后应用Ｂｒｏｎ迭代法求解非线性反演问题。     

反演声波散射区域的一种组合方法

本文用声波远场模式的完全与不完全数据对声波散射区域进行了反演。其前提条件是整体场满足齐次Dirichlet边界条件,对于这个问题,文中给出一种对任意波数k（k〉0）的组合方法。方法的收敛性得到证明,数值例子表明了方法是可行的和精确的。     

基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法

为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。     

基于信道处理的时间反演幅度可调控多目标聚焦方法

在微波无线输能领域中,如何实现多目标点的电磁波可调控聚焦是一个值得关注的问题.本文提出了一种基于时间反演多径环境下的多目标电磁波聚焦的新方法.该方法基于多个输出之间的信道相关性,将输入和输出节点之间的信道信息进行提取、筛选、加权和重构后在单个发送端上重建反演信号,利用时间反演的空间选择特性实现均衡的电磁波聚焦.基于这种方法,设计了两组在多径环境下的实验.实验结果表明,通过这种方法可以使弱相关模型下不同输出端口获得均衡稳定的聚焦峰,在强相关模型下使不同输出端口的分辨效果进一步提升.此外,6个额外的实验验证了所提出的方法可以在弱相关或强相关的单输入多输出信道模型下,通过改变不同的权值灵活地调整不同接收端的输出峰值电压比.     

基于数据驱动的薄板结构多裂纹反演方法

采用比例边界有限元法(scaled boundary finite element methods,SBFEM)模拟薄板结构内Lamb波的传播过程，将SBFEM和最大信息系数相结合，研究了缺陷参数与观测点位置的相关性，为缺陷反演时传感器布置位置的选取提供了依据。在此基础上建立了基于SBFEM数据集和深度学习的结构内部多裂纹反演方法，将多裂纹反演归类为分类和回归预测问题，可在未知裂纹数量的情况下反演出裂纹的数量、位置和大小，并通过数值算例验证了该方法能够较好地进行裂纹状缺陷数量和参数的反演。     

资源一号02D高光谱数据红树林地上生物量反演

红树林生态系统是地球上生产力最高的生态系统之一，它也是海岸带“蓝碳”生态系统的重要组成部分。地上生物量作为红树林蓝碳的重要组成部分，如何准确快速地获取红树林地上生物量已成为红树林生态系统研究的热门问题。分析北部湾茅尾海红树林地上生物量(AGB)空间分布格局及其量级，可为该区域红树林生态环境保护及“南红北柳”生态修复提供科学依据。资源一号数据作为我国自主研发的民用国产高光谱卫星，其高光谱数据为红树林地上生物量的研究提供了新的机遇。机器学习算法因其高性能、高效率的优势被越来越多的应用于红树林相关研究，目前已经成为获取红树林参数信息的重要手段。高光谱数据在红树林地上生物量的反演精度如何?国产高光谱卫星数据和机器学习算法在红树林地上生物量的估算中能否应用?这些问题仍需进一步验证。基于国产资源一号02D高光谱数据，采用极端梯度提升(XGBoost)、随机森林回归(RFR)以及K近邻回归(KNNR)三种不同的机器学习算法对茅尾海的红树林地上生物量进行估算，在此基础上对比了不同的机器学习算法的性能。结果显示：(1)无瓣海桑红树林地上生物量的平均值最高(90.93 Mg·ha^-1...     

人工智能在断裂力学的应用——裂纹识别、诊断及预测

在过去的二十年里，人工智能学者不断开发新的技术及方法应用于解决工程问题。虽然许多学者已经成功应用这些人工智能技术及方法解决工程问题，但是目前还没有相关文献系统地介绍这些技术及方法在断裂力学中的应用与发展。主要介绍了经典断裂力学的发展以及成果，并归纳总结近年来人工智能方法在断裂力学中的应用，将其成果细分为三类，包括失效模式识别，损伤和失效的检测及诊断和断裂参数的表征、反演和预测。详细讨论了人工智能方法在上述三个方面的应用情况。最后分析了这些人工智能方法在断裂力学领域中的优点及不足并提出了未来可能的研究方向。     

与Faa di Bruno公式相关的一些奇异恒等式

文[1]用Faa di Bruno公式找到了一些关于分拆集上求和奇异的恒等式,本文利用类似的方法找到了另外的一些奇异恒等式,并且利用Lagrange公演公式得到一个论。     

基于GDEM–GAVA的白羊城沟泥石流成灾风险数值分析

降雨型泥石流是一个降雨–洪水–泥沙输运–推移质运动的多过程耦合过程。本文借助颗粒碎屑流仿真系统（GDEM–GAVA），对白羊城沟泥石流的成灾风险进行了分析。首先通过历史灾情数据反分析出了沟道物源的力学参数，而后基于该参数分析了不同降雨强度下该泥石流的成灾临界降雨时长。计算结果表明，白羊城沟泥石流物源的饱和黏聚力为0.5～1 kPa，饱和内摩擦角为5°～10°；降雨强度为65 mm/h时，沟道形成泥石流的时间为3.6 h；降雨强度为78 mm/h时，沟道形成泥石流的时间为2.8 h；降雨强度为88 mm/h时，沟道形成泥石流的时间为2.3 h。上述泥石流成灾风险的分析结果可为白羊城沟泥石流的科学预警提供必要的依据。