Hudson模型适用性及储层微观建模应用*

为明确裂缝间相互作用对各向异性的影响，本文以Hudson模型为例分析了裂缝密度、裂缝倾角对地震波波场、弹性常数和Thomsen系数的影响规律，然后采用“基质-骨架-流体”组合化的方法进行了裂缝储层微观尺度的建模，并与实际测井资料进行了对比。结果表明该模型适用条件为低裂缝密度储层，二阶模型适用的裂缝密度范围比一阶模型大，但在裂缝密度过大时，二阶模型会出现不收敛的现象，模型便不再适用。裂缝储层纵横波速度随裂缝倾角增大而增大，纵波速度对裂缝倾角更为敏感。另外，在与实际测井曲线对比时，在高裂缝密度地层二阶模型的应用效果明显优于一阶模型，说明了在高裂缝密度储层考虑裂缝间的相互作用的必要性。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

ZnO-PSAⅡ型异质结界面电荷转移过程研究

采用稳态光致发光光谱和纳秒时间分辨瞬态光谱(NTRT-PL)表征,揭示ZnO-PSA II型纳米异质结光生载流子电荷转移过程,通过甲基橙光降解实验,测得ZnO-NRs和ZnO-PSA紫外光降解率分别为25.5;和60.1;,光降解率提高到2.4倍,表明II型异质结相对于单一半导体而言,能促进光生载流子在界面间电荷转移,有利于载流子的分离.     

大型偏心结构吊装欠约束问题研究

吊装施工过程中被吊模块的水平度是作业要求的重要指标,通常需要增加配重调平。传统有限元方法需要补充约束以消除单元刚体位移,且需要重复计算平衡方程来求解调平载荷,效率不高。将模块的运动分解为随动坐标系的整体运动以及相对该坐标系的弹性变形,可将欠约束问题化为多体系统的静平衡问题。基于虚功率原理推导了吊装平顺时刻的节点力平衡方程以及相应的切线刚度矩阵,并将配重表示为基础配重与载荷系数相乘的形式。通过对节点力平衡方程求导,得到一组以载荷系数为自变量的微分方程,通过求解微分方程并结合水平度判据,可快速搜寻满足水平度要求的载荷系数。数值算例表明,该方法在解决偏心模块吊装欠约束问题方面具有明显的优势,在确定配重载荷方面具有较快的速度和合理的精度。     

光谱法研究盐酸法舒地尔-牛血清白蛋白超分子体系

利用光谱法研究了盐酸法舒地尔(Fasudil Hydrochloride,FSD)与牛血清白蛋白(Bovine Serum Albumin,BSA)的相互作用机理。结果表明,FSD能有效猝灭BSA内源性荧光,属于静态猝灭机制。FSD与BSA结合比例约为1∶1,结合位置主要在BSA的亚螺旋域IIA中。FSD的加入导致色氨酸残基微环境的疏水性减弱,继而引起BSA的构象产生变化。通过荧光共振能量转移理论计算得到FSD与BSA之间结合距离r=4.35 nm;结合热力学参量进行分析,FSD与BSA结合的作用力类型主要是静电引力,反应是自发过程。Cu~(2+)、Zn~(2+)的加入降低了FSD对BSA结合亲和力,缩短了FSD在血液中的停留时间。     

基于平面度的燃料电池电化学性能模拟

 固体氧化物燃料电池的翘曲会影响电极-盖板界面的接触情况，从而影响电化学性能，对相关制造工艺提出了很大的挑战．为了分析燃料电池平面度对放电过程的影响，揭示其潜在的风险，我们建立了两个基于有限元法的仿真模型，对考虑平面度缺陷的燃料电池封装和放电进行分析．在对固体氧化物燃料电池进行平面度测量的基础上，首先建立了具有真实燃料电池翘曲特性的几何模型，分析封装过程中接触压力的分布情况．然后将接触电阻的仿真结果导入到三维多物理场耦合模型中，模拟具有平面度缺陷的燃料电池电化学性能．计算结果展示了燃料电池两侧封装过程中接触压力的分布情况．通过对比有接触电阻和无接触电阻的燃料电池电流密度，分析了电池与盖板的接触对放电过程的影响．结果表明，燃料电池的凹陷面较难达到满意的接触状态，需要比凸起面更大的封装压力．燃料电池表面接触电阻的变化将引起电流传导路径的变化，产生局部高电流或低电流．这项工作强调了在燃料电池中保持均匀分布的接触电阻的重要性，为今后的优化工作奠定了基础．     

随机空间柔性多体系统动力学分析

轻质、高精度的柔性多体系统被广泛应用于实际工程领域中.由于实际设计公差、制造误差及环境温度等多种不确定因素的存在,使得柔性多体系统的结构参数(物理参数和几何参数)表现出随机性.具有随机结构参数的动力学模型能够客观地反映出真实系统的动力学行为,且结构参数的不确定性对空间柔性多体系统动力学响应的影响是不容忽视的.针对具有多个随机参数的空间柔性多体系统,提出了一种基于广义alpha算法的非侵入式随机柔性多体系统动力学计算方法.采用绝对节点坐标公式(absolute node coordinate formulation, ANCF)来描述柔性体, 推导建立多体系统动力学模型.利用混沌多项式展开(polynomial chaos expansion, PCE)法构建系统随机动力学方程的代理模型,然后将随机响应面法(stochastic response surface method, SRSM)嵌入广义-alpha方法中,分别采用改进抽样的回归方法(regression method of improved sampling, RMIS)和单项求容积法则(Monte Carlo simulation, MCR)来确定样本点.将数值计算结果与蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation, MCS)结果进行对比, 验证了所提算法的有效性.在相同的定积分精度的条件下,根据单项求容积法则确定的样本点的计算结果稳定性更强, 且其计算效率更高.      

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。