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1.
三氧化二铋(Bi2O3)是氧离子导电体,为了获得它的原子热振动各向同性温度因子,对该粉末晶体进行X射线衍射实验,建立了晶体结构模型,利用Rietveld 精修方法的RIETAN-2000 程序对所得实验结果进行了晶体结构精修,通过最大熵方法(MEM)解析得到了粉末晶体的等高电子密度分布三维(3D) 和二维(2D)可视化图谱。结果表明,各原子Bi(1)、Bi(2)、O(1)、O(2)和O(3)的原子热振动各向同性温度因子分别为0.004 938 nm2、0.004 174 nm2、0.007 344 nm2、0.007 462 nm2、和0.007 857 nm2,等高电子密度分布的可视化,进一步验证了晶体结构模型和原子位置的准确性,这些参数对研究晶体材料的热性质具有一定参考意义。 相似文献
2.
地球表面绝大多数土层处于非饱和状态, 故采用传统饱和两相介质理论进行动力学分析时, 结果往往与实际情况不符. 针对这一问题, 本文以非饱和半空间作为研究对象, 基于连续介质力学和多孔介质理论, 考虑非饱和多孔介质中各相的质量守恒方程、动量守恒方程、本构方程以及有效应力原理等基本方程, 建立了以骨架位移、孔隙水压力和孔隙气压力为基本未知量的动力学控制方程. 针对非饱和半空间表面在竖向集中简谐荷载作用下的动力学响应及能量传输问题, 建立了频域内经典Lamb问题的轴对称计算模型, 采用Helmholtz分解法, 通过引入势函数Φ和Ψ表示骨架的位移分量, 结合本构方程获得了不同边界条件下半空间表面位移场和能量场等物理量的解析解答, 并通过数值算例对荷载参数(激振频率)、材料参数(饱和度、渗透系数)等影响因素进行了分析与讨论. 结果表明: (1)饱和度的升高或者激振频率下降, 都会提高非饱和半空间的表面位移幅值; (2)当渗透系数下降至一临界值时, 地表位移幅值会趋于一极限值, 并且透水(气)边界与不透水(气)边界条件下渗透系数的影响表现出明显的差异性. 相似文献
3.
带滩槽地形的连续弯道中纵向流速横向分布解析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于沿水深积分的动量方程,假定二次流项和弯道附加应力项沿横断面呈线性分布,提出了预测弯道垂线平均纵向流速的解析计算方法,进一步提出了河槽区和河滩区垂线平均纵向流速沿断面分布的求解模式,并将其应用于带滩槽地形的反向连续弯道水槽中. 根据实测数据率定计算参数,该模式可计算不同出口水深条件下断面垂线平均纵向流速分布,计算结果与实测数据吻合良好.分析了线性分布假设中参数随水深变化的取值规律和沿横断面分布特点,并对参数进行了敏感性分析,分析表明线性假设中一次项系数分区位置对流速峰值的大小和位置影响较大,常数项根据地形横比降变化进行分区取值,流速计算值对常数项在水平段和斜坡段分区位置较为敏感,并根据参数的敏感度提出了参数沿水槽的均值作为参考值.讨论了动量方程中二次流项和弯道附加应力项沿弯道的横向分布规律,进一步认识线性假设的适用范围,结果表明线性假设在本文试验水槽中适用于弯道沿程.研究成果有助于认识带滩槽地形的连续弯道纵向流速分布特征及其形成机制. 相似文献
4.
针对SURF(speeded-up robust features)算法计算量大、图像拼接效率低的不足,以FAST (features from accelerated segment test)角点取代SURF斑点在图像重合区域提取特征点,使用SURF描述子进行特征点描述,通过描述子降维、自适应最近邻与次近邻比值法、几何约束法剔除错误匹配点,提高匹配的准确性。匹配完成后,通过减少样本集的个数和舍弃不合理参数模型来改进RANSAC(random sample consensus)方法,获取单应性矩阵,最后进行图像变换、融合和拼接。实验结果显示,该图像拼接算法与传统的SURF算法相比,图像拼接总时间减少了12%,拼接效率得到了显著提高。 相似文献
5.
针对双模态红外图像在融合时异类差异特征两两合成出现信息冗余导致所选择的融合算法相互冲突,造成融合效果差甚至失效的问题,提出了一种基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取方法。首先计算双模态红外图像多融合算法下不同差异特征的融合有效度,利用可能性框架得到对应的可能性分布向量子集;其次计算向量子集的信息量和可信度,并对多个向量子集进行加权合成;然后构建基于信息质量的排序函数,得到每种融合算法下的非支配子集;最后构建多融合算法得分函数的联合分布对多种融合算法优化选择。实验结果表明,将基于质量来整合多个差异特征的方法运用于双模态红外图像融合算法选取中,所选出的融合算法在加权综合指标上高于其他算法均值55%以上,证明了本文方法的有效性和合理性;由多组实验算得本文方法平均耗时10.083 s,在时间效率上也符合实时图像融合应用的工程需求。 相似文献
6.
与传统铸造技术相比, 基于金属粉末的增材制造技术因其生产周期短、可操作性强而在航空航天、生物医学等领域具有很好的优越性. 尤其是激光直接沉积技术, 因其自由度高, 在复杂构件制造、部件修复中有着广泛的运用. 但是该激光直接沉积过程涉及多物理场、跨尺度、极端高温高压环境和相变问题, 仅靠实验不能很好地研究其中的机理. 已有数值模拟技术一般通过预设或者射入拉格朗日点作为颗粒输入, 不能做到同时考虑环境气体、颗粒碰撞和相变过程. 本文在近期发展的基于核函数近似背景流场的半解析CFD-DEM耦合方法中引入了流体体积分数法(VOF), 发展了可以同时模拟含热、刚体颗粒、相变和自由液面及相变界面的半解析VOF-DEM (或半解析CFD-DEM-VOF)方法, 从而首次实现了真实物理环境下激光直接沉积技术的数值模拟. 其中, VOF中的气相为环境气体, 液相为熔融和凝固的金属相, 界面通过iso-Advector重构, DEM为未熔化的金属粉末, 且流体网格可解析离散元颗粒形状. 这一模拟框架可以有效复现颗粒之间的碰撞、粘结、熔化、融合, 以及熔池熔道的形成, 为激光直接沉积技术的数值模拟提供了开拓性的范式, 并可以被应用到其他带相变的颗粒系统中. 相似文献
7.
种蛋气室的大小是监测种蛋孵化过程的重要指标之一。根据种蛋的热力学结构,种蛋在孵化过程中,包裹气室部分蛋壳会与其他部分蛋壳产生温差,从而可通过热红外图像进行观察。针对在种蛋孵化过程中,人工照蛋检测气室效率低的问题,探索设计了一种基于热图像的种蛋气室变化俯视监测算法。监测种蛋气室热图像的算法主要包括种蛋目标检测,种蛋图像分割和种蛋气室面积计算3个部分,其中种蛋的目标检测采用Faster-RCNN算法实现;种蛋图像分割采用BP神经网络算法实现;种蛋气室面积是在种蛋图像分割的基础上进行计算。使用孵化5天及以上的种蛋作为研究对象,并拍取种蛋的热图像进行试验。试验结果表明:种蛋热图像的目标检测的平均精度(mAP)为99.85%,拥有较好的检测效果。使用BP网络对种蛋进行图像分割。BP神经网络经过调参后,其网络最佳的结构为三层隐藏层,每个隐藏层拥有1 000个神经元,最优初始学习率为0.000 1,最优最大迭代次数为500。以F1-measure作为分割效果的评价指标,BP神经网络的图像分割总体结果为87.02%,Otsu算法的总体结果为65.25%。其中只有一个蛋的情况下,BP神经网络的分割结果为87.17%,Otsu算法的结果为68.86%。存在其他种蛋的干扰条件下,BP神经网络的分割结果为86.94%,Otsu算法的结果为61.64%,BP神经网络的分割效果优于Otsu分割算法,BP神经网络拥有更强的抗干扰能力。最后提取了孵化5~19 d种蛋的气室变化,通过观察种蛋气室大小曲线来监测种蛋的孵化情况,可看出随着天数的增加,气室有着明显变大的趋势。人工测量法与热红外测量法比较结果说明两者相关性为0.934 3,拥有较好的相关性。基于热图像的种蛋气室变化监测算法可在实际生产中实现种蛋的识别与气室大小的快速监测,为实现监测种蛋孵化的自动化提供了技术参考。 相似文献
8.
针对红外与可见光图像融合的实时性要求,介绍了一种解决目前高清或超高清多源图像拉普拉斯金字塔图像融合算法的实时实现方法。基于视频数据流设计了拉普拉斯金字塔并行流水线处理结构,分析了各流水线之间的时延及优化思路。通过片上缓存的方式补偿时延时间差,实现了算法的流水等长,保证了处理数据的完整性。该方法可以在赛灵思7系列及以上的可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片上实现双通道1080×1920@60 Hz视频图像的5层拉普拉斯金字塔融合。实验结果显示,该实时并行处理方法融合效果良好,一帧图像的融合仅需10.535 ms,处理时延小于1 ms。 相似文献
9.
二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质,在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用,自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法,发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统,对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究,阐明了层数的差分反射光谱机理,提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法,实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性,结合自动对焦的扫描控制,能够实现大规模的自动化样品检测,这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。 相似文献
10.
近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。 相似文献