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1.
坝前淤泥面与新填筑坝体接触面是"坝前淤泥面加坝"技术的薄弱环节。为了探究不同工况下淤泥坝基、新填筑坝体,以及淤泥土-新填土接触面的剪切强度特性,以宁夏南部山区西吉县南川水库坝前淤泥面加坝工程为研究对象,通过常规应变式直剪仪、改进常规应变式直剪仪分别进行剪切试验,分析了淤泥土含水率和压实度变化时,淤泥土、新填土、淤泥土-新填土接触界面的抗剪强度、黏聚力、内摩擦角的变化规律。试验结果表明:新填土抗剪强度最大,不同工况下淤泥土-新填土接触界面的抗剪强度介于淤泥土和新填土的抗剪强度之间;淤泥土含水率在12%~16%之间存在最优含水率,超过该含水率后,淤泥土及淤泥土-新填土接触界面之间的抗剪强度均显著降低;当淤泥土含水率从8%增加至12%、16%时,黏聚力减小8%左右后迅速减小至22%,具有明显的阶段性,而淤泥土-新填土接触界面的黏聚力呈现先增加后减小的趋势;当含水率相同时,随着压实度的增加,淤泥土、淤泥土-新填土接触面的黏聚力、内摩擦角总体呈增大趋势。最后根据试验结果对"坝前淤泥面加坝"工法的工程应用提出了相关建议。 相似文献
2.
研制新型全自动红外测油仪。通过对进样系统、萃取系统、吸附过滤系统和检测系统自动化和集成化设计,实现了对水中油分的全自动检测。仪器的测量范围为0~200 mg/L。自动进样器取样体积误差在1%以内,仪器示值误差在样品浓度不大于10 mg/L时为0.1 mg/L,样品浓度大于10 mg/L时为0.9%,仪器重复性为0.2%(n=6),零点漂移为–0.1 mg/L,示值漂移为0.6%,最小检出浓度为0.1 mg/L,两种水样测量结果的相对标准偏差分别为1.28%和0.91%(n=11),加标回收率分别为96.8%和96.1%,检出限为0.006 mg/L。该仪器测量准确,性能稳定,能够降低工作强度,提高工作效率,减少有机物危害,为环境监测提供有效保障。 相似文献
3.
高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图 总被引:2,自引:0,他引:2
传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱(882~1 709 nm)成像反演剖面土壤水分含量(SMC),并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值(DN)校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱(Raw)经吸光度[LOG10(1/R)],Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)转换后,采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG10(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数(R2c)和均方根误差(RMSEc)分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数(R2p)、均方根误差(RMSEp)和相对分析误差(RPDp)分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高(R2: 0.85~0.95, RMSE: 0.94%~1.02%),且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。 相似文献
4.
提出了一种光纤折射率分布的测量方法,采用白光扫描干涉技术,并在参考镜上构造与光纤样品相同的结构来克服白光相干长度短的限制,优化了光路,提高了干涉条纹间的对比度。采用与白光干涉信号的包络线呈高斯分布的Morlet小波作为小波变换的母小波进行拟合处理,得到光纤与已知折射率的匹配液之间的相对高度。通过计算获得光纤的折射率分布,并对获得的数据采用光纤折射率分布的经典函数进行拟合,得到多模光纤和单模光纤的决定系数分别为0.997 2和0.996 4。最后将实验获得的结果与官方参数进行比较,误差为0.01%,表明该种方法测量的精度较高,完全可以用来测量光纤的折射率。 相似文献
5.
SSD (Single Shot Multibox Dectetor)算法由于具有高速且高精度的检测性能,是目前最好的目标检测算法之一.但由于提取检测框的特征层的特征信息不足, SSD算法在小目标检测任务中表现不佳.为了解决这个问题,目前大部分方法以严重牺牲检测速度为代价提升目标检测模型的精度. 本文提出了SFE-SSD (Shallow Feature Enhancement SSD)提升SSD模型在小目标检测任务中的性能.首先我们采用反卷积操作对SSD算法中检测框金字塔特征层的最浅特征层进行特征扩张.接着通过特征融合机制对扩张后的特征层进行特征增强操作.浅层特征增强策略与SSD 的原始框提取金字塔特征层是并行结构,一定程度上是可以减少检测速度的损失.实验结果显示,我们的方法在PASCAL VOC 2007数据库上精度达到了78.4\%mAP高于SSD算法1.2\%,检测速度达到了81帧/秒,并且在小目标检测任务中有着显著的提升. 相似文献
6.
采用光谱型椭偏仪(SE)和分光光度计分别测量了超薄类金刚石(DLC)薄膜和非晶硅(a-Si)薄膜的椭偏参数(y和D)和透射率T。由于薄膜的厚度与折射率、消光系数之间存在强烈的相关性,仅采用椭偏参数拟合,难以准确得到薄膜的光学常数。如果加入透射率同时进行拟合(以下简称SE+T法),可简单、快速得到薄膜的厚度和光学常数。但随机噪声、样品表面的轻微污染或衬底上任何小的吸收都可能影响SE+T法拟合的光学常数的准确性。因此将SE+T法和光学常数参数化法联用,实现DLC、a-Si薄膜光学常数的参数化,以消除测量数据中的噪声对光学常数的影响。结果显示,联用时的拟合结果具有更好的唯一性,而且拟合得到的光学常数变得平滑、连续且符合Kramers-Kronig(K-K)关系。这种方法特别适合于精确表征厚度仅为几十纳米的非晶吸收薄膜的光学常数。 相似文献
7.
8.
《中国惯性技术学报》2015,(2)
基于光学陀螺的单轴旋转式捷联惯性通常采用角度传感器来实现方位角的输出,但其测量结果受角度传感器自身精度、回转轴系、橡胶减震器及防冲击减震器的影响较大。为提高姿态传递精度,提出一种基于自准直仪和多面镜的光学传递方案,通过光学方法将输出平面与惯组直接建立关系,从而减少中间环节,消除角度传感器误差对系统方位角输出带来的误差,可有效避免传统测量中各种因素的影响。通过模拟试验该方案三个姿态角的传递精度均可达到5″以内,满足惯性系统的高精度姿态传递需要。 相似文献
9.
10.
针对传统“L公式法”和“平均值法”进行数据融合时利用测试数据不充分、没有考虑测试误差影响等局限性,文章提出一种基于多测角融合的光电侦察仪组网实时数据融合方法;在最小二乘准则下,建立了光电侦察仪组网融合模型,并对模型求解涉及的待估参数初值选择、权系数矩阵确定和融合精度等问题进行深入研究;通过仿真实验,对文章所提方法的实时性和精度进行有效验证,对不同布站数量下的融合效果进行了对比分析;最后,得出待估参数选择原则、权系数矩阵确定原则和布站数量要适中的结论。 相似文献