二维非饱和土壤水分运动方程的径向基配点差分法

针对二维非饱和土壤水分运动方程,将径向基配点法结合差分法构造了一种新的数值算法.该算法先采用差分法处理非线性项,再利用径向基函数配点法的隐格式求解方程,避免了因非线性项的存在导致不能直接使用配点法的现象,并且证明了该算法解的存在唯一性.通过对非饱和土壤水分运动的数值模拟,并采用试验数据对新算法进行了验证,模拟结果与试验结果非常吻合,表明该算法实用、有效.同时,比较分析了不同径向基函数以及不同算法的模拟精度,结果表明,与MQ函数和Guass函数相比,新的径向基函数具有更好的模拟精度,且相对于有限差分法和有限元法,本文提出的方法具有一定的优越性.     

径向基无网格法在蒸发作用下一维排水问题中的应用

无网格方法是一种只需要节点信息而不需要划分网格的数值计算方法.利用径向基无网格法求解一维排水问题,导出了在地下水蒸发强度与埋深成线性关系时,一维不稳定流方程的无网格算法,通过迭代求其数值解.与常用的地下水位近似理论解、有限元解以及实测数据进行比较,均表明该算法误差小、收敛性好、实用性强,可以很好地应用于农田排水问题的计算.     

基于变分法对一类非线性扩散方程解析解研究

本文分别针对一类扩散系数为非线性指数函数和幂函数的扩散方程,基于变分原理中的泛函极值理论分别提出了求解该方程Dirichlet边界和Neumann边界问题解析解的新方法,并证明了新方法是泛函问题极值解的充要性.以非饱和土壤水分运动问题为背景,给出了积水和恒通量条件下水平吸渗问题的解析解,并通过数值算例将解析解与数值解进行了比较分析,结果表明本文方法得到的解析解能够准确预测非饱和土壤水分水平吸渗问题的土壤含水量分布,是一种有效方法。因此本文方法为求解这一类非线性扩散方程提供了一种有效的新方法.     

融合注意力机制的残差网络晶体硅片分类方法

为了更好地利用晶体硅片资源,实现对晶体硅片准确高效的分类,提出了一种改进的ResNet34卷积神经网络,且用于对晶体硅片高清图像进行分类.通过拍摄晶体硅片高清图像建立自有数据集,并对其进行离线扩充来有效扩大数据集.基于ResNet34网络建立分类模型,采取自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)来提高ResNet34网络的泛化能力,同时将注意力机制的方法融入到ResNet34网络中增强模型的特征提取能力,之后将改进的模型载入到晶体硅片数据集上训练,实验结果发现,所提W-ResNet34+SC-SEAM分类模型的准确率可达99.91%,比在仅利用ResNet34模型分类结果上提高了2.68%的准确率,实现了对晶体硅片的精确分类,证明了所提分类方法是可行的.