微重力条件下与容器连通的毛细管中的毛细流动研究

利用落塔的短时微重力条件, 实验研究了与容器连通的毛细管中的流体在微重力条件下的毛细流动过程, 并通过理论分析建立了相应的毛细管中弯月液面高度随时间变化的微分方程. 结果表明, 对于不同的接触角和不同的容器/毛细管参数, 由建立的理论公式得到的数值解结果都与实验结果在定量上较为一致. 此外, 实验中发现, 改变乙醇和去离子水混合液的比例可以明显地改变接触角参数, 但对毛细流动的影响很小, 建立的理论公式也对这一现象给出了合理的解释. 该研究对于预测和分析微流道及空间微重力条件下的毛细流动行为具有明显的应用价值.     

微重力条件下不同截面形状管中毛细流动的实验研究

利用落塔设施创造的短时间微重力条件, 研究了不同尺寸的正方形和三角形截面的毛细管中的流体在微重力条件下的流动行为, 并与圆形毛细管中的毛细流动进行了对比, 总结出了毛细管尺寸和截面形状对界面张力主导的毛细流动行为的影响规律. 结果显示, 对于同样形状的毛细管, 其尺寸对于毛细流动的影响规律基本相同; 而对于不同的截面形状, 方形管和三角形管都与截面积小得多的圆形管有一定的类似性. 相关结果对于深入理解不同条件下的界面张力主导的毛细流动特性, 以及在空间微重力条件下通过改变毛细管的形状来实现流速和流量的独 立控制等方面都具有明显的现实意义. 关键词： 微重力 毛细流动 毛细管形状     

容器内角处流体界面特性与Surface Evolver程序适用性的研究

微重力条件下内角处液体行为的研究对于认识表面张力主导的液体行为, 预测和控制空间微重力条件下的液体位置、瞬时状态, 以及对空间流体进行有效的管理等方面都非常重要. 通过分析接触角与流体界面在容器内角处的接触线方向之间的关系, 并与Concus-Finn理论进行比较, 提出了内角处接触线、接触角和几何形状之间相互关联的机理, 并探讨了Concus和Finn等 的相关理论结果的物理内涵. 在此基础上, 进一步将内角处的相关理论结果与Surface Evolver程序得出的数值结果进行了比较, 指出当容器中的内角小于180°时, Surface Evolver程序通过自动划分网格即可比较准确地预言内角处的接触线和液面行为, 但是当内角大于180°时, 自动划分网格得到的数值结果有较大的误差, 需要通过手动划分网格减少网格奇异才能减小误差. 因此, 对于具有复杂几何形状的容器, 需注意网格的奇异性, 并对内角处的液面进行定量的验证, 才能有效判断Surface Evolver程序结果的正确性. 本工作对于深入认识内角处的液面特性和机理, 理解Surface Evolver程序的适用条件, 以及分析微重力条件下容器内角处的液体行为等方面都具有明显意义.     

光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法

端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。     

谐波分析法高光谱影像融合及其光谱信息保真度评价

提高高分辨率影像之间的空间信息融入度和光谱信息保真度是当今高光谱影像融合研究的热点问题。本文结合EO-1卫星的Hyperion高光谱影像与ALI高空间分辨率波段,针对最大限度地克制光谱信息失真与光谱形态变化等问题,提出了高光谱影像的谐波分析融合(HAF)算法和融合影像光谱信息保真度评价的导数光谱差值信息熵(DSD-IE)模型。通过计算和评价采样像元样本的导数光谱差值曲线信息熵、平均梯度和标准差等参量,同时比较主成分分析(PCA)、Gram-Schmidt(GS)和小波分析等方法的高光谱融合影像,证实了基于HAF的高光谱影像融合结果具有较高的空间信息融入度和光谱信息保真度,在空间信息和光谱信息的可靠性、准确性和实用性等方面都明显优于其他传统的高光谱影像融合方法。