不同变质程度煤的高分辨率透射电镜分析

利用高分辨率透射电子显微镜(HRTEM)分析了三种不同变质程度煤样的结构特征。基于傅里叶-反傅里叶变换方法,并结合Matlab、Arcgis和Auto CAD软件,通过图像分析技术,获得了HRTEM照片的晶格条纹参数。结果表明,三种煤样的晶格条纹呈现不同特征,按条纹长度分别归属于1×1-8×8共计八个类型。以3×3为临界点,在1×1和2×2中,ML-8中芳香层片的比例高于DP-4和XM-3;在3×3-8×8中,ML-8中芳香层片的比例低于DP-4和XM-3。对比HRTEM和XRD参数d002发现,随着镜质组反射率的增加d002都呈现递减趋势。     

高分辨率微型星载相机光学系统的设计及应用

为了克服太空环境的复杂性，满足航天工程的空间使用要求，研制一款2 500万像素宽光谱共焦成像的微型星载相机光学系统。该系统适应卫星发射和在轨道运行的恶劣环境，具有抗冲击震动、耐太空高温差强辐射，体积小，质量轻等优点。设计的系统可在450 nm～800 nm的谱段内清晰成像，焦距181 mm，入瞳口径45 mm，视场角10.4°，边缘相对照度0.81，轴上点MTF:0.57@55 lp/mm，0.33@110 lp/mm，畸变1.2%，镜头质量622 g，外形尺寸Φ58.3 mm×117 mm，抗辐照性能≥5 krad。通过温度适应性的模拟和优化，用户进行?30 ℃～+70 ℃光学镜头热真空试验，可正常工作。该系统已成功应用于天宫二号伴飞卫星相机中，获得的图像清晰稳定，为空间遥感实验观测发挥了重要的作用。     

基于循环生成对抗网络的大视场显微成像方法

提出了一种利用循环生成对抗网络实现由大视场、低分辨率染色图像生成与之相匹配的高分辨率虚拟染色图像的方法,在完成了对细胞虚拟染色的同时,解决了传统光学显微镜的大视场与高分辨率两个目标无法同时满足的问题。首先,进行了理论验证,通过对选定图像的分辨率分级缩放模拟实际分辨率变化,训练对应的算法模型并与真实图像相比较,结果在主观与客观上均符合设想预期。在完成理论验证的基础上,分别进行了由10倍、4倍低分辨率真实染色图像生成25倍高分辨率虚拟染色图像的实验。通过主观视觉与客观评价指标进行评价,得到结构相似性、峰值信噪比和归一化均方根误差三个指标的具体数据。结果显示,通过循环生成对抗网络生成的虚拟染色图像与真实染色图像间的相似度较高,虚拟生成效果很好。     

基于强度调制的偏振光谱测量技术

针对现阶段强度调制偏振光谱测量技术在光程差域内不同通道间存在频谱信息串扰的不足,采用加窗插值傅里叶变换法,研究了不同切趾函数对强度调制偏振光谱测量技术的影响。首先,进行强度调制偏振光谱测量技术理论分析,完成强度调制模块的设计;其次,根据强度调制模块的设计指标,模拟入射光的光强信息及采用不同切趾函数的信息解调复原过程;最终,对强度调制偏振光谱测量系统进行仿真,根据仿真模型结合高分辨率光谱仪、平行光管等器件完成偏振光谱测量装置的搭建,进行偏振光谱测量实验。研究结果表明,偏振光谱测量系统设计指标选择合适的切趾函数可以减少光强信息截断过程中造成的频谱能量泄露,使光程差域内不同通道之间的串扰信息减少、偏振光谱复原精度提高,不同切趾函数切趾处理后线偏振光的偏振度最小误差由0.076 8减小到0.001 4,偏振度接近1。     

多级轴流压气机叶栅内三维紊流流场的数值模拟

对多级轴流压气机叶栅内三维紊流流场进行数值模拟,采用高精度高分辨率的三阶ENN格式以保证对激波的捕捉和对紊流特征的正确模拟,利用LU-SGS隐式解法提高了计算速度,从而构成了一种既准确又高效的多级跨声速轴流压气机紊流流动数值求解系统。重点研究了动静网格的交接方法及相应的动静交接面处理模型。计算了某带进口导叶的三级轴流压气机,计算结果与实验数据吻合较好。     

改进的五阶WENO-Z+格式

WENO-ZWENO-Z$+\!$格式的性能提升依赖于新增项的作用,该项的作用是在WENO-Z格式的基础上进一步增大欠光滑子模板上的权重. 系数$\lambda$被设置用来调控该项的作用, 以避免负耗散. 本文指出了WENO-Z$+\!$格式的缺陷,其所采用$\lambda $的取值方式既不能充分发挥格式的潜力, 也未完全消除负耗散;提出$\lambda $的值应随当地流场数据变化,方能充分发挥新增项在降低数值耗散、提高分辨率上的潜力. 基于此,本文重新设计了$\lambda $的计算公式,该公式能自适应地调控新增项的作用: 只在欠光滑子模板上的权重容易过度增大的地方削弱该项的作用,以避免负耗散; 在其他地方则充分发挥新增项的作用,最大限度增大欠光滑子模板上的权重, 提高格式的分辨率.将使用该系数公式的新格式命名为WENO-Z++, 并对其数值性能进行了系统的研究.理论分析表明, 新格式在间断处具有基本无振荡(essentially non-oscillatory,ENO)特性和更低的数值耗散. 对近似色散关系(approximate dispersion relation,ADR)的研究表明,新格式有效地避免了因过度增大欠光滑子模板上的权重而带来的负耗散,其频谱特性也得到了显著提升.本文还推导了使新格式在极值点处也能保持最优阶的精度的参数设置.一系列求解Euler方程的数值试验表明,新格式的激波捕捉能力和对复杂流场结构的分辨率都显著优于原WENO-Z$+\!$格式.}     

一种提高极值点处收敛精度的三阶WENO-Z格式

为了提高三阶WENO-Z格式在极值点处的计算精度，通过理论推导给出三阶WENO格式满足收敛精度的充分条件。采用泰勒级数展开的方式，推导给出所构造格式非线性权重的计算公式，并综合权衡计算精度和计算稳定性确定所构造格式的参数。通过两个典型的精度测试，验证了改进格式在光滑流场极值点区域逼近三阶精度。进一步选用激波与熵波相互作用和Richtmyer-Meshkov不稳定性等经典算例，证实了本文提出的改进格式WENO-PZ3相较其他格式（WENO-JS3和WENO-Z3）不仅具有较高的精度，而且降低了格式的耗散，提高了对流场结构的分辨率。     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。     

基于横向莫尔条纹的自准直测角方法

本文提出了基于横向莫尔条纹的自准直测角方法,用遮光原理分析了莫尔条纹的位移放大作用.并基于该方法搭建了原理光路,得到的莫尔条纹信号稳定且能够满足测量需求.在此基础上对系统进行了定量标定,简化了数据处理步骤,实现了动态测量,系统分辨率达到10″,进一步明确将该方法应用到自准直仪中可以有效提高仪器分辨率.