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1.
从单个固体和液滴颗粒的声吸收和散射特性计算入手,基于概率统计的蒙特卡罗方法(MCM),将声波以离散化的声子加以处理,通过追踪其运动历程并进行事件统计,建立一种气体介质中球形混合颗粒的声衰减预测模型.对空气中铝粉颗粒和亚微米级水滴的声衰减分别计算和验证后,将模型推广至含有混合颗粒的三相体系,对铝粉和液滴构成的单、多分散混合颗粒体系进行数值研究.结果表明:两类颗粒的声吸收特性差异明显,其散射声压均随颗粒无因次尺寸kR的增加呈现从后向散射占主要地位逐渐过渡到前向增强的趋势.气液固混合颗粒三相体系中,颗粒类型对于声衰减影响明显、且随浓度的增加不同颗粒的衰减贡献不再遵循随混合比的线性递变关系;对于多分散体系而言,声衰减谱受平均粒径影响较大,对于粒径分布宽度参数则不敏感.模型可进一步结合数学反演形成混合颗粒体系测量的理论基础. 相似文献
3.
本文采用大涡模拟方法对加装旋转叶片的T型通道内冷热流体流动混合过程进行了数值模拟研究。在主管支管管径比为2:1的条件下,探究旋转叶片对T型通道内冷热流体混合的影响机理。通过对比分析有无叶片的T型通道内温度场,发现加装旋转叶片能够加快通道底部和对称面两侧流体的温度混合从而缩短通道内的混合长度,同时能够减小y轴方向的平均温度梯度进而改善通道内的热分层现象。为进一步分析旋转叶片在T型通道内的作用方式,本文获取了叶片旋转至不同角度下T型通道内的速度场和涡结构分布,结果表明加入旋转叶片后通道内出现了马蹄涡、叶尖分离涡和条状涡等涡结构,加剧了流动的不规则性。 相似文献
4.
水稻分蘖期无人机高光谱影像混合像元特征分析与分解 总被引:1,自引:0,他引:1
开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义。目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法,解决单一数据局限性问题,增强光谱数据对地物的描述能力。为了更好的计算端元丰度,将同一目标区的高清数码正射影像与无人机高光谱遥感影像利用经纬度信息进行空间配准,使得不同传感器获得的图片在几何位置上对齐,通过SVM分类器的监督分类方法对可见光的数码正射影像进行地物分类,利用地物分类的结果对应高光谱的一个像元,从而得到一个像元内的端元丰度。设相邻区域内的水体端元是相同的,利用线性解混模型(LSMM)对相邻区域的混合像元进行解混,最终获取水稻高光谱反射率信息。结果表明对两种图片进行空间配准丰富了数据源信息,有利于像元的端元丰度计算,其中水稻端元丰度在70%以上解混效果最好,丰度在50%以上解混效果一般,丰度在30%以下解混效果较差;选择监督分类方法进行地物分类,精度达到99.5%,面向对象方法分类精度为98.2%,监督分类方法优于面向对象分类方法;最终得到的混合像元分解反射率高于原混合像元反射率,减少了水体混合部分对光谱数据的影响,使得分解后水稻的光谱反射率更加准确,为水稻理化参量无人机成像高光谱遥感反演提供更加准确的科学依据。 相似文献
5.
基于压缩感知及深度学习理论的光谱观测编码方案存在滤光器件设计与光谱重建过程复杂、设计光谱透过率难以硬件实现等问题,因此从简化光谱观测系统的思路出发,考虑常见干涉滤光器件的制造难度,提出基于对称三对角Toeplitz矩阵的光谱透过率观测编码方案;采用矩阵理论讨论光谱观测矩阵的适定性,并采用数值仿真方法研究其容差能力。理论分析结果表明,随着光谱观测矩阵规模的增大,对称三对角矩阵的条件数增长较慢,上限可控。数值仿真结果表明,采用非负最小二乘算法进行光谱重建,并在保证特定约束的情况下,增加观测矩阵的规模对对称三对角矩阵光谱观测编码方案适定性的影响较小,仍然可以保证很高的光谱测量重建准确度。 相似文献
6.
设{Xn;n≥1}为φ混合随机变量序列,利用φ混合序列的强收敛性及三级数定理,在适当的矩条件下,得到了不同分布φ混合序列加权和的强大数定律的一般结果. 相似文献
7.
随着我国经济进入高质量发展阶段,经济发展与碳排放之间的关系日益受到关注。本文基于1997~2016年省级面板数据,运用非参数广义加性混合模型研究了中国碳排放与经济发展的关系。文中,不可观测的时间相关效应和残差自相关结构被作为独立变量加入模型,收入效应和时间相关效应对碳排放的影响可能存在异质性也予以考虑。实证结果显示,东部和中部地区的最适模型中收入效应具有异质性,西部地区的最适模型中包含异质性时间相关效应;中国碳排放与经济发展之间不存在倒U型关系;在未来的节能减排工作中,应充分考虑中国经济发展阶段性、区域差异性及碳排放驱动因素的异质性。 相似文献
8.
人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能够得到比较好的解,但无法处理少量约束下生成自然的人体姿态问题.近年来,从大规模数据集中学习统计模型参数的思想被广泛运用,求解人体逆向运动学的机器学习方法中经典工作|混合Gauss逆向运动求解模型(Gaussian mixture model-inverse kinematics,GMM-IK)就提出利用混合Gauss模型建模人体姿态数据分布,并采用期望最大化方法求解参数.随着深度学习技术的发展,本文提出一种自编码神经网络与数值迭代融合的方法,在给定少量约束的情形下依然能够得到自然的人体姿态,相较于GMM-IK方法,本文所提出的方法通过神经网络自动学习姿态分布,省去了模型的假设和特征的设计,且量化实验显示本文方法的关节坐标和角度重建误差相较于GMM-IK模型平均减少了25%和39%.在应用方面,本文方法可处理光学运动捕获数据,也可用于图像视频的人体姿态估计等领域. 相似文献
9.
环境中的流体 (包括气体和液体) 动能是十分丰富且重要的清洁能源之一, 流体能量可通过不同的能量俘获技术 (电磁发电技术、压电能量俘获技术) 被转化为电能并供人们使用. 自2012年王中林研究团队发明摩擦纳米发电机 (triboelectric nanogenerator, TENG) 以来, TENG已成为了最重要的能量, 俘获技术之一, 并应用于流体能量俘获研究中. 论文综述了当前用于流体能量俘获的摩擦纳米发电机 (fluidic energy harvesting TENG, FEH-TENG) 的研究现状. 介绍了 FEH-TENG 中摩擦电材料之间的电荷转移原理以及基本的工作模式. 在气流动能俘获方面, 流致振动 (如涡激振动、驰振、颤振和尾流驰振等)是一种有效的将流体动力转化为机械能的物理机制, 基于该机制, 总结了FEH-TENG在风能和流致振动能量俘获中的研究进展以及各类能量俘获结构. 液体动能俘获方面总结了 FEH-TENG 在波浪和雨滴能量俘获中的研究进展. 介绍了基于 FEH-TENG的混合能量俘获系统和摩擦电材料优化在提升FEH-TENG流体能量俘获效率方面的研究. 接着介绍了FEH-TENG在不同领域中的应用. 最后讨论了目前 FEH-TENG 在流体能量俘获中存在的问题并提出了一些展望. 论文工作有助于推动FEH-TENG在流体能量俘获领域的发展以及促进相关研究人员对该领域的认识. 相似文献
10.
在实际的投资决策过程中,一些投资者需要同时管理资产和负债,因此本文研究考虑破产控制和偿债行为的资产-负债管理问题。假设风险资产的收益率和负债的增长率为模糊数,用资产-负债组合的可能性期望和下半绝对偏差度量其收益和风险,以最大化最终期望净财富和最小化最终累积风险为目标,建立了允许限制性卖空的多期模糊资产-负债组合优化模型。然后,设计了一个基于粒子群算法和模拟退火算法的混合智能算法对模型进行求解。最后,通过实例分析说明了所设计算法与传统粒子群算法相比具有更好的优化性能和稳定性。本文所提出策略可以为需要同时管理资产和负债的投资者提供决策支持。 相似文献