摘要：显著性物体检测具有重要的理论研究意义和实际应用价值,已在许多计算机视觉应用中发挥了重要作用,如视觉追踪、图像分割、物体识别等。然而,自然环境下显著目标的类别未知、尺度多变依然是物体检测面临的一大挑战,影响着显著目标的检测效果。因此,提出了一种基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法。首先,基于视觉感知显著目标的特性,设计并提取多个图像感知特征。其次,图像感知特征采用多尺度自适应方式,获取特征显著图。然后,将各个显著特征图融合,获得最终的显著目标。该方法基于不同图像感知特征的特点,自适应提取显著目标,能够适应多变的检测目标与复杂的检测环境。实验结果表明,在受自然环境中背景干扰的情况下,该方法能有效检测出未知类别和不同尺度的显著目标。

摘要：通过结合主/被动方式控制微液滴/注液表面的摩擦力,并研究了界面摩擦力的变化机理.结果表明:当注入流体二甲基硅油黏度从10 mm2/s增至100 mm2/s时,界面摩擦力从约15μN增至40μN;当外加电压从0 V增至240 V,摩擦力可以从15μN增至45μN左右;当外加电压从240 V逐渐降至0 V,摩擦力可以从45μN降至15μN左右,摩擦力实现了3倍范围内的动态调节.分析表明,增加注液表面二甲基硅油黏度会增强微液滴/注液界面氢键作用,导致摩擦力增加.在电压作用下,微液滴/注液表面发生介质上电润湿行为,有效界面张力随电压发生改变,实现固液界面摩擦力的动态调节.因此,通过改变黏度的被动方式和电压控制的主动方式可以有效调节微液滴/注液表面的摩擦力,研究成果可为微流体控制系统微通道表面的优化设计及微液滴的精确输送提供技术和理论指导.

摘要：当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。

摘要：为研究碳纤维电加热材料表面的发热均匀性,设计了一种由碳纤维丝束与碳纤维布复合而成的碳纤维复合材料板,下侧基体部分为4层碳纤维布/环氧树脂预浸料,上侧发热功能部分为碳纤维发热丝/环氧树脂预浸料。实验研究了碳纤维丝布置间距与加热功率对复合板表面发热温度的影响,并在已有试验结果的基础上提出了复合板表面温度差拟合公式。结果表明:复合板表面的温度差受碳纤维丝布置间距影响较大,受到加热功率影响较小,拟合结果与试验结果相接近,该经验公式可为碳纤维丝束加热复合板的设计提供理论参考。