摘要：瑞雷波频散曲线反演是获取地表横波波速的关键步骤,现有线性反演方法的效果取决于初始模型的选择,非线性反演也存在效率低、多解等问题.为了进一步提高瑞雷波频散曲线反演的速度与精度,受深度学习卓越非线性映射能力启发,本文提出了瑞雷波频散曲线的深度学习反演方法.文中首先基于近地表速度结构的遍历属性和演化特征的有序性,提出了约束马尔科夫决策的样本数据构建方法;然后设计了一种卷积神经网络衔接长短时记忆网络的混合网络结构(CNN-LSTM),用于构建频散序列数据到速度结构的非线性映射关系,该网络结构包含了3个局部特征学习模块和1个长短时记忆层;再利用样本数据对混合网络进行训练;最后进行反演预测.理论模型试验的频散曲线在无噪与含噪情况下,拟合的平均相对误差分别不超过5.6%和8.9%,表明本文所提方法具有较高的计算精度和良好的鲁棒性.最后,将本文方法应用于2008年汶川M_(W)7.9地震白鹿镇同震地表破裂带的瑞雷波勘探中,为其浅表同震变形的局部化效应提供了科学约束.

摘要：边界识别是位场数据处理中极为重要的一种技术,现有的边界识别方法属于无监督式机器运算,其识别精度与地质体的空间分布存在很大关系,尤其是对深部复杂异常体的识别存在边界模糊的特点.为了进一步提高边界识别的精度,受深度学习卓越非线性映射能力和监督式学习优点的启发,本文提出了基于深度学习的位场边界识别方法,深度学习网络结构是一种融合了多尺度特征和全局注意力机制的密集跳跃连接网络(PFD-Net).该网络结构首先以改进的U-net为骨干网络获取位场边界特征信息,然后在嵌套的标准卷积模块之间进行密集跳跃连接来缩减编码阶段到解码阶段的语义鸿沟,以及减少训练阶段梯度消失等问题,随后再采用全局注意力机制模块将多尺度的高低层特征信息进行融合,以此进一步加强边界的全局及细节定位.模型试验表明,PFD-Net网络能够准确识别出异常体的边界信息,且对于含噪声数据,其预测结果的质量不会降低,该网络表现出较强的泛化性和鲁棒性.最后将本文方法应用于藏东南某铁路隧道西段的航空磁测数据,取得了良好的边界识别结果并能够获得更多的构造信息.

摘要：油气井固井注水泥施工时使用旋流扶正器导流产生螺旋流的顶替方式,可以大大提高注水泥顶替效率;但是,目前油气井固井使用旋流扶正器大多凭借经验,缺乏理论依据和行业标准。对固井施工使用较多的宾汉塑性流体介质条件下旋流扶正器的井下间距设计方法进行了研究。使用聚丙烯酰胺配制相似液模拟直井条件下的环空流体进行实验,使用吊线法测取沿程旋流角,得出宾汉塑性流体在旋流扶正器导流作用后旋流衰减规律,通过受力平衡分析推导出了被顶替液静切力小于等于和大于1.81倍顶替液的动切力值时的旋流扶正器安装间距计算公式;该公式反映了井眼环空结构、旋流扶正器导流角、导叶高度,以及宾汉塑性流体性能对旋流扶正器井下间距的影响,为指导旋流扶正器井下间距设计、优化固井液的性能、合理使用施工排量提供了依据。

摘要：为研究惰转过程核主泵内部的流动规律,应用数值模拟的方法对核主泵内部流场进行计算,得到不同惰转流量时间(T_(Qi))下叶轮流道内压力脉动的时频特性.对叶轮压力脉动进行小波变换分析,并采用第二代涡识别方法Q准则对不同工况下各过流部件进行涡识别.研究结果表明:在惰转过程中,惰转初期压力脉动系数最大变化发生在导叶中部,随后最大变化率发生在叶轮与导叶的动静交界面,最后压力脉动变化趋于稳定;随着叶轮转速和流量逐渐减小,导叶做功区域向出口附近转移;隔舌部位由于结构特殊所受冲击较大,附近有回流产生,并有向流道中部扩散的迹象;压力脉动趋于稳定值,主要频率向低频转移,各部件流道内压力脉动规律性逐渐被破坏,其中导叶流道规律性变化趋势较为平缓;流道内的部分强涡区域呈现分离脱落迹象,并且数量逐渐减少;压水室内的涡核主要集中于左侧,与叶轮旋转方向有关.研究可为核主泵在惰转特性优化设计提供一定理论支撑.

摘要：由于受主观意识和经验等因素的影响,医学图像可视化中传递函数的选择和设置会直接影响医学图像可视化效果.为此,提出一种基于视觉优化的医学图像可视化方法.针对三维医学图像绘制,采用基于GPU加速的光线投射体绘制半自动化传递函数,解决了三维图像全局和焦点上下文的优化显示问题;针对二维图像呈现,借助直方图均衡化、图像融合和全变分模型3种图像增强算法,解决了二维医学图像噪声干扰、对比度模糊和边缘丢失等问题.通过与传统方法的实验对比,三维医学图像在绘制时间和绘制效果方面均有改善;引入图像质量评估指标峰值信噪比和平均结构相似性,验证了全变分模型在二维医学图像增强中的有效性.结合视觉优化方法设计开发了医学图像可视化交互系统,包含对医学数据的三维可视化和交互分析功能,有效地拓展算法的应用性.

摘要：聚谷氨酸,是由微生物发酵产生的水溶性多聚氨基酸,分子量多分布在100~10000 kD,因其具有水溶性和吸附性好,以及易降解等特点,多用于农业、环保、医药等领域。本研究以实验室自行筛选的一株产γ-聚谷氨酸的地衣芽孢杆菌为出发菌株,在10 L发酵罐上对接种量、转速、风量、pH、发酵时间等发酵条件进行优化研究,旨在提高γ-聚谷氨酸产量。实验结果表明,当设定初始发酵条件为接种量10%,初始转速220 r/min,通风量8 L/min,pH值7.4,发酵过程中对转速、发酵液pH、风量进行联动控制调整,在发酵20 h后上调转速到250 r/min,DO低于20%风量提高到10 L/min,发酵液pH值由7.4降低至6.0左右时,对流加浓度为20%的氨水进行pH调整控制,维持pH值在7.0,65 h后发酵结束,可明显提高γ-聚谷氨酸产量,由未优化控制条件前的8.9 g/L提高到21.6 g/L。因此,通过对转速、pH、通风量的协同联动调整,γ-聚谷氨酸的产量有了较大幅度提升,将为后期的扩大化生产奠定基础。

摘要：高效高精度的反演算法在重力大数据时代背景下显得尤为重要,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于深度学习的重力异常及重力梯度异常的联合反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的重力异常及重力梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文深度学习反演算法的实现奠定了基础;其次对大量的不同密度模型进行正演计算获得样本数据集;然后设计了一种端到端的深度学习网络结构(GraInvNet),再利用样本数据对该网络结构进行训练;最后进行反演预测.组合模型试验表明,多维度数据联合反演相比单一分量反演其结果更“聚焦”,且与模型边界高度吻合,并且对于复杂模型的姿态与物性预测具有极为显著的优势,以及对于含噪声数据的反演,其质量也不会降低;Vinton岩丘实测重力数据也验证了文中方法的有效性;从而证明了深度学习在重力数据的高效高精度反演方面具有的巨大潜力.

摘要：视频拼接有助于人们获得更高分辨率、大视野的场景。文中主要对视频拼接过程中的图像配准及图像融合的SURF(Speeded Up Robust Features)算法进行研究,详细地阐述了基于SURF特征实现图像拼接的每一个步骤,从而快速提高特征点的提取速度,提高了图像配准过程中的精度与准确率,加快了图像配准的速度,并提升图像融合的效果。实验结果表明,该算法能够有效地抑制视差伪影,其拼接图像无明显接缝,并且可以实现实时拼接,拼接的图像更加自然,拼接的视觉效果较好。

摘要：根据计算机辅助工业设计(CAID)对色彩的需求,在对现有多种色彩调和理论分析研究的基础上,提出Ostwald截面框架环星调和的改进算法,即将Itten的几何框架理论应用到截面圆环,进行色彩点选择,得到更优调和。建立了Itten理论和Ostwald色彩调和理论的算法模型:选定一主色调后,控制组合中的色彩数,自动生成调和的色彩组合。最后将此算法在实例中进行了验证。

摘要：根据车用新一代真空泵的工作原理和工作条件,采用三菱Q系列大型PLC为控制主机,配以气动系统和液压系统,设计出汽车真空泵性能自动检测设备。该设备通过模拟发动机带动真空泵工况及真空泵工作环境,能自动检测出真空泵的性能是否符合要求。结果表明:该设备运行良好,检测结果准确,自动化程度高,具有较高实用性。