基于多尺度空间体元的地学三维建模

提出基于多尺度空间体元(M-S SVV)的真三维可视化实体建模技术,对基于M-S SVV模型的地质体与地质场建模方法及三维可视化技术进行研究,开发三维建模与可视化软件。通过东营坳陷及花沟地区的构造和物性三维建模与可视化应用,证明M-S SVV模型对地学数据有良好的适应性,能够较好地满足地学空间多尺度表达及分析的需求,辅助地质、地球物理建模及分析。     

截面的相关体元搜索算法及应用

实现了任意平面和立方体网格相截，简捷地得到了截面和立方体网格的所有交点，在此基础上，提出了相关体元搜索算法，该算法能够快速地搜索出所有与截面相交的体元，减少了所有体元和截面进行求交判断的计算量．在科学计算可视化中得到很好地应用．     

对《论土骨架与渗透力》一文的理解与体会

主要从土力学与渗透力两方面,对《论土骨架与渗透力》一文作了分析,指出三相化学作用下土体孔隙度及土骨架的变化、流体在岩土特性的形成过程中的作用不容忽视,渗透力的计算应以相应的典型体元为研究对象。     

基于地震体追踪的有序扩展算法

三维地震解释离不开三维可视化技术,对于透视图和三维可视化来说体元追踪技术是最好的技术.本文提出一种基于地震体追踪的有序扩展算法,该算法实现了数据体的三维自动追踪,是沿着真正的三维路径追踪数据体的,追踪是在纵横测线和时间方向同时进行.     

CT图像的体元大小对EGSnrc蒙特卡罗剂量计算的影响

目前的放射治疗计划系统采用经验或半经验常规剂量算法,计算得到的剂量分布不够精确,而蒙特卡罗剂量算法是一种精确的剂量计算方法,但其计算时间冗长问题最终影响临床的应用.本文基于一例病人头部电子计算机体层成像(Computer Tomography,CT)数据,应用EGSnrc(Electron Gamma Shower NRC,EGSnrc)蒙特卡罗程序,研究不同体元大小对剂量分布计算精度和计算时间等的影响.     

一个钢筋混凝土损伤塑性本构模型及工程应用

以ABAQUS大型程序为平台,采用应变协调假设和强度等效假设,给出了一个描述钢筋混凝土材料与结构损伤塑性分析的本构模型。这里的钢筋强化特性是通过定义强化了的拉伸塑性应力-应变曲线来实现的。模型中的钢筋不再以独立的金属材料形式出现,而是被等效钢筋混凝土代表体元模型包含进去了,用拉伸应力-应变曲线峰值后区的硬化-软化强度曲线直接定义强化功能。这个模型着重对ABAQUS软件中给出的损伤塑性模型的拉伸强化-软化阶段的特性进行了完善。采用试件受单向拉伸和简支梁受集中力载荷两个简单算例说明了模型的有效性。最后该研究将这个模型用于一个受地表堆积载荷、土压力和地下水压力联合作用下的钢筋混凝土墙体结构的ABAQUS有限元损伤塑性数值分析中。     

曲壳单元与三维体元的耦合连接及其在坝—地基分析中的应用

本文讨论工程结构有限元分析中等参三维六面体单元（ＩＰＱＳ）与一般曲壳单元（ＳＨＥＬＬ）的耦合连接，以便获得对实际工程问题更满意的数值模拟模型。     

拉伸情况下混凝土损伤模型的修整

阐述了损伤理论的发展情况,分析了Loland损伤模型和Marzars损伤模型的优缺点,提出了将Loland模型和Marzars模型修整后的损伤模型运用到混凝土中,并导出应力应变全曲线方程。     

Saber--一种电路仿真软件应用

<正>Saber软件是美国Synopsys公司的一款EDA软件,它为复杂的混合信号设计与验证提供了一个功能强大的混合信号仿真器,可以解决从系统开发到详细设计验证等一系列问题。Saber支持自顶向下的系统设计和由底向上的具体设计验证。在概念设计阶段支持模块化的方框图设计,详细设计阶段可用具体元器件组成实际系统。除能够完成模数混合系统设计外,还可完成混合技术系统设计。1Saber软件特点Saber软件主要用于外围电路的仿真模拟,包括SaberSketch和SaberDesigner两部分。SaberSketch用于绘制电路图,而SaberDesigner用于对电路仿真模拟,模拟结果可在SaberScope和DesignProbe中查看。Saber的特点有以下几点:①集成度高。从调用画图程序到仿真模拟,可以在一个环境中完成,不用四处切换工作环境。②完整的图形查看功能。Saber提供了SaberScope和DesignProbe来查看仿真结果,而SaberScope功能更加强大。③各种完整的高级仿真。可进行偏置点分析、DC分析、AC分析、瞬态分析、温度分析、参数分析、傅立叶分析、蒙特卡诺分析、噪声分析、应力分析、失真分析等。④模块化和层次化。可将一部分电路块创建成一个符号表示,用于层次设计,并可对子电路和整体电路仿真模拟。⑤模拟行为模型。对电路在实际应用中的可能遇到的情况,如温度变化及各部件参数漂移等,进行仿真模拟。     

基于点云数据的单木三维绿量估算方法

针对不同树种的树叶疏密及空间结构不同,提出基于激光点云数据,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量（Living Vegetation Volume, LVV）计算方法。该方法首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶,剔除非光合作用成分,提取树叶点云;然后建立体元模型,引入Graham算法确定分层树冠边界,获取激光接触频率,从而基于体元冠层分析（Voxel-based Canopy Profiling, VCP）方法求出冠层叶面积密度（Leaf Area Density, LAD）;最后分层棱柱体积乘以叶面积密度,累加得到树木的三维绿量。利用Riegl VZ-400地面激光扫描仪获取13棵不同形状和树种的树木点云数据,利用该方法估算各树木三维绿量,并与传统的凸包法和台积法的结果对比。实验结果表明,台积法计算的三维绿量值最大,凸包法计算的三维绿量次之,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量方法计算的三维绿量值最小,为台积法的36.69%,为凸包法的47.80%。相比传统方法,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量计算方法侧重光合作用组分叶片点云的统计,并考虑了树冠内部树叶分布情况,更符合树木的实际情况,能充分利用三维点云数据特性,反映树冠内部三维绿量分布。