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1.
The present study is concentrated on the application of electric and magnetic fields on the longitudinal porous fin with power-law-dependent heat transfer coefficient, surface emissivity, and heat generation. The porosity parameter controls the amount of empty spaces or voids in the porous fin and its practical value lies in the range 0ϕ1. In industrial application, the heat transfer coefficient is governed by a power law and its specific value defines a certain heat transfer process. The heat generation and surface emissivity of the longitudinal porous fin are assumed to be varied according to the power law and the whole fin is under the influence of an external electric field. The resulting nonlinear equation is solved by the classical Adimian decomposition method (ADM) and the obtained solutions are verified further by the finite difference method (FDM). It has been found that both ADM and FDM are in good agreement for lower values of thermophysical parameters. The effects of power index of heat generation, surface emissivity, and heat transfer coefficient parameter on the temperature distribution, heat flux, and efficiency are analyzed at different values of the porosity parameter comprehensively.  相似文献   
2.
全波形反演(FWI)通过最小化观测数据与计算数据之间的误差,得到高分辨率的地下模型参数。正则化技术常用来克服FWI的不适定性。复杂地质模型可能同时具有平滑特征及锐利边界,单一的正则化方法往往不能得到令人满意的反演结果。为此,针对带有混合正则化的目标泛函不可微性,提出一种修正正交有限内存拟牛顿方法,求解相应的正则化目标泛函。在具有复杂构造的修正Marmousi模型以及BG Compass模型上进行数值模拟试验,且与不带有正则化的全波形反演及邻近有限内存拟牛顿方法进行比较,结果表明所提修正正交有限内存拟牛顿算法在计算效率及定量分析上具有明显的优越性。  相似文献   
3.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。  相似文献   
4.
通过对人员进行心理培训和在操纵室中搭建数字化信息模型,可以减少操纵员的人为差错,从而有效的防止事故的发生。基于这些年来国内外对人因失误展开的研究,提出在影响人员操作方面存在的问题,如操纵人员的感知错误、信息呈现方式复杂、报警装置失效,信息传递失效等。并对此类问题给出相应解决方法:不同信息呈现方式获取操纵员的态势感知变化;利用核电知识与以往运行经验来分析报警信息与关联信息;获取操纵员作业所需功能要素与核电厂人机界面功能完备性表达;基于5G技术的通联,强化系统的"灵活性、亲近性、智能性",实现核电系统的智慧化运行。  相似文献   
5.
分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流(GGVF)Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.  相似文献   
6.
微能源网是能源互联网(energy Internet,EI)终端供能发展方向,系统的经济优化运行亟需挖掘多能负荷的潜力,单一需求响应难以满足“源-网-荷”协调优化。针对微能源网中多种能源的耦合转换特性,首先,建立了含储能和综合需求响应(integrated demand response,IDR)的广义能量枢纽模型;引入微能源网能源运营商,建立了综合需求响应3种模式,即转移模型、转换模型和可削减模型。其次,提出了基于综合需求响应的微能源网日前优化调度方法,制定能源分时价格,协调优化3种需求响应模式,建立以利润最大化为目标的混合整数线性规划模型,并利用CPLEX软件求解。最后,结合算例,验证了所提综合需求响应模式与日前优化调度方法的有效性,最大化利用了微能源网多能负荷耦合互补能力,提高了系统运行的经济性。  相似文献   
7.
针对基于方向梯度直方图与颜色命名的高效卷积算子(ECO-HC)算法缺少跟踪质量评价和滤波模板更新监督机制的问题,提出融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子. 将卡尔曼滤波器加入ECO-HC跟踪定位框架对目标执行联合跟踪,设计高置信度判别指标评价ECO-HC对每帧图像的跟踪效果,使用原始跟踪结果和卡尔曼滤波预测值的加权融合值,修正不满足判别指标的跟踪结果. 在滤波模板隔帧更新策略的基础上,加入当前帧跟踪结果质量评价信息,当2个条件同时满足时执行模板更新. 依托公开数据集OTB-2015评估算法性能,结果显示改进算法整体跟踪精确度、成功率和跟踪速率均优于原算法,在运动模糊、低分辨率、离开视野场景中的精确度分别提高3.0%、3.5%和2.8%,成功率分别提高3.8%、2.1%和4.0%. 改进算法在保证实时性的同时,有效提升了复杂场景下的跟踪效果.  相似文献   
8.
Shape from focus (SFF) is a technique to recover the shape of an object from multiple images taken at various focus settings. Most of conventional SFF techniques compute focus value of a pixel by applying one of focus measure operators on neighboring pixels on the same image frame. However, in the optics with limited depth of field, neighboring pixels of an image have different degree of focus for curved objects, thus the computed focus value does not reflect the accurate focus level of the pixel. Ideally, an accurate focus value of a pixel needs to be measured from the neighboring pixels lying on tangential plane of the pixel in image space. In this article, a tangential plane on each pixel location (i, j) in image sensor is searched by selecting one of five candidate planes based on the assumption that the maximum variance of focus values along the optical axis is achieved from the neighborhood lying on tangential plane of the pixel (i, j). Then, a focus measure operator is applied on neighboring pixels lying on the searched plane. The experimental results on both the synthetic and real microscopic objects show the proposed method produces more accurate three-dimensional shape in comparison to conventional SFF method that applies focus measures on original image planes.  相似文献   
9.
最小二乘偏移(Least Squares Migration,LSM)是一种备受关注的高分辨率成像方法,它的成功应用取决于正演—偏移算子对的伴随特性。通常,正演—偏移算子对可以根据Born近似理论或逆时偏移(Reverse Time Migration,RTM)过程构建,也可以基于两者同时构建。波动方程离散化和数值实现方法会影响其伴随特性,通过点积测试可以对伴随特性进行数值检验。然而,不同伴随算子之间的关系和成像结果差异目前尚不清楚。为此,从二阶声波方程的矩阵表达式入手,推导出了三组精确伴随算子对。其中两组分别基于Born近似理论和RTM过程构建,第三组是利用声波方程的自伴随离散化形式构建,分别将它们命名为Born-AdjBorn、DeRTM-RTM和自伴随Born-RTM算子对。对应的LSM过程分别称为LSBM、LSRTM和自伴随LSBRTM。通过数学推导和矩阵分析,得出了基于三组伴随算子对的成像结果之间的一系列定量关系,并应用数值算例进行了验证。  相似文献   
10.
The unified relationship between the signal characteristic spectrum representation and the spectral decomposition for the stationary random signal was deeply studied. By using the relations among the differential operators, the integral operator and the Green's function of the characteristic differential equation, the inverse relationship between the Hermitian differential operator and the Hermitian integral operator were given, the characteristic differential equation and corresponding characteristic integral equation were demonstrated, and the spectral representations of both Hermitian differential and integral operators and the general spectral representations for both operators were provided. Based on the superposition method of the stochastic simple harmonic vibration and the Hilbert space unitary operator method for the stationary random signal spectral decomposition, the connection and unification on mathematics of the signal characteristic spectral representation and the stationary random signal spectral decomposition are revealed.  相似文献   
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