疲劳荷载下CFRP布加固损伤钢筋混凝土梁粘结性能试验分析

在加固工程中,CFRP布-混凝土界面的有效粘结是决定加固效果的关键因素。针对四根已产生疲劳损伤的足尺钢筋混凝土梁进行CFRP布加固,考虑原钢筋混凝土梁损伤程度和疲劳幅值影响,对CFRP布加固损伤钢筋混凝土梁界面的粘结性能进行疲劳试验研究,探讨CFRP布-混凝土界面在疲劳荷载作用下的粘结应力分布以及加固后试验梁的疲劳粘结性能。结果表明:试验梁初始损伤程度和疲劳幅值越大,CFRP布-混凝土界面的粘结性能越差,疲劳寿命越小;当疲劳幅值超过0. 6时,加固梁的疲劳寿命急剧下降,发生脆性疲劳粘结破坏。     

基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

随着3D技术的不断发展，立体图像的使用领域越来越广泛，同时人们对图像的清晰度要求越来越高，因此，立体图像的质量评价成为关注点，基于此，提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理，生成纹理结构图像，且根据最小能量误差的原理，获取左右视图的视差图；对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征；使用AdaBoosting BP神经网络，进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明，新方法预测得分与主观得分有较好的一致性，获得了比较好的实验结果。     

基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法

传统的梯度结构相似度算法(GSSIM)简单地将各子块GSSIM的平均值作为整幅图像的质量评估值,忽略了人眼对图像不同失真区域的视觉灵敏度不同的特点。针对此问题,提出了一种基于膨胀和图像块分类的加权梯度结构相似度图像质量评价方法(WGSSIM)。该方法首先将失真图像划分为两个区域:边缘膨胀区域和平滑区域;然后将失真图像划分成8×8的图像块,根据失真区域将图像块区分为边缘膨胀块与平滑块两类;最后对不同类型图像块之间的GSSIM值赋予不同的权值,计算得到整幅图像的WGSSIM。实验表明,该方法在3个数据库上的评价结果稳定、合理,更加符合人眼视觉系统特性,评价结果与主观评价有很好的一致性。     

双辊铸轧薄带钢侧封板材料评价及热应力有限元模拟

通过对双辊铸轧薄带钢工艺中侧封技术的研究,分析了侧封板产生损耗和破碎的原因,并采用两种侧封板结构整体式和组合式进行了试验研究;试验证明组合式侧封板对提高铸轧过程稳定性和改善侧封板的使用寿命具有良好效果。通过不同钢种的薄带铸轧试验对侧封板的腐蚀情况进行了研究,同时采用了不同材质耐火材料制作的侧封板进行了对比分析,得出氧化锆质侧封板综合性能最好。采用ANSYS有限元分析软件,分析了侧封板在铸轧过程中温度场和热应力场,由此解释侧封板产生裂纹的原因。     

结合HVS及SSIM的无参考模糊图像评价方法

针对传统无参考模糊图像质量评价算法未考虑人类视觉系统在模糊检测时的有限性这一缺点,提出了一种结合人类视觉特性及结构相似度的无参考图像质量评价方法。该方法向原始输入图像增加低通滤波器生成重新模糊图像;之后创建一个以原始输入图像的边界点为中心的强边界像素块集合;分别计算集合中像素块与对应的重新模糊图像中像素块间的结构相似度指数;所得的全部结构相似度指数的均值作为最终的原始输入图像的模糊值。基于LIVE模糊图像数据库的实验结果表明,该方法有较好的性能,其计算结果与主观统计值的线性相关系数及斯皮尔曼等级相关系数分别为0.9298及0.9318。     

基于混合神经网络的图像复原方法

针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题,提出一种基于混合神经网络的图像复原方法。混合神经网络由卷积神经网络（Convolutional Neural Network）与BP神经网络组成。首先,通过训练卷积神经网络初步建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,再利用训练好的卷积网络模型提取特征向量作为BP神经网络的输入。最后,通过训练BP神经网络实现图像复原。实验表明,该方法具有较高可行性,在小尺度的模糊核上的复原效果优于现有方法。     

结合Boosting方法与SVM的多核学习跟踪算法

针对传统算法在外界环境及目标运动导致外形变化的影响下跟踪效果不稳定的问题,提出一种鲁棒的多核学习跟踪算法,将Boosting提升方法引入到多核学习框架中,用比传统多核学习算法更少的样本训练,构建出基于互补性特征集和核函数集的弱分类器池,从中将多个单核的弱分类器组合出一个多核的强分类器,从而在出现较强背景干扰、目标被遮挡的情况下仍能正确地对候选图块中的背景和目标进行分类。对不同视频序列的测试结果表明,与同样采用Boosting方法的OAB算法及近年跟踪精度高的LOT算法相比,该算法能够在复杂环境下更准确地跟踪到目标。     

基于区域生长型分水岭算法的卫星图像道路提取方法

针对卫星图像中道路的基本特征以及道路信息提取的难点,提出了一种基于区域生长型分水岭算法的卫星图像主干道路提取方法.该方法首先运用高通滤波器对原始图像进行去噪和平滑,然后采用区域生长型分水岭算法提取道路信息,最后用目标面积特征将误提的小斑点去除.实验结果表明,该方法性能良好,可以取得很好的效果.     

基于梯度结构相似度的无参考模糊图像质量评价

在对模糊图像边缘膨胀后进行边缘膨胀块提取的 基础上,提出一种基于梯 度结构相似度(GSIM)的无参考模糊图像质量评价方法(NRGSIM)。首先,将原始模糊图像经过低 通滤波生成再模糊图像;之后,将原始模糊图像生成的边缘膨胀图像进行8×8分块,并将子块 划分为边缘膨胀块和平滑块;然后,计算原始模糊图像和再模糊图像中所有对应到边缘膨胀 图 中边缘膨胀块的相应子块的GSIM;最后,平均得到整幅图像的模糊值。在4个数据 库上实验结果表明,本文方法评价结果合理、稳定,更加符合人类视觉特性,与主观评分有 较好的一致性,而且计算简单,取得了很好的评价效果,LIVE2数据库上的SROCC指标达到0.964。     

一种手持式通用光接口检测仪的设计

提出了一种自动智能的光接口检测仪的设计,详细介绍了该检测仪的基本原理及其采用的光模块、频率计设计、硬件设计以及算法设计。给出了试验数据类型、速率和接收光功率信号的检测仪。将试验数据进行了对比,对比结果表明该设计方案完全满足用于判断光接口类型、检测光接口速率和光功率的工程应用及基本测试。