基于灰色模型的软土路基沉降预测及误差分析

针对高速公路软基处理断面的工后沉降预测问题，系统介绍了R．Usher灰色模型预测方法，并探讨了计算起始时间和恒载时间的长短对推算结果的影响。研究结果表明，选择较长的恒载期的观测数据，且起始时间点越接近恒载阶段的末端，预测误差越小。以某高速公路21个软基处理断面的实测沉降资料为基础，应用R．Usher灰色模型进行了工后沉降预测误差分析，探讨了该方法对于不同处理方式软土路基的适用性和推测精度。研究表明，R．Usher灰色模型预测方法的推算结果与实测值相比偏大，该方法较适用于塑料排水板欠载预压处理断面的工后沉降推算，而对于搅拌桩处理断面而言，其推算结果可能明显偏大。     

基于图像特征识别的部件缺陷无损检测方法(英文)

图像处理在金属部件内缺陷无损识别检测中有重要应用,但在原始图像辨识处理中至今仍存在如边缘不清晰等诸多问题。为消除传统图像辨识中的边缘不连续,伪边缘、过分割,提出了一种基于模糊形态学的图像几何特征辨识算法。该算法基于模糊形态学辨识结构元素特征,分析各元素间的相互关系,对经预处理后的图像确定隶属度函数参数,采用最优阈值自动识别方法确定图像最佳分割阈值,以最佳阈值和路径代价函数为约束条件,缩小路径搜索范围,提高算法执行速度,借助分水岭算法重现图像边缘,辨识出图像的几何特征。最后以一种特殊的图像几何特征识别为例进行了数字仿真。仿真图像显示,经处理后的图像边缘连续,无伪边缘和过分割现象,图像更加平滑,柔和性更好。研究结果表明,该方法是可行和有效的。