基于深度学习的高延性水泥基复合材料单轴拉伸裂缝检查与特征定量化识别

对高延性水泥基材料(ECC)的裂缝特征进行准确识别和测量是研究ECC力学性能与耐久性的重要手段。针对ECC裂缝数量多且细密，纤维噪声干扰重等问题，基于深度学习方法，采用适合于小样本数量生物图像识别的U-Net模型，加上部分Res Net网络层结构进行优化，结合新增制作的适用于ECC的数据集，训练神经网络模型，进行语义分割获取裂缝像素。针对裂纹参数提取问题，使用骨骼提取方法，结合数字图像处理流程，运用CLAHE滤镜和半峰全宽概念获取裂缝宽度，实现了混杂纤维ECC狗骨试件和ECC连接板的裂缝识别与参数提取。结果表明：采用深度学习方法建立的ECC裂缝识别与智能检测方法与实际手工测量误差范围在0.6 mm以内。研究成果可为ECC裂缝检查与特征定量化识别提供准确有效和高通量的分析方法。     

三种方法预测堆载预压恒载期最终沉降的对比分析

堆载预压法需要分级加载，处理时间较长，工程中需要在达到满载后使用恒载期数据对地基最终沉降进行预测，以观察处理效果和估算工期。该文结合某填海造地项目的实测数据，使用三点法、浅冈法、双曲线法对沉降进行预测，重点分析了计算的起始时间、监测时间长短、数据间隔时间对于预测结果的影响。研究结果表明：计算的起始时间对于三点法、浅冈法有较大影响，对于双曲线法的计算结果影响较小；监测时间长短对于三种计算方法均有影响；数据间隔对于三点法、浅冈法有影响，而双曲线法不受其影响。建议工程中根据监测时间的不同情况，采用两种方法相结合，可提高预测精度，减少偏差。     

基于霍夫变换与时频域特征的VNE指示图像自动识别

针对直升机航空电子系统地面联试VNE测试中涉及多个机载传感器变量、覆盖测试所需的用例多,以及测试过程容易受到噪声等因素的影响,提出一种基于霍夫变换和时频域特征的VNE指示图像自动识别算法.首先采用高斯滤波对图像进行增强处理,缓解环境中噪声带来的影响,随后对转换后的二值图像进行霍夫变换直线检测,从而定位有动力VNE和无动...     

三元约束油气检测技术在油气勘探中的应用

莱北油田新近系明下段油气勘探是近年来渤海地区勘探的热点与储量增长点。该地区油水关系复杂，同时常规油气检测方法受砂体厚度、物性及地层结构等其他非流体因素干扰较大，导致常规方法钻前油气预测多解性强，严重制约了该区的集束评价。为此，文中首次引入能量衰减识别因子、隐性油气识别因子与构造流体匹配识别因子，并将三者有机融合，建立了基于能量衰减的三元约束流体（油气）检测新方法。该方法首先从能量衰减机理与正演模拟出发，得到地震波穿过含不同流体的砂体后的能量衰减识别因子，然后对油气层的振幅进行分解，得到可以表征油气的隐性油气识别因子，最后充分考虑构造对流体的控制作用，引入构造流体匹配识别因子；通过引入3个对油气敏感的定量评价因子，并将三者融合建立三元约束定量化流体检测模板，实现对油气水层的精准预测。该方法具有快速、准确、高效的优点，有效解决了油气水层振幅能量的混叠难题，业已在莱北油田进行广泛应用，并获得了良好的勘探成效。     

2006—2021年温州地区沙门菌感染流行病学特征分析

目的 分析2006—2021年温州地区沙门菌感染流行病学特征，为沙门菌感染的防控提供科学依据。方法 对沙门菌进行鉴定确认和血清学分型，并对流行病学特征进行深入分析。结果 2006—2021年在温州地区42 300份食源性疾病腹泻患者中，共分离出沙门菌1 232株，总分离率为2.91%，共鉴定出90个血清型（14个血清群），其中菌群以O：4（B）、O：9（D1）、O：3，10（E1）、O：8（C2-C3）、O：7（C1）为主；血清型以鼠伤寒沙门菌、肠炎沙门菌、伦敦沙门菌和德尔卑沙门菌为主；18～60岁、61岁以上和小于２岁婴幼儿是感染的主要人群；春、夏、秋季易感，具有明显的季节性；5～11月是食源性沙门菌检出的高峰期。结论 温州地区沙门菌感染在季节分布、人群分布等方面具有明显的流行病学特征，应该继续加强食源性疾病监测，进一步提高食品安全隐患的早期识别、预警与防控能力。