中国先进研究堆冷中子源核发热和冷中子增益研究

为准确计算和研究中国先进研究堆（CARR）冷中子源装置氢系统的核发热和冷中子增益，建立了一整套计算方法。对参考堆的验证计算证明了该方法的正确性和有效性。对影响CARR冷中子源核发热和冷中子增益的各种因素（如慢化剂、冷包材料、冷包形状等）进行了计算和优化选择。结果表明：在核发热量较小的条件下获得了较好的冷中子增益。     

环形缺口拉伸圆杆的统一模型和断裂准则

对具有环形缺口的拉伸圆杆，以缺口尖端半径ρ，深度ｔ和张角α以及圆杆几何尺寸ａ和ｂ为描述参量，将理想尖裂纹、钝裂纹和切口作为缺口来统一描述，给出了以ｆａ（ａ／ｂ）为依据的安全设计和断裂设计准则，从而使理想裂纹应力强度因子模型和切口应力集中模型得以衔接。     

动载荷下应力强度因子的边界元计算

用Ｎａｒｄｉｎｉ－Ｂｒｅｂｂｉａ边界元法计算了动载荷下的应力强度因子，与解析解及有限元解相比较，效果较好。最后对计算结果进行了分析讨论。     

碲和镉材料的SIMS相对灵敏度因子及其规律性

利用已知浓度的均匀体掺杂半导体碲与金属镉材料作为ＳＩＭＳ分析的标准样品，测量得到了正电性杂质元素的相对灵敏度因子ＲＳＦ，发现了杂质元素相对灵敏度因子的对数与相应元素第一电离子ＩＰ之间成很好的线性关系。碲和镉样品的ｌｏｇ ＱＲＳＦｉ＾－ＷＩＰ关系的最小二乘拟合直线的斜率分别为０．９８ｄｅｃ．ｅＶ和０．６６ｄｅｃ．ｅＶ。     

一种实用的地图自动识别方法

本文针对军用地图的特点和彩色特性,提出基于背景的彩色因子匹配法作为颜色分层模型的主要判别依据,并给出利用该方法的实验结果。     

一种自适应的仿生图像增强方法:LDRF算法

为了研究基于人类视觉系统特性(亮度自适应特性和视网膜神经元感受野非经典侧抑制特性)的仿生图像处理方法,增强仿生图像增强算法的自适应性,提出了一种新的自适应仿生图像增强算法——LDRF算法.LDRF算法首先建立参数对数模型对图像全局亮度进行自适应调整,然后采用三高斯动态滤波进行局部细节增强,引入Wal-lis算子建立增益因子模型,使局部细节增强具有自适应性,最后通过线性变换恢复图像彩色信息.在大量图像上进行对比实验和分析.实验结果证明,LDRF算法能够避免过增强现象,并且针对不同大小、不同内容的图像能够自适应地进行图像增强,取得了较好的效果,提高了仿生图像增强算法的实用性.     

青藏高原东南部径流特征的空间规律及控制因子研究

采用青藏高原东南部的水文气象资料,对比分析了该地区23个(区间)流域的年径流深、集中度与集中期、基流系数、退水系数等径流特征及其空间分布规律,并进一步研究了这些径流特征的控制因子。结果表明:该地区径流特征的空间分布规律为年径流深从东南(700~1 300 mm)向西北(<400 mm)递减,而集中度则呈相反的空间格局(从<0.44增加到>0.59);退水系数及基流系数,在低海拔地区随高程增大而增大(分别为0.55~0.69、0.51~0.73),但在高海拔地区则随高程增大而减小(0.74~0.42、0.79~0.63)。本研究发现,青藏东南径流特征空间规律的控制因子,具有显著的区域分异:在低海拔流域(平均高程<3 000 m),降水是径流特征的主要影响因子;而在高海拔流域(平均高程>3 000 m),仅径流深和集中度受降水控制,其他特征则主要受温度、冻土、地形等条件的共同影响。可见,由于青藏高原东南部降水和冻土对气候变化敏感,该地区水资源时空分布格局将面临很大的不确定性,对此应予以充分重视。     

苏州市景观水体表观污染类型识别及特征指标筛选

为解决表观污染成因的问题,以苏州市区河网为主要研究对象,采集796个数据样本,对景观水体的表观污染类型进行划分界定,并通过对数据样本的统计分析,探究水体表观污染类型和水质指标之间的关系。结果表明:氧化还原电位、溶解氧、叶绿素a、高锰酸盐指数和浊度对不同污染类型的水体具有很好的区分度,可作为主要特征指标;景观水体可分为有机主导型、无机主导型、营养主导型和混合型4种表观污染类型;不同表观污染水体判别的优先次序为有机主导型、无机主导型、营养主导型、混合型。     

改进的灰色关联法在流溪河流域地下水环境质量评价中的应用研究

基于28个采样点2018年雨季和旱季19项指标的监测数据,运用改进的灰色关联法评价了流溪河流域的地下水质量,并结合流溪河流域地下水的实际情况,与单因子评价法的评价结果进行了对比。改进的灰色关联法评价结果表明,研究区地下水质量综合评价结果较好,雨季优于旱季,基岩裂隙水优于松散岩类孔隙水,中游优于下游。单因子评价法和改进的灰色关联法的评价结果差别较大甚至部分结论完全相反,比较而言改进的灰色关联法的评价结果更符合实际。