《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）19 基于MCMC方法的电容成像图像重构算法

1.1 入射电子在固体样品中所激发的信号及其体积 1.2 透射电子显微镜的构造 1.3 成像、变倍和衍射实现的原理 1.4 理论分辨本领极限

在热模拟单向压缩条件下考察了四个不同C,Mn含量的低碳钢中通过形变强化相变产生的超细铁素体在模拟卷取温度下的长大倾向.结果表明,不同C,Mn含量的四种钢中的超细铁素体在-500℃的保温0～10min过程中都很稳定,没有明显的长大过程,也未明显观察到铁素体的静态再结晶.超细铁素体稳定的主要原因是由于稳定的第二组织（珠光体或渗碳体颗粒）的有效钉扎,它既阻止了铁素体的明显长大,也抑制其静态再结晶的充分进行.但不同C,Mn含量的四种钢中的第二组织有不同的演变规律,保温过程中形变奥氏体内形成离异珠光体并缓慢粗化.另外,利用背散射电子衍射取向成像技术还测定了08钢保温过程中的取向（差）变化

白音诺尔铅锌矿是我国长江以北规模最大的铅锌矿床,矿体受地层岩性、褶皱变形控制十分明显.矿区南、北矿带褶皱形态略有不同,但整体走向均为NE方向,且向SW侧伏,倾伏角约为25°左右.根据已知构造和矿化特点,用EH4连续电导率剖面成像系统对29线以南的高覆盖率地区进行了2号矿体的深部追索.结果表明,所选区域构成一个新的地球物理异常带,异常反映的深部地质体电性差异可以较好地用已知构造和矿化特点来解释,因此2号矿体在29线以南仍有延伸

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

采用Deform模拟计算加热炉铸坯温度分布,并通过‘黑匣子’试验验证,当加热时间为70 min时,铸坯心部与表面温差约66℃,80 min时降到15℃.模拟计算轧制和水冷过程心部和表面温度曲线,并通过测温仪验证,得出准确的摩擦热、塑性变形热以及水冷换热系数模型.采用Fluent模拟计算风机的风场,使用手持测风仪验证,再建立盘条搭接点温度模型,计算出风冷线上强迫对流换热、自然换热和辐射换热系数以及相变潜热,使用热成像仪测温验证.模拟与试验结果十分吻合

为研究卸荷岩体内部孔隙结构的细观损伤演化特征，以大理岩为岩样，分别进行初始围压为10、20和30 MPa，不同卸荷围压量的常规三轴卸荷试验和核磁共振测试实验，获得卸荷岩体的应力-应变曲线、横向弛豫时间T2分布、孔隙度及核磁共振成像图像.随着卸荷围压比的增大，岩石由弹性变形转化为塑性变形，岩样内小孔隙的孔径增大，大孔隙的数量增多且孔径增大；卸荷围压比低于90%，岩体损伤主要由孔隙数量的增多引起，卸荷围压比高于90%，损伤由孔隙数量和孔径均急剧增大引起；岩样的孔隙度随着卸荷围压比的增大而增大，且增速越来越快；核磁共振图像直观地反映卸荷岩体内部孔隙数量、孔径及结构变化情况

通过粗、细两种颗粒花岗岩的冻融循环试验和岩石力学试验,研究了不同粒径岩石的冻融循环作用对岩石物理力学特性的影响.利用核磁共振技术对冻融循环前后的岩样进行检测,得到了横向弛豫时间谱的变化和岩样核磁共振成像,分析了岩样在冻融前后的孔隙度变化、空隙结构及分布的演化特性等.采用宏观唯象损伤理论和自洽理论对不同粒径花岗岩在冻融条件下的宏、细观损伤演化规律进行了分析.研究发现在冻融循环作用下,岩石内部的孔隙逐渐增多,不断造成岩石的强度损失;损伤模型的计算值与实际相符,但不同损伤理论对花岗岩损伤程度趋势变化的反应存在差异;细颗粒花岗岩呈现出较高冻融耐久性

采用单相格子Boltzmann方法研究大平板的反重力充型过程，该模型不需考虑气相格子的变化，从而提高了计算效率.针对该方法，本文新提出了一种权重系数重新分配的方法来处理格点中的液相排出及分配问题.首先用该模型计算了单浇口条件下的大平板型腔反重力充填过程，以相同参数下的高速相机成像的水力充填实验为参照，数值模拟的流场特征及流体形态与实验结果吻合良好.另外，还采用线速度分布云图，并提出了自由表面的高度差判据来分析充型过程中的流场区域特征和流体平稳程度.在此基础上，继续用该模型研究了双浇口和圆柱扰流条件下的大平板反重力充型过程.双浇口条件下由于浇道间的互相影响，流场中形成的漩涡多于单浇口；圆柱扰流条件下的充填方式会降低流体的晃动程度，提高充型的稳定性

提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性