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岩石多场耦合作用的研究是当前研究的热点难点问题,为了更好的分析岩石在多场耦合作用条件下的作用机理,主要通过实验和数值模拟两方面进行研究。在总结国内外多场耦合微观–细观–宏观多尺度力学试验设备的改进和研发、数值模拟软件及耦合计算程序的开发等方面的研究现状的基础上,展望多场多相耦合作用下岩石力学实验设备和数值分析的研究方向。为了研究岩石多场耦合作用下的力学性能,通过改进和研发设计了不同物理场多场耦合试验系统,在开发试验设备的基础上引起和发展现代无损探测手段,比如实时CT(Computed tomography)扫描技术,电镜扫描技术(SEM)、核磁共振技术(NMRI)、X射线立体成像法、超声波技术等,既能无损检测到岩石的内部孔隙微细观结构及演化过程,也能得出岩石在温度?水流?应力?化学(THMC)多场耦合作用中各物理场的宏观关系,进一步从微细观和宏观相结合的角度得出岩石在多场耦合作用下的性能。随着计算机技术的进步,岩石多场耦合作用下的数值模拟软件及耦合计算程序的开发有了一定的发展,特别是TOUGHREACT与FLAC3D相结合的THMC四场耦合作用的数值模拟软件和数值仿真软件Comsol与Matlab对接的多场耦合计算程序的开发,为岩石多场耦合模拟的开展提供了技术支持
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提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法,结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征,提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像(OCT)中视网膜内界膜(ILM)、光感受器内外节交界处(ISOS)、布鲁赫膜(BM)分割提取的基础上,利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性,实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型,获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异,可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明,通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考,同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态,为后续的异常判断提供基础
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宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤,威胁着女性的生命,而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来,随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展,卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破,被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点,且其大多数局部区域内都不含有细胞簇,深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时,经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时,大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长,严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略,针对使用膜式法获得的病理细胞图像,通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞,若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析,从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明,本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度
文档格式:PDF 文档大小:5.95MB 文档页数:8
轧件发生局部变形是楔横轧的主要工艺特征,尤其小断面收缩率轧件轴向流动能力弱,内外变形差异显著导致楔横轧成形困难.除了容易产生心部破坏缺陷,在轧件表层一定范围内出现的螺旋组织缺陷,也会降低产品的机械性能.本文通过轧制实验,展示出轧件螺旋组织缺陷宏观上呈现为车削后在表层一定深度范围内沿展宽螺旋线分布的亮带,微观上由轧件表面折叠向内部延伸呈带状分布的组织形态.结合有限元数值模拟方法研究了缺陷产生的主要原因,发现由于成形区的金属发生沿展宽负向的金属流动,导致轧件形成沿展宽螺旋线分布的表面折叠和小轴向应变带.同时,螺旋带附近较大的径向压缩使轧件由表面向内部沿折叠裂纹方向组织具有方向性.采用对模具楔尖倒圆角局部改善金属沿负展宽方向的轴向流动,可以既消除表层螺旋组织缺陷,又避免轧件心部损伤风险,使成形质量满足使用要求.经实验验证,确定了模具楔尖圆角的最优取值
文档格式:PDF 文档大小:901.57KB 文档页数:9
黏度是冶金熔渣的基本物理性质,其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系,在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值(即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量)相互关系的基础上,本文提出基于(NBO/T)比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型,通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数,拟合平均误差在9%~18.5%之间;随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算,针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点,在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时,将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算(NBO/T)比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上,通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数,拟合平均误差在10%~25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值,计算平均误差在25%以内,取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论,并借鉴了经验模型的数据处理方式,在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型,在计算方式上比结构模型要简单
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§1.1 函数 §1.2 四类具有特殊性质的函数 §1.3 复合函数与反函数,习题课 §2.1 数列的极限 §2.2 收敛数列,习题课 §2.3 函数的极限 §2.3 函数极限的定理,习题课 §1.4 无穷小与无穷大 ,习题课 §3.1 连续函数 §3.2 连续函数的性质,习题课 §4.1 实数连续性定理 §4.2 闭区间连续函数整体性质的证明,习题课 §5.1 导数 §5.2 求导法则与导数公式,习题课 §5.3 隐函数与参数方程求导法则 §5.4 微分,习题课 §2.5 高阶导数与高阶微分,习题课 §6.1 中值定理,习题课 §6.2 洛必达法则,习题课 §6.3 泰勒公式,习题课 §6.4 导数在研究函数上的应用,习题课
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我们在第一章就已经知道,推论统计有两个基本内容:①假设检验;②参数估计。有了概率和概率分布的知识,接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得,于是,理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别,这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同,其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布,并且要将它们与抽样调查联系起来,以领会统计检验,并逐步拓宽其应用面。 第一节 二项分布 第二节 统计检验的基本步骤 第三节 正态分布 第四节 中心极限定理 第五节 总体均值和成数的单样本检验
文档格式:PDF 文档大小:89.27MB 文档页数:620
本书详尽讲解了LabVIEW常用的编程方法、编程技巧和工程应用技术。全书共分为3篇,其中:入门篇归纳总结了LabVIEW编程人员必须掌握的基础知识,包括LabVIEW的基本概念、基本函数的用法和常用的运行结构,以及LabVIEW的基本数据结构和文件存储方式;高级篇细致地讲解了引用、属性、方法以及各类高级控件的运用,LabVIEW的文本方式编程以及DLL、C语言接口,基于Matlab语法的MathScript编程技术,LabVIEW基于组件的高级编程方法和编程模式;工程应用篇介绍了串口、并口和网络通信的常用方法,数据采集的基本原理和方法,LabVIEW实时系统的构建和编程,以及各种常用专业工具包的使用方法,包括数据库连接工具包、数据监控与记录工具包、报表生成工具包、状态图工具包等等。本书可作为高等院校通信、测量技术、自动控制等相关课程的教材和教学参考书,也可作为相关工程技术人员设计开发仪器或自动测试系统的技术手册
文档格式:PPT 文档大小:3.79MB 文档页数:75
• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库
文档格式:PDF 文档大小:4.12MB 文档页数:370
“小波”( Wavelet)是E前在许多科学和工程技术聚会中的 个非常广泛的话题。有些人认为小波可以作为表示函数的一种新 的基底;还有些人认为小波可作为时间-频率分析的一种技术;而 另外有些人则把小波看作是一个新的数学学科。当然,所有这些看 法都是正确的因为“小波是…种具有非常丰富的数学内容,且对 应用有巨大潜力的多方面适用的工具然而,像这样的学科仍在迅 速的发展之中,还不能过早地给出…个明确而统一的描述
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