尺度研究及应用

尺度研究及应用（精选八篇）

尺度研究及应用 篇1

近年来, 人们对更为自然、舒适的城市环境提出了新的要求, 而各个城市相继举办各种园博会正是满足这个需求的重要场所。但是, 对于近年来部分展园项目来说, 其在景观设计方面缺少一定科学以及系统的空间组织分析, 无论是实用性还是美观性都不能够满足人们的需要。

2 古典园林景观空间的手法及应用

2.1 建筑

在我国古代园林中, 建筑是不可缺少的一部分, 且往往在园林中占据着较高的比例。通常来说, 园林中的建筑密度在园林中占据着20%以上的比重, 且在园林中具有着统帅全局的作用。而放眼我国古典园林建筑的建设, 不同的建筑之间往往具有着非常灵活以及自由的组合, 能起到有效的点景作用。古典园林与现代展园设计面积相当, 比例尺度合适, 我们在“南京园”设计时, 借鉴了古典园林建筑的尺度, 从而更好地在视觉以及心理方面对人造成一种整体舒适的效果 (如图1) 。

2.2 植物

展园设计离不开植物的存在, 为我们园林中所开展的植物配植也正是通过对植树材料的应用来进行造景。同园林中其它方面的因素不同, 植物会根据自然季节的变化而表现出不同的形态特征, 而且其也会根据人们种植方式的不同如丛植、带植、孤植等而展现出不同的景观空间效果, 且人们在进入展园中所能够感受到的空间尺度也会随着植物树叶的茂密程度、树干的粗细情况以及植物的高低而产生不同的变化。而在我们对植物景观进行建设时, 则可以通过研究古典园林中植物造景的几种方式来凸显出植物所具有的空间感:

孤植树、点景树在古典园林及展园项目中使用手法相同, 古典园林中其它植物造景方式如:

使用较为低矮的灌木以及地被, 则能够在园林中显现一种外向、自由以及开场的空间特点, 能够有效地保证植物之间所具有的充足光线, 更为适合在展园草坪中的应用;

使用高度较高的植物, 使其在一面或者多面保持封闭, 并保证其所具有的遮蔽以及分隔特点, 则能够使空间尺度方面的局部尺度受到限制, 游人的视线在某一角度上较为封闭, 适合增加展园的空间感;

使用树冠以及树叶较为茂盛的中小型乔木, 并借助其所具有的茂盛特点将此植物空间的四周保持封闭以及暗淡的光线, 则能够在展园中形成一种较为私密的空间尺度感觉, 较易于使用在展园的拐角、建筑边角位置处;

使用树冠非常浓密的乔木, 并保持其空间的四周开敞、顶部封闭, 则能够在水平方向上形成一种相对自由的尺度感, 这种方式非常适合作为展园的背景林带。

2.3 相地

地形也是展园建设中的重要一环, 其往往通过地形以及山石等元素的使用对园林空间进行分隔, 且具有自然、舒适的特点, 且往往通过不同空间之间的联系与渗透而在园林区域处形成一个别具特色的景观点。对于我国古典园林来说, 其在对地形搭设的过程中往往会借助到园林中的山石元素, 并通过一定的方式的堆叠、搭设来形成独特的特征, 能够有效地对园林整体风格以及外貌进行改变。而对于我们目前展园的空间尺度建设来说, 主要具有以下几种类型:平坦地形:对于这种地形来说, 其往往存在于展园的广场以及草地处, 在视觉方面, 其由于高度较矮, 绝大部分的要素都能够较容易地被人们所观察, 成为视觉方面的焦点。而在空间尺度方面, 则由于其所具有的空旷以及开阔的特点而非常适合成为展园其它景色的一个自然背景, 能够使人感受到非常广阔的空间感受;凸地形:这种地形特点更多地处在展园的小山峰以及土丘处, 在视觉方面, 其通过顶部以及坡面的设置对环境的空间进行了一定的限制, 从而对人们的视线进行了适当的控制, 更加适合人们的鸟瞰。而从空间尺度方面来说, 其能够非常明显地成为展园中一个导向点。假山:叠石也是展园中必不可少的一个元素, 在景观设计的过程中, 就需要能够对这种山体进行适当的利用, 并通过山脊的特点使其具有对人们视线进行获得以及延长的能力, 并通过这种视觉的延展恰到好处地延伸到展园中的一个特殊点;而从空间尺度方面而言, 其也能够成为园林空间的一个边缘地带, 并为人们提供一个能够观察外界以及良好视野的观察点, 从而帮助人们较易地在山顶处形成一种俯览全园的空间感受。

除此之外, 在古典园林建筑中的另一个关键点就是地形的坡度设计, 通过对于地形良好的坡度设计, 不仅能够有效地对景观空间所具有的整体效果产生影响, 而且能够在展园中形成一种独特的空间的构成以及感受。比如对于我国古典园林景观中不同区域设施的坡度设计来说, 其往往能够更好地对该区域的空间质量进行体现, 能够更好地使人们感受到园林景观的高低错落。而在我们现今的展园设计过程中, 也应当能够根据展园中不同设施特点的差异设置不同的坡度, 从而使其能够更好的发挥作用与特色。

2.4 理水

有山有水, 方为园林。在古典园林建筑中, 其根据水特质的不同而分为静水与动水。而对于水的处理手法来说, 则主要具有以下几种:藏引:这种方式主要是将园林中的水通过适当的方式引入到内、外的空间, 从而更好的帮助空间序列在此过程中得到适当的扩展。而在延伸的过程中, 则需要保持水的或隐或露以及不同的曲折变化, 从而使人在游览的过程中能够顺水而寻、逆流而追, 更好的增加人们的游览兴趣。同时, 也可以根据水面的高度对人们的视线进行一定的诱导, 从而为人们营造出更好地视觉尺度。渗透:在这种手法中, 其主要具有水的融合、贯通以及穿插等处理方式。其通过将不同的园林景观以水的方式穿成一串, 从而有效的对园林景观进行一定的连通。同时, 在以渗透方式进行处理的过程中还可以通过水面倒影的方式来对原有的景观效果进行一定的延伸, 从而使人们感受到一种更为开阔的尺度感受。对比层次:这种方式的处理手法主要有动静、衬托以及刚柔等等, 其能够有效的表现为虽有水隔, 但是隔而生层次, 能够更好的使人们以水为界感受到视线的延伸;同时, 通过视觉的动静对比来使展园中的层次更加感受到错落有致的感受, 从而使人们感受到这种低中见高、疏中见密的特征。

而在我们实际对展园水源进行搭配、营造的过程中, 也需要能够巧妙的借用水源, 从而以水为界将空间布局进行良好的延伸以及相隔, 并适当的通过灰空间的应用将展园各部位进行良好的连结与转化, 进而获得统一、融合的空间感受 (如图2) 。

3 结束语

总的来说, 现代展园是我国目前城市人民精神放松以及休闲娱乐的重要场所, 需要我们能够对其空间尺度的建设引起充分的重视。对此, 就需要我们在实际设计的过程中能够充分的借鉴我国古典园林景观空间尺度的特点。

摘要：在本文中, 将就古典园林建筑空间的尺度研究及在现代展园设计中的应用进行一定探讨。

关键词：古典园林,展园设计,尺度研究及应用

参考文献

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尺度研究及应用 篇2

【关键词】裁判技术犯规认识 判罚 尺度

一、技术犯规的概念

技术犯规是篮球裁判规则中一个重要的组成部分。规则的不断变革，是篮球运动持续成功发展的必要条件。在篮球比赛中，技术犯规的判罚是对其行为是否符合体育道德精神和良好比赛作风的一种行为判定。技术犯规的主要内容分为行为规定和暴力行为两个部分。

二、技术犯规的判罚和处理

2.1技术犯规的判罚

正确掌握判断技术犯规的“ 尺度” 和处理方法，恰如其分的运用钊罚枝巧，对于保证此赛的顺利进行，也是具有重要作用的。技术犯规是指在比赛中不和对方队员发生身体接触的行为和道德方面的犯规。裁判员在判罚技术犯规时，应该从说服教育出发，做到棋重、严格、合理。对于比赛中无意的、影响不大和后果不严重的一般性质的违犯规则的行为，裁员对违犯者首先进行提醒，或者警告，以避免技术犯规的发生。若裁判员对某队的某个队员违犯规则的行为一经提出警告，这一警告，不仅对该队员发生作用，而且，对该队所有其他队员都起着警告的作用。经过警告节勺该队的任何一个队员，如果重犯违反规则的类似行为，就要立即被判罚为技术犯规。但是，并不是所有违犯规则的行为，都要经过警告后才能判罚为技术犯规的，对那些在此赛中故意和连续违犯规则和表现出严重的不道德、不礼貌和投机取巧行为的球队成员，都要直接给予技术犯规。

2.2技术犯规的处理方法

队员被判技术犯规，登记犯规队员的犯规次数，并计在该队员四次犯规和该队每半时全队八次犯规之内，由对方队长或由队长指定罚球队员罚球两次。若最末一次罚球投中，由对方队员在端线外掷界外球。教练员、助理教练员、替补队员或随队人员的技术犯规及其处理：在比赛中，裁判员遇到下列情况，可判教练员、助理教练员、替补队员及随队人员技术犯规。比赛进行中，随意进入球场或者离开他们的球队席位，在界线外跟随比赛移动指导此赛，教练员请求暂停超过了规定的次数、与裁判员或对方人员谈话时没有礼貌、比赛进行中，不听裁员的劝告，仍然大喊大哄，妨碍比赛的顺利进行等都应给予技术犯规。

三、针对市内、基层（友谊）比赛的判罚处理原则

市内比赛和基层比赛，如市、镇、企业内比赛、高校之间或高校内的比赛等。一场比赛的胜负，往往会影响到运动员、教练员、地区的切身利益与荣誉。比赛中运动员、教练员均处于高度的兴奋，紧张状态，所以运动员、教练员以及观众往往不管裁判员的宣判是否正确，只要作出对其不利的宣判，就会群起而攻之。比赛的水平越高，裁判员宣判技术犯规就是越是“敏感”，这种情况无疑会对裁判员造成巨大的心理压力。对于这类型的比赛，裁判员应在比赛中自始至终保持稳定、冷静、沉着的心理状态，抓住时机，进行适当的判罚。

四、小结

国内高水平比赛的判罚尺度要比国际的判罚尺度严格很多，应结合赛况及犯规程度调整判罚尺度，多于国际交流学习。市内高水平的比赛应结合警告（全队警告或全场警告），对态度恶劣，明知故犯者应立即做出判罚，不能犹豫不决、忧柔寡断，要坚决维护裁判尊严。基层（友谊）比赛应慎重做出判罚；应以比赛顺利进行而灵活处理，多采用提醒注意结合警告处理。建立健全的裁判员培养体系，做到长期规划与近期目标相统一，理论与实践相统一，培养、培训与考核相统一；完善考核管理制度，对裁判进行严格规范与管理，如升降级制度、跟踪制度。借鉴先进的培训制度与方法，如国内高校的多媒体教学、网络信息传递。裁判员除了须具备良好的思想素质、业务素质和身体素质，还应具备过硬的心理素质，才能更好地提高我们裁判员的执裁水平，从而更进一步地推动篮球运动的普及与发展。

【参考文献】

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[2]王春生，王玲玲《中国篮球甲级联赛裁判员现状及实施职业化机制讨论》 成都体育学院学报.2005，（6）：102-104

[3]杨留锁，高松山 《我国篮球裁判员判罚尺度应尽快与国际接轨》 洛阳师范学院学报，2005，（5）

尺度研究及应用 篇3

在大型旋转机械的实际运行中, 普遍存在诸如瞬变、调幅或调频等非平稳、非线性信号, 对这类信号振动特征的准确提取尤为重要。EMD时频分析是一种新的自适应的时频分析方法[1], 适合处理非线性、非平稳信号。它根据信号的局部时变特征进行自适应的时频分解, 成为有限个满足Hilbert变换的具有不同特征的内禀模态函数 (intrinsic mode function, IMF) , 由此得到的Hilbert谱能够准确地反映出该物理过程中信号能量在时间、空间等各种尺度上的分布规律。EMD时频分析具有较好的时频聚集性、自适应的多分辨率特性、信号的正交性和完备性以及IMF分量的调制特性等优点, 克服了传统方法的不足。自EMD方法问世以来, 它就引起了众多学者的广泛关注, 已被应用于设备诊断、结构分析等领域[2,3,4,5]。端点效应是影响EMD分解的一个重要因素, 它是指求包络平均的过程中, 无法确定端点的极值点位置, 从而产生拟合误差, 导致边界发散的一种现象。针对这一问题, 研究人员已经提出了一些改进方法, 如镜像延拓[6]、神经网络延拓[7]、波形特征匹配延拓[8]、支持向量回归机[9]等。这些延拓方法在一定程度上了抑制了边界发散现象, 但还不能从根本上解决端点效应问题。

本文提出一种边界局部特征尺度延拓的端点效应处理方法, 根据信号规律性强弱, 选择对内在趋势或边缘局部特征进行合适的延拓。仿真实验表明, 该方法能较好地抑制EMD端点效应。

1 EMD时频分析方法

EMD时频分析方法包括两个过程:经验模态分解 (EMD) 和Hilbert变换, EMD分解是关键的一个部分。EMD方法将一个复杂的信号分解为若干个内禀模态函数之和。假设原始信号为

波形如图1所示。

采用EMD方法通过下面的步骤对信号x (t) 进行分解:

(1) 确定信号所有的局部极值点, 然后用三次样条线将所有的局部极大值点连接起来形成上包络线, 如图2、图3所示。

(2) 再用三次样条线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线, 上下包络线应该包络所有的数据点, 如图4和图5所示。

(3) 上下包络线的平均值记为m1 (t) , 如图6所示;信号x (t) 和m1 (t) 的差值h1 (t) 为第一个分量, 如图7所示。

理想地, 如果h1 (t) 是一个IMF, 那么h1 (t) 就是第一个IMF分量。

(4) 如果h1 (t) 不满足IMF条件, 把h1 (t) 作为原始数据, 重复步骤 (1) ~ (3) , 得到

其中, m11 (t) 是h1 (t) 上下包络的平均值。反复筛选k次后, 使得h1k (t) 为IMF分量, 即

指定

从原始信号中获得的第一个IMF分量c1 (t) 应该包含信号最好的范围或者最短的周期成分, 如图8所示。

(5) 从x (t) 中分离出c1 (t) 后, 得到

如图9所示, 将r1 (t) 看作原始数据重复以上步骤, 得到x (t) 的第2个IMF分量c2 (t) 。

重复循环n次, 得到信号x (t) 的n个IMF分量。这样就有

其中, fn (t) 为第n个固有模态分量。当rn (t) 成为一个单调函数不能再从中提取出满足IMF条件的分量时, 循环结束。这样由式 (5) 和式 (6) 得到

这样可以实现信号分解为n个经验模态, 残余函数rn (t) 代表信号的平均趋势。

2 边界特征尺度延拓EMD改进方法

对端点处的数据不能盲目地延拓, 延拓出的波形必须要符合原始信号在端点处的变化趋势, 这样的延拓才是有意义的。本文提出一种基于边界特征尺度延拓的信号端点处数据延拓方法。在信号内在规律较强的情况下, 通过采用信号内部和边缘处变化趋势最为相似的子波来对端点处数据进行延拓, 这样它可以最大限度地维护信号的内在趋势。在信号内在规律性较弱的情况下, 特别是信号边缘发生异常变化的情况下, 只考虑边缘处的局部信息, 根据边缘局部极值点的特征进行延拓, 在信号边缘添加一对极大值点和极小值点, 对延拓的极值点序列进行包络拟合, 估计出均值曲线。

在信号内在规律较强的情况下, 进行内在匹配波形延拓, 以左边界第一个极值点是极大值为例。设Mi、Ni (i=1, 2, …) 分别为曲线的极大值点、极小值点, 分别对应时间tmi、tni, S1为左边界点数据, 波形特征匹配延拓法以S1-M1-N1为边界特征波形, 在全部数据中找到与Si-Mi-Ni构成的三角形最接近的波形为匹配波形, 如SiMi-Ni, 从Si的前一点 (右边界为后一点) 数据开始, 向前 (右边界向后) 延拓波形数据, 如图10所示, 使延拓数据符合信号的自然走向。

在信号内在规律性较弱的情况, 根据边缘局部极值点的特征进行延拓, 在信号上添加一对极大值点和极小值点。如图11所示, 以端点邻近的3个极大值点的平均幅值作为要添加的极大值点的幅值, 以端点邻近的3个极小值点的平均幅值作为要添加的极小值点的幅值。添加的极大值点或是极小值点的位置距离最靠近端点的相应的极大值点或是极小值点为邻近的这几个极值点的平均时间间隔。分别添加好极值点后, 对新的极值点序列进行拟合包络线, 从而估计出均值曲线。

综上, 在具体实现中, 该方法的详细步骤描述如下:

(1) 根据S1-M1-N1边界三角形的时间坐标, 寻找与S1对应的点Si, 其对应的时间由下式求得:

式中, tsi为Si对应的时间。

由于得到的tsi可能正好不在采样点上, 那么采用线性插值求其精确值Si。

(2) 计算匹配误差Ei:

式 (9) 中最后一项为匹配波形的趋势项, 反映特征波形在曲线中相对极值点的位置。

(3) 若Ei在误差允许范围内, 取Ei最小的波形为匹配波形, 若存在多个相等的Ei, 为获得更长时间的延拓数据, 则取与起始点距离最远的波形为匹配波。自匹配波形与Si距离最近的数据点的前一点开始, 将实际波形数据延拓到S1前, 延拓点数据根据需要选择, 若信号中Si前数据点个数小于需要延拓的点数, 可反复延拓此段波形。

对于匹配误差, 设定当min (Ei) <βl (其中, β为一常数, l为S1-M1-N1构成的三角形的数据长度) 时, 认为信号的规律性强, 则Si-Mi-Ni为匹配波形, 从Si的前一点 (右边界为后一点) 数据开始, 向前 (右边界向后) 延拓波形数据。可以看出, β越大, 对信号的规律性要求就越低;β越小, 对信号规律性要求就越严格。常数β的值可以根据实际情况加以调整。β值不能太大, 否则可能会产生与信号趋势相差太远的延拓, β值也不能太小, 否则会使得信号规律性过于苛刻, 进而导致不能找到匹配波形。

(4) 当匹配误差不满足条件范围时, 即信号波形规律不明显, 难以在信号内部找到与边缘处变化趋势最为相似的子波时, 则根据端点局部极值点的特征进行延拓。端点局部极值点的平均幅值及平均极值点时间间隔如下:

在信号的边缘添加一对极大值点和极小值点, 并进行曲线拟合。

(5) 采用同样的原理对右边界数据进行延拓。

(6) 采用延拓后的数据完成EMD分解。

(7) 对EMD分解得到的IMF作Hilbert变换, 此时数据长度为延拓后数据总长, 按原始信号长度及位置取分析结果, 得到有效数据的HHT (Hilbert-Huang transform) 分析结果。

通过以上处理, 所延拓数据与原始信号特征有良好的一致性, 能很好地反映信号的特征。延拓过程中兼顾了数据内部与边缘数据的趋势的一致性, 同时也兼顾了数据极值点及非极值点的波形数据, 实现了延拓数据与原信号交界处的光滑过渡, 避免了边界处瞬时频率的跳跃, 实现了HHT端点效应的抑制。并且, 在HHT实现过程中, 仅需延拓一次。

3 仿真实验

仿真信号x (t) 的时域波形如图12所示。对仿真信号直接进行EMD分解得到信号各个IMF分量, 如图13所示, 仿真信号未经过延拓, 端点的极值点值为采用端点数据点值样条插值然后进行EMD分解的结果。可见, IMF分量在其两端产生很大的摆动, 出现较多虚假成分。

经过上述EMD分解再进行Hilbert变换后, 得到的时频图如图14、图15所示。由于EMD分解出现了一定的误差, Hilbert谱在信号两端有较大的失真, 使相应的时频谱图失去了相应的物理意义, 无法准确地反映出原信号的瞬时幅值和随时间变化的频率规律。从图16边际谱中可以看出, 各个频率成分两端也有些离散的能量。

为了进一步说明改进算法的有效性, 将改进算法与相似极值延拓方法进行对比。对信号采用相似极值和上述改进方法延拓后波形如图17所示。

对信号x (t) 进行EMD分解, 得到3阶IMF, 并与实际信号进行比较, 如图18所示。通过对比发现, 经过改进算法延拓处理得到的IMF明显更符合实际值, 几乎与理想分解结果相重合, 而相似极值延拓的分解结果仍然存在发散现象。说明该方法对抑制端点效应有良好的效果。

图19~图21分别是相似极值与改进后算法的Hilbert谱、Hilbert三维谱及其边际谱。图19中, 相似极值延拓后的结果仍然存在发散现象, 改进算法端点发散现象有明显的改善;图20中, 改进算法两端能量相对集中得多, 信号失真情况有明显改善;图21中, 幅值振荡基本消除, 得到了较好的处理效果。

由于边界局部特征尺度延拓抑制了端点效应, 使得三次样条插值得到的上下包络在端点处误差很小, 提高了均值曲线提取的准确性, 而IMF分量主要是通过求取上下包络线的均值曲线获得的, 从而使得各个IMF分量的分解精度也得到提高, 因而使得HHT谱的准确性和分辨率也得到相应提高, 分解出的时频谱能很好地体现出原信号的时频变化规律, 验证了边界局部特征尺度延拓方法在抑制端点效应方面的有效性。

4 实例应用

在轧机运行过程中, 板带轧机主传动系统具有非线性参激特性[10]。同时轧辊之间的阻尼状态随摩擦因数的变化而呈现动态特性, 轧辊与轧件之间的摩擦阻尼大小受到轧辊结构及轧制力等因素的影响。在分析轧机的扭转振动时, 主要以混合摩擦阻尼为研究对象, 混合摩擦阻尼可表示为, α、γ均大于0, 分别表示轧辊与轧件之间的相对滑动速度的线性及非线性项系数, β为2次阻尼项系数, 可得轧机扭振参激模型为

其中, ρ为参激幅值;h、Ω为慢变参激;v为参激频率;ω0为板带轧机主传动系统的固有频率。在建立参激扭振动力学方程的基础上, 可以对板带轧机主传动系统同时存在多个周期变刚度时系统的动力学行为特性进行研究, 分析准周期参激及非线性混合摩擦阻尼对系统动力学特性的影响规律。

为了验证参激对轧机扭振系统的影响, 采用某厂1780热连轧机的实际参数进行数值仿真, 其中电机的转动惯量J1=6.6267×103kg·m2, 轧辊端的等效惯量J2=6.9297×103kg·m2, 等效刚度K0=4.116×107N·m/rad, 系统固有频率, 当轧机处于轧制状态时, 其电机端力矩等于轧辊端力矩, 即T1=T2=90kN·m, 轧辊速度v0=6.7m/s, 轧辊直径d=0.63m, 则参激频率v=v0/ (πd) =3.0467rad/s。

参激幅值ρ≈4996, 慢变参激h=0.01、Ω=0.01, 非线性混合摩擦阻尼的系数为α=21.309, β=0.5, γ=0.01。经过数值仿真可得到仿真扭振信号时域曲线和频谱图, 见图22和图23。从图23可以看出, 在参激频率的倍数处, 系统的幅值发生跳跃, 这是由参激的周期作用引起的。

图24所示为现场实测的扭转振动信号, 用改进算法对实际信号进行EMD分解, 得到EMD分解图 (图25) 、时频谱图 (图26和图27) 以及边际谱图 (图28) 。从图26中可以看出轧机扭振信号的3个特征频率都被分解出来了, 图28的边际谱中也清楚地显示了信号所包含的频率成分。通过与轧机仿真数据进行对比可以发现, 频谱图中跳跃处的频率特性及转矩的大小与仿真数据基本一致。

5 结论

(1) 提出了一种抑制端点效应的新方法, 通过计算信号边缘处与信号内部任何一段子波的匹配误差, 确定信号的规律性强弱, 在信号内在规律性较强的情况下, 进行内在的匹配波形延拓, 最大限度地维护信号的内在趋势;在信号规律性较弱的情况下, 特别是信号边缘发生异常变化的情况下, 只考虑边缘处的局部信息, 根据边缘局部极值点的特征进行延拓, 对延拓的极值点序列进行了包络拟合, 估计出了均值曲线, 提高了分解的精度。

(2) 通过仿真信号的分析, 证明了该方法能有效地抑制端点效应, 为得到准确的边际谱和Hil-bert谱提供了保障。

(3) 将改进方法应用到轧机非线性扭振信号的特征提取中, 证明了该方法能从非线性信号中得到真实有用的特征信息, 验证了改进算法的有效性。

参考文献

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尺度研究及应用 篇4

当今四大原料(钢铁、水泥、木材、塑料)中,木材作为唯一的可再生、永续发展的资源,在人们的日常生活和工业上有着不可替代的作用[1]。而在木材干燥过程中,由于木材水分迁移的动态和分布状况不易在线检测,因此需要研究水分迁移理论,并建立相应模型来模拟水分的传导和运输。根据所建立的模型运用其参数进行求解,可以得出木材干燥的时间或需要的能量,进行针对性干燥[2]。扩散作为木材内部水分迁移的一种重要形式,是大多数木材水分迁移模型建立的基础,扩散机理的研究可以使水分扩散模型更好的运用以及模型更深层次的建立,用水分扩散的理论和模型来描述木材内部自由水、结合水和水蒸气的传导及迁移。木材干燥时内部水分有液态水和气态水,干燥时水分处在一个动态变化的过程,因此稳态的宏观尺度不能准确描述木材水分干燥的过程,需要借助微观条件下的细胞尺度模型进行研究[3],多尺度数学模型的建立可以更好地描述木材水分干燥过程的动态。

1 木材干燥过程中水分扩散的机理

1.1 木材干燥过程中内部水分的迁移

从木材结构的角度来看,木材是由细胞壁和细胞间隙组成的一种多孔性生物材料。在FSP以上时,木材内部水分的存在状态主要有3种,即大毛细管中的自由水、细胞壁内的结合水、细胞腔内的水蒸气。在FSP以下时,自由水蒸发完,只剩下结合水和水蒸气。

木材干燥过程中水分的迁移是一个复杂的过程,水分的状态和木材的空间结构决定着水分的迁移。Shuichi Kawai用数值方法研究了含水率梯度与干燥应力的关系,认为水分扩散的动力是含水率梯度[4]。木材内部水分在含水率梯度作用下从细胞壁的结合水蒸发成为水蒸气进入细胞腔,通过细胞腔后被细胞壁的另外一侧重新吸收,又以扩散的形式通过细胞壁,直到迁移到木材表面。Pan[g5]将木材内部的水分作为一种质量传递来研究,用菲克扩散方程模拟了水分迁移的一维非等温模型,认为木材在常规干燥过程中,整个含水率范围的水分均由扩散控制,自由水、结合水和水蒸气都可以用扩散来描述[5],并用实验验证了模型的结果,刘志军、何正斌和王飞都证明了此观点[6,7,8]。因此扩散可以作为木材内部水分迁移的重要理论。

1.2 木材干燥过程中水分的扩散动力

木材干燥过程中水分的迁移主要是基于水分的扩散,而扩散动力的不断提出也使得扩散的模型不断改变。Haque提出固体物质在干燥过程中,一般会分为两部分:一是物体表面水分通过扩散与外界干燥介质进行传递;二是内部的水分通过扩散的形式向表面传递和输送水分。因此这种理论可以用在木材水分的迁移上,木材表面的水蒸气向外界蒸发,内部结合水和部分自由水又以扩散的形式转化为表面的水蒸气[9]。Sherwood此前也证实过此观点,并提出了造成这种扩散的主要动力是水分浓度梯度,而且这种动力可以用菲克定律来进行描述[9,10]。目前一般建立的木材水分的迁移模型就是基于菲克定律,将自由水、结合水和水蒸气看成是一种水分子形式的扩散,主要的动力就是水分的浓度梯度。

控制木材内部水分扩散的因素主要是水蒸气向外界的扩散和内部水向水蒸气的扩散。水蒸气扩散主要发生在木材表面和干燥介质交界面,此临界面影响着扩散的速度。Dedic等基于菲克非稳态扩散,建立了三维非等温扩散方程,其范围包含整个含水率,并假设木材表面和内部的水分扩散速度是相同的,通过求解,得出木材表面和干燥介质的临界层影响木材水分的扩散速率[12]。Collignan根据含水率与温度和质量流密度曲线建立了一维的扩散模型,该模型通过解析和试验验证得出:木材表面水蒸气扩散速率的制约因素为木材表面含水率和干燥介质平衡含水率的浓度差[13]。

但是后续研究过程中,人们逐渐发现干燥过程中内部水分迁移的驱动力并不是单一的含水率梯度的作用,而是多种场耦合的结果。谢拥群等把含水率梯度和温度梯度同时作为水分移动的动力,研究了非等温条件下木材内部水分的扩散[14]。Sutherland和于建芳假设木材干燥过程中水分迁移是一个扩散过程,联合含水率浓度、温度的耦合模型,简化模型中的各种物理参数,得出温度和含水率曲线,并用实验验证结果[15,16]。Nelson通过实验分析了温度梯度对水分迁移的影响,得出理论分析和实验结果有着很好的拟合性[17]。Bramhall和Hunter此后提出了木材内部结合水迁移的驱动力是水蒸气分压,水蒸气压力主要存在于细胞壁内的小毛细管内,并基于菲克扩散定律建立了水分的扩散方程[18,19,20]:

式中:X表示木材的含水率浓度;D表示水分的扩散率;pv表示木材内部的水蒸气分压。

随着研究的发展,人们提出木材内部的化学势对结合水的迁移有着重要的影响,扩散过程中将水分化学势作为水分扩散的迁移势,综合结合水和水蒸气的相之间的热质转移,建立相关的平衡方程和能量守恒方程,分析结合水和水蒸气的扩散[21,22]。

2 木材内部水分扩散模型的多尺度研究

木材内部水分的扩散主要发生在细胞壁内的结合水及细胞间隙的自由水和水蒸气,由于水蒸气和液态水表现出不同的热力学性质,Babbitt指出一般情况下不应该将这两种状态的水一起处理,尤其是在瞬态干燥过程中,液态水和水蒸气在转化过程中会有能量上的变化,因此应该单独研究,将液态水和水蒸气的两个扩散过程分开建立模型[23]。Eitelberger提出分开的模型用液态水和水蒸气的吸附来表示,而吸附又不能在宏观的表征上描述出来,需要借助微观单个细胞的扩散来描述水蒸气和液态水之间的吸附,因此引出了多尺度的扩散模型[3]。

所谓的多尺度就是从微观的动力学和扩散方程反映宏观物质分布及形态的不断变化。柴立和[24]提出多尺度模型就是在相应的尺度上建立表述相应变化的数学模型,同时将内部更小的尺度效应归入模型中,反映该尺度物质变化的规律。探索木材内部热质转移的多尺度模型的关键问题之一是表述和揭示多尺度耦合机制,判断和调节耦合强度及尺度分化。王嵩愚[25]提出了几种处理多尺度问题的方案:(1)离散分解法,用于处理较为宏观的连续介质的尺度模型,比较典型的方法有Wesseling等提出的网格分化法和Brases的有限元差分法[26,27]。(2)多尺度耦合法,建立不同尺度间的联系,消除跨尺度的复杂性,实现微观和宏观尺度间的相互关联,能在微观和宏观之间相互转化。(3)尺度重整化方法,以逐步的方法降低所选尺度的自由程度,在尺度的临界层面上用无穷的特征关联长度代替微尺度特征长度,从而实现整体的平均特性。

2.1 木材内部水分宏观扩散模型

Lewis、Neoan、Sherwood[9,10,11]等提出的由常扩散系数约束的线性扩散理论认为:木材内部的水分先通过扩散的形式,在木材内部的水分区域向木材的表面扩散,再由木材的表面向干燥介质中扩散,整个扩散过程遵循菲克扩散定律。此扩散模型假设整个木材各向同性,不存在径向、纵向和弦向上的差别,整个木材有着相同的扩散系数:

当木材内部水分不断向干燥介质转移时,由于内部水分浓度的变化,其扩散系数并不是一成不变的,因此用菲克第一定律描述木材内部水分的迁移不太准确,Van Arsdel利用菲克第二定律为基础,建立了随着扩散系数变化的非线性的扩散模型,变化的扩散系数又叫有效扩散系数,由木材内部的温度和含水率决定[28]。Chemkhi等和俞铭昌等认为液相和固相组成的均匀的材料或者不相容的材料都可以运用扩散模型描述热质转移现象[29,30]。

后来人们认为木材中的水分扩散是遵循菲克第二定律的,而菲克第二定律主要描述木材内部水分的非稳态扩散,实际干燥过程中,认为木材中的水分是沿着木材的厚度方向进行的,因此该定律运用时假设是一维方向的,可以写作:

式中:M为木材中的含水率;D为木材的水分扩散系数;x为沿木材水分迁移方向到板材中心的距离。

由于木材整体的厚度和各向异性,研究整个木材试样的水分扩散显得不太合理,因此郝晓峰[31]利用表征体积元建立了人工杉干燥过程中的液态水和水蒸气的质量和能量守恒。将水蒸气和液态水分开建立了菲克扩散方程:

式中:ρd、ρb、ρv分别表示自由水、结合水和水蒸气的密度;W表示木材的含水率;Dls、Db、Dv表示木材内自由水、结合水和水蒸气的扩散系数;Φ表示木材的空隙率;表示干燥过程中结合水变为水蒸气质量的减少量;表示干燥过程中相变水蒸气的增加量。

上述宏观尺度的扩散模型中,结合水和水蒸气的转变发生在细胞壁和细胞腔的结构中,由于在宏观上无法正确描述一个细胞内细胞壁结合水与细胞腔中水蒸气之间的转化,在结合水和水蒸气的转化过程中,可以用气固交界处的吸附来描述两水相的变化,同时吸附造成细胞壁和细胞腔体积分数的变化[3]。这些可以用单个细胞的扩散模型来描述。

2.2 木材内部水分微观尺度的扩散模型

2.2.1 木材微观水分扩散路径的研究

由于在木材内部水分宏观扩散模型中,结合水和水蒸气的吸附转化不能再由宏观尺度得出,因此需要在微观尺度研究单个细胞的水分扩散,当木材内部水分在浓度梯度和含水率梯度共同作用下扩散迁移时,在木材内部细微结构内的迁移路径主要有以下3种方式(见图1[32]):①相邻细胞的连续迁移路径;②细胞腔之间通过细胞壁断续的迁移路径;③2个细胞之间通过纹孔迁移的路径。虽然刘元、吕建雄、赵荣军等提出,木材的高温热处理可以有效破坏木材内部的一些薄弱的纹孔结构,破坏细胞与细胞间的纹孔,甚至使纹孔间的纹孔塞脱落,改变木材的扩散[33,34,35]。

但是木材内水的扩散路径主要是通过②实现,①和③相对较少,由于纹孔的数量很少,因此可以忽略不计[31]。而在微观模型中也假设水分的扩散不发生在纹孔中。

2.2.2 木材内部水分扩散微观子模型的建立

木材中的水分由细胞壁中的结合水、细胞间隙的自由水、细胞腔内的水蒸气组成,而在FSP以下时,木材内部的自由水蒸发完,只剩下细胞壁内的结合水和细胞腔中的水蒸气,继续进行干燥时,细胞壁中的结合水向细胞腔扩散成水蒸气,细胞腔中的水蒸气向大气中扩散,两种水相间靠着吸附来维持平衡,而吸附受到温度、细胞壁的结构和物理压力的影响。

Krabbenhoft等和Frandsen对水分瞬态运输过程进行研究[36,37],将木材内部的水分迁移过程采用微观的手段进行研究,主要方法是通过吸附来描述微观尺度的水分迁移,在其研究的尺度上,将结合水和水蒸气的迁移用2个菲克扩散定律分开,并用吸附将2个水相的变化耦合。这种方法的优点是将水蒸气和结合水分开建立模型,因为在瞬态条件下,它们处于不平衡的状态。

图2木材组织的分层示意图:宏观尺度(a),微观尺度(b),细胞壁分子尺度(c)Fig.2 Schematic hierarchical organization of softwood:macroscale(a),microscale(b),cell wall scale(c)

木材内部组织在尺度的划分上如图2所示。宏观上用水蒸气和结合水分开的菲克定律方程及能量守恒方程来建立水分迁移的模型[3]:

式中:fcwm表示木材内细胞壁的体积分数;flum表示细胞腔的体积分数;λ表示木材的导热系数;cb表示结合水的比热;cv表示水蒸气的比热。

由于m在宏观上表示不出来,要借助单个细胞的扩散模型,因此笔者建立单个细胞的模型,在单个细胞建立时假设细胞是圆柱形的,如图3[3]所示。

因此可以得出单个细胞的扩散:

式中:表示单个细胞内的微观浓度;a表示宏观尺度上木材体积源的变化。

根据木材单个细胞的扩散方程,利用r1、r2进行转化,可以求出宏观方程中的吸附率,进而离散化宏观方程,Version A通过对方程的弱化和离散,求出了木材在干燥过程中内部水分和温度的分布,为木材针对性的干燥提供了有力的帮助[38]。

3 展望

木材内部水分的扩散对木材干燥过程和木材在使用过程中的吸湿和解吸有着比较深远的影响和意义。但木材内部水分扩散的研究还有一些不足之处,在以后的工作中,应该主要研究以下几方面:

(1)木材的干燥一般是在高温条件下进行的,而现在木材内部水分扩散的微尺度研究还是常温条件下,因此在木材水分扩散的微观模型中应该考虑温度的影响,对木材干燥的实际意义会更大。

(2)过去建立木材内部水分的扩散模型时,一般选用的条件是木材的体积不发生变化,但是在实际干燥过程中,随着干燥的进行,木材的体积会发生一些变化。因此在研究扩散过程时加上木材体积形变的耦合,使模型的预测和实验结果更加吻合。

(3)以往的木材内部水分的扩散模型研究中,在宏观和微观尺度上,选取的方向大多数是一维的,而由于木材的各向异性,未来研究和发展中,应考虑在二维和三维状态下微观尺度的水分扩散。

摘要：木材在纤维饱和点(FSP)以下干燥时,内部水分主要是以扩散的形式迁移;水分扩散的主要动力是含水率梯度和温度梯度。不同尺度扩散模型的建立可以更好地描述干燥过程中水分的动态迁移。从水分扩散形式、扩散机理和不同尺度的扩散模型3个方面总结了木材干燥过程中水分扩散的研究进展,提出模型研究中存在的问题及相应措施,为扩散模型的建立和有效应用提供参考。

尺度研究及应用 篇5

鉴定委员会听取了项目组研究成果的汇报, 审查了所提交的技术资料, 经过质疑、讨论, 鉴定委员会一致认为项目技术路线合理, 研究方法先进, 项目研究成果达到了国际先进水平, 在煤田火区探测方面具有实际应用价值。同时专家组建议进一步加强煤田火区多尺度探测结果的对比分析。

该项目的部分研究成果在2008年1月3日出版的Nature杂志发表, 详情如下:

Maohua Zhong, Tairan Fu.Illegal mining could revive Xinjiang's coalfield fires.Nature.2008, 451 (7174) :16-16 (doi:10.1038/451016b) .

尺度研究及应用 篇6

大气痕量成分在人类活动中的影响评估重点是不同的物理和化学过程的相对重要性在大气环境中的定量分析。通过综合数学、化学和物理等学科的最新进展让大气环境数值模式再现各种过程在大气中的作用, 这已经成为当前大气环境研究的主要手段之一。同时, 在全球及各种区域尺度大气痕量成分的源汇评估、未来场景预测和历史过程再现等方面, 大气环境数值模式还拥有其他手段所不具备的优势。

针对全球大气环境, 我国引进并研发了一系列输送模式, 包括多尺度区域输送模式、全球大气化学输送模式、酸雨数值模拟模式、城市空气质量预报模式和沙尘预报模式, 科学地评估了人为活动对大气环境的影响, 客观支持我国着手大气污染控制政策。笔者主要对国内近5年来空气质量多尺度模拟系统及其科研应用进行了总结。

1 大气环境多尺度数值模式系统

过去5年中, 通过交流引进国外的先进模式和自主发展和完善, 我国从以往的简单模式逐步发展成为全球区域城市的多层次模型, 各种尺度的大气环境仿真系统初步建立, 研究方法也从单一向多元模拟模式集合同化发展。

1.1全球环境大气输送模式 (GlobaEnvironmentalAtmosphericTransport Model, 简称GEATM)

开放的全球环境大气输送模式GEATM气象驱动场, 利用欧洲数值预报中心ECMWF资料, 美国国家环境预报中心NCEP/ NCAR再分析资料和气象领域的全球大气环流模式输出的基本数据, 模拟各种化学物质在大气中的分布和运输情况[1]。

1.1.1动力框架GEATM采用的动力框架为以球坐标为基础的地形追随三维大气化学物质输送方程。垂直方向上, 模式采用地形追随等σ面坐标:

式中, h (φ , θ) 为地形高度, H (φ，θ) 为对流层的高度。垂直方向分为20层, 以对流层顶层高度作为模式高度, σ值分别 取0.944、0.833、0.722、0.639、0.583、0.528、0.472、0.417、0.361、0.306、0.250、0.208、0.181、0.153、0.125、0.097、0.069、0.042、0.019、0.005。

1.1.2输送过程输送过程包括湍流扩散与平流扩散两部分。GEATM利用交错C网格方法处理大气湍流与平流扩散过程。为了保证差分格式的质量守恒, 运用质量平衡算法。选择10 min作为在全球模式时间步长, 湍流输送作用比平流输送过程要小得多, 所以采用简化的K理论来处理湍流输送项。在水平方向上扩散系数取45 m2/ s;垂直方向上, 1 km或以上取12 m2/s为垂直扩散系数, 1 km以下取10 m2/s为垂直扩散系数。

1.1.3化学过程在诸多化学转化过程中的核心部分是SO2通过氧化作用向硫酸盐的转化, 氧化过程包括液相与气相转化。化学过程采取参数化处理作为GEATM的主要研究对象, 能够引起较强辐射强迫效应的沙尘气溶胶、黑碳、硫酸盐 (包括降尘、飘尘和浮尘3个模态) 与SO2气体。液相与气相转化过程所形成的总化学转化率是通过GEATM依据网格的云覆盖率以及大气温度来分别计算的。

1.1.4沉降过程沉降过程对于大气中化学物质的时空分布可以产生相当明显的影响, 这也是化学物质在大气中的主要清除机制。与此同时, 地面的p H与湿沉降量间有着直接关联:基于Wesely的沉降解决机制, 通过干沉降速率计算得出各化学物质的干沉降量;湿沉降计算利用CMAP降水资料中的降水强度及NCEP再分析资料来进行, 这是由于雨冲刷导致的湿沉降是GEATM中需要主要考虑的。

1.2嵌套网格空气质量预报模式系统 (Nested Air Quality PredictionModeling System, 简称NAQPMS)

1.2.1系统框架NAQPMS模式系统的主要框架结构见图1。4个子系统的NAQPMS模式, 分别为中尺度天气预报系统、基础数据系统、预报结果分析系统和空气质量预报系统[2]。各子系统的功能介绍如下。

(1) 中尺度天气预报系统

空气质量预报子系统的逐时气象场通过中尺度天气预报模式 (MM5) 进行气象数据场模拟, 分析大气动力及热力条件对空气质量的影响。

(2) 基础数据子系统

基础数据子系统包括污染源资料 (WYGE) 、下垫面资料 (USGS) 、实时监测污染物的监测资料 (JCGE) 和气象资料 (NCEP) 4个部分, 是整个空气污染数值预报系统的基础, 提供模式系统所需的预报边界场和初始场及用以验证预报结果的观测数据。

(3) 预报结果分析系统

对模式的输出结果进行转化是此模块的主要功能, 通过将模式的输出结果进行网络发布和可视化处理, 使得污染物的变化情况直接呈现在公众面前。系统使用图形处理软件Vis5D、Gr ADS等, 以及网页制作软件Javascript和HTML等。

(4) 空气质量预报子系统 (NAQPM)

整个模式主要处理污染物的扩散、平流输送、干湿沉降、排放和液相、气相及非均相反应等化学与物理过程, 系统的核心为NAQPM。模式空间结构采用以地形追随坐标作为垂直坐标, 水平结构采用单、双向嵌套技术的多重嵌套网格的三维欧拉输送模式, 垂直方向分为20层且不等距, 分辨率3~81 km。其中主要污染物包括NOX、S02、O3、CMHN、NH3、CO、PM2.5、PM10等。

1.2.2物理化学过程

(1) 干沉降过程

如何计算干沉降速率是干沉降过程处理的关键。根据不同条件下的测量结果, 其大小随大气风场、植被、稳定度等因素而变化, NAQPMS模式系统采用经验参数化的方法模拟干沉降速度。

(2) 湿清除过程

云下 (1 600 m) 的洗脱过程是湿清除过程的主要处理高度。在我国, 雨滴的冲刷过程对污染物浓度的影响很大, 因为气溶胶和污染气体的浓度在近地层大气中都处于较高水平。

(3) 平流扩散与输送过程

平流扩散过程的处理采用改进的MM5输出的扩散系数进行。平流输送过程采用正定质量守恒差分高精度格式计算方案。

(4) 气溶胶物理化学过程

主要指气溶胶微物理过程, 包括蒸发、核化、沉降、碰并等。把气溶胶分为不可溶的、可溶的以及二者的混合3类共9档。并且, 把许多空气质量模式中所没有考虑到的沙尘气溶胶也进行了特别考虑, 这样沙尘长距离输送预报业成为模式系统本身所具有的能力之一。

(5) 液相化学过程

云水资料利用中尺度天气预报模式 (MM5) 提供, 采取改进的RADM2液相化学反应机制, 并充分考虑了污染物的云雨吸收、电离、溶解等液相反应, 包括冲刷 和次网格 的垂直再 分布等过程。

(6) 气相化学过程

NAQPMS模式中最重要的组成部分之一是气相化学模块, 模式采用改进后的CB-IV碳键反应机制, 加入了详细的SOX化学反应机制, 并根据最新的动力学数据更新了其中的化学反应速率。

(7) 起沙机制及自然源的引入

综合考虑国内外相关起沙机制模型及有关起沙过程的观测资料, 模式发展者结合与实际观测数据的比较分析建立了一个耦合到NAQPMS模式之中的适合我国北方的起沙机制模型, 试验效果表明, NAQPMS模式对于沙尘的起沙、输送等过程能够给出很好的模拟结果。这对提高城市遭受入侵沙尘的PMIO和TSP预报效果极为重要, 特别是沙尘暴频发的北方春季对自然沙尘的考虑就显得格外重要。这也是NAQPMS模式系统的主要特点。

1.3区 域 空 气 质 量 模 式 (RegionalAir Quality Model, 简称 RAQM)

污染物输送模式RAQM是一个三维欧拉型, 模式考虑了污染物的源排放、平流、湍流扩散、化学以及干湿沉降过程。以东亚地区 (0°~55°N, 75°~155°E) 作为RAQM模式模拟区域, 以地形追随坐标作为垂直坐标, 从地表面到对流层顶共分为12层 ( 50、150、300、500、750、1 500、2 500、3 500、4 500、6 000、7 500、8 950 m) , 水平分辨率为1°×1°, 模式低层大约50m, 边界层内有6层。根据湿清除率计算湿清除过程, 采用Wesely参数化改进方案处理干沉降模块。选用简化的CB-IV化学机制为气相化学模块, 含52个化学反应、32个物种。湍流垂直扩散系数采用区域酸沉降模式。对于长距离的污染物输送和主要天气尺度变化特征, 该模式均能够很好地模拟[3]。

1.4多 尺 度 空 气 质 量 模 式 系 统 (RAMS-CMAQ)

RAMS-CMAQ主要是由多尺度空气质量模拟 系统 (Community Multi-scale Air Quality modeling system, 简称CMAQ) 和区域大气模拟系统 (Regional Atmosphere Modeling System, 简称RAMS) 两部分组成, 且具有多尺度、多过程、多物种和高分辨率的特点。美国环境保护局的CMAQ系统是最新一代空气质量模式系统Models-3的核心部分, 可用于预报城市和区域尺度酸沉降、大气颗粒物污染、光化学烟雾等大气污染问题及相关的理论研究;RAMS为质量模式系统CMAQ提供气象参数, 侧重于模拟与预测大气边界层结构的时空变化, 采用地形追随坐标系, 系统具有套网格功能, 能够很好地模拟非均匀性下垫面和天气过程对大气边界层结构的影响, 是一个比较完善的中尺度动力学模式, 该空气质量模式可以反映多尺度天气过程对大气污染物的扩散、输送、转化和迁移过程的影响, 描述污染物浓度在大气中的变化趋势与空间分布[4,5]。

1.5公 共 多 尺 度 空 气 质 量 模 式 (CMAQ)

欧拉空气质量模型CMAQ是由美国环境保护局开发的, 以酸沉降、对流层臭氧、颗粒物和其他污染物的能见度为主要关注点, 描述了在城市和区域尺度上这些污染物的运输和化学反应[6]。气溶胶模块 (Regional Particulate Model, RPM) 含有氨、硫和有机气溶胶, 以及含氮气溶胶的产生和气溶胶的演化描述。根据气溶胶粒子的不同来源和分布, 该模块由三模态粒子代表, 分为核模态、粗模态和积累模态, 假设每个模态中的颗粒分布为对数分布。模式包括粒子的生成、粒子的生长、粒子碰撞、湿清除、干沉降和气溶胶的化学过程。模式方案有:利用半隐式方案的垂直扩散模式;随尺度因子变化的水平扩散;分段抛物线法平流过程;垂直扩散模块的沉降通量和排放;QSSA方法用于气相化学过程;利用Byun方案的物质守恒调整。

2 模式系统的科研应用

上述5种模式是基于城市 - 区域- 全球多尺度、多物种的系统, 可应用于光化学污染、气溶胶、酸沉降3种大气环境污染问题的研究。

2.1 酸沉降

针对贵州省大气酸沉降特征, 肖劲松等[7]利用多尺度空气质量模式系统 (RAMS-CMAQ) 进行了模拟, 并提出了维持现有大气沉降低于环境容量的状况来控制大气酸沉降, NO2和SO2的削减量等于新增加NO2和SO2排放量的最佳方案。对于2005年东亚地区降水和硝酸盐湿沉降的时空分布, 朱凌云等[4]利用同一模式也进行了模拟。结果显示, 1月酸沉降在日本海和我国江南地区为主要分布点, 最大值出现在日本松江附近海面及我国云南、广西、贵州等地, 可达600 mg/m2以上;4月沉降量最小, 主要分布在泰国和我国西南、华南、华东和东北地区, 最大值在350 mg/m2以上;地域范围最广的为7月, 且最大值达650 mg/m2以上;10月主要分布在东南亚地区和我国西南等地区, 最大值达600 mg/m2。

2.2 光化学污染研究

Wang等[8]利用NAQPMS模式对我国东部地区发生于2004年5月23—24日的高臭氧事件进行模拟, 比较黄山和泰山的观测数据。结果发现, 模式效果与实际观测数据吻合度很高 (图略) 。利用敏感性试验发现, 长江三角洲的污染物水平输送对黄山和泰山的贡献率达到了比较高的20%~50% (图2) , 且是这次高臭氧事件的重要来源。

Li等[9]在研究对流层臭氧在东亚的季节变 化时 , 结合观测 并利用NAQPMS模式进行模拟, 发现我国高山站臭氧有两个峰值 (5—7月和9—10月) 的规律能被模式很好地模拟出 (图略) ;华山和泰山的高臭氧被6月光化学输送和产生率控制, 而5月光化学输送和产生率控制黄山的高臭氧 (表1) 。

3 结论与展望

目前我国持续面临着大气环境问题的诸多挑战, 如居高不下的气溶胶颗粒物和温室气体排放, 明显加剧的城市大气环境污染, 城市群区域复合污染取代城市煤烟型污染, 污染调控和治理污染困难度加大等。面对越来越多的挑战, 大力发展大气环境数值模式是必须的。首先, 为了能够对各类大气污染 (光化学污染、沙尘暴、城市悬浮颗粒物、酸雨、区域复合污染等) 的各种空间尺度间的相互作用、变化规律进行研究, 要建立双向嵌套的全球 - 区域 - 城市不同尺度间的大气环境模式系统, 并能实现全尺度的化学天气预报[11];其次, 由于国际模式比较计划已经表明目前还没有模式能对所有大气化学、物理过程全面模拟, 不同模式对不同天气过程、不同污染过程和不同地域的预报效果均有所不同, 因此要深入研究多模式集合预报技术和大气化学四维资料同化技术, 多模式集合预报和资料同化技术是提高预报水平的有效手段[12];此外, 利用可对污染源进行反演的集合卡尔曼滤波技术和资料同化技术来确定污染物排放源也是大气环境模式一个重要的发展方向;最后, 气溶胶性质的改变通过气溶胶混合过程得以加剧, 因而不能有效评估气溶胶气候效应, 今后通过详细加入非均相反应过程, 以及气溶胶微物理过程等对气溶胶混合的影响到大气环境模式中, 模拟气溶胶混合比的特征, 才能把真正的气溶胶状态准确地模拟出来, 这有利于提高大气成分变化的环境气候效应的评估[13]。

注:图引自参考文献[8]。其中, a、c 为基本试验和控制试验时的臭氧浓度;b、d 为长江三角洲的贡献率 (%) 。基本试验和控制试验分别代表包括和去除长江三角洲污染物的情景设置。

ppbv/d

注:表引自参考文献[9]。

摘要：介绍了5种大气环境多尺度数值模式系统, 包括全球环境大气输送模式、嵌套网格空气质量预报模式系统、区域空气质量模式、多尺度空气质量模式系统、公共多尺度空气质量模式。并对这些模式在研究光化学污染、气溶胶、酸沉降3种大气环境污染问题中的应用进行了总结。

关键词：多模式集合同化,多尺度,大气数值模式,空气质量

参考文献

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比例和尺度在建筑空间中的应用 篇7

一、定义及内涵

所谓比例, 是指一个部分与另外一个部分或整体之间的适宜或和谐的关系, 这种关系不仅仅是重要性大小的关系, 也是数量大小及级别高低的关系, 简单的说就是, 局部本身和整体之间的匀称关系。所谓尺度, 是指某物比照参考标准或其他物体大小的尺寸, 它有两种含义:一是建筑物实际的尺寸, 即建筑真实的大小;二是人主观体验到建筑的大小。

二、比例和尺度的起源与发展

建筑是人类文明的产物同时也是人类文明的载体, 不仅承载了人类艺术和审美的发展而且记录了人类建造技术的发展历史。追溯到人类文明的起源和建筑活动的开端——古埃及, 不得不提到居世界7大奇迹之首的胡夫金字塔, 从现代研究的数据分析来看, 金字塔的塔高146.6m, 正方形地基边长230.35m, 其边长的2倍正好是高度的3.14 (圆周率) 倍, 在当时技术、经济极度不发达的情况下, 科学家及学者对当时的人们如何对比例和尺度进行如此精准的计算进行了多种猜测。之后影响并发展到古希腊时期的多立克柱式、爱奥尼亚柱式及科斯林柱式, 这些遵循比例和尺度的建筑, 带来的建筑美, 至今仍是为人们所津津乐道;帕提农神庙是各种“柱式”的代表, 之后发展到罗马的万神庙, 这些都无不体现着古希腊毕达哥拉斯学派的黄金分割 (例如:帕提农神庙屋顶的高度和屋梁长度之比就符合黄金比) 。

黄金分割是指事物各部分间一定的数学比例关系, 即将整体一分为二, 较大部分与较小部分之比等于整体与较大部分之比, 其比值为1:0.618或1.618:1, 即长段为全段的0.618。毕达哥拉斯学派认为造型艺术的原则在于数量关系, 也就是比例, 他们提出一个“和谐”的概念:和谐就是使“美”成为可能的数量比例关系。“美是和谐与比例的合度”。

经过了中世纪和文艺复兴之后, 建筑设计朝着标新立异、力求突破既有形式的巴洛克风格及法国大行其道的古典主义的方向发展, 到现代建筑的异军突起。出现了勒.柯布西耶、格罗皮乌斯、赖特、密斯范德罗等建筑大师。在这些大师所做的建筑中, 比例和尺度作为建筑的基本属性都得到了很好的体现。

三、比例和尺度对建筑的影响

建筑具有物质与精神两种属性, 在建筑设计中的建筑美主要是满足人们精神需要与审美需求, 这就需要建筑设计师们遵循一定的法则。建筑美是一个抽象的概念, 没有定量甚至定性的工具, 美的判断与人们的心理和视觉直接相关;无论是建筑的外观美, 还是建筑空间的内部美, 都离不开比例和尺度这一特性。

比例和尺度协调的建筑造型不仅美观, 而且使用合理, 给人以舒适、愉悦的精神感受, 比如现在很多已建或在建的新农村社区建筑, 按照一定的比例, 满足了理智和眼睛要求的特性, 以及他们采用体现实际大小与给人印象真实大小相一致的自然尺度, 给人带来了温馨、舒服、自然、和谐之感;儿童建筑采用较小的尺度, 给人以活泼、娇小、亲切的感觉;一些纪念性建筑则采用夸张的手法, 给人以超乎自然的尺度感, 给人带来庄严、肃穆、崇敬之感。

四、比例和尺度的运用

以两幢建筑为例, 一是中国古建筑山西五台县佛光寺大殿, 由于中国古建的数与比例概念与中国人宇宙观和世界观息息相关, 所以中国古建筑常以“3”为模数, 其决定性因素是结构形式, 艺术与结构的统一则更具有艺术价值。中国古建筑的优美比例主要来自于木构件受力最合理的截面及搭建, 分析古建筑具有优美视觉效果的实例, 发现他们具有一定的数学和几何关系。例如, 佛光寺大殿的立面就包含小整数比的关系:4:5和2:3, 剖面中斗拱的高度与柱高的比例为1:2, 屋面坡度为2:1。

二是柯布西耶的马赛公寓, 柯布西耶在《走向新建筑》中提出数学可以达到真正的完美, 他推崇精确性和几何性, 认为建筑的本质应该是几何关系和正确的比例系统。因此他创建了模度理论, 是结合了黄金分割的人体尺寸组成的一组数据。马赛公寓则是模度理论的成功运用, 在马赛公寓中每个住宅单元由楼梯链接上下两个2.26米高的空间构成, 起居室通高, 3.66*4.8的大玻璃窗提供了开敞的视野。在马赛公寓中从整体到细部的尺寸都严格按照模度中的数值。

模度理论有两条线索交织而成:一是人体尺度, 一是黄金分割。也就是说, 合乎人体的建筑尺度给使用者带来最舒适的居住体验, 而黄金分割带来的是和谐悦目的比例。模度理论对建筑设计具有重大意义, 但其数值过于零碎对构件的预制和施工不利, 因此它并没有在设计领域延续并发扬光大。

五、结语

建筑的出现是为了满足人们物质和精神的各种需要, 在这个竞争与发展并存的社会中, 建筑在满足功能要求的同时, 必须符合人们的审美追求。所以比例和尺度作为建筑设计的基本属性要求我们做建筑设计必须要对建筑的比例和尺度有充分的了解, 掌握全面的知识;这样才能扎实建筑的基础, 才能构筑出流畅、端庄、和悦、典雅的建筑。

参考文献

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[5]韩恒梅.比例和尺度在建筑形体和立面设计中的应用.建筑工人, 2013.

尺度研究及应用 篇8

关键词：特征匹配,SIFT特征,目标检测,目标定位

0 引言

尺度不变特征变换 (scale invariant feature transform, SIFT) 是Lowe[1]于1999年提出, 并于2004年完善总结的一种特征点检测与匹配方法[2]。SIFT的特征是将构造的图像金字塔与高斯核滤波之间进行差分, 它能够快速求得高斯拉普拉斯空间中的极值点, 使特征提取的速度大大提高。在现实应用中, 由于SIFT特征具有旋转、尺度以及仿射不变性, 并且对视角条件的变换和光照变化等都有很好的抵抗能力, 因此备受关注。基于SIFT特征的匹配技术被用于很多领域, 如目标定位[3]、模型检索[4]、三维重建[5]、目标识别[6]等。

实际应用中, 由于受到拍摄角度改变、光照条件变化、传感器缺陷以及噪声干扰等方面因素的影响, 可能使图像产生一定程度的灰度失真和几何畸变, 从而使形变后图像的SIFT特征发生变化, 而且, 当匹配图像中存在多个相似局部区域时, SIFT方法的可区分性就会大大降低, 导致基于最近邻的匹配方法[2]可能产生错配。Lowe[2]只取第一相似度和第二相似度之比小于某阈值的点与其最相似点作为对应点, 剔除了大量噪声点。文献[7]使用匈牙利方法去除错误的匹配点对。文献[8]采用投票策略的方法来剔除误匹配点对, 从而提高精度。文献[9]运用随机采样一致性 (random sample consensus, RANSAC) 方法去除Lowe方法得到的匹配对中的误匹配, 但仍无法完全消除目标发生较大变形或非刚性形变时对特征匹配产生的消极影响。

本文分析Lowe方法[2]中第一相似度和第二相似度比值阈值对匹配结果及其精度的影响, 采用循环迭代的方法获取双阈值, 其中高阈值对应稀疏的精确匹配结果, 而低阈值对应密集但存在误匹配的匹配结果, 在此基础上, 通过精确稀疏匹配结果确定几何约束模型来删除密集匹配结果中的误匹配, 大幅提高匹配精度。将所提出的方法应用于目标定位与目标检测领域, 得到精确的定位与检测结果。

1 SIFT特征及其匹配

Lowe[2]提出的SIFT方法在高斯差分 (difference of Gaussian, DoG) 尺度空间中提取极值点作为特征点, 由以下5个关键步骤所组成:

(1) 生成高斯差分尺度空间并搜索极值点。SIFT方法通过将两个相邻高斯尺度空间中的图像相减的方法获得一个DoG空间中的响应值图像;然后仿照LoG (Laplace of Gaussian) 方法, 通过对响应值图像D (x, y, σ) 进行局部极大搜索, 最终完成位置空间和尺度空间中的特征点定位过程。

(2) 特征点精确定位。拟合三维二次函数, 将特征点的位置和尺度精确到亚像素;滤除低对比度的特征点和边缘响应点。

(3) 根据梯度计算, 为关键点分配主方向。使用有限差分计算在以特征点为中心、4.5σ为半径的区域内图像梯度的幅角和幅值, 并应用直方图对邻域内像素的梯度方向和幅值进行统计。根据统计结果, 梯度直方图的峰值代表该特征点所处邻域内图像梯度的主方向, 即该特征点的主方向。

(4) 生成SIFT特征向量。为了使得到的特征矢量具有旋转不变性, 在特征向量的生成过程中, 将特征点附近邻域内图像梯度的位置和方向以特征点为中心转过一个方向角θ。旋转之后, 再以特征点为中心, 取一个16像素×16像素大小的图像区域, 并将它等间隔地划分为4×4个子区域, 在划分得到的每个子区域内计算8个不同方向上的梯度直方图, 同时画出每个方向上的梯度累加值, 最终得到一个4×4×8维的特征向量作为SIFT特征描述。

(5) 完成最终的特征向量匹配。对于目标图像中的某一个特征点, 在待匹配图像中, 提取出与其欧氏距离最近的前两个特征点, 如果在这两个特征点中, 满足次近距离与最近距离之比大于某个阈值η的条件, 则认为这是一对匹配点;否则, 认为这一目标图像中的特征点在待匹配图像中不存在匹配点。

不同阈值下SIFT方法的匹配结果如图1所示, 可见, 当阈值偏小时, 匹配结果较为稠密, 但存在误匹配;随着阈值的增大, 匹配数减少且可能无法找到匹配, 但匹配结果更为稳定。由于SIFT在设计匹配准则时未能考虑几何约束, 故当匹配图像中存在多个相似局部区域时匹配效果并不理想。图1中, 正确匹配用实线表示, 错误匹配用虚线表示。

2 改进的SIFT特征匹配

针对Lowe提出的SIFT特征匹配方法中存在的不足, 本文从自适应双阈值选定及增加几何约束模型两方面入手, 提高匹配的准确性。

2.1 自适应双阈值

从以上分析可知, 虽然提高SIFT匹配阈值有助于提高匹配精度, 但同时导致匹配个数急剧下降, 从而无法满足目标定位或检测参数计算的需要。因此, 本文采用双阈值的思想, 以迭代变步长的方式自适应地完成匹配图像高阈值与低阈值的确定工作, 并在后续工作中以高阈值SIFT精确匹配结果建立几何约束模型, 删除低阈值密集匹配结果中的误匹配。在迭代过程中, 限定高阈值匹配数qB满足2≤qB≤5, 从而保证匹配的精确性及其后续几何约束模型的建立。自适应双阈值确定流程如下:

(1) 双阈值初始化。设阈值初始值η1=1.5, η2=8;循环次数i1=0, i2=0;循环次数限制i1max=10, i2max=20, 所需最小匹配点个数Q=5。

(2) 从匹配图像中提取SIFT特征。

(3) 利用阈值η1做SIFT特征匹配, 得到当前匹配集A={ (ai, a′i) }, i=1, 2, …, qA, 其中qA为当前η1所对应的匹配个数, 并令i1←i1+1。

(4) 若当前匹配个数qAi1max, 则转至步骤 (5) 。

(5) 利用阈值η2做SIFT特征匹配, 得到当前匹配集B={ (bj, b′j) }, j=1, 2, …, qB, 其中qB为当前η2所对应的匹配个数, 并令i2←i2+1。

(6) 若当前匹配个数qB<2, 且i2

(7) 完成双阈值选定工作, 得到低阈值η1及其对应的密集匹配集A, 以及高阈值η2及其对应的匹配集精确匹配集B。

2.2 几何约束模型

根据上述双阈值选取规则, 高阈值所对应的匹配集中的匹配结果稀疏但精确, 在此基础上, 可建立匹配图像间的几何变化 (如线段长度、角度) 约束模型, 以此滤除低阈值匹配结果中的误匹配。如图2所示, (b1, b′1) 、 (bqB, b′qB) 为两对精确匹配, (ai, a′i) 为密集匹配中的任意一对。

由 (b1, b′1) 、可建立匹配图像间的几何约束, 即长度变换约束

和角度变化约束

对于密集匹配中的任意一对匹配 (ai, a′i) , 若其对应长度和角度满足上述几何约束, 即当

时, 保留当前匹配 (ai, a′i) ;否则, 将当前匹配从密集匹配集A中删除。

3 匹配实验及其应用

为验证本文方法的有效性, 将匹配方法应用于实际拍摄的待匹配图像, 并将本文方法与Lowe提出的匹配方法、RANSAC匹配方法做比较, 实验环境为MATLAB R2007b。部分实验结果如图3所示。可以看出, 本文的双阈值匹配方法能很好地消除误匹配, 匹配精度明显高于其他两种方法。

为获取匹配效果的统计特性, 利用微软剑桥图像识别研究中心图像库[10]中共50幅图像进行的特征匹配, 结果见表1。可以看出, 传统Lowe匹配方法虽然计算损耗较小, 但匹配精度较低;经RANSAC处理后, 精度有所提高, 但计算损耗也随之增大;本文方法则进一步提高了特征匹配的正确匹配率, 同时与RANSAC匹配方法相比减小了计算损耗, 且匹配方差较小, 性能更为稳定。

将本文方法应用到目标检测与定位中, 精确的匹配结果将有助于提高目标检测与定位的精度。图4所示为某工件定位结果, 其中方框表示工件所在姿态, 包括位置及工件转角。

4 结语

本文在分析SIFT特征匹配方法的基础上, 提出了一种高精度的SIFT特征匹配方法。该方法通过迭代变步长的方法获取合适的双阈值, 并利用高阈值对应的稀疏精确匹配结果建立匹配图像间的几何约束模型, 建立变形约束准则, 用以删除低阈值对应的密集匹配结果中的误匹配, 实验结果表明, 该方法可明显提高SIFT匹配精度, 从而提高目标检测与定位的精度。本文方法能够为精度要求较高的应用场合提高保障, 具有广阔的工业应用前景。

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