DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 视频拼接原理 2.1. 视频拼接关键技术 视频拼接的流程如图1所示： 由视觉暂留原理或“余辉效应”可知，当每秒连续显示的图像超过一定帧数(一般为大于24帧)，人眼就无法再区分这些连续图像中的每一幅静态图像 [ 6 ] 。由此可知，只要将连续的图像以小于0.04 s的显示占用时间进行顺序播放，那么人眼接受并传递到大脑中的画面就是连续画面。这时整个图像呈现的连续画面就是视频。由此可知视频是由一帧一帧的图像组成的，所以视频拼接的本质就是图像拼接 [ 7 ] 。 图像拼接过程主要由图像采集、图像预处理、图像配准图像变换和图像融合这五个部分组成 [ 8 ] ，其中图像配准和图像融合是其中的关键技术。图像拼接的流程如图2所示： 1) 图像采集：图像可以通过数码相机、数码摄像机、摄像头等设备获得。本文在视频拼接时采用的设备是普通的USB摄像头。 图1. 视频拼接流程图 图2. 图像拼接流程 2) 图像预处理：图像预处理的目的是为了消除噪音、畸形、失真等情况，为后续的图像配准做准备 [ 9 ] 。由于本文采用的图像配准方法对光照、噪声等具有很好的鲁棒性且摄像头型号和参数一致，同时为了加快拼接速度，本文并未做预处理的过程。 3) 图像配准：图像配准是指把在不同条件下(比如不同时间、不同传感器、不同视角)所获取的两幅或多幅图像通过计算出变换矩阵来“对齐”具有重叠区域的图像。对于本文，不同条件主要是指视角不同。 4) 图像融合：如果将配准后图像直接拼接在一起，会出现明显的拼接痕迹，使整个图像看起来不够自然，而图像融合可以解决这一问题。 2.2. 图像配准 图像配准通俗来讲就是使两幅或多幅图像中像素点之间一一映射。而从数学上来讲，假设两幅待拼接的数字图像可以用二维矩阵表示，如果用 和 分别表示两幅图像在点 处的灰度值，那么图像I 1 和I 2 之间的配准关系 [ 10 ] 可以表示如下： (1-1) 其中，f代表几何变换函数，g代表灰度变换函数。配准的主要目的就是寻找最佳的几何变换关系f与灰度变换关系g，使两幅图像达到最佳对准。因为空间变换是灰度变换的前提，而且很多时候并不需要求解灰度变换关系，所以配准的关键就在于寻找空间几何变换关系f，因此式(1-1)可以被改写为： (1-2) 目前，国内外已经有大量关于图像配准的研究，比较常用的配准方法有以下三大类： 1) 基于灰度信息的图像配准：这种方法直接利用图像本身具有的灰度的一些统计信息来表示图像之间的相似程度，然后采用某种搜索方法来找到使相似性度量值达到最大值或最小值的点，以此来确定图像之间的变换关系 [ 11 ] 。常见的相似性度量有：① 两幅图像的灰度的平方差之和(sum of squared different， SSD)；② 序列相似度检测(SSDA)；③ 互相关；④ 相位相关。 2) 基于变换域的图像配准：最常用的一种基于变换域的图像配准方法是傅里叶变换。它的原理是图像的平移、旋转和尺度等变换在频域中均有相对应的分量。相位相关法 [ 12 ] 是经常使用的一种基于变换域的图像配准方法，相位相关经常被用于配准两幅图像的平移变化，其依据的是傅里叶变换的平移特性。 3) 基于特征的图像配准法：该方法是目前采用最多的配准方法，它利用图像中保持不变的内部特征进行匹配。基于特征的图像配准方法的优点是大大减少了图像的信息量，使得计算速度明显提高，并且对图像灰度信息依赖性小、对噪声、旋转、尺度变换不是很敏感。 2.3. 图像融合 在进行图像获取的过程中，由于图像采集设备本身参数不可能完全相同，另外存在光照、视野、角度等差异，使得待拼接图像在重叠区域会有差异。如果不对图像做任何处理，只是简单的将图像进行叠加，那么这时得到的拼接图像中就会存在非常明显的拼接缝隙，使得图像看起来非常不自然。 图像融合目的是使配准后的图像经过拼接得到的最终图像无明显拼接缝隙，使得图像在重叠区域实现平滑的过渡，让人看起来觉得舒服。图像融合是图像拼接的最后一步，它影响着图像拼接的质量同时也影响着图像拼接的速度。由于最终用于实时视频拼接中，因此图像融合的算法不能复杂，本节对几种常用的简单图像融合方法进行分析，并且提出一个改进的图像融合方法，该方法在不显著增加运算量的同时，达到了更好的融合效果。 常用的图像融合方法有平均值法、最大值法、渐入渐出法 [ 13 ] 。所谓平均值法是指对待融合的两幅配准图像，将其重叠区域的像素值进行平均，非重叠区域的值保留原图像的像素值。所谓最大值法是指重叠区域不再是对两幅待拼接的图像进行平均，而是通过比较待拼接图像对应点像素值大小进行融合。渐入渐出法是在图像重叠区域内使用线性加权过渡函数将两幅图像的灰度值进行加权得到融合后图像的灰度值，以实现重叠区域边界的平滑过渡。
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user: 3. 改进SURF的视频拼接算法 3.1. SURF算法原理 SURF算法实现图像配准主要有三大工序，1) 特征点检测；2) 对特征点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器；3) 特征点匹配。 特征点检测包括三个步骤，首先建立积分图像，然后用箱式滤波器建立图像的尺度空间，最后在建立的尺度空间上对特征点进行定位。 特征点附加详细的信息包括两个步骤，首先求取特征点的主方向，这样可以保证算法的旋转不变性，然后将特征点的邻域旋转到主方向，对特征点进行描述。 特征点匹配就是采用最简单的两向量内积最大值为最匹配的点，设定一阈值，只有当这个最大值大于该阈值方可认为两特征点匹配 [ 14 ] 。 积分图像的建立使得SURF算法和其他算法相比不仅具有较好的缩放、旋转、平移等特性，而且计算速度很快。积分图像是对原始图像进行积分计算得到的图像。积分图像的每一点表示为原图像从原点到该点的矩形区域的像素和，积分图像的建立之所以能够加快计算速度，是因为我们对整幅图像进行积分图像遍历后，原始图像中的任一矩形区域的像素之和就可以通过加减运算来完成，而与矩形的面积无关，矩形越大，节省的计算时间越多。 SURF算法之所以能够采用积分图像来计算，另外一个很重要的近似就是采用箱式滤波器来近似高斯核函数 [ 15 ] 。箱式滤波器的引入使得卷积模板都是框状模板，使用积分图像来计算就大大减少了计算量，从而提高了算法的运算效率。SURF算法采用箱式滤波器来近似代替高斯核函数，使得卷积模板均由简单的矩形构成。积分图像的引入解决了矩形区域快速计算的问题，箱式滤波器的近似极大提升了计算速度。 因此本文采用SURF算法进行特征提取，为了将其运用于实时视频拼接系统中，本文对其进行了改进。 3.2. 改进的SURF算法 原有的SURF算法是对整个图像区域提取特征点，然后在整个图像范围内进行特征匹配，由于在视频拼接系统中两个摄像头拍摄的画面必然会有重叠区域的存在，所以我们只需要在重叠部分进行特征点提取就可以，这样的好处是可以减少特征提取的时间，同时减少特征匹配的时间并同时可以减少误匹配。 一般视频拼接的图像都会有重合部分，本文利用特征匹配的方法，在摄像头输入视频的的首个处理帧进行了全图匹配，会得到特征匹配对，此时可以利用特征匹配对得到重合区域，在之后的实时视频拼接中，就不再使用全图的特征检查，而是分别在两输入帧对应的重合区域进行特征检测，这样就大大减少了SURF算法的时间，正常情况下，两视频图像的重叠区域在30%~50%，通过首帧确定重叠范围的方法可以计算出来重叠范围平均会占图像大小的30%左右，利用重叠区域的特征点可以进行后续的特征匹配。通过这种方法能够减小SURF特征检测的运行时间，对于提升拼接的实时性有很大的帮助。具体过程如下： 1) 首先获取两个摄像头同一时间点采集到的第一帧图像，通过SURF算法对两幅图像进行全局域的特征检测，其过程为建立积分图像，然后用箱式滤波器建立图像的尺度空间，最后在建立的尺度空间上对特征点进行定位。 2) 对特征点进行特征描述，首先求取特征点的主方向，这样可以保证算法的旋转不变性，然后将特征点的邻域旋转到主方向，对特征点进行描述。 3) 对两幅图像中已检测到的特征点进行粗匹配，即先根据普拉斯响应正负号将特征点分为两组，然后建立K-d树寻找最近邻和次近邻，最后在对应的组中分别使用最近邻和次近邻比值匹配法进行特征点匹配。 4) 使用RANSAC方法对特征点进行提纯，去除误匹配点，最后剩下的就是准确匹配的特征点。 5) 最后，分别选取两幅图像中与中间距离最大的特征点，特征点的位置即可确定为重叠区域最边缘。 如图3所示，假设待拼接的两幅首帧图像检测到(a，a’)、(b，b’)等共6对匹配点，分别选取两幅图像中与中间距离最大的匹配点，即为(c，c’)与(d，d’)，然后分别过c点和d点分割两幅图像，即可确定重叠区域的大致范围。 分别用检测到的重叠区域的长度比图像的总长，算出百分比，取此范围作为后续帧的特征点检测范围。 6) 对于后面所有的连续帧，重复1)~5)过程，不过对于1)过程中的特征点提取范围限定在已经计算得到的范围内。
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user: 4. 仿真结果与分析 为了检测上文方法计算出的重叠区域的准确性，采集风景视频，然后提取首帧图像的首帧图像(图4~6)。 图3. 特征提取范围 图4. 风景视频首帧图像 图5. 匹配后的风景视频首帧图像 图6. 检测到的重叠区域 通过观察图4与图6对比，发现仿真计算出的重叠面积已经无限接近实际的重叠区域。 图7~10是使用原SURF算法和改进SURF算法就进行特征匹配的实验结果。 由图可以明显的看出改进SURF算法相比原SURF算法在特征粗匹配时明显的减少了误匹配。 表1是特征匹配的点数和时间的对比，从中可以看出改进后的算法特征匹配时间有了很大的降低，同时误匹配点数也降低了。 应用于实时视频拼接的改进SURF算法由于限定了特征提取的范围和降低了特征的维数，使得特征提取与匹配过程的运算量取得线性的下降，因为整个SURF算法的运算量大致上与其所提取特征的范围内的像素点个数成线性关系，所以当提取范围缩小时，能显著地线性提升算法运行速度，提升算法在应用中的性能表现，另外在匹配过程中，由于维度的减小，也线性地降低了在特征点匹配中的运算时间。 图7. 原始SURF特征点粗匹配 图8. 原始SURF特征点提纯匹配 图9. 改进SURF特征点粗匹配 图10. 改进SURF特征点提纯匹配 Table 1 Comparison of the feature matching result 算法 粗匹配点数 提纯后点数 误匹配点数 匹配时间(ms) SURF 59 24 35 189 改进SURF 34 17 17 93 表1. 特征匹配结果对比
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user: 5. 结论 随着多媒体、嵌入式、无线通讯等技术的发展，视频拼接技术在智能监控、视频检索、虚拟现实、360度全景等领域会得到更加广泛的使用。它能够在不降低分辨率的前提下扩大视野、减少冗余。本文对实时视频拼接技术的相关理论进行了研究，并给出了一些改进的方法。主要将SURF算法运用于实时视频拼接中，提出一种基于改进SURF的特征提取算法。仿真结果表明改进的SURF算法在保证提取足够数量特征点的前提下加快了特征提取速度，同时对图像发生旋转、尺度和光照变换具有很好的鲁棒性。
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user: 摘 要 本文综述了随机共振理论在图像处理中已取得的研究成果，并结合已有的基于随机共振理论的图像处理模型，展望了随机共振理论在图像处理中的应用前景。 关键词 :随机共振，图像处理，参数调节，信息恢复
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user: 1. 引言 随机共振概念是Benzi等[ 1 ] 在20世纪80年代初研究古气象冰川问题时提出并用于解释第四纪全球气候冰期和温暖期交替出现所具有的周期性变化 [ 2 ] 。自此以后，一直到1983年，Fauve等人[ 3 ] 才首次在Schmitt触发器的试验中用实验验证了随机共振现象的存在。1988年，Mc Namara等人[ 4 ] 在双稳态激光器中通过音频信号调节激光膜的运动轨迹，然后逐步加大噪声的强度，再次发现了随机共振现象。至此，人们才开始高度关注随机共振这一现象。 随机共振是非线性系统、噪声以及周期激励信号之间的一种协同作用。它揭示了当三者达到某种匹配状态时，系统可以将噪声能量转化为信号能量从而使得微弱信号得以检测。随机共振技术打破了以往增强信号强度必先消除噪声的传统理念，它的出现使得弱信号检测和处理技术更加实用。当前，国内外关于随机共振的理论和应用研究已比较成熟，发表的相关研究成果也很丰富 [ 5 ] [ 6 ] ，并且已逐渐延伸至数字信号处理领域 [ 7 ] - [ 9 ] 。 图像处理一直是数字信号处理领域的一个重要内容。数字图像处理的经典方法已有很多。中值滤波法是将像素邻域内的中值代替该像素的值，利用该方法可以达到消除孤立的噪声点的同时减少图像模糊程度的目的。均值滤波法一般是通过象素平均从而达到减小噪声的目的，这种方法的优点主要是运算速度快、算法简单，但是图像会出现一定程度的模糊。Wiener滤波是以原图像和它的复原图像之间的最小均方误差为目标，该方法是在1949年由Wiener首次提出的，并对一维平稳时间序列进行估值，效果良好，但该方法需要知晓未退化图像和噪声的功率谱，但在实际问题中，这些信息我们一般难以获取。近年来，随机共振理论在图像处理领域的应用也越来越广泛。2009年，沈伟等人 [ 10 ] 利用随机共振可以增强信号能量的特性，提出了一种基于互信息熵比较，自适应调节双稳态系统参数达到随机共振并复原含噪图像的方法。实验表明，在强噪声背景下，该方法比传统滤波方法复原效果更好，鲁棒性更强。为提高磁共振图像的成像质量，2010年，文献 [ 11 ] 提出了一种基于傅立叶变换域内的随机共振图像复原方法。实验表明，该方法能从噪声图像中复原原始图像，并最大限度的增强图像边缘和细节。2013年，何朝霞等人 [ 12 ] 引入多重时间尺度，设计出了二维Duffing滤波器，调节Duffing滤波器的参数形成随机共振，并应用到图像去噪算法中。仿真实验表明，该方法的效果明显优于均值滤波和自适应滤波。2014年，Rajib Kumar等人 [ 13 ] 提出了一种动态随机共振技术，并应用于图像离散余弦变换域内的盲水印提取。实验证明，该方法能显著提高水印提取算法的鲁棒性。2015年，Jin Liu等人 [ 14 ] 提出了一种基于非周期随机共振的二值图像增强技术。实验表明，该方法无论是视觉效果还是峰值信噪比都优于传统的二值图像增强技术。总之，随机共振在图像处理中的各种方法越来越新颖，用途也越来越广泛。 本文主要综述随机共振理论在图像处理领域的研究成果 [ 15 ] - [ 18 ] ，并重点分析了几种基于随机共振理论的图像处理技术，并根据已有的成果及其存在的问题，对随机共振理论在未来图像处理中的应用与发展进行了展望。
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user: 2. 理论及相关分析 2.1. 基于参数调节随机共振的二值图像处理 文献 [ 19 ] 提出了一种利用参数调节随机共振对二值图像进行二维非线性滤波的处理方法。设二维非线性双稳态随机共振系统为： (1) 其中 是二维双稳态系统的输出， ， 分别表示输入图像和输入图像的噪声， 是系统的阻尼项， 为待定的系统参数。 的自相关函数为 ， 其中 为噪声强度。 设 分别为图像沿 和 方向的采样间隔，利用特征线理论将方程(1)沿着特征线 ， 转化可得到如下方程组 (2) 其中 为系统输出的变化率， ， 满足： 。 由方程组(2)可得到如下的关于Fokker-Planck方程： (3) 其中 是系统输出的动态概率密度。 经计算可得方程(3)的稳态解 为归一常数， 。 因为二值图像只有两级灰度，所以用 表示该点的值为白， 表示 该点的值为黑，若 为输入原始图像白的概率， 为输入原始图像黑的概率，当在系统(1.1)中输入被高斯白噪声污染后的二值图像后，能得到系统输出的误码率如下： 其中 (4) 假设 为上一个 段原始图像的值， 为下一个 段原始图像的值，则由(1)，(4)式可将系统输出的动态概率密度近似表示为： 所以，可以将优化的问题描述为： 文献选取高斯白噪声干扰的二值图像为测试对象，图像尺寸为 ，用二维参数调节随机共振方法处理，参数为 ，得到最低误码率 ；优于用空间均值滤波器滤波处理后的图像效果，将该方法和空间均值滤波联合使用，当 时，可得到最低误码率为 。 2.2. 基于参数调节随机共振的灰度图像处理 设非线性双稳态随机共振系统的势函数为 其中 、 为势函数的参数，势函数如图1。 系统参数与双稳系统的输出有着内在的物理联系，随着参数的改变不但会导致势垒、势阱的改变，还会使噪声能量相对重新分配，从而影响随机共振图像的处理效果。因此，选择适当的参数 、 ，可以使双稳系统获得最佳的随机共振状态。 图1. 双稳势函数曲线 文献 [ 20 ] [ 21 ] 指出，可以通过灰度图像的相似程度和图像的偏离程度来判断随机共振的处理效果。显然相似程度越大，偏离程度越小处理效果越好。其中相似程度用相似系数 表示，其表达式为： 偏离程度用偏离系数 表示，其表达式为： 两式中 为标准参考图像， 为二维随机共振图像。 表示图像的平均值， 。 当含噪信号确定时，改变双稳态系统参数 、 会引起势垒 的改变。文献 [ 21 ] 以添加高斯白噪声的lena灰度图像为实验对象，通过讨论偏离系数 与系统参数 、 的变化规律和相似系数 与系统参数 、 的变化规律从而使二维随机共振图像达到最佳。 通过实验得到，当高斯噪声的均值为0，方差为0.4时，取参数 ， 可以获得相似系数 ，输出的二维随机共振图像较好；取参数 ， 偏离系数 ，偏离程度较小此时输出的图像效果较好。 文献 [ 22 ] 从信噪比改善因子 的角度来选取参数 、 ，其中信噪比改善因子 的单位为dB，定义为 式中， 、 分别为图像的行和列， 、 和 分别表示含噪图像、原始图像和复原输出图像第 行第 列像素的灰度值。如果 是负值，则表示复原后含噪图像中的噪声被抑制，所以 的值越越小则表明复原的效果越好。该文为降低选择参数的难度，将系统参数 的值固定通过改变系统参数 来调节双稳态系统的性能从而调节输出图像的效果。 该文献选取3幅灰度图像为实验对象，当参数 时分别描出当含噪图像的信噪比为2 dB、5 dB、8 dB时，信噪比改善因子 与参数 的变化规律，从而选取适当的参数 使输出图像效果更佳。通过实验发现在 附近信噪比改善因子 取得极小值，此时复原图像与原图像差异较小。 2.3. 随机共振和神经元模型的图像复原方法 基于文献 [ 23 ] 提出了一种基于随机共振和神经元模型的图像复原算法。图像复原原理是通过一些技术手段对失真图像进行处理，然后重建图像，从而提高退化图像的质量。图像的退化及其复原过程模型如图2所示。 其中 表示原始图像， 表示退化后图像， 表示复原后的图像， 表示噪声。 图像复原算法是将同一个独立分布并且强度相等的高斯白噪声多次添加到图像信号，在非线性系统中输入叠加信号并进行处理，得到阈值化输出。在过程中通过不断更改噪声的强度，找到最优的噪声强度，从而得到最好的复原后图像。在此过程中利用神经元模型的随机共振机制，通过调节噪声强度，可 图2. 图像退化及复原模型 以实现图像复原。实验证明，基于神经元模型的随机共振机制在复原被强噪声污染的图像时，该方法有一定的优越性。
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user: 3. 结束语 自Benzi提出随机共振基本理论以后，随机共振现象受到了工程技术人员的高度关注。近年来，随机共振理论已经渗透天文、地理、信息、生物、化学等领域并且还取得了重大研究成果。同时，作为非线性科学的一部分，随机共振也已成为一种新的信号分析与处理方法。 本文主要综述了随机共振理论在数字图像处理领域的应用，介绍了随机共振发展过程及在二值图像、灰度图像处理、图像复原等领域的应用及其相关基本理论。从研究中发现，一方面，随机共振理论在图像处理领域有广泛的应用前景，在图像去噪、图像复原、图像增强等方面都有极大的实用价值。最重要的是，基于随机共振理论的图像处理技术不同于传统图像处理中把噪声当成不利因素来处理，而是利用随机共振原理把噪声转化为信号能量，从而达到增强图像视觉效果的作用。另一方面，随机共振在图像处理中的应用，依然有很多问题值得深入研究和探讨。如：空间均值滤波器和二维参数调节随机共振方法的结合明显地体现了其优越性，但同时也增加了参数调节的维度，这就使得整个过程实行起来比较复杂。另外，虽然通过运用偏离系数指标和相似系数对图像质量进行了评价，并且得出了变尺度随机共振的步长h以及双稳系统参数a、b对图像影响规律，确定了系统参数a、b和步长h的选择方式，但如何实现自适应参数调节随机共振对图像的优化处理以及参数的最优化还有待进一步研究。还有，由于双稳态系统具有类似低通滤波器的特点，因此那些高频的细节损失掉了，如何使图像中边缘细节部分复原效果得到改善，也需进一步的研究。最后，现有基于随机共振的图像处理技术中，基本上都是在时空域对图像进行处理，如何结合频域技术和随机共振理论进行图像处理是一个值得期待的课题。
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user: 摘 要 赌徒谬误指人们在产生随机序列时更偏好于使用交替模式，即认为在类似于投无偏硬币事件中，如果出现了硬币某一面，那么接下去则更可能出现另一面，而不是继续出现同一面。赌徒谬误一般被认为是一种人脑对随机序列的错误知觉，是由于“表征偏见” (representativeness bias)引起的。但 Sun等(2015) 发现即使在一个p = 0.5的经典随机过程中，也存在一定的潜在结构(latent structure)则表明赌徒偏见的神经基础可以通过神经网络模型来解释。这一结果为赌徒谬误偏见提供了一种理性的解释，也为人脑对不确定性和随机性的认知过程提供了一种新的数学描述。 关键词 :随机序列，赌徒谬误，神经网络，贝叶斯模型
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user: 1. 引言 赌徒谬误指(gambler’s fallacy bias)人们在产生随机序列时使用交替模式(alternation patterns)超过重复模式(repetition patterns)的偏见。赌徒谬误也称蒙特卡洛谬误，这个名称来自赌徒谬误的一个具体事例——1913年在蒙特卡洛赌场的轮盘赌上出现连续26次黑色导致人们在15次重复黑色后过度押注红色的事件。赌徒谬误一般被认为是一种人脑对随机序列(random sequences)的错误知觉(misperception)，是由于“表征偏见”(representativeness bias)引起的。 Sun等(2015) 的文章“Latent structure in random sequences drives neural learning toward a rational bias”主要关注点是赌徒谬误偏见，研究了人脑对不确定性和随机性的认知。但 Sun等(2015) 则表明赌徒偏见的神经基础可以通过神经网络模型来解释。并且这一神经模型能够产生一个最优参数，来最优拟合对生成随机序列的行为进行描述的一种贝叶斯模型。 对于投无偏硬币这一经典随机事件，一般人们会认为这之中没有复杂的统计结构(statistical structure)，这是因为只考虑了投一次硬币这一事件中p = 0.5的结果(无论是H面还是T面)出现概率。但对于随机序列(即连续投多次硬币的情况)，这只是其中一部分故事，即遇到一个结果的平均时间(the mean time statistics，相当于frequency)。而第一次遇到某种结果组合的等待时间(the waiting time statistics，正比于variance of mean time)则是另一个值得注意的统计量。举例来说，即使出现H和出现T的概率一样，首次遇到重复组合(HH或TT)的等待时间会大于首次遇到交替组合(HT或TH)的等待时间，其期望分别为6次和4次。从另一个角度来说，重复组合出现时总是一次出现多个(come in bursts，例如序列HHH包含了2个重复组合HH)，但两次出现之间的间隔更大。如 Sun等(2015) 的图1(a)，如果pA (probability of alteration，出现交替组合的概率) = 1/2，那么离开当前一状态后再次出现重复组合的最短路径(如HHàHTàTHàHH)比再次出现交替组合的最短路径长(如HTàTHàHT)。 Sun等(2015) 图1(b)则描述了pA和再次出现某一状态的次数之间的关系：如果重复组合和交替组合的平均时间一样，则pA = 1/2到达平衡态；如果重复组合和交替组合的等待时间之和一样，则pA = 1/3到达平衡态；如果重复组合和交替组合的平均时间和等待时间一样，则pA = 3/7达到平衡态。因此，从等待的角度讲，即使在一个p = 0.5的经典随机过程中，也存在一定的潜在结构(latent structure)：重复组合(HH或TT)的等待时间大于交替组合(HT或TH)的等待时间，与赌徒谬误偏见印合。 图1. 重复和交替组合的生成路径，以及重复和交替组合出现时间随交替组合出现概率(p A )的变化(来自 Sun et al. (2015) )
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user: 2. 时间整合的神经网络模型 基于随机序列中的统计结构， Sun等(2015) 提出了解释人类生成投多次硬币这样的随机序列时得神经网络模型。他们的神经网络模型包含两层，一层是记录H和T序列的感觉输入层(sensory input layer)，第二层是编码感觉输入并整合对下一次序列做出预测的内部预测层(如图2(a))。这种神经网络的结构类似于新皮层神经元的整合时间信息的结构特征(如layer 5b和layer 6)。 Sun等(2015) 这一模型的最主要假设是脑皮层对于产生随机序列的过程同时对平均时间和等待时间这两个特性敏感。这一假设使得这一模型产生的预测会基于对神经网络式学习并且对输入序列的统计结果具有充分的敏感。这些特性使得模型中的参数不是随机拟合的产物，而是在产生随机序列的行为中有着重要意义的参数。 他们的模型在不同的p A 条件下进行了每一条件10，000次投硬币事件的训练，这些训练以重建序列的准确性为指标，并在训练后进行1000次测试。经过这样的训练和测试，得到长度为2的重复组合辨识器(repetition detectors)或交替组合辨识器(alteration detectors)通过神经网络模型中重复组合辨识器的数目，可以得到预测的重复组合出现的次数(R)，同样的，通过交替组合辨识器的数目可以得到预测的交替组合出现的次数(A)。 在 Sun等(2015) 的模型中，如果p A = 1/2(即无偏硬币)，那么模型产生的R/A比(预测重复组合/预测的交替组合)为0.70。这一结果是令人惊奇的，因为在一个无偏硬币随机序列中，重复组合和交替组合出现的期望数次应该是一样的，换句话说，R/A比应是1。模型R/A比小于1说明模型学到了其它关系而使重复组合辨识器比交替组合辨识器少。 从R/A比 = 0.7进而可以计算得到主观感受的交替组合出现概率 (公式1) = 0.59。而实证研究中发现在这种情况下的主观感受概率在0.58~0.63之间 (Falk & Konold， 1997) ，与这一概率接近。 Sun等(2015) 在总结p A 和R/A比的关系后得到图2(b)，并且发现这一关系是一条光滑的曲线，而在p A = 3/7时，R/A比达到1的平衡态。回顾图1(b)可知，p A = 3/7达到平衡态说明产生随机序列的过程受到平均时间和等待时间之和的影响，这也说明 Sun等(2015) 的神经网络模型中产生随机序列的行为(即R/A 比)受到平均时间和等待时间之和的影响，并且这种影响可以用 (公式2)描述。 图2. 基于时间整合的神经网络模型，以及模型受随机序列中交替组合出现概率的影响(来自 Sun et al. (2015) )
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user: 3. 随机序列生成的贝叶斯模型 要说明神经模型与生成随机序列的人类行为的联系，就需要先介绍一个下研究生成随机序列的行为 的贝叶斯模型。 Griffiths和Tenenbaum (2001) 使用了贝叶斯模型 (公式5)来对“Zenith 比例实验” (Goodfellow， 1938) 的数据进行拟合。“Zenith比例实验”共有20，099人参加，参与者要求依次生成5个二进制标记的随机序列。 Griffiths和Tenenbaum (2001) 的贝叶斯模型对16个可能序列中的15个都有着较好的拟合(图3(a))，但是对于序列HTHTH却出现了高估。 Sun等(2015) 认为这是因为HTHTH看似为交替组合，其实有高阶的重复组合的成分(即HT交替组合出现重复)，因此他们在 Griffiths和 Tenenbaum (2001) 的模型基础上加入 项 (公式6)，得到新的贝叶斯行为学模型 (公式7)。 更重要的是，无论公式5还是公式7都需要一个参数λ来拟合数据。从图3(a)和图3(b)中可以看出， Sun等(2015) 的新模型在λ = 0.51的最优情况下，对实证研究的数据的拟合程度比 Griffiths和Tenenbaum (2001) 好。对于这一行为模型和神经网络模型的联系需要从λ的意义入手。通过公式5或公式7可以得到 (公式8)。PA’表示主观感受到的随机序列中交替组合出现的概率，因此 公式8说明λ为调节赌徒谬误偏见的一个参数。此时考虑神经网络模型中pA’的意义(即公式1)，可以得 到 (公式9)。代入无偏硬币的情形(pA = 1/2)，在神经网络模型中得到R/A = 0.7，而由公式 得到λ = 0.51，恰好是行为模型中的最优参数值。λ是行为学模型中的一个自由参数，在行为学模型中用于调节模型和真实数据的拟合程度。但是在由神经网络中无偏硬币情形下的R/A得到λ正好是行为学模型的最优拟合参数值。这一结果揭示出神经网络模型中自然出现的的性质与行为模型中自由参数的紧密联系。这就表明不同层次的分析最终汇聚到同一点，证明了 Sun等(2015) 基于随机序列自身统计结构的神经学习模型能对应人类在生成随机序列的行为模型，表明这些神经网络模型和行为模型确实有效地反应了人们生成交替序列偏好的本质和根源。 图3. 贝叶斯模型对真实随机序列生成数据的拟合(来自 Sun et al. (2015) )
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user: 4. 总结 Sun等(2015) 指出他们从简单随机序列中隐含的概率统计结构出发，找到了解释赌徒谬误的神经学习机制。这一发现表明人类心智可能在进化中对这类随机序列后的概率特征有着准确的学习机制。并且， Sun等(2015) 认为他们的结果揭示了时间分布式预测学习(temporally distributed predictive learning)和抽象结构式表征(abstract structured representation)之间的联系。并且强化了神经网络模型中的时间整合能对人类基于时间的信息之间提供解释的这一思路，而这一思路似乎为赌徒谬误偏见提供了一种理性的解释，也为人脑对不确定性和随机性的认知过程提供了一种新的数学描述。
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user: 摘 要 针对利用SIFT算法的图像拼接在匹配过程中会出现一些错误的特征点问题，提出一种对SIFT算法优化的方法。利用算法将错误的特征点除去，并且利用最小二乘法对提纯后的图像进行拟合，提高了匹配精度，对拼接效果有较好的增强，同时也缩短了拼接的时间。实验结果表明，优化后的算法可实现相对较好效果的图像拼接。 关键词 :SIFT，图像拼接，最小二乘法
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user: 1. 引言 随着计算机视觉领域的发展，图像拼接技术变成计算机图形学的一个重要的研究内容。对于不同的需要，将具有相同特征点的多幅图像拼接成一幅全景图[ 1 ] ，就能实现对需要观察的区域进行整体的实时观察。最早MORAVEC提出了基于点算子实现立体视觉匹配[ 2 ] ；之后HARRIS等人对MORAVEC算子进行了改进[ 3 ] ，但它对尺度、视角、照明变化比较敏感，而且抗噪声能力较差；LOWE提出一种更加稳定的SIFT算子[ 4 ] 。现有的拼接算法存在特征点提取不精确、拼接速度较慢等缺点。本文对SIFT算法进行了优化，先对SIFT算法匹配的特征点提纯，再用最小二乘法对提纯后的图像拟合，通过对特征点的提纯从而减少特征点的数量，同时也缩短了图像拼接的时间。
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user: 2. SIFT算法的特征匹配 2.1. 构建尺度空间 尺度空间 [ 5 ] 建立的目的是模拟图像数据的多尺度特征。由Lindeberg等人证明了高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核 [ 6 ] 。对于一幅二维图像的尺度空间定义如下： 其中 是尺度可变高斯函数。 是图像的空间坐标， 是尺度空间因子。对于不同的 ，图像的平滑程度也不同，大的 值表示该图像被平滑的多，相对来说较粗糙。小的 值表示该图像被平滑的少，相对精细。通过建立尺度空间，构建出高斯差分尺度空间(DOG scale-space)，可以有效的获得稳定的特征点。DOG结果是通过每组上下相邻两层的高斯尺度空间图像相减得到的，如图1左部分所示。图1是由DOG算子如下： 2.2. 点的搜索与定位 通过同一组内各个DOG相邻层之间的比较，完成关键点的搜索 [ 7 ] 。为了寻找尺度空间的极值点，每一个采样点要和它所有的相邻点进行比较，如图2所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9 × 2个点共26个点比较，确保在尺度空间和二维图像位置空间都检测到极值点。若待测检测点在本层已经上下两层的26个点中是最大值或最小值，则认为该点是图像在该尺度下的一个极值点。以上极值点的搜索并不是真正意义上的极值点，因为搜索是在离散空间中进行的，所以要用已知的离散空间点插值得到连续空间的极值点。运用泰勒级数展开，可以得到极值点。 图1. 高斯差分尺度空间 图2. 尺度空间关键点检测 泰勒展开式： (1) 同时对等式两变求导，求 的极值，即令 ，得 极值点所在的矢量位置： (2) 将(2)代入(1)中可以得到极值点的极值： 如果 时(假设图像的灰度值在 之间)，其响应过小，这样容易受到噪声的干扰，应丢弃。 2.3. 赋予特征点128维参数方向 前面确定了特征点，为每个特征点计算一个方向，利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性 [ 8 ] 。 其中 为像素点梯度模值， 为像素点方向， 为关键点所处的尺度。 2.4. 特征描述 以关键点为中心取8 × 8的窗口，如图3。 图左中央部分为关键点，每个小格代表关键点邻域所在空间的一个像素，根据泰勒公式求出每个像素的梯度幅值与梯度方向，箭头方向代表梯度方向，箭头长度代表梯度模值，这样可以得到4 × 4 × 8 = 128维的特征向量。通过大量实验证明，128维特征向量的描述符的不变性与独特性的综合效果最优，增强了算法抗噪声的能力。
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user: 3. 利用Ransac算法进行特征点筛选 由于图像会受到噪声，光照等许多因素影响，经过上面搜索方法后得到的最近邻会存在较多的误匹配点，所以要对搜索到的点进行匹配提纯。 3.1. Ransac算法的描述 通过采样和验证的策略，求解大部分特征点都可以满足的数学模型的参数 [ 9 ] 。每次从数据集中采样模型需要的最少数目样本，计算模型的参数，然后在数据集中统计符合该模型的参数的样本数目，最多样本符合的参数就被认为是最终模型的参数值。符合模型样本的点叫做内点，不符合模型的样本点就叫做外点。在Ransac算法中，有3个参数会对其性能产生影响。这3个参数分别是：判断内外点距离阈值，估计次数和一致性集合大小阈值。 1) 内外点的距离阈值。这个阈值用来判定数据点是内点或者外点。 2) 估计次数N。令w为数据是真是数学模型内点的概率，n为确定模型参数的最少点数，如果要确定变换关系，则需要4个匹配对，即n = 4。这样，依次估计中使用的所有n个点都为内点的概率就是 。如果要保证经过N次至少有一次估计中的所有数据点都是内点的概率是p，那么N需要满足： 3) 一致性集合大小阈值。估计得到模型的参数后，还要统计整个数据集中符合该模型的内点数目t。令数据点是错误模型内点的概率为y，我们希望错误模型的内点数目t越小越好，即 的值很小，一般取0.05。 3.2. 本文的方法 通过SIFT算法对目标图片进行粗匹配，然后根据粗匹配的特征点集合，用Ransac算法将错误的特征点剔除，进而提高匹配的精度，得到第二次匹配的特征点集合。最后再用最小二乘法最大程度的拟合所有数据点，使得优化后的图像匹配的数据点最靠近真实的点，最后进行拼接。从图4中可以看出优化后的拟合线可以较好的还原真实的曲线。 图3. 关键点邻域梯度信息生成特征向量 图4. 利用最小二乘法拟合示意
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user: 4. 实验结果 从实验结果来看，图5(c)、图5(d)两图表明在寻找特征点时，直接用SIFT算法会有一些明显错误的匹配点，而优化后的算法匹配结果较准确。图5(e)、图5(f)两图表明用SIFT算法找到特征点拼接时拼接出的图像在一定区域内存在重影，而优化后拼接的图像效果较好。表1列出的数据表明通过Ransac算法提纯后再用最小二乘法进行拟合匹配的特征点数目为102个，而直接用SIFT算法匹配找的的特征点数目是114个，优化后的算法对存在错误的特征点进行了很好的消除。拼接时间方面直接用SIFT算法拼接图像需要0.83秒，优化后的算法拼接图像需要0.79秒，时间上缩短了0.04秒，优化后的算法在图像拼接中提高了拼接的速度。
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user: 5. 结束语 本文对SIFT算法进行了的介绍，并且指出了SIFT算法的优点和缺点。针对SIFT算法的缺点引出了一种优化后的算法。通过实验表明优化后的算法不仅保存了SIFT算法的优点，而且剔除了SIFT算法在 图5. (a) 待拼接图像1；(b) 待拼接图像2；(c) SIFT算法匹配结果；(d) 优化后匹配结果；(e) 直接拼接后的结果；(f) 优化后拼接的结果 Table 1 Comparison between SIFT and optimized metho SIFT算法 优化后 待拼接图像1特征点数 385 385 待拼接图像2特征点数 468 468 匹配到的特征点数 114 102 图像拼接时间 0.83秒 0.79秒 表1. SIFT算法和优化后算法的数据对比 图像匹配时错误的特征点，使得匹配的准确性更高，图像拼接的速度更快、效果更好。今后要进一步探讨在有外界干扰的情况下图像匹配的稳定性以及匹配的精度问题，从而提高算法整体的性能。
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user: 摘 要 燃气冷热电三联供(Combined cooling heating and Power system， CCHP)的设备间散热量大，需要合理其通风气流组织，保证设备间的温度满足设备运行最佳温度。通过实验方法确定通风方案成本过高，有必要利用模拟方式辅助设计通风系统。本文通过构建设备间三维数学模型，利用Fluent软件，对CCHP系统设备间的温度场进行数值分析，提出了气流组织形式的改进方案及相应的通风设计依据。按照改进后的通风系统，夏季在进风温度为室外设计温度307 k时，通过模拟分析利用增设冷风设备能够有效地降低发电机组运行的环境温度。冬季在进风温度设计室外温度为269.4 K时，通过模拟分析可利用自然进风和强制排风方式保证设备间的运行环境温度，可节省系统运行成本。 关键词 :燃气冷热电三联供，设备间，通风，数值模拟
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user: 1. 引言 燃气冷热电三联供能源利用方式是未来能源清洁、高效利用的发展方向；通过“温度对口、梯级利用”原理利用天然气发电，并对余热充分利用，能源利用率可提高20%~30%，燃气冷热电三联供技术有成熟先进、安全可靠、管理方便、削峰填谷、防灾减灾、节约成本、节能环保等方面优势，因此也成为了欧美等国政府正在实施的能源利用方式。但燃气冷热电三联供设备间中燃气内燃发电机组、余热直燃机等设备散热量大，如果设备间通风系统设计不合适，容易致使室内温度升高，若超过燃气内燃发电机组的极限环境温度，则会导致机组无法正常运行，因此通风系统的合理性对于设备运行以及节省风机耗电都是有利的[ 1 ] 。由于工业厂房空间区域较大，通过实验的方法来进行最佳通风方案的设计成本过高，因此过去在在燃气冷热电三联供设备间的通风设计中经常采用经验设计，并且大多数设备间采用机械进风、机械排风方式。 最近几年随着数值计算和模拟技术的发展，利用计算流体力学(CFD)方法对通风过程进行模拟已逐渐体现出其特有的优越性，受到了国内外研究人员的重视并取得了很多有价值的研究成果。CFD模拟适用范围广，可适用于大空间的厂房通风设计，对优化厂房通风具有较高的理论指导意义。赵彬、李先庭等人利用新零方程湍流模型对房间内的等温流动、非等温流动进行了模拟，发现数值计算结果和相应实验数据吻合得很好 [ 2 ] 。谷现良等人针对制冷空调行业的研究与设计与工作，从适用性、网格特性、数值算法、离散格式、湍流模型、后处理特点等方面对一些应用较多的通用CFD商业软件进行了介绍 [ 3 ] 。万鑫等人采用CFD技术对钢铁产房的自然通风过程进行模拟研究，其计算结果和文献中的实际值对比吻合很好，并在此基础上对厂房的通风优化设计提出了建议 [ 4 ] 。Juan Abanto等人对一电脑机房的空气流动进行了模拟，也得到了很好的结果 [ 5 ] ；K.W.D. Cheong 等人对一学校的阶梯教室进行了CFD模拟，结果表明模拟结果的流动场分布和温度梯度均与实际情况吻合良好 [ 6 ] 。因此本文也采用CFD商业软件对三联供厂房的通风状况进行了模拟和优化设计。 对于燃气冷热电三联供的设备间的通风模式计算，现有文献对此研究较少，而三联供设备间的通风设计优劣直接关系到设备运行性能。赵彬、李先庭等人用合理的湍流模型和风口模型模拟非等温送风室内空气流动情况，利用该湍流和风口模型对一个工程实例非等温送风的室内空气速度场、温度场进行数值模拟 [ 7 ] 。黄雪莲等人使用了K-ε模型与SIMPLE方法对室内气流组织进行模拟，并对方程的离散、耦合求解以及SIMPLE算法等数值计算问题进行了论述，并以带热源的空调空间的室内气流组织为实例作了数值模拟和讨论 [ 8 ] 。赵琴等人介绍了FLUENT软件的主要特点及其在暖通空调领域的应用情况，利用该软件进行数值模拟，分析室内温度场的变化情况 [ 9 ] 。Nelson Fumo [ 10 ] 定义电转换系数与燃料转换系数的比值，分析四种不同情况下CCHP比传统系统减少的能源消耗的临界点。Heejin Cho et al. [ 11 ] 建立CCHP能源流网络模型，利用Energyplus模拟一典型普通办公楼的建筑能耗，分析美国五个不同地区的电价和天然气价对CCHP的运行费用、能源消耗和碳排放的影响。X.Q. Kong [ 12 ] 建立不同季节的能源利用及运行经济性模型，分析CCHP系统回收年限受天然气价格的影响较大，同一项目北京地区的回收年限比上海长1.22年。P.J. Mago [ 13 ] 并网情况下建立以电定热和以热定电相结合模型，利用Energyplus模拟一栋普通办公楼的建筑能耗，分析得到两者结合运行费用比以热定电方式节省15%，比以电定热方式节省14.8%。Cho等人 [ 14 ] 利用能源调度算法选择一个最佳的运行模式，用线性方法优化输出热、电与输入发电机、锅炉和市电能源的关系。P.J. Mago [ 15 ] 建立CCHP-ORC循环模型，以能源消耗(PEC)、二氧化碳排放(CDE)和经济为目标，分析典型建筑在不同区域的CCHP系统表现。查阅文献，在燃气冷热电三联供的研究中大多数从运营优化、建立设备选型模型、评价指标等角度研究，但对于三联供设备主机房的环境温度以及气流组织要求及变化尚未有研究成果。因此，本文将从工程实际出发，研究一个典型的燃气冷热电三联供设备间的通风气流组织，提出通风设计理论依据和优化设计。 燃气冷热电三联供设备间中燃气内燃发电机组、余热直燃机等设备散热量大，如果设备间通风系统设计不合适，容易致使室内温度升高，若超过燃气内燃发电机组的极限环境温度，则会导致机组无法正常运行，因此通风系统的合理性对于设备运行以及节省风机耗电都是有利的 [ 16 ] 。本文采用CFD方法对燃气冷热电三联供设备间的夏季、冬季工况通风进行数值模拟，提出了夏季改善通风的措施，以及冬季节省风机耗电的措施，为燃气冷热电三联供设备间通风设计和运行方式研究提供理论依据。
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user: 2. 工程概况 本文对燃气冷热电三联供设备间以及设备间内散热设备进行合理简化建立几何模型。对设备间内的各种设备进行适当简化，用简单的几何形状代替，其中发热设备主要有4台3300 kW燃气内燃发电机组、4台3000 kW烟气性余热直燃机。该模型长为32 m，宽为30 m，高为9 m。模型南侧设置8个进风口，风机中心高度7.2 m，风口大小为1.5 m × 1.4 m，在设备间北侧和西侧设置各有4个排风口，风机中心高度7.2 m，风口大小为1.5 m × 1.4 m。模型如图1所示。
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user: 3. 数学模型及边界设定 3.1. 质量守恒方程 单位时间内微元体中流体质量的增加等于同一时间间隔内流入该微元体的净质量，其偏微分方程为： (1) 其中： ——密度； u——速度矢量； 图1. 设备间模型示意图 v——速度矢量； w——速度矢量； 上式中的第2、3、4项是质量流密度(单位时间内通过单位面积的流体质量)。 3.2. 动量守恒方程 微元体中流体动量的增加率等于用在微元体上各种力之和。 u——动量方程 (2) v——动量方程 (3) u——动量方程 (4) 其中 为流体的粘度。 3.3. 能量守恒方程 微元体内热力学能的增加率等于进入微元体的净热流量与体积力与表面力对微元体做的功之和。 (5) 本文利用Fluent专业软件，对燃气冷热电三联供设备间的通风系统进行了模拟数值分析研究，为高大空间的通风气流组织提供了理论依据。 CFD技术在室内热环境中的应用是基于对室内不可压缩气体质量、动量、能量守恒微分方程的离散化处理及其数值解析，求解中所需求解主要变量(速度及温度等)的控制方程都可以表示成以下通用形式： (6) 其中： ——通用变量，可以代表u，v，w，T，k， 等求解变量 ——密度； U——速度矢量； ——广义扩散系数； ——广义源项。 在稳定状况下，任意的控制容积V上积分形式的控制方程为： (7) 在给定的网格上，上述方程离散为： (8) 最后离散方程可以写成以下的通用形式： (9) 方程中下标nb表示相邻的网格， 和 分别是 和 的系数，b是源项。 本文数值模拟分析采用gambit软件划分网格，如图2所示。建立模型中发电机组、烟气型余热直燃机、进风口和整个空间的网格划分综合考虑了模拟的准确性和经济性采用六面体和楔形网格混合。利用gambit网格划分方法将模型离散为17万个单元格。 本文采用fluent软件进行数值计算。本文研究的体系是强制对流问题，笔者通过大量的试探性计算和模拟结果的对比分析，最终决定选用Realizable k-e模型 [ 17 ] [ 18 ] ；在带有局部热源的问题中，由于室内空气散射可以忽略，这使得空气的光学深度很小，综合考虑计算经济性与精度，DO辐射模型是最合适的计算方法。 设备间内的空气流动速度不大，密度变化不大，可看作不可压缩流体，因此选用分离隐式解算器；为了避免或减少由于低阶格式假扩散误差加剧湍流计算结果的不准确，动力方程、能量方程及K方程和ε方程均需采用二阶迎风离散格式。
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user: 4. 设备间通风设计 4.1. 确定设备间设备散热量 本文所指的设备间设备散热量，是指设备间内的燃气内燃发电机组、余热直燃机从其外表面散发到 图2. 模型网格划分示意图 室内的热量。这些散热量主要与设备本体散热能力、外表面和室内空气温差以及室内空气流速大小有关。本文选用设备效率法计算设备散热量。假设燃气内燃机发电机组的设备散热量按照机组容量的12%计算，即396 kW。余热直燃机的设备散热量按照机组容量的5%计算，即150 kW。 4.2. 设备间通风设计方案 本文按照夏季室外设计温度为307 K (34℃)，采用了机械进风、机械排风的通风方式，进、排风分别设置了8台轴流风机，单台轴流风机风量为7万m 3 /h。
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user: 5. 夏季设备间通风模拟分析 5.1. 夏季设备间通风分析 夏季工况，设备间的通风设计室外温度为307 K (34℃)，设备间8台轴流风机全部开启，模拟计算设备间的温度分布和气流组织情况。 模拟计算距离X = 0处排风口位置3.95 m处的温度场。从图3和图4可以看出，整个X = 3.95 m平面大部分温度区域处于309 K~322 K。燃气内燃发电机组运行区域的温度区域处于309 K~318 K之间，满足发电机组运行环境温度。 模拟计算距离进风口13.85 m处的温度场。从图5中可以看出，整个Y = 13.85 m平面大部分温度区域处于311 K~336 K。距离X = 0处排风口越近发电机组的工作环境温度越低，越远发电机组的工作环境温度越高，两者平均温度相差11 K。模拟计算结果显示，3号发电机组运行环境平均温度约为318 K，4号发电机组运行环境平均温度约为324 K，不适合发电机组的运行。 模拟计算距离南墙排风口Y = 30 m处的温度场。从图6中可以看出，整个Y = 30 m平面大部分温度区域处于320 K~344 K。距离X = 0处排风口越近排风温度越低，越远排风温度越高，两者平均温度相差24 K。 图3. X = 3.95 m平面处的温度场 图4. X = 3.95 m平面处的气流组织 图5. Y = 13.85 m平面处的温度场 图6. Y = 30 m平面处的温度场 若设备间排风温度越高，设备间的气流组织不合理，就容易造成设备间环境温度升高，也容易出现局部出现气流死角，不利于热量的散发，从而不利于发电机组以及工作人员操作，本文尝试从下列两种方式进行改进并分析。 5.2. 夏季通风系统改进措施 1) 调整总排风量 保持其他设计参数不变，改变设备间排风风量，增加10%、20%，研究设备间排风温度的变化，若该排风温度越低，对设备间的设备和工作人员操作越有利。其模拟结果如下表1所示。 通过模拟结果可知，增加排风风量对排风温度的影响较小，对设备间的温度改善作用效果不明显。 2) 增设冷风设备 由于发电机组的散热量比较大，并且发电机组对运行环境温度要求高，保持其他条件不表，在发电机组附近增设冷风设备，增设设备功率分布为396 kW、546 kW，研究设备间排风温度的变化，若该排风温度越低，对设备间的设备和工作人员操作越有利。其模拟结果如下表2所示。 通过模拟结果可知，增设相应的冷风设备有利于改善设备间的温度，效果较为显著。
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user: 6. 冬季设备间通风模拟分析 6.1. 冬季设备间通风分析 冬季工况，设备间的通风设计室外温度为269.4 K (−3.6℃)，设备间8台轴流风机全部开启，模拟计算设备间的温度分布和气流组织情况。 模拟计算距离X = 0处排风口位置3.95 m处的温度场。从图7和图8可以看出，整个X = 3.95 m平面大部分温度区域处于271 K~287 K。燃气内燃发电机组运行区域的温度区域处于271 K~276 K之间，满足发电机组运行环境温度。距离进风口越近，风速越大，越有利于热量的扩散。 模拟计算距离进风口13.85 m处的温度场。从图9中可以看出，整个Y = 13.85 m平面大部分温度区域处于273 K~288 K。距离X = 0处排风口越近发电机组的工作环境温度越低，越远发电机组的工作环境温度越高，两者平均温度相差15 K。 模拟计算距离南墙排风口Y = 30 m处的温度场。从图10中可以看出，整个Y = 30 m平面大部分温度区域处于282 K~306 K。距离X = 0处排风口越近排风温度越低，越远排风温度越高，两者平均温度相差24 K。 Table 1 Effect of exhaust air quantity on the exhaust temperatur 风量增加 总风量(万m 3 /h) 进排风温差(K) 排风温度(K) 0% 56 26.8 333.8 10% 61.6 24.4 331.4 20% 67.2 22.4 329.4 表1. 排风量对排风温度的影响 Table 2 Effect of cooling equipment power on exhaust temperatur 设备功率(kW) 总风量(万m 3 /h) 进排风温差(℃) 排风温度(℃) 0 56 26.8 333.8 396 56 15.8 322.8 546 56 0.2 307.2 表2. 冷风设备功率对排风温度的影响 图7. X = 3.95 m平面处的温度场 图8. X = 3.95 m平面处的气流组织 图9. Y = 13.85 m平面处的温度场 图10. Y = 30 m平面处的温度场 图11. X = 3.95 m平面处的温度场 6.2. 冬季通风系统改进措施 保持其他设计参数不变，改变风机运行方式，即采用自然进风、机械排风的运行方式，模拟计算设备间温度分布和气流组织情况。 模拟计算距离X = 0处排风口位置3.95 m处的温度场。从图11可以看出，整个X = 3.95 m平面大部分温度区域处于270 K~291 K。燃气内燃发电机组运行区域的温度区域处于270 K~280 K之间，满足发电机组运行环境温度。整个横截面上的空气温度分布显阶梯状，距离进风口越远，温度越高。 冬季工况下，设备间自然进风、机械排风可满足发电机组的运行环境温度要求，可大大降低风机运行电耗。
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user: 7. 结论 本文对燃气三联供设备间的夏季、冬季通风进行了CFD模拟，并根据设备间的通风系统进行改进，在夏季工况时，增设冷风设备对设备间的环境温度影响较为显著。在冬季工况时，可采用自然进风、机械排风的运行方式，减低风机运行电耗，从而节省运行费用。
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user: 摘 要 本文构建了多松弛时间离散玻尔兹曼模型，并使用该模型模拟爆轰现象。相对于我们之前的一个模型[Xu A.， Lin C.， Zhang G.， Li Y.， Phys. Rev. E 91 (2015) 043306]，本模型在模拟有化学反应或无化学反应流体系统时的计算效率更高。这是因为前者使用了24个离散速度，而本模型只使用16个。在模拟部分高马赫物理系统时，本模型表现出更高的数值稳定性。使用该模型，本文分四种情况模拟了爆轰波激发的Richtmyer-Meshkov不稳定性问题。当爆轰波由反应物传向另一种较轻的不反应的物质时，由于突然失去能量补充，温度急剧下降，在物质界附近将会出现一层高密区域。 关键词 :离散玻尔兹曼模型，爆轰波，Richtmyer-Meshkov不稳定性，非平衡效应
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user: 1. 引言 爆轰[ 1 ] -[ 6 ] 是一种超声速燃烧。爆轰波以超声速或者高超声速传播， 波后压力和密度明显升高。爆轰波前沿是预压缩冲击波。该冲击波传向炸药并引发剧烈的化学反应，释放出大量化学能[ 1 ] 。爆轰波借助迅速释放的化学反应放热实现自持传播。爆轰在工业生产、航空航天、国防建设等方面具有重要应用，比如脉冲爆轰发动机、旋转爆轰发动机、斜爆轰冲压推进和爆轰助推系统的研发已经取得了一系列进展。另外，研究爆轰对于各类爆炸事故的预防和处理等具有重要的现实意义。 本文使用离散玻尔兹曼方法(Discrete Boltzmann Method)研究爆轰问题。离散玻尔兹曼方法与传统的格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Method) [ 7 ] 不同。传统的格子玻尔兹曼方法只是偏微分方程组(如Euler方程组、Navier-Stokes方程组等)的一种数值逼近解法。而我们构建和使用的离散玻尔兹曼模型等价于一个Navier-Stokes (NS)模型外加一个关于热动非平衡效应的粗粒化模型。格子玻尔兹曼方法在燃烧模拟方面已有一系列工作[ 8 ] -[ 14 ] ，但这些工作都落脚于低马赫不可压问题，并且假设化学反应对流场没有影响。最近，我们课题组在燃烧(特别是爆轰)系统的离散玻尔兹曼建模与模拟方面取得一些突破性进展[ 15 ] -[ 18 ] 。