杨镇宇
- 作品数：8 被引量：20H指数：3
- 供职机构：重庆大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学文化科学更多>>
- 盐岩循环加卸载过程中的速率效应试验研究
- 2023年
- 作为一种典型软岩,盐岩力学特性的时间相关性显著,准确预测和评估盐穴储气库加卸载过程中的变形损伤能力,关系到能源储备库的长期安全稳定运行。为研究盐岩的速率效应,进行了不同加卸载速率的疲劳试验。基于现有蠕变本构模型,构建了速率效应方程,区分了加卸载过程中的蠕变塑性变形与加载塑性变形。研究结果表明:(1)盐岩的整体疲劳寿命、稳定变形阶段(即第2阶段)疲劳寿命占比基本随加卸载速率的增大而增大。(2)减速变形阶段(即第1阶段)疲劳寿命占比、稳定变形阶段平均残余应变基本随加卸载速率增大而减小。(3)速率耦合疲劳试验中,加卸载速率越大,残余应变越小,蠕变塑性变形随加卸载速率的增大而减小,当加卸载速率由0.04 kN/s增加至5 kN/s时,蠕变塑性变形在循环中的占比由85%下降至36%,呈现出负指数的关系。(4)整个循环加卸载过程中,加载塑性变形、蠕变塑性变形均呈现U型发展趋势,与盐岩疲劳过程的三阶段相对应。该研究结果可以为进一步分析盐岩蠕变塑性与加载塑性奠定基础。
- 姜德义杨镇宇范金洋李宗泽锁进杰陈结
- 关键词：盐岩循环荷载
- 盐岩变速率循环试验中的疲劳特性与声发射特征研究
- 2024年
- 为研究压气蓄能型盐穴注采气速率变化对围岩疲劳力学特性和细观机制的影响,在声发射监测下对盐岩开展4组变循环速率疲劳试验(加、卸载速率一致),试验中采用不同的上限应力和应力路径。分析循环内的残余应变、声发射累积振铃计数(后续简称AE计数)和峰频等与循环速率的相关性,结果表明:(1)循环残余应变和循环累积AE计数均具有明显的率相关性(即与循环速率呈明显的幂函数型关系,如ε_(ri)=mv_(i)^(-b)+ε_(l),N_(AE-i)=m'v_(i)^(-b')形式),应力等级和应力因子(幂函数的系数项m,m')正相关,应力等级和蠕变塑性的率相关性(幂函数指数项b)正相关,循环累积AE计数的率相关性则相反(幂函数的指数项b'减小)。率相关性参数(b,b')均能不同程度提前于循环残余应变预示加速破坏阶段的来临。(2)循环累积AE计数加速增长点在循环残余应变发展趋势的一、二阶段过渡点左右,该点在上限应力为19,23,27 MPa试验中大致对应2.382%,3.464%,4.297%的累积残余应变。(3)每循环内低频信号占比随循环速率增大而减小,高频信号占比随速率减小而增大,中频信号占比仅随应力等级提升而增长。(4)快、慢循环分别起到了硬化、软化作用,软化作用使后一循环中有更小起裂应力和更强塑性变形能力(硬化作用则反之),这种机制与慢速循环中更多小尺度裂纹萌生扩展,以及慢速卸载过程中内应力的充分释放有关。研究成果对压气蓄能盐穴注采气频率调节方式和损伤演化分析有一定参考意义。
- 杨镇宇陈结范金洋姜德义王同涛杨春和
- 关键词：岩石力学盐岩声发射
- 基于Boosting的智能车辆多类障碍物识别被引量：8
- 2009年
- 提出一种基于Boosting集成学习的二叉树支持向量机(BBT-SVM)。根据城区交通环境中各类障碍物的出现概率、模式间的类间差异,设计适用于智能车辆障碍物识别的SVM树型结构。对每个节点SVM分类器采用Boosting集成学习方法进行改进,减少差错积累误差,提高分类精度和泛化能力。实验结果表明,该方法能有效地对城区交通场景中6类常规障碍物模式进行实时在线识别。
- 沈志熙黄席樾杨镇宇韦金明
- 关键词：智能车辆障碍物识别支持向量机BOOSTING算法
- 模拟原岩状态下卤水和超临界CO<Sub>2</Sub>浸泡盐岩的系统及方法
- 本发明公开了一种模拟原岩状态下卤水和超临界CO<Sub>2</Sub>浸泡盐岩的系统及方法，系统包括台架和设置在台架上的六组模拟单元，模拟单元均包括储液腔体、密封圈、活塞腔体、活塞和液压缸，方法包括步骤1)通过液压缸推动...
- 范金洋杨帆姜德义杨镇宇陈结刘文浩陈盛威唐璐萱
- 一种新的智能车辆前方障碍物识别方法研究被引量：3
- 2010年
- 针对现有AdaBoost-SVM(Support Vector Machine)算法中训练轮数和核函数参数选取困难的问题,以及单一核函数无法兼顾学习能力和泛化能力的缺点,提出一种基于混合核函数的支持向量机分类算法——AdaBoost-MK-SVM,并应用于城区交通干道上前方障碍物的分类识别。该算法将混合核函数作为SVM的核函数,并结合AdaBoost对核参数进行自适应调整,从而得到一组弱分类器,然后将这组弱分类器加权组合得到一个强分类器。实验结果表明,该算法能有效地对城区交通环境下车辆前方障碍物进行分类识别,分类精度高,实时性好,具有一定的优越性。
- 杨镇宇黄席樾沈志熙杜长海李建科
- 关键词：障碍物识别多类分类支持向量机混合核函数ADABOOST算法
- 城区复杂背景条件下的目标识别算法研究
- 目标识别是当前数字图像处理和模式识别领域的研究热点之一，其应用范围十分广泛。基于统计学习理论的支持向量机(SVM，Support Vector Machine)，遵循结构风险最小化原则，有效解决了传统模式识别方法容易出现...
- 杨镇宇
- 关键词：目标识别支持向量机
- 文献传递
- 基于硬化参量的盐岩蠕变疲劳本构模型被引量：1
- 2023年
- 盐岩具有较好的蠕变特性和损伤自恢复性,被公认为储能或油气储备的理想介质。对盐岩复杂力学行为进行准确表征和预测是保障盐穴地下空间利用工程安全性的基础。通过定义硬化参量等特征因子,建立了新的能够考虑复杂加卸载路径的盐岩蠕变疲劳本构模型。基于盐岩变形位错机制,引入双曲线阻尼元件,作为表征岩石硬化程度的状态变量;通过硬化参量的演化,考虑加卸载历史对盐岩变形行为的影响。借鉴经典Norton模型的应力-应变关系建立蠕变疲劳本构的基本框架关系。通过引入裂隙扩展因子,假设初始形核长度,考虑材料的断裂韧度,修正邻近破坏阶段(加速变形阶段)的应力-应变关系。该模型能够很好地预测常规蠕变、循环加卸载、下限间隔循环加卸载、梯形波蠕变循环加卸载等常见复杂加卸载路径下的塑性变形特征,且能够较好地表征恒荷载蠕变与循环加卸载之间的相互影响。新的蠕变疲劳本构模型中大部分参数具有较为明确物理意义,参数a表征盐岩稳态变形阶段应力与变形率的关系因子,参数b为确定盐岩第一阶段减速变形阶段的关系因子,参数d_(0)和μ_(d)分别表示初始裂纹形核量和裂隙扩展速率因子,共同修正模型临界破坏阶段的应力-应变关系。
- 范金洋唐璐宣陈结杨镇宇姜德义
- 关键词：盐岩蠕变本构模型
- 基于TMS320DM642的嵌入式实时图像处理系统设计及应用被引量：7
- 2009年
- 构建了基于TMS320DM642的嵌入式实时图像处理系统,实现了多通道实时图像采集、实时视频图像处理、视频输出等功能,同时具备报警显示功能。该系统应用于智能车辆检测,并在高速公路上进行上车试验。实验证明,该系统不仅能够满足实时图像处理的需要,而且能够准确的检测出车辆目标并且计算目标车辆和本车的距离,如有追尾的危险时,本系统可发出声光报警提醒驾驶员注意,有效的预防高速公路车辆追尾事故的发生。
- 李建科黄席樾杜长海杨镇宇韦金明
- 关键词：图像采集视频输出目标检测
