庭院边界的处理

庭院边界的处理

摘要

绝大多数庭院都有一种至多种有形的边界设计，意在把庭院与外界分隔开，或在庭院内部开辟出层次感，边界不仅仅是从外在营造独立精巧的空间，更重要的是它能给人安全、保护的氛围。边界在划出界限范围的同时，也为各种植物绿化，以及其它装饰物，比如特色小品等提供了设计背景。墙体、栅栏和篱笆是小庭院中最为常见的几种边界形式。它们不仅可以对庭院内的不同性质、功能的空间进行区隔，而且还都具有很强的装饰性。

关键词：庭院文化边界围墙绿篱栅栏

引言

虽然小庭院在建筑中还算是一个较为开放的空间，其中包括一些拥有不同功能和结构特点的空间界面，如地面、墙面、顶棚以及绿化区域等。因此在设计小庭院时，边界处理显得非常重要。庭院边界也是构成庭院元素的重点之一，故在此对庭院边界的处理略加讨论。

1.中国庭院文化

中国的庭院文化最早应该可以追溯到公元前11世纪前，周文王所筑灵台、灵沼、灵圃，它们可以说是最早的皇家园林。春秋战国到西汉时期，园林迅速发展，并渐具雏形。早先园林的主要功能即为狩猎、通神、求仙、生产，后期逐渐转化为供人们游憩、观赏、修养身心等。到了明清时期，不论是皇家园林，还是私家庭院都发展到了鼎盛时期。

庭院文化是中国传统居住文化的核心，无论是北京的四合院还是石库门，都深刻的揭示着，历史悠久的庭院文化起源于人与自然、人与人之间的相处方式，所谓距离产生美，斗转星移，即使在现代社会，边界依旧不可或缺。

如今，在人口密集、空间拥挤的现代城市中，一座设计美观的庭院，在一定程度上可作为业主的财富象征，庭院的存在与否，以及庭院的布置和设计与业主的经济收入、地位、及个人修养都有直接的联系。正因为如此，只要相关条件允许，人们都会依建筑合适的尺度开辟出一个舒适的庭院空间，并对其进行精心设计与布置，增强其功能性。

2.庭院边界的重要性

“ Good fence makes good neighbors ”——这句俗语生动的表达了一个好的庭院分界方式对于邻里关系的重要性。

明确的边界不但能让相邻的两家人清楚了解自己的产业范围，还能避免边界设施、植物的养护管理归属纠纷、私密性等问题。从物业管理的角度，明确制定庭院边界也是非常有必要的。不管是私密性很强的围墙、无缝隙栅栏，还是造型多样的铁艺栅栏、木栅栏，除了能提供不同程度的视线遮挡外，还能避免邻居家的小狗到我们的院子里来溜达。其围墙或栅栏如能达到一定高度，更能为我们提供安全上的保障。

绝大多数庭院都有一种至多种有形的边界设计，意在把庭院与外界分隔开，或在庭院内部开辟出层次感，边界不仅仅是从外在营造独立精巧的空间，更重要的是它能给人安全、保护的氛围。边界在划出界限范围的同时，也为各种植物绿化，以及其它装饰物，比如特色小品等提供了设计背景。当然，边界的作用并不是要把人的视线局限于内部，当外面的风景很精彩时，可以运用借景的手法，巧妙地借用外部景物，使园内园外很好地融合在一起。

3.常见的几种边界形式

墙体、栅栏、和篱笆是小庭院中最为常见的几种边界形式。它们不仅可以对庭院内的不同性质、功能的空间进行分隔，而且还都具有很强的装饰性。

以下，我们就国内别墅与美国居住区的几种不同类型分界方式进行分析和探讨。

2.1围墙

最好的庭院边界是实墙，围墙的私密性最佳，无维护成本且效果持久，适用于所有类型的庭院。

图1.北京绿城御园，它的边界处理所采用的是2米高实墙。

绿城御园的建筑风格采用的是欧洲新古典主义风格，设计者在边界处理上一方面考虑了建筑的美观性和建筑整体相互之间的协调性，使得围墙与建筑浑然一体，另一方面设计者也还考虑了业主对私密性与安全性的要求。

实墙与其它边界形式，诸如栅栏和绿篱相比，具有坚固耐用、材料丰富以及可塑性强等优点，而且还能够为庭院内的景观提供一个装饰性的背景，以下运河岸子上的院子就能充分体现这一点。

图2. 运河岸子上的院子

但围墙也有其弊端，不仅造成业主视野的局限性，并且院外的公共景观也显得过硬，绿化量显得过少，成本也相对于其它边界来说比较高，当它们建在庭院的南端，可能还会阻挡到光线，建在有风的地方，可能会造成奇怪的风型，尽管存在这些潜在的不利因素，但是围墙还是庭院边界处理很好的选择。

建筑围墙的材料很多，一般包括天然石块、混凝土和砖，材料的不同会形成不同的视觉效果。天然石块砌成的墙，墙体凹凸不平，墙面上的光线呈现出明暗对比，墙色平和自然，在整体上形成自然的律动感。混凝土砌成的墙，平整、线条感强，呈现出明快冷峻的一面。砖砌成的墙，墙面线条感明显，但是墙面整体上表现出沧桑、质朴的特点。所以在围墙的砌筑中，材料是非常重要的，但是有一点我们也不能忽视，那就是墙体的具体形状，因为不同的墙体会给我们带来不同的解读信息。

在北京，采用实墙处理边界的高档别墅有绿城御园、运河岸上的院子、龙湖

香醍漫步、龙湾别墅等。

2.2树篱

图3.美国居住区所采用的树篱边界处理

在中国，采用树篱来做边界处理还是并不多见的。首先院子没有足够大的空间，其次种植还需要一段时间才能达到你理想中的景观效果，又或许业主没有时间或者特意买套修剪工具来修剪。

但是在国外，树篱的使用还是相当流行的。修剪整齐的树篱十分的美观，树篱一般多适合于开敞式院子和小型庄园。

树篱有利也有弊，好的方面是它们可以充当绝妙的背景，其本身也能和其它植物容易搭配，而且可以通过树篱减缓风速，而不是像硬质障碍物一样使风形成涡流。此外树篱植物成本较低，栽植简单。不好的方面在于树篱只适用于充足种植空间的庭院，另外需要经过一段时间的精心养护后才能达到美观自然的效果。对于绝大多数小庭院来说，树篱是不适合来做边界的。树篱自身（当它已经完全长成时）会占据大约60公分宽的土地，而这样大小的空间对于小庭院来说是很宝贵的。不止这样，树篱边界以外还需要留出45公分的距离作为修剪通道以及树篱根系的生长空间（树篱的根系一定会将此区域内的水分和养料吸干净），边界种植在这里很难生长良好。

2.3栅栏

图4.北京龙湖滟澜山边界所采用的铁艺栅栏处理

图中龙湖滟澜山别墅为西班牙式建筑风格，采用铁艺栅栏在于它造型美观典雅，具有独特的欧洲风格，可以与建筑很好的融合。

采用栅栏处理边界的别墅还有保利龚上、天津万科霞光道5号、北京泰禾红御、北京纳帕溪谷等

栅栏在边界处理的使用率之所以很高，重要的原因就是它能与建筑很好的搭配，样式美观，品种多样。栅栏有许多优点，比如造型美观典雅、防风效果好、占地少、可以让风渗透入庭院、施工方便、材料选择性高等。栅栏与围墙相比，栅栏就显得需要围护和不结实的缺点出来，木质栅栏还易脱色及变形翘曲，铁艺栅栏也容易生锈断裂，维护麻烦。

栅栏有很多种类，各式各样的材质和价格。你可以在庭院里特定的地方用造型灌木或攀爬结果的植物来加强它的美观效果。

a)铁艺栅栏分为两种类型：一种与围墙、矮墙组合，基础固定在矮墙上，高度与

1.5-1.8米。另一种仅在立柱下作基础，地面部分可见栅栏。前一种的价格更贵，但效果更好，不带矮墙的栅栏对于周边种植几乎没有距离上的限制，而如果带矮墙的栅栏周边种植大树则需要让土球边缘距离墙边保持30cm以上。铁艺栅栏的抗压程度较好，可以用攀援月季等大灌木来加强美观。

b)金属网栅栏——通常只有60-90cm高。如果这种栅栏不是高达1.2-1.3m并且异常结实，做院子边界的时候你通常可以忽视它。高的金属网栅栏，高度在1.8m 左右的，至少能将狗关在院子里（外）。为了美观，可以将攀爬植物引到栅栏上，但如果是比较单薄的金属网栅栏就可能会被植物的重量压制下陷。

c)木制栅栏——适用于绝大多数院子的实用的选择。木栅栏有着品种繁多的样式，通常使用标准尺寸的面板。木栅栏用的木材都经过了防腐的处理，经久耐用，颜色会随着时间而褪色，尤其是当栅栏长时间处于烈日光照下的时候。

木栅栏的样式大致分为以下几种：

1)无缝隙栅栏——将板子垂直固定到水平方向的木栏上，边界搭接。这是最结实以及隔音的栅栏，同时也是最贵的。这种栅栏一般没有标准件的木板，所以树立这种栅栏是最费人工的一种。

2)膝板式栅栏——这种款式的栅栏是由水平方向排列的，波浪形边缘的，边界搭接的标准件木板组装成的。牢固程度一般，隔音还不错。木板易变形。

3)编织纹栅栏——这种栅栏是由更薄一些的板子围绕竖直的支柱成席纹状固定。结实程度更差一些，隔音相当不好，木板间有小的缝隙，儿童会喜欢在那儿偷看。

4)格架栅栏——格架栅栏是由窄长的木板，间隔大约15-23cm宽，做成方形或者菱形的格子图案的开放式栅栏。对于声音和视线没有屏障作用。格架栅栏可以与别的栅栏组合，以增加全屏蔽式栅栏的透光性。

除了以上所述的几种边界处理方法之外，还可以选择竹篱和树枝篱笆，以及混搭栅栏等。

安置得当的竹篱栅栏，非常引人注目，尤其适用于空间狭小的庭院。而树枝篱笆更适合乡村庭院或用作一些庭院的临时栅栏。

4.边界处理其它因素

庭院的边界处理不仅要考虑到业主所要求的私密性与安全性的问题，甚至还要考虑到南北方的气候差异性、庭院的形式与类型、庭院的建筑风格、细部要素、地形的高差关系、庭院所处的地理位置、周围环境等，这些都会影响到边界处理的选择。因此庭院的边界处理不仅仅单从美观的角度来解决，而是应该综合考虑各项因素从而来达到你心中完美的庭院作品。

结论

庭院不仅要满足景观方面的特殊要求，也要考虑到个人或群体的审美特点，甚至是琐碎的日常生活的功能化要求。而细节的重要性也不能忽视，只有将实用性和艺术性两方面结合起来，细节与整体的设计得到完美平衡，才能将庭院设计力量发挥出最大的作用。

参考文献：

【1】郭宏峰主编《小庭院细部创意》，机械工业出版社，2010-06出版

【2】盖伊·库珀戈登·泰勒著《未来庭园》，贵州科技出版社2002-12出版【3】 Catriona Tudor Erler《NEW Complete Home Landscaping》，CREATIVE HOMEOWNER，2003-11出版

【4】 Bridget Vranckx《Modern Architecture In The Garden》,LOFT,2009-04出版

边缘提取不同算子方法的分析比较

目录 摘要....................................................................... I 1简介. (1) 1.1MATLAB 简介 (1) 1.2数字图像处理简介 (1) 2边缘检测 (3) 2.1边缘的含义 (3) 2.2边缘检测的含义 (3) 2.3边缘检测的步骤 (3) 3常用的边缘检测算子 (5) 3.1微分算子 (5) 3.1.1 Sobel算子 (5) 3.1.2 robert算子 (6) 3.1.3 prewitt算子 (6) 3.2 Laplacian算子 (6) 3.3 Log算法 (7) 3.4 Canny边缘检测法 (7) 4程序设计 (8) 5运行结果 (10) 6边缘检测结果比较 (12) 7心得体会 (13) 参考文献 (14)

摘要 边缘检测是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。本设计利用MATLAB软件分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、LoG边缘算子以及Laplacian 算子等对图像边缘检测,根据实验处理结果对几种算子进行比较。 关键词：Matlab边缘检测算子

1简介 1.1MATLAB简介 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具，它起源于矩阵运算，已经发展成一种高度集成的计算机语言。有人称它为“第四代”计算机语言，它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化界面设计、便捷的与其它程序和语言接口的功能。随着Matlab语言功能越来越强大，不断适应新的要求并提出新的解决方法，可以预见，在科学运算，自动控制与科学绘图领域，Matlab语言将长期保持其独一无二的地位。 Matlab 的特点如下： (1) 高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来; (2) 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化; (3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握; (4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具. Matlab的优势如下： （1）友好的工作平台和编程环境 （2）简单易用的程序语言 （3）强大的科学计算机数据处理能力 （4）出色的图形处理功能 （5）应用广泛的模块集合工具箱 （6）实用的程序接口和发布平台 （7）应用软件开发（包括用户界面） 1.2数字图像处理简介 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性，达到人们所要求的预期结果。从处理的目的来讲主要有：

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基于Matlab实现的地震波场边界处理软件 姓名：姚嘉德学号：2015301130007 院系：资源与环境科学学院 摘要：用有限差分法模拟地震波场是研究地震波在地球介质中传播的有效方法。但我们在实验室进行波场数值模拟时有限差分网格是限制在人工边界里面，即引入了人工边界条件。本文采用Clayton_Engquist_Majda二阶吸收边界条件，通过MATLAB编程实现了这一算法。依靠MATLAB具有更加直观的、符合大众思维习惯的代码，为用户提供了友好、简洁的程序开发环境，方便同行们交流。利用Matlab本身所具有可视化功能以及像素识别功能，可以将生成的动画电影进行识别，用于地震局实时分析有着深远意义。 关键词：有限差分法，地震波场，吸收边界条件，MATLAB矢量帧,像素识别 Abstract：Modeling seismic wave field with the Finite Difference Method (FDM) is an effective method to study theseismic wave propagation in the earth medium. When we model seismic wave field in the laboratory, the finitedifference grids are restricted in the artificial boundary. So it should introduce the artificial boundary conditions. This paper adopts Clayton_Engquist_Majda second absorbing boundary conditions and realizes the arithmetic with MATLAB. The MATLAB codes are direct and accord with our thinking custom. So it can provide the friendlyand succinct programming environment and is easy to communicate with https://www.wendangku.net/doc/1b5722385.html,ing the functions of Matlab that make visualization come true and identify the pixel,we can identify the earthquake wave field. Key words: finite difference method, seismic wave field, numerical modeling, absorbing boundary conditions,MATLAB

图像边缘提取方法及展望

1引言 图像最基本的特征是边缘，边缘是图像性区域和另一个属性区域的交接处，是区域属性发生突变的地方，是图像中不确定性最大的地方，也是图像信息最集中的地方，图像的边缘包含着丰富的信息。因此，图像的边缘提取在计算机视觉系统的初级处理中具有关键作用，但目前仍是“瓶颈”问题。 边缘检测技术对于数字图像是非常重要的，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。现有的图像边缘提取方法可以分为三大类：一类是基于某种固定的局部运算方法，如：微分法，拟合法等，它们属于经典的边缘提取方法；第二类则是以能量最小化为准则的全局提取方法，其特征是运用严格的数学方法对此问题进行分析，给出一维值代价函数作为最优提取依据，从全局最优的观点提取边缘，如松驰法，神经网络分析法等；第三类是以小波变换、数学形态学、分形理论等近年来发展起来的高新技术为代表的图像边缘提取方法，尤其是基于多尺度特性的小波变换提取图像边缘的方法是目前研究较多的课题。该文将较为详细地对各种图像边缘提取算法的原理进行阐述，对几种最常用的图像边缘提取算法给出实验结果，并进行结果对比与分析。 2经典的图像边缘提取方法 2.1微分算子法 边缘的检测可借助空域微分算子通过卷积完成，导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。 一阶导数 !f !x 与 !f !y 是最简单的导数算子，一个连续函数f（x，y）在位置（x，y）处方向导数的最大值是I G I=（ !f !x ）2+（!f !y ）2 [I12，称为梯度模，相应地，取得最大值的方向为"=tan-1 !f !y !f !x T I I L T I I J 。 利用梯度模算子来检测边缘是一种很好的方法，它不仅具有位移不变性，还具有各向同性。在实际中，对于一幅数字图像采用了梯度模的近似形式，如常用的罗伯特交叉算子（Roberts Cross）和索贝尔算子（SobeI）的表达式分别为： Roberts算子表达式为： \G\=maX（I f（i，J）-f（i+1，J+1）I，I f（i+1，J）-f（i，J+1）I） SobeI算子表达式为： 121 000 -1-2- T I I L T I I J 1 10-1 20-2 10- T I I L T I I J 1 x方向卷积核y方向卷积核 图像边缘提取方法及展望 季虎孙即祥邵晓芳毛玲 （国防科技大学电子科学与工程学院，长沙410073） E-maiI：Iove63901@https://www.wendangku.net/doc/1b5722385.html, 摘要该文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍，对比、分析了各自的优缺点，重点对以小波变换为代表的现代信号处理技术提取图像边缘的方法进行了分析和阐述，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像Lena进行边缘提取的实验结果。最后，对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。 关键词边缘提取小波变换多尺度分析图像边缘检测 文章编号1002-8331-（2004）14-0070-04文献标识码a中图分类号TP391 The Algorithm for Image Edge Detection and Prospect Ji Hu Sun Jixiang Shao Xiaofang Mao Ling （SchooI of EIectronic and Engineering，NationaI University of Defense TechnoIogy，Changsha410073）Abstract：The representative aIgorithms in these days for image edge detection have been presented in this paper.after contrasting and anaIyzing the advantages and the disadvantages of every aIgorithm，we pIace an emphasis on anaIyzing and iIIuminating waveIet transform，which is one of the modern signaI processing technigues for image edge detection.in order to have a much cIearer Iook at the effect of every aIgorithm，we give the resuIts of the eXperiments in which the common aIgorithms are used to detect image edge of the same standard testing image Lena.at Iast，we bring forward our viewpoint about the probIems the image edge detection technoIogy is facing and where is its deveIopmentaI direction. Keywords：edge detection，waveIet transform，muItiscaIe anaIysis，image edge detection 作者简介：季虎（1972-），男，工程师，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别。孙即祥（1946-），男，教授，博士生导师，现已出版专著三部，并正在撰写另外一部专著，已发表论文十数篇。主要感兴趣的研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别等。 70 2004.14计算机工程与应用

区间控制方法总结

区间控制方法集总 一：设定区间的控制策略（期望是设定值） 设定区间控制策略浙江大学杜树新2003年自动化仪表 工业废水PH值的智能区间控制浙江大学杜树新2004年仪器仪表学报 将设定区间的上限、下限作为控制设定值, 采用常规控制方法( 如线性控制方法、非线性控制方法、PID)构成2个设定值控制器, 并根据系统输出采用就近原则动态调度该2个设定值控制器, 以确保系统输出在设定区间之内, 达到控制要求。设定值的切换方式是离谁近就切换到谁。 1）基本思想：考虑单输入单输出系统，存在反馈误差和干扰等，系统的输入为u，输出为y，期望的输出区间为[a,b]，目的是设计控制算法u= h(y, t)，采用如下控制策略： 为每个设定值控制器的反馈误差；并且每个控制作用h都采用PID控制形式： 2）应用例子：浙江横店污水处理厂自动控制系统，PH的设定区间为[6,8]，控制量u>0表示加碱，u<0表示加酸，u=0什么也不加。现构造两个设定值控制器： 设定值为6的控制器:

h 设定值为8的控制器: 所以区间控制策略为：控制器采取就近原则 这样就构造出了四个PH时限酸限开阀、酸限关阀、碱限开阀、碱限关阀。 通过设定值控制和设定区间控制的对比我们发现污水区间控制方法在耗药方面要明显优越于常规控制方法且控制精度满足要求 二、区间预测控制 1、状态反馈区间预测控制算法（期望是设定值）。 区域预测控制及其在联合站油水分离中的应用大庆石油学院孙玉华邓凡良1998年 乙烯精馏塔软仪表与先进控制工程实践罗雄麟左信陈常恒2002年化工自动化及仪表约束控制偏差处理及其在精馏塔预测控制中的应用中石油大学罗雄麟左信陈常恒等2002年化工自动化与仪表 该算法的前提是系统模型用状态空间模型表示，表示如下 状态反馈的最优控制作用为：

常见图像边缘检测算法检测

不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。 在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数，虽然，原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。不过，利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。 各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位 1.Sobel算子 其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。 Sobel算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。实际使用中，常用如下两个模板来检测图像边缘。

有限元法边界条件的处理

有限元法边界条件的处理 边界上的节点通常有两种情况， 1. 一种边界上的节点可自由变形，此时节点上的载荷等于0，或者节点上作用某种外载荷，可以令该点的节点载荷等于规定的载荷Q。这种情况的处理是比较简单的。 2. 另一种边界上的节点，规定了节点位移的数值。这种情况下，有两种方法可以处理： * 划0置1法 * 置大数法 划0置1法是精确的方法，置大数法则是近似的方法。下面分别介绍这两种方法 置大数法 假设v自由度的位移已知为b(b可以为0或者其他任意值)。 1. 将v自由度相应对角线上的刚度系数k(v,v) 换成一个极大的数，例如可以换成k(v,v)*1E8 k(v,v) ---> k(v,v) * 1E8 2. 将v自由度相应节点载荷F(v) 换成F(v) * 1E8 * b F(v) ---> F(v) * 1E8 * b 3. 其余均保留不变，求出的 v =~ b 此方法的处理只需要修改两个数值即可，简单方便，虽然求得的是近似值，但一般仍然推荐使用。 置大数法来源于约束变分原理，本质和罚函数是一样的，得到的都是一个非精确值，施加起来在程序实现上相对简单，但是过大的大数可能引起线性方程的病态，造成在某些求解方法下无法求解，过小的大数有可能引起计算的误差，因此大数的选择也算是一个优化的过程吧，因此如果位移边界条件为0的话，主1副0的方法通用性更好吧 而位移非零的情况下，还有一种类似主1副0的方法可以采用吧，不过程序处理相对麻烦一点，我一下也没找到，你不妨找找看 这是在不增加方程个数的情况下的处理方式，拉格朗日乘子法好像也可以处理边界条件，但是会增加方程的个数，所以大家一般都不太用来着，拉格朗日乘子法和罚函数法的原理可以看一下王勖成写的那本有限元，如果英文好，不放看看监克维奇的那本英文的《finite element method》

边缘检测和轮廓提取方法和VC++程序

边沿检测和轮廓提取方法和程序 1 边沿检测 我们给出一个模板和一幅图象。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下： 。 可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。 为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。 这种模板就是一种边沿检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，你没有必要知道梯度的确切涵义，只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的，和边沿的方向总是正交(垂直)的，例如，对于上面那幅图象的转置图象，边是水平方向的，我们可以用 梯度是垂直方向的模板检测它的边沿。 例如，一个梯度为45度方向模板，可以检测出135度方向的边沿。 1.Sobel算子

在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的。与和 相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。 Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边 沿的，另一个是检测垂直平边沿的。各向同性Sobel 算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。 下面的几幅图中，图7.1为原图；图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图；图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。 图7.1 原图

边界类、控制类、实体类

边界类、控制类、实体类分析类的构造型可分为以下几种： · 边界类 · 控制类 · 实体类 https://www.wendangku.net/doc/1b5722385.html,/info/programme-uml/list-1.html 除了为您在查找类时提供更为具体的流程指南外，为类区分构造型还有助于建立一个强壮的对象模型，这是因为对模型进行的变更往往只会影响某一特定部分。例如，用户界面的变更仅会影响边界类。控制流的变更仅会影响控制类。长期信息的变更仅会影响实体类。不过，这些构造型的最大作用还是帮助您在分析和初期设计阶段中辨识类。在设计阶段的后期，您可能要考虑使用一组略有不同的构造型，以便更好地将其与实施环境、应用程序类型等联系起来。 边界类 边界类是一种用于对系统外部环境与其内部运作之间的交互进行建模的类。这种交互包括转换事件，并记录系统表示方式（例如接口）中的变更。 边界类对系统中依赖于环境的那些部分进行建模。实体类和控制类对独立于系统外部环境的那部分进行建模。因此，如果更改 GUI 或通信协议，将只会更改边界类，对实体类和控制类则毫无影响。 由于明确了系统的边界，边界类能帮助人们更容易地理解系统。在设计时，它们为确定相关服务提供了一个好的起点。例如，如果在设计初期就确定了一个打印机接口，很快您即会发现您必须对打印输出的格式也进行建模。 常见的边界类有窗口、通信协议、打印机接口、传感器和终端。如果您在使用 GUI 生成器，您就不必将按钮之类的常规接口部件作为单独的边界类来建模。通常，整个窗口就是最精制的边界类对象。边界类还有助于获取那些可能不面向任何对象的 API（例如遗留代码）的接口。 您应该根据边界类所表示的边界类型来对边界类建模。与其他系统进行通信和与人员主角进行通信（通过用户界面）在目的上大有不同。在用户界面建模中，最需要关注的是如何向用户显示界面。而在系统通信建模中，最应关注的是通信协议。 边界对象（即边界类的一个实例）的生存期可以比用例实例的生存期更长。举例来说，边界对象必须在两个用例执行之间的一段时间显示在屏幕上时就符合这种情况。但是，通常情况下二者的生存期一样长。

结构静力分析边界条件施加方法与技巧—约束条件

在结构的静力分析中载荷与约束的施加方案对计算结果有较大的影响，甚至导致计算结果不可信，笔者在《结构设计CAE主业务流程》的博文中也提到这一点。那么到底如何施加载荷与约束呢？归根到底要遵循一个原则——尽量还原结构在实际中的真实约束和受力情况。本文着重介绍几种约束的施加方法与技巧，并通过具体例子来进一步说明。 1 销轴约束 销轴连接在结构中是很常见的一种形式，其约束根据具体的结构形式有所不同，下面以一个走行装置为例具体介绍一下。 走行装置是连接平动轨道与上部结构的，其约束应是轨道通过车轮对走行装置的约束，但是通常对于车轮只要验证其轮压满足要求即可，因此在模型中往往将车轮简化掉，因此对于走行装置的约束就变为销轴约束。 图1 某走行装置 图1 中1-10是与车轮相连接的轴孔，车轮行驶于轨道上，约束位置在10对轴孔处，如果把整个轴孔都约束则约束刚度太大，结果会导致圆孔周围应力过大，因此应简化为约束轴孔中心点，将中心点与轴孔边缘通过刚性单元连接，简化为点约束。首先y方向（竖直向上）是应该约束的（此处假设车轮及轴为刚体），其次由于轨道与轮缘的相互作用，z方向（侧向）也应该是约束的，然后由于走行装置在向下的压力下会产生沿x方向（运行方向）的位移，因此x方向约束应放开，但是如果10对轴孔中心x方向的约束全放开则会导致约束不全无法计算，因此应在1轴孔或10轴孔中心处施加x方向的约束，这样实现全自由度约束。 2 转动轨道约束 图2是一个翻车机模型，该结构通过电机驱动，托辊支撑，2个端环在轨道上转动来实现翻卸功能。

图2 翻车机 由于翻车机托辊支撑端环，由电机驱动不断地翻转卸车，造成其约束位置方向不断变化，针对一个具体翻转角度，翻车机端环在与托辊接触处（线接触）应约束沿翻车机端环径向，另外，由于翻车机在荷载作用下会产生沿翻车机轴向的位移，所以两端环中要约束一个端环的轴向自由度。 3 对称面约束 图3是某钢水罐模型，该模型关于y-z面对称，下面介绍一下该结构的约束处理。 图3 钢水罐 首先在1处由于受到钢水罐起吊装置的限制，其竖直方向y及水方向z无法变形，应施加z 方向及y方向的约束，而x方向是没有约束的，此时因缺少约束无法计算，应注意到该结构(包

数字图像的边界提取

实验九数字图像的边界提取 一、实验目的 了解有关数字图像边界提取的基本概念，熟悉Matlab软件中关于数字图像边界提取的基本命令，掌握利用Matlab软件进行数字图像边界提取的方法；同时，学会在图上加图题，会控制图题的位置。 二、相关知识 在图像处理中，有一种十分实用的操作叫做边界提取，在提取了图像的边界后，就可以对图像进行进一步的操作如图像分割，特定区域的提取，骨架提取等等。 常用的边界检测算子有微分算子、拉普拉斯高斯算子和canny算子。 在MA TLAB中，系统提供edge函数，其功能是利用各种边界检测算子来检测灰度图像的边界。 函数edge的用法有以下几种： 1．BW=edge(I)； 2．BW=edge(I,method)； 3．BW=edge(I,method,thresh)； 4．BW=edge(I,method,thresh,direction) 其中： I：输入图像； method：提取边界的方法，共有六种可取的值，即共有六种可使用的方法，包 括：’sobel’，’prewitt’，’roberts’，’log’，’zerocross’，’canny’，缺省时使用’sobel’； thresh：指定的阈值，所有不强于thresh的边都被忽略； direction：对于’sobel’和’prewitt’方法指定方向，可取值为：’horizontal’和’vertical’，’both’（缺省值）BW：返回的二值图像，其中1代表找到的边界。 在这些方法中，canny是较为优秀的一种，该方法使用两种不同的阈值分别检测强边界和弱边界，并且仅当弱边界和强边界相连时，才将弱边界包含在输出图像中。因此，这种方法不容易被噪声干扰，更容易检测到真正的弱边界。 关于这些方法的真正含义，我们以后有专门的课程加以详细讨论，现在先看看它们的效果。 例：分别调用’sobel’，’prewitt’，’roberts’，’log’，’zerocross’和’canny’六种方法检测图像rice.tif的边界。程序如下： I=imread('rice.tif'); BW1=edge(I,'sobel'); BW2=edge(I,'prewitt'); BW3=edge(I,'roberts'); BW4=edge(I,'log'); BW5=edge(I,'zerocross'); BW6=edge(I,'canny'); imshow(I);title('图1: rice.tif原图','fontsize',14,'position',[128,280,0]); figure;imshow(BW1);title('图2: sobel算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW2);title('图3: prewitt算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW3);title('图4: roberts算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW4);title('图5: log算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW5);title('图6: zerocross算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW6);title('图7: canny算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) 运行结果如下：