摘要：特种车由于其舱内空间狭窄、人员密集等特点,送风系统难以同时保证多乘、载员人体热舒适性要求,需要对特种车舱室送风系统进行合理布局和优化设计。针对某型特种车,建立其舱室简化三维模型。选取预计平均热感度、空气龄、加权温度及头足温差作为送风系统性能优劣的评判标准,结合计算流体动力学和多目标遗传算法,对送风系统布局和参数分别进行仿真优化设计。仿真结果表明,采用顶部左右条缝及脚部送风口可以有效改善乘、载员热舒适性,提高送风系统性能。进一步分析帕累托最优解,得出顶部送风口位置、送风角度和回风口位置的最优取值。本优化设计结果满足设计指标要求,为特种车送风系统设计、优化工作提供了新的思路。

摘要：飞机舱内的空气分配系统是决定舱内气流组织重要部件,舱内的空气品质及人员舒适性越来越受到关注,对于这一系统的研究也越重视。为保证座舱内合适的空气参数条件,实现制冷、加温和通风换气,满足全飞行包线下的指标需求。基于某型直升机座舱布局,开展了座舱空气分配管路系统设计及仿真研究。通过需求分析,明确设计技术指标。详细设计了座舱空气分配管路系统布局方案,并计算了供气口及分配管路尺寸参数。基于Flowmaster软件平台,建立了管路系统仿真模型,利用流量配平仿真计算,实现了管路系统的流量分配。通过与试验数据对比,供气口流量分配误差满足工程要求,验证了仿真结果的可靠性和系统方案的可行性。最后,针对直升机全飞行包线范围内管网风阻和供风口流量的变化,对技术指标进行了仿真计算校核。结果表明,所设计座舱空气分配管路系统方案合理可行,满足设计指标要求。

摘要：图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型、轻量级深度卷积神经网络模型和神经网络架构搜索模型等4类,并对各类深度卷积神经网络模型结构的构造方法和特点进行了全面综述,对各类分类模型的性能进行了对比与分析。虽然深度卷积神经网络模型的结构设计越来越精妙,模型优化的方法越来越强大,图像分类准确率在不断刷新的同时,模型的参数量也在逐渐降低,训练和推理速度不断加快。然而深度卷积神经网络模型仍有一定的局限性,本文给出了存在的问题和未来可能的研究方向,即深度卷积神经网络模型主要以有监督学习方式进行图像分类,受到数据集质量和规模的限制,无监督式学习和半监督学习方式的深度卷积神经网络模型将是未来的重点研究方向之一;深度卷积神经网络模型的速度和资源消耗仍不尽人意,应用于移动式设备具有一定的挑战性;模型的优化方法以及衡量模型优劣的度量方法有待深入研究;人工设计深度卷积神经网络结构耗时耗力,神经架构搜索方法将是未来深度卷积神经网络模型设计的发展方向。

摘要：要深入探究不同视觉艺术美学风格形成的原因,并深入完成范式转换方面的讨论,须根据当前视觉艺术美学风格形成方面的研究成果,展开由表及里、由浅入深的分析。文章通过探讨视觉艺术美学风格的具体内涵与外延,分析促进视觉艺术美学风格转换的外部因素和内部因素,以此深入了解视觉艺术美学风格转换的实质,把握视觉艺术美学风格的转换规律,使相应的规律为人类所用,使人类的艺术创作更具美感和价值。

摘要：当前高新技术的进步引领了平台车辆无人化日益发展的趋势,同时其应用领域愈加广泛。针对国内外多个公司的某种专用类型的地面无人平台产品进行了研究对比,概述了其设计应用情况,并结合其产品特点对国内外无人平台车辆发展的趋势做出了分析,为该类型专用车辆未来的研究提供了理论参考。