摘要：国际竞技健美操规则的修改对竞技健美操的发展带来重大变革。通过对2001～2005年竞技健美操评分规则中的艺术分的分析和比较发现,音乐、造型和服装的色彩变化对健美操艺术性的有重要影响。

摘要：壁画是我国极为重要的文化遗产类型,具有极高的历史价值、艺术价值、科学价值、文化价值和社会价值。颜料层作为壁画的核心价值所在,包含古代历史文化、宗教信仰、政治经济、科学技术等多方面的信息内涵。常规的颜料层分析方法有原位无损和微损取样两种,取样分析方法虽能满足这类珍贵、脆弱文物的研究,但获取样品数量有限且会对本体造成不可逆转的损伤。综合运用数字成像以及光谱等分析技术对天水仙人崖石窟壁画颜料层进行工艺与制作材料研究。结果显示,正射影像图能够真实记录壁画当前纹理信息,色度仪可以量化表征壁画颜料的颜色,红紫外摄影可以提取可见光下不易探查的壁画绘制线稿、修复痕迹等隐含信息,高倍数码显微镜可观察壁画表面的微观形态及破损处的层次信息,便携式X射线荧光光谱仪可检测出颜料中的元素由此判断主要显色元素,高光谱采集所得数据与标准图谱比较后能够准确判定颜料的矿物种类。因此,多种原位无损分析方法的联合运用,可以减少对文物的直接干预,亦可达到对壁画颜料层认知的目的。这些非接触式的无损检测方法,可精细化研究壁画颜料层的色彩、物理、化学属性等内容,是壁画现场分析的重要手段,可在石窟寺、寺观殿堂、墓葬壁画的研究上进行推广,发挥其应有之用。

摘要：本文研究了基于间歇事件触发控制策略的延迟多链接复杂网络的指数同步问题,设计了一种间歇动态事件触发控制策略.相比于间歇静态事件触发控制策略,本文提出的控制策略是基于控制区间内的动态事件触发,极大地减少了事件触发次.并且,考虑的间歇控制的控制增益是自适应的,这具有动态调整的作用.基于图论和李雅普诺夫方法,本文给出了实现延迟多链接复杂网络指数同步的充分条件.此外,本文设计的控制策略能够排除Zeno现象.并且,将理论结果应用于一类振子系统的指数同步问题.最后,文章给出相应的数值仿真来验证理论结果的有效性和可行性.

摘要：提出了一种多通道、高密度、高精度数据采集系统的设计方案.采用基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Arrays)内嵌软核的体系结构,实现了多通道数据的缓冲、格式转换、乒乓读写等流水操作,解决了多层CT(Computed Tomography)有限扫描时间内数据量大、时序要求严格和数据传输精确性要求高的问题;同时利用高精度电压源和精密电阻模拟了前端输入,设计了基于PXI(PCI eXtensions for Instrumentation)总线的虚拟仪器,精确测试了设计系统的性能且未额外引入噪声.方案已成功应用于多层CT中,同时也为数据采集提供一种借鉴.

摘要：19世纪至20世纪初,西方浪漫主义歌剧以其浪漫的情感基调、激烈的戏剧冲突而备受推崇。在塑造性格复杂的人物过程中,Rubato的运用对于旋律线条的情感刻画举足轻重。显性的音乐记号与节奏、和声、音色、密度的隐性变化共同成为探查Rubato的主要音乐理论依据。在节奏结构的框架下,音符时值的延展与减缩的数值比对成为Rubato关键数据支撑。浪漫主义歌剧咏叹调音响本体研究试图从计算机可视化音响参数的角度去验证Rubato理论分析中的适宜性和有效性,并以此为21世纪声乐表演研究与实践提供重要的参考。

摘要：大跨径钢结构弯桥设计较常规桥梁复杂得多,在项目初期的总体设计需要综合考虑多种因素;当必须采用该类结构时,大跨钢结构弯桥设计的关键点之一是各种温度效应的处理,本文总结了各类温度变化下的桥梁应力及变形规律,并提出了相应的预警和解决方案。

摘要：针对某双吸式离心泵流量和扬程达不到设计要求,效率偏低的情况,对该泵内部三维湍流进行了数值模拟,通过对泵内流场和总压变化过程的分析,找出了该泵达不到设计要求的原因,提出了切割叶轮进口以扩大进口面积的改进方案。对改进后的泵内部流场进行了数值模拟,并与改进前泵内流场数值计算结果进行对比,性能预测表明改进后的泵基本达到了设计要求。在此基础上,对改进后的泵进行了实验测试,结果表明上述改进措施是有效的,数值模拟方法为水泵的优化设计提供了有力工具。

摘要：为了准确、合理地预测车辆未来轨迹并且理解周围交通流的变化,提出了一种图注意力模式下融合高精地图的轨迹预测方法。设计了基于长短期记忆(LSTM)网络的编码-解码框架,建立了以车辆历史状态和高精地图信息为输入的模型结构,提出了结合车辆局部特征和全局特征的图查询机制输出车辆预测轨迹。在公开数据集nuScenes上的实验结果表明,该模型的综合预测性能优于Traj++、CoverNet等其他先进方法,且具有良好的抗干扰性。

摘要：随着海量新能源接入到微电网中,微电网系统模型的参数空间成倍增长,其能量优化调度的计算难度不断上升.同时,新能源电源出力的不确定性也给微电网的优化调度带来巨大挑战.针对上述问题,本文提出了一种基于分布式深度强化学习的微电网实时优化调度策略.首先,在分布式的架构下,将主电网和每个分布式电源看作独立智能体.其次,各智能体拥有一个本地学习模型,并根据本地数据分别建立状态和动作空间,设计一个包含发电成本、交易电价、电源使用寿命等多目标优化的奖励函数及其约束条件.最后,各智能体通过与环境交互来寻求本地最优策略,同时智能体之间相互学习价值网络参数,优化本地动作选择,最终实现最小化微电网系统运行成本的目标.仿真结果表明,与深度确定性策略梯度算法(DDPG)相比,本方法在保证系统稳定以及求解精度的前提下,训练速度提高了17.6%,成本函数值降低了67%,实现了微电网实时优化调度.

摘要：针对一类二次控制输入受到虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击时有源配电网频率恢复和储能系统(energy storage systems,ESSs)荷电状态(state-of-charge,SoC)平衡问题,提出一种基于观测器与动态事件触发机制的安全控制策略,以实现频率恢复和SoC平衡.首先,对FDI攻击下有源配电网频率恢复和ESSs的SoC平衡问题进行建模;其次,在二次控制侧设计状态观测器与攻击估计器,并通过Lyapunov稳定性理论证明观测器与估计器的收敛性;为了降低ESSs间的通信频率,进一步引入动态事件触发机制,并借助辅助观测变量动态估计事件触发期间的相邻系统状态,给出确保系统稳定并避免Zeno行为的参数选定方法;最后,通过Matlab/Simulink仿真,验证所提出控制策略的有效性.