摘要：针对面板堆石坝在大坝前期设计阶段方案比选多、工作量大的问题,结合面板堆石坝结构设计原理,提出一种基于ORD软件的参数化建模方法,即利用OpenRoads Designer软件研究创建面板堆石坝BIM模型的关键环节和要点,并实现将坝体结构转换为一系列逻辑约束的组件来创建坝参数化模板,并将其应用于贵州省望谟县某面板堆石坝方案比选中。实际应用结果表明,该方法用于面板堆石坝建模和前期设计方案比选切实可行,大大提高了设计效率,且成果输出展示更直观,为面板堆石坝BIM技术应用提供了新思路。

摘要：实验室作为科研基地,其中存储了很多珍贵的资料和危险物品,因此,进行安全监控是十分必要的。在此背景下,设计一种基于条件生成对抗网络的实验室红外监控系统。借助B/S三层架构设计系统框架,分为采集层、网络层和应用层,将MySQL作为支撑,设计数据库。以STC89C52单片机为核心,主控各个外围硬件,搭建系统硬件。以ZigBee技术为基础组建系统的无线传输网络,用于远程传输。设计监控系统功能单元,通过采集单元采集实验室红外图像并利用预处理单元对实验室红外图像实施去噪、亮度调节、图像分割预处理,基于条件生成对抗网络(cGAN)设计异常识别单元,判断监控图像中是否存在异常情况并以此为依据进行预警。结果表明:系统对异常的监控结果与真实情况一致,由此证明了所设计的监控系统性能较高。

摘要：剧院项目集演出、艺术创作和现场体验等功能于一体,暖通空调能提供舒适、安全和功能良好的环境非常重要。暖通与装饰的配合,既要满足规范要求,也要实现空调效果,同时也要满足装饰美观度及硬装造型的需求。研究主要从风口、检修口、挡烟垂壁、手动按钮、地暖、热风幕和地板对流器等角度,总结与装饰配合的设计要点及应用。通过分享暖通与装饰结合中常见点位配合,结合具体空间应用及分析,帮助设计师更快更准设计暖通专业相关点位,同时为装饰与暖通的完美结合提供有力支撑。

摘要：双永磁同步电机系统具有模型参数不确定,外部负载变化以及快慢动态共存的特性,这为其最优协调控制带来挑战。该文提出一种基于强化学习的无模型最优协调控制方法。首先,采用传统的主从控制结构和PI控制器构建双永磁同步电机系统数学模型;其次,利用输出调节理论和最优控制理论,设计最优协调控制器,解决系统外部负载变化问题;然后,针对系统的模型参数不确定以及快慢动态共存特性,提出一种独立于模型参数的强化学习算法,学习控制器增益;最后,仿真和实验结果验证所提出的控制策略可以有效改善双电机系统速度跟踪性能和转矩同步性能。该文所提控制方法能够提高双电机系统的跟踪性能和同步性能,抑制未知时变负载的干扰,并避免参数不确定所带来的影响。

摘要：With the introduction of“new engineering,new medical science,new agricultural science,and new liberal arts”construction,the reform of college English teaching is also *** nationwide have conducted attempts in different aspects of college English teaching and produced fruitful ***,more efforts should be *** paper discusses the reforms made by Wuhan University of Technology,focusing on the reformation of curriculum.

摘要：近些年,随着国民文化自信以及消费自信的增强,其审美也在不断发生变化并不断影响着卷烟包装的设计。卷烟包装设计逐步开始关注对中式美学思想的体现。本文以陕西中烟推出的新品“好猫(长安)”为例,简要分析中式美学在卷烟包装中的应用与表现,为当下卷烟品牌构筑品牌核心、传承中华文化、绽放包装艺术提供新思路。

摘要：From the perspective of analysis-synthesis translation mode,this paper discusses the translator’s responsibility and the translator’s role in the translation of historiography,based on the case of Ko Kung-chen’s History of Chinese *** *** believed that translation is the logical combination of two processes of analysis and *** analysis process is characterized by understanding,emphasizing accurate understanding and professional analysis of the source text,while the synthesis process focuses on the transformation of language and *** two processes are dependent,forming the whole process of translation *** the indisputable subject of translation,the translator should assume his own subjective responsibility in the two *** translator should be responsible for the fact and professional academics in the analysis process,and language and culture and translation itself in the synthesis process,playing the role of a reviewer,disseminator and translator to ensure that the translation text would be correct,accurate and professional so as to realize the value of himself and translation.

摘要：辉光放电原子发射光谱分析技术可对金属样品表面进行沿深度方向的逐层分析与表征,具有溅射速率快、分析效率高、可大面积溅射的优点。另外,辉光放电等离子体能量较低,材料逐层溅射激发过程中不易引起材料本身组织结构的变化,能够实现沿样品深度方向逐层剥蚀制样。将辉光放电溅射源与扫描电镜、光谱分析检测仪器等联用,可作为金属材料高通量定量表征的有效手段。为了高通量地获取材料表面的成分分布信息,需要对材料表面在多尺寸、大面积溅射条件下进行辉光放电等离子体溅射。因此在传统辉光溅射源的基础上,改进了阳极筒结构,设计了4种直径为cm级的(15、20、30和40 mm)大口径阳极筒,并对其进行COMSOL数值模拟仿真和实际溅射效果研究。大尺寸溅射面可获得材料表面更为丰富的信息,但在相同溅射条件下,阳极口径增大也带来溅射速率下降、溅射面中心区域离子化率降低、影响溅射均匀性和坑型平整度等问题。为解决这些问题,设计了可应用于大口径直流辉光放电溅射源的辅助阳极结构,通过改变放电空间的电场分布情况调控等离子体分布,增强了阳极中心区域离子化率。详细阐述了辅助阳极结构的设计原理,并对传统阳极和辅助阳极进行了数值模拟仿真研究和实际溅射效果对比实验。结果表明增设辅助阳极对大口径溅射源溅射速率的提升效果明显,对阳极口径30 mm溅射源的溅射速率提升33%~48%,对阳极口径40 mm溅射源的溅射速率提升34%~57%。采用大口径辅助阳极型溅射源对紫铜样品进行了溅射激发,并用光学相干断层扫描仪(OCT)测试了溅射坑形貌,结果表明增设辅助阳极可有效改善溅射均匀性和坑型平整度。

摘要：基于点云的三维目标检测算法是自动驾驶系统中关键技术之一。目前基于体素的无锚框检测算法是学术界的研究热点,但是大多数研究都侧重于设计复杂的二阶段修正模块,在牺牲巨大的算法延迟的情况下带来有限的算法性能提升。而单阶段无锚框点云检测算法虽然具有更加精简的检测流程,但其检测性能难以满足自动驾驶场景的需求。对此,本文基于无锚框检测算法CenterPoint,提出了一种面向自动驾驶场景的单阶段无锚框点云目标检测算法。具体来说,本文通过引入编码解码稀疏模块,极大地促进了三维特征提取器对于空间非连通区域的信息交互,保证了三维特征提取器能够提取到满足各类目标检测的特征。此外,考虑到现有的二维特征融合主干与基于中心点的无锚框检测头的适配存在挑战性,本文通过引入自校正卷积和大核注意力模块,能够有效提取到目标区域的点云特征,并将目标区域的点云特征聚集到中心点区域,从而提升算法对于目标的召回率和检测精度。本文所提出的算法在大规模公开数据集nuScenes上进行模型训练和实验验证,与基准算法相比,mAP和NDS分别提升了5.97%和3.62%。同时,本文将所提出的算法在基于自主搭建的实车平台上进行实际道路实验,进一步证明了所提出算法的有效性。

摘要：该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法(KNN)训练。结果表明,kernal-PCA+KNN的模型准确率(95.17%)优于PCA+KNN模型的准确率(92.34%)。研究表明,kernal-PCA+KNN算法可以实现15类废旧纺织物识别准确率的提升,为废旧纺织物在线近红外自动分拣提供有力的技术支撑。