摘要：中华陶瓷文化源远流长,颜色作为陶瓷的一种装饰,可以表达不同的设计理念、情感意识、地域特征和服务对象。为了更好地传承陶瓷艺术文化,本研究提出了一种基于K-means-NCS-ANOVA的颜色分类研究方法。首先,采用K-means颜色聚类、NCS颜色体系提取宋代八大民窑的颜色特征,分析八大瓷窑的区域特征及设计理念;基于上述分析结果制作问卷调查;并利用描述性分析、单因素方差分析(One-Way ANOVA),探究现代设计师对八大民窑颜色的应用偏好。由实验结果可知,设计师性别、专业、工龄也会对八大民窑颜色的应用偏好产生影响;景德镇窑的颜色最受现代设计师欢迎,而耀州窑、磁州窑、定窑的颜色已经不太符合现代审美。本研究采用现代人工智能技术识别八大民窑特征,调研现代设计师对八大民窑颜色的使用偏好,为文物识别、陶瓷文化传承及人才培养提供理论和技术支持。

摘要：在数字赋能乡村文旅背景下,为上海松江区叶榭镇进行乡村文旅IP形象设计,通过实地走访和资料调研,发掘地域人文特色。从非遗、特色农产品、红色文化3个方向出发,探索IP形象的设计方法,以IP形象为中心,打造地域特色的文旅品牌。

摘要：在微波离子推力器的磁场结构设计中,一般认为增大磁镜区的面积能够约束更多电子,有利于提高能量利用率;减小发散区面积能够减少电子在壁面的损失,有利于降低放电损耗.随着一体化仿真研究深入,发现利用Child-Langmuir鞘层的特性可约束电子,使其在鞘层与磁镜间往复运动获能.对此,本文设计了适用于1 cm磁阵列微波离子推力器的磁场结构,并对其初始放电和束流引出过程进行了一体化仿真,对比阐明了电子在磁场发散区受Child-Langmuir鞘层、天线表面鞘层和磁镜共同约束下的获能模式.该获能模式可提升磁场发散区的电子温度,促进电离,提升栅极前等离子体密度,进而提升束流密度.仿真结果表明,在氙气流量0.3 sccm(1 sccm=1 mL/min),微波功率为1 W,栅极电压φ_(sc)/φ_(ac)=300 V/–50 V条件下,磁阵列微波离子推力器的电流密度较2 cm微波离子推力器提升57.9%.本文从理论上对磁场发散区电子加热模式进行了验证,研究结果将为微波离子推力器优化设计提供理论依据,促进微波离子推力器性能提升.

摘要：项目化学习是学生在真实情境下根据驱动性问题完成项目任务,实现知识和能力建构的过程。驱动性问题是项目化学习的核心元素,是评价项目的重要指标,也是设计者在进行项目设计时面临的最大障碍。本文对收集到的国内外项目学习案例中的驱动性问题进行研究,将驱动性问题划分为产出型、假设型、研究型、思辨型、论证型等五个类型,并根据问题类型、知识类型以及认知策略,提出了以核心问题情境化为主、架设框架问题为辅的驱动性问题设计思路。

摘要：北宋壁画墓中常见“开芳宴”这一装饰题材,其图像结构与绘制技法较之前稍有不同,类型更为多元。墓主人夫妇像的呈现分为“墓主人夫妇对坐图像”和“墓主人夫妇并坐图像”两种类型,其图像中的家具、服饰、乐器等物质文化元素极为丰富,不仅反映了北宋富民阶层的物质文化生活状况,也体现了北宋时期的乐舞表演、审美娱乐、丧葬礼仪等精神文化生活。

摘要：含盐废水在有限通道内的喷射闪蒸–掺混蒸发(FME)是实现深度脱盐的有效途径之一。本文以准饱和NaCl水溶液为工质,在实验研究的基础上围绕FME中液滴群的运动、蒸发、析晶过程建立了完整的计算模型。据此在液滴群初始粒径为20~200μm、初始温度为100~120℃、初始盐质量分数为0.26、初始速度为20 m·s^(-1),掺混热空气速度为15 m·s^(-1)、温度为100~300℃,喷射角0?~90°的范围内对FME流场开展了数值模拟。结果表明:在喷射角从顺流掺混的0°增大至横流掺混的90°的过程中,晶体析出位置逐渐由喷射轴线处移至雾羽流场上部,使得析出晶体易于分离;随着喷射角、过热度或掺混风温的增加,液滴群的截面平均盐结晶质量分数增加,而平均粒径与析晶距离均减小。为衡量析晶效果,定义完全析晶效率为给定距离内液滴群结晶盐质量流量与喷嘴入口盐溶液所含溶解盐质量流量之比。结果指出:增加喷射角度或掺混风温是提高完全析晶效率的有效手段。提出了该完全析晶效率的半经验计算式,其计算值与模拟值的主体误差在±35%之内。本文研究结果可为工业脱盐装置的设计和运行提供技术支撑。

摘要：多针电极结构是实现大体积水下放电的基础性电极结构,研究其放电基本特性对其他大体积水下放电电极结构的设计具有重要参考意义.本文构建了一个可安装21根针的多针电极,利用四分幅超高速相机研究了单个脉冲放电过程中可能放电的针电极数目以及电极阵列边缘和内侧针电极放电形态的差异;采用COMSOL软件模拟计算了多针电极结构的电场分布,讨论了电场分布对多针电极放电的影响,研究了多针电极结构的放电能量效率.结果发现:在单个脉冲放电过程中,21根针电极不是同时发生放电的,最大放电针电极数目随电压和针针间距的增大而增加.在同一个脉冲放电过程中,位于电极阵列边缘的针电极相比于位于阵列内侧的针电极产生的流光丝较长且偏离针电极轴线的偏角相对较大,这主要是针电极之间电场相互叠加干扰引起的.针针间距越小,针电极之间电场的相互叠加干扰越大,阵列边缘与内侧电极放电形态的差异越大,放电能量效率越低.

摘要：This paper discusses the problem of design and optimization of low-energy transfer orbit with multi-body environment. A new integrative method is proposed to effectively solve the problem, in which the parameterized patched manifolds in CR3BP(circular restricted three-body problems), the shape-based method with multi-body environment, the homotopic method with multi-body environment, and the low-thrust capturing and descending algorithm with multi-body environment are all included. Firstly, the parameters describing the patched manifolds in CR3 BP are optimized until the least total absolute velocity increment has been got, including the employment of the shape-based method with multi-body environment. Secondly, the low-thrust control laws of the transfer orbit are optimized employing the homotopic method with multi-body environment that transfers the fuel optimization problem to an easier energy optimization problem. Thirdly, the low-thrust descending orbit around Mars is computed using the laws proposed in this paper. As a typical example, the Earth-Mars transfer orbit design is discussed. The results showed that the parameters describing the patched manifolds could be optimized by the DE(differential evolution) algorithm effectively; the homotopic method with multi-body environment could get the optimal value that meets the first order optimality conditions; and the low-thrust descending orbit could effectively be captured by Mars and finally become a circular parking orbit around it by the hypothesis control laws proposed in this paper. It shows that the final fuel cost is much less than the optimal transfer in the patched two-body problems. In conclusion, the method proposed in this paper could effectively solve the low-energy low-thrust optimal control problem in multi-body environment for the future deep space explorations.

摘要：智能汽车人机协同决策是指驾驶人与驾驶自动化系统之间进行信息共享、交互和协同决策的过程,其对于提升智能汽车的安全性、舒适性和通行效率具有重要意义。针对人机协同决策技术在当下文献研究中碎片化且缺乏相关综述研究的现状,介绍了智能汽车人机协同决策技术的研究现状及未来的发展趋势。首先,基于对人机协同驾驶领域研究现状的梳理,从驾驶权限和人机交互2个维度对人机协同决策方法进行分类,前者包含以人为主、人机驾驶权限切换和以机为主的3种决策方式,后者包含人机直接交互和人机间接交互2种决策形式。进一步根据智驾系统中人机协同决策的层级差异,将人机协同决策技术分为人机协同行为决策、人机协同运动规划两大关键技术。前者可分为仲裁驾驶权限、协调驾驶意图和人类在环学习3类,后者可分为人机协同的路径规划和轨迹规划2类。最后,对智能汽车人机协同决策技术的发展趋势进行了总结与展望。通过梳理总结认为:智能汽车人机协同决策技术的发展不仅局限于决策层面,也依赖于上下游共同的技术进步,且多模态人机界面和深度强化学习等技术将成为其进一步发展的重要动力;未来,人机协同决策技术将依托新型决策意图传导技术与大语言模型步入新阶段。

摘要：本文针对动态流水车间调度问题(DFSP),以最小化最大完工时间为优化目标,提出一种自适应深度强化学习算法(ADRLA)进行求解.首先,将DFSP的新工件动态到达过程模拟为泊松过程,进而采用马尔科夫决策过程(MDP)对DFSP的求解过程进行描述,将DFSP转化为可由强化学习求解的序贯决策问题.然后,根据DFSP的排序模型特点,设计具有较好状态特征区分度和泛化性的状态特征向量,并依此提出5种特定动作(即调度规则)来选择当前需加工的工件,同时构造基于问题特性的奖励函数以获取动作执行效果的评价值(即奖励值),从而确定ADRLA的3类基本要素.进而,以深度双Q网络(DDQN)作为ADRLA中的智能体,用于进行调度决策.该智能体采用由少量小规模DFSP确定的数据集(即3类基本要素在不同问题上的数据)训练后,可较准确刻画不同规模DFSP的状态特征向量与Q值向量(由各动作的Q值组成)间的非线性关系,从而能对各种规模DFSP进行自适应实时调度.最后,通过在不同测试问题上的仿真实验和与算法比较,验证了所提ADRLA求解DFSP的有效性和实时性.