摘要：运动恢复结构(SfM)是一种单目多视图三维重建技术。针对SfM多视图三维重建的速度及质量问题,提出了一种考虑图像采集的退役零件SfM三维重建精度优化方法。首先,构建了图像采集试验平台,以导靴和凸轮轴瓦盖为试验对象,选取图像质量、图像数量、拍摄距离及视角数量4个对重建质量有影响的参数为影响因素,每种因素取3个水平,设计了正交试验;然后,根据试验设计方案,对两个试验对象分别进行了9组图像采集,并用Reality Capture软件对其进行了三维建模;最后,根据重建点云和模型的准确性、重建的完整性与重建效率3个指标,对重建结果进行了评价,并进行了正交试验,通过极差分析获得了最优参数组合。研究结果表明:图像数量与视角数量对三维重建质量影响显著,拍摄距离与图像质量对三维重建质量影响不显著。该研究结果可为提高图像三维重建速度及质量提供参考。

摘要：为探究脆弱生态条件下柠条适宜平茬技术,提高灌木林生态保护与无粮化饲草料转化利用程度,基于内蒙古生态脆弱区实际情况设计机械平茬(T_(1))、生物平茬(T_(2))、轮换平茬(T_(3))3种技术,通过试验采集及多元主体问卷调查,构建涉及经济、社会、生态效益的9个层次30个指标的柠条平茬技术综合效益评价指标体系,利用GI CRITIC EWM组合赋权法对其进行关键影响因素识别、效益评价,以筛选并评价优选平茬技术。研究表明:1)柠条平茬技术效益评价中,重要性程度为生态效益>经济效益>社会效益,饲化利用、水土保持和技术盈利能力为主要影响指标。2)三种平茬技术实现的综合效益排名为T_(3)>T_(1)>T_(2),其中,经济效益排名为T_(2)>T_(3)>T_(1)、社会效益排名为T_(1)>T_(3)>T_(2)、生态效益排名为T_(3)>T_(1)>T_(2)。3)研究认为T3模式是内蒙古生态脆弱区柠条平茬优选技术,其中技术扩散效率、政策支持力度和规模化开发影响作为关键因素制约其效益实现,为此构建政策导向下柠条轮换平茬技术推广扩散机制。

摘要：基于改善高功耗设备的热扩散问题,设计一种新型组合管网格状热管热扩散装置,采用ICEPAK软件进行传热性能数值计算。研究热扩散装置在不同热源功率、翅片几何结构、不同风速工况下的传热性能,对瞬态热响应速率、均温性、系统热阻变化等性能参数进行优化改进。结果表明:组合管网格状热管扩散装置具备优异的均温特性和传热性能。在热源功率为100 W,风速为3 m/s时,组合管网格状热管扩散装置只需2500 s达到运行稳定状态,其热阻为0.03358℃/W。

摘要：针对在分布式系统下进行多序列比对等全比较计算的数据分发问题,提出了一种基于禁忌搜索优化的全比较数据分发策略用于提高计算效率.首先,以负载均衡、最小化存储为优化目标构建了全比较计算数据分发模型.其次,通过设计n进制编码方式、正向任务调度规则和异节点任务互换等优化算子对标准禁忌搜索算法进行改进,得到了基于禁忌搜索优化的负载均衡数据分发算法和最小化存储数据分发算法并在MATLAB上进行了实现.实验结果表明,本文提出的数据分发策略能让分布式系统达到负载均衡,节约40%-50%的存储空间,实现100%的数据本地化率,相比于主流的全比较数据分发算法具备最快的求解速度.

摘要：市场转向下既有建筑改造项目情况复杂,而建筑策划有助于理解这种复杂性。以兴安锅炉房改造为例,通过对功能转变、空间协调、建成运营三个环节操作程序和方法的解析,阐释其如何解决实践中面临的问题,以期帮助建筑师在市场转向条件下进行创新性思考。

摘要：针对欠驱动机械手爪的抓取稳定性问题,提出并设计了一种新型连杆机械手指;该机械手指通过多连杆的联动组合,尽可能的提升抓取过程中手指与物体的接触面,以获得更好的抓取效果;并通过机械手指抓取过程中连杆对物体作用关系及抓取过程中手指接触力的变化对抓取稳定性展开分析;最后,将其搭载到机械手手掌上对其进行了抓取稳定性实验,实验结果表明该手指具有很好的抓取稳定性。

摘要：灵活编组使高铁列车席位容量具备了有限柔性,相比传统固定容量下的控制技术,柔性容量的售票控制优化能实现更高效的供需匹配.基于高铁线路多列车、多停站的服务网络,根据收益管理原理设置不同价格等级的客票.采用偏好序模型刻画旅客购票选择行为,使用售票时间窗控制客票预售过程,以获利最大为目标建立灵活编组方案与售票时间窗的联合优化模型.根据售票需要设计客票排序,将模型转化为线性规划模型,并采用CPLEX快速求解,得到列车最佳编组方案和售票控制策略.实验结果表明:需求不饱和时,相比固定编组,灵活编组下的售票时间窗控制策略获利更高;旅客到达率和转移购买概率越高,列车最佳编组越趋向于大编组.

摘要：如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一.本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象,并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程,设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略.该策略基于模型深度强化学习方法,克服了传统无模型深度强化学习方法采样效率低的缺陷.大量仿真实验结果表明,与经典无模型(PPO)方法相比,所提出的方法可迅速收敛到最优控制策略,并可以有效抑制机架热点现象.

摘要：准确预测城市公交客流量对于科学地进行城市公交车运营调度决策、提高公交车运营效率具有十分重要的意义.本文基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提出了GAPSO-SVM算法,并将GAPSO-SVM算法基于Spark平台进行了并行化设计,提出了SPGAPSO-SVM算法.设计多组实验采用公交IC卡数据对SPGAPSO-SVM算法进行了验证,实验结果表明,SPGAPSO-SVM算法在保证较高预测准确率的同时有效提高了算法运行效率,并具有良好的可扩展性.