摘要：多点进出城市地下道路结构形式复杂且位于城市人员密集区,机动车在行驶过程中排放的污染物(CO、NO;等)不仅将对隧道内驾驶人员的健康产生影响,同时还会给隧道洞口附近民众的居住环境及健康带来影响。为此,以机动车流排放污染物CO浓度分布规律为重点研究对象,依据质量守恒定律、并联风路理论,并结合上海和长沙4条隧道现场实测以及1∶8缩尺模型试验研究方法,开展了关于多点进出城市地下道路交通风以及机动车流排放污染物扩散特性的研究;基于研究结果,提出了交通风条件下多点进出城市地下道路机动车流排放污染物CO浓度分布特性预测模型构建方法,包括交通风速V;、对流传质系数h;和扩散特征系数K等关键参数的确定方法;长沙市营盘路湘江隧道实测结果验证了该模型的有效性,交通风以及污染物浓度预测模型计算值与实测值的误差评估值I;分别为0.992和0.916。当已知隧道结构特征和交通特征时,利用该计算模型即可预测评估多点进出城市地下道路内沿机动车行驶方向各断面的平均交通风速、机动车流排放污染物CO平均浓度;同时可定量评价各分(合)流匝道对主隧道CO浓度分布特性的影响规律。研究结果可为多点进出城市地下道路科学选址及其通风系统优化设计与节能运行提供参考依据。

摘要：对正交分割铜基复合材料表面微观形貌图,随机选取子图组成训练集。通过对基元模型的选取与设计,提取石墨颗粒的特征指标,并进行分布规律的统计推断,可知石墨颗粒的径心、斜率、分形维数和稠密度服从正态分布,长径、短径服从对数正态分布,经显著性检验可以推断石墨颗粒的分布规律具有一致性。进一步采用因子分析法,确定了表征铜基复合材料表面微观形貌复杂程度的主要指标,利用支持向量机原理,对不同石墨质量分数的铜基复合材料进行了分类判别。结果表明,通过表面微观形貌,对石墨质量分数为16%的铜基复合材料的分类准确率达到了83.333%,对石墨质量分数为10%与20%的两种铜基复合材料之间的分类准确率达到了100%.

摘要：工件表面的压印字符存在凹凸不平、锈蚀、风化等问题,导致传统的字符识别算法难以取得满意的效果。针对这一问题,将工件表面压印字符的识别视为一类特殊的目标检测问题,并针对其特性设计了一种两阶段识别网络:定位-分类网络。定位网络使用无锚框的方法提取字符感兴趣区域,有效解决了字符区域提取困难的问题。分类网络采用特征解耦的卷积模块和结构重参数化技术,能够在不增加额外参数的情况下提升分类的准确率。此外,分类网络采用跨域迁移学习的训练策略,能够有效解决实际应用中的小样本和类别不平衡问题。在自建螺栓数据集和SynthText数据集上的实验结果表明,该算法的整体精度能够达到98%和92%,优于对比算法。

摘要：针对传统测量胸径、树高和林分空间结构参数的非智能化、非集成化、效率低等不足,以摄影测量学、测树学、图像处理技术和传感器技术原理为理论基础,设计了激光摄影测树仪。该仪器由CCD镜头、激光器、光源笔、PDA和云台组成,测量时获取方位角、倾角及图像等参数,通过在Android Studio 2.2开发平台下利用Java语言进行编译的3个模块化程序,实现胸径、树高和林分结构参数测量功能。对21株立木进行胸径、树高测量,对1块样地内15株中心树进行林分空间结构参数测量试验,并与传统测量方法进行对比,结果表明:胸径测量相对误差绝对值的平均值为2.55%,树高测量相对误差绝对值的平均值为2.82%,角尺度与大小比数测量相对误差绝对值的平均值分别为2.50%和2.86%,混交度测量与传统测量法测量结果相同,能够满足林业调查的精度要求。

摘要：在通信系统迅猛发展的今天,为了满足爆炸式增长的移动业务和数据量需求,超高密度网络(UDN)作为有效改善网络吞吐量与资源利用效率的有效手段,已经成为第五代移动通信中的关键技术.网络节点的密集分布在干扰抑制、能量消耗、移动性管理等方面为通信系统带来了新的挑战,更优化的资源分配与网络选择策略.分布式算法设计以及UDN建模等研究都取得了长足进展.首先对UDN的基本架构和特点进行了简要介绍,重点分类和归纳整理了UDN技术研究中的最新成果,最后对该技术的发展趋势进行了展望,试图勾画出一个较为全面和清晰的概貌.

摘要：均匀设计和正交设计在试验次数相近的情况下,前者所选试验点均匀性更好,也更具代表性。该文将均匀设计与响应面法相结合,提出了结构可靠度的数值模拟新方法:基于均匀设计的响应面法、均匀设计响应面与蒙特卡罗抽样相结合的混合模拟法;介绍了利用均匀设计选取试验点构造响应面方程,求解可靠度的流程。结合一个门式框架的可靠度问题,基于ANSYS实现了上述新方法,并与经典的可靠度数值模拟方法进行了对比分析。均匀设计响应面法构造的结构极限状态函数精度更高、偏差更小,同时基于均匀设计响应面的混合模拟法不仅精度高,还可以大大提高试验效率。

摘要：该文提出一种新型自复位全钢型防屈曲支撑(SC-SBRB),主要由防屈曲耗能系统和预压组合碟簧自复位系统并联组成。对其基本构造和工作原理进行了介绍,建立了能够准确描述支撑滞回特性的恢复力模型。采用ABAQUS有限元软件建立了具有不同设计参数的4个SC-SBRB实体模型,研究了支撑在低周往复荷载作用下的滞回特性及复位性能,并与恢复力模型计算结果进行了对比分析。结果表明,低周往复荷载作用下,SCSBRB的滞回响应呈现稳定饱满的类“旗形”特征,建立的恢复力模型能够准确地预测支撑各阶段的力学性能。SC-SBRB的自复位性能随碟簧初始预压力的增大而逐渐得到发挥,残余变形同步减小。当复位率达到1.0时,支撑最大残余变形率为0.039%,复位性能和耗能能力匹配合理。

摘要：首先概述了再生纤维素纤维制造技术的发展历史,总结了以天然纤维素为原料的黏胶纤维、Lyocell纤维和离子液体纤维(Ioncell)及其技术发展现状。重点介绍了这三种再生纤维素纤维的性能、应用领域及市场前景,并比较了其生产工艺,包括纺丝原液的制备、纺丝工艺、溶剂回收等。与黏胶纤维相比,Lyocell纤维和Ioncell纤维在溶解纤维素及干喷湿纺纺丝方面具有独特的优势。进一步对该类技术的重点和难点,如纺丝原液的连续制备和溶剂的高效回收进行了分析。与Lyocell纤维使用的NMMO溶剂相比,Ioncell纤维使用的离子液体具有离子液体可设计等优点,可根据纤维素原料的不同来源,设计合成对纤维素具有更好的溶解能力而无降解特征且环境友好的离子液体溶剂,同时对温度、金属离子具有很好的稳定性,为发展新一代纤维素绿色制造技术提供了新途径。另外,对Ioncell纤维存在的问题也进行了详细的分析,提出了未来拟开展的重点研究方向和拟解决的关键难题。

摘要：农业监测智慧化需要实时、高效、可靠的视频数据处理和传输方案,为了解决传统基于CPU和GPU架构的系统速率低、实时性差的问题,设计了基于Zynq架构的PCIe级联网口的高速传输系统。针对PCIe接口开发,在硬件层面,优化配置XDMA IP核参数,完成接口的数据收发引擎设计,并基于MIG 7 IP核优化配置了DDR缓存区。在软件层面,基于PCIe驱动,调度VLC软件完成视频数据读取,实现板卡和上位机之间数据的快速收发和流畅播放。针对网口协议栈的实现,利用ARM可编程特性,调度LWIP轻量级协议栈,完成TCP协议的开发,实现了网口的数据快速收发,避免了上位机CPU直接处理网络协议的时延和运算开销。此外调度AXI协议完成PCIe接口和网口的高速连通。在Zynq MZ7030FA平台上传输视频文件对系统进行速率和可靠性实测。结果表明:网口传输速率达800 Mb/s,基本实现了千兆以太网;PCIe接口的最高传输速率达816 MB/s,逼近硬件PCIe 2.0 x2的最高速率,且整个系统在应用层上实现了可靠传输。本文的研究为农业监测视频传输应用提供了高效可靠的解决方案,且系统具有较好的扩展性和推广性。

摘要：哺乳动物的运动学习机制已得到广泛研究,犬科动物可以根据环境反馈的引导性信息自主地学习运动技能,对其提供更为特定的训练引导可以加快其对相关任务的学习速度.受上述启发,在软演员-评论家算法(SAC)的基础上提出一种基于期望状态奖励引导的强化学习算法(DSG-SAC),利用环境中的状态反馈机制来引导四足机器人进行有效探索,可以提高四足机器人仿生步态学习效果,并提高训练效率.在该算法中,策略网络与评价网络先近似拟合期望状态观测与当前状态的误差,再经过当前状态的正反馈后输出评价函数与动作,使四足机器人朝着期望的方向动作.将所提出算法在四足机器人上进行验证,通过实验结果可知,所提出的算法能够完成四足机器人的仿生步态学习.进一步,设计消融实验来探讨超参数温度系数和折扣因子对算法的影响,实验结果表明,改进后的算法具有比单纯的SAC算法更加优越的性能.