摘要：处理三维激光扫描仪获取的城市竣工测绘点云场景数据的传统方法存在较多局限性,无法适应信息化社会对产品高效处理的需求。基于此,本文分析了城市竣工测绘点云场景分类需求,研究了利用深度学习网络模型对点云场景进行自动化处理的方法。首先,对输入的城市竣工测绘数据进行预处理,以实现点云降采样、去噪、地面点与非地面点分割;然后,人工标注5个区域场景数据毫米级标签,进行数据增强;最后,测试PointNet++网络在城市竣工测绘点云场景下的语义分割性能和效果。测试结果表明,在少量样本下,PointNet++网络可以较好地实现城市竣工测绘点云场景的激光点云语义分割,总体mIoU达73.06%,能够满足城市竣工测绘点云语义自动化分割需求,为城市竣工测绘点云数据处理提供了新思路。

摘要：为了提高空气流动换热数值计算结果精度,本文针对可压缩空气开展模型、数据处理方法的适用性研究。本文基于开式反应堆内通道,采用计算流体力学方法,在雷诺数1万~40万、温度450~1200 K的范围内,针对可压缩性、定性温度及粘性加热效应等空气流动换热的关键问题,得到不同湍流模型下加热空气管流的平均换热系数;结合经典传热关系式,确定了数据处理方法并讨论了粘性加热效应的影响特点。计算结果表明:Realizable k-ε模型更适宜高温高速可压空气流动;采用进出口平均温度作为定性温度,得到的传热关系式与经典关系式误差在10%以内,满足计算要求;计算中应考虑粘性加热效应,该效应仅会使高雷诺数工况的努塞尔数Nu减小。本文可为精确计算空气流动换热特性提供依据。

摘要：通过对比评估了目前主流的深度学习点云语义分割的网络模型PointNet、PointNet++及RandLA-Net,在高速公路场景下的语义分割性能和效果,最后选择性能最优的RandLA-Net网络模型进行超过5 km高速公路基础要素的语义分割实验,结果表明,RandLA-Net网络模型可以较好地实现高速公路场景的激光点云语义分割,总体精度达90.53%,满足现阶段高速公路场景数字化应用的信息识别精度要求。

摘要：相对于固定式风机,海上浮式风力机系统的结构与受到的环境载荷更为复杂。为模拟其动力响应,选择合理的动力学建模方法致关重要。本文以OC4-NERL5MW浮式风力机为例,分别建立浮式风机系统的单刚体动力学模型与刚-柔耦合动力学模型,对比研究2种模型在计算浮式风机系统动力响应的差异。结果表明,2种模型在较高工况的运动标准差有一定差别,其他情况的运动响应及气动转矩的均值和标准差差别都不大。刚体模型有更高的计算效率,可用于设计初始阶段浮式风机系统的动力学参数及方案筛选的大规模计算;刚柔耦合模型有更高的计算精度,可用于后续的动力学参数精细校核。