摘要：结合当前人们绿色、生态消费理念不断成熟,如果能够将传统茶文化元素体系化融入到整个平面设计活动中,不仅能够充分满足人们的消费需求,同时也能实现对传统茶文化的有效传承和发展。本文拟从当前平面设计活动开展过程中存在的问题和不足分析入手,结合传统茶文化元素的具体特点和内涵认知,根据平面设计活动开展的全新要求,从而研究将传统茶文化元素融入到平面设计活动中的具体思路。

摘要：二维设计广泛适用于船舶整体结构设计中,但针对船体局部曲面结构造型设计,只能显示二维图像,造成工作人员识图难度大,设计周期长。为此提出船体局部曲面结构造型的三维设计。依托Parasolid三维设计软件,使用Parasolid图形内核函数库,完成三维基础模型建立;通过三维静态力学条件分析,优化基础模型结构;采用三维动态力学分析,检验模拟环境下曲面结构的安全性能,实现三维设计;实验数据表明,本文提出方法,减低设计周期,造型设计显示直观,减轻识图难度。

摘要：随着国民经济的不断增长,科学技术的不断完善,电影行业发展得到了质的飞跃。《大鱼海棠》作为近年来中国动画电影的又一次创新与进步,是继《大圣归来》之后的又一动画力作,深受广大影迷们喜爱和追捧。在该部动画影片中并不是一味的融入国外先进高科技元素,而是更加注重将我国传统文化元素体现在影片内容中,促使整个影片充满了浓郁的"中国风"。无论是在电影建筑场景设计上,还是人物形象塑造上都凝聚了鲜明的中国色彩,有效诠释出了我国传统元素的精髓。本文将进一步对《大鱼海棠》动画中的传统元素展开分析与探讨。

摘要：针对当前城市中节约型生态园林植物景观配置过程中存在的配置不合理问题,从节约型生态园林植物景观配置的现状进行分析,针对当前设计存在的物种单调、设计缺乏创意以及过分注重观赏性忽视生态性的问题,根据统一性原则、因地制宜原则以及美观性的设计原则,对节约型生态园林景观设计要求进行分析,以生态功能为前提,保证植物物种的多样性,遵循因地制宜原则以及考虑植物种间关系,根据生态园林景观的地域特点和气候特点,确定节约型生态园林植物景观配置的方法,实现节约型生态园林植物景观配置方法。

摘要：针对金属板材剪冲下料问题,提出一种基于两段排样方式的优化算法。下料过程分两个阶段:第1阶段将板材剪切成条料,第2阶段将条料冲压出零件。两段排样方式把板材划分为两个段,每个段包含一组相同长度和方向的条料,每根条料仅包含同种零件。首先构造排样算法生成单张板材上零件的两段排样方式,采用动态规划技术确定条料在段中的优化布局,采用启发式方法确定板材的最优两段划分。然后构造下料算法,通过调用上述排样算法生成一系列排样方式,按照板材使用张数最小原则确定每个排样方式的使用次数,得到下料方案。对比文献中基准例题的计算结果表明,本文算法的板材下料利用率高于其他3种文献算法,并且计算时间合理。

摘要：动漫衍生小学生书包使用者和购买者具有不一致性,因此兼顾两者的消费心理成为设计成功的前提。论文详细分析了小学生及家长人群的消费心理,并从安全性、功能性、视觉效果等方面对动漫衍生小学生书包产品设计提出了建议。

摘要：讨论了矩形件多尺寸板材下料问题:用多种不同规格的板材切割出若干种不同规格的矩形件,在满足每种矩形件的需求量的前提下,使得所用板材总面积最小。提出一种基于匀质块排样方式的下料算法。矩形件在板材上按照匀质块方式排样,每刀都从当前板材上切下一根仅含同种矩形件的条带,连续切下的两根条带的方向互相平行或垂直。首先构造匀质块排样方式的动态规划生成算法,然后构造下料算法调用上述排样算法逐个生成排样方式,直到矩形件的所有需求量均得到满足为止,其中每个排样方式满足矩形件的部分需求量。采用2组文献例题,将本文算法与4种文献算法进行比较,数值实验结果表明:本文算法下料方案板材利用率比文献算法分别提高0. 87%,0. 57%,0. 66%和0. 64%。

摘要：油画是人类图画文化中的一项重要工程,从古代的传统油画创作作品的流传到现在的创新与运用,油画一直是一个备受关注和重视的创作领域和作品。油画是画家将自然要素通过画笔展现给观赏者的作品,在制作一幅画时,画家往往会关注其客观存在的条件,尽最大可能将客观的元素表现得淋漓尽致,此外画家还会将自身的主观思想添加在作品中,以传达自己的内在想法。随着东西方文化的相互感染和交流,西方油画的主观色彩的应用方式也得到了很多我国油画画家的认可。将从主观色彩元素在油画创作中的应用作为出发点,指出主观色彩元素赋予油画作品的重要作用,浅谈主观色彩在油画创作过程当中的运用注意点。

摘要：卷积神经网络因为其高效的识别率使得它迅速成为人工神经网络领域最热门的研究方向。本文,把卷积神经网络应用到MNIST数据集的识别上,获得了较好的识别率。在LetNet-5的基础上设计一个6C-2S-12C-2S的CNN-1网络,采用MNIST数据库的一万个样本训练80次后达到最佳的识别效果。同时,分析三种网络迭代次数和错误率之间的曲线图,得出最佳的CNN-1网络,池化降低训练参数提高网络性能。CNN-1网络经过120次迭代时,错误率仅为1.18%,明显低于其他方法。

摘要：通过对虚拟现实建模和次世代建模技术的分析,从模型、贴图材质等方面进行对比,梳理出两者之间的异同点,为虚拟现实引入次世代建模技术的可能性进行理论论证。