摘要：强度折减法是边坡稳定性分析的主要方法之一。利用ABAQUS软件对万州区边坡稳定性进行分析,利用Python编制灰色关联度程序分析边坡安全系数和影响因子之间的变化规律。结果表明:万州区边坡土体黏聚力是最重要的影响因素,土体容重次之,边坡几何参数影响大于泊松比的影响。本结果为本地区边坡治理设计提供了依据。

摘要：城市中菜市场室内空间的优化提升,直接影响着周边居民的购物体验和决策过程,而针对菜市场中购物行为模式的探索可以为菜市场改造提供依据。本文通过运用UWB室内定位技术获取菜市场内的行为样本数据,并对数据进行可视化呈现与分析。实验结果表明,高精度的室内定位数据可以准确描述菜市场这类大空间内的行为规律与空间偏好,对促进购物行为模式探究与菜市场优化设计具有重要意义。

摘要：针对地名普查工作中各地提交的数据成果标准不一,在数据库格式、数据目录、数据组织等方面不能满足国家地名数据库入库要求的问题,将数据成果分成地名属性数据,图形数据和多媒体数据三类,以安徽省全椒县为例,基于.NET设计研发一套数据处理的工具,支持地名属性数据融合、属性输出、图形输出和多媒体数据的重命名、文件组织,以及后期界线界桩的数据整理输出等功能,实现了地名普查成果数据的批量整理及快速匹配总参地名管理系统,完成成果数据的标准化进而上报国家入库.

摘要：为了准确高效地对边坡可靠度进行分析,在对420个边坡数据进行整理分析的基础上,建立了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的混合可靠度分析模型。首先,通过CNN模块提取数据特征;其次,构建LSTM模块并对边坡失效概率进行预测;然后,通过5因素4水平正交表L_(16)对模型超参数进行优化;最后,通过2个算例进行对比验证。结果表明:(1)相比传统的蒙特卡洛法(MCS),CNN-LSTM模型预测失效概率相对误差仅为4.35%,而一次二阶矩法和响应面法相对误差为169.6%;在计算耗时方面,CNN-LSTM模型耗时45 s,MCS耗时119 s,CNN-LSTM模型效率比MCS提高了近2倍。(2)对比分析CNN、LSTM模型和多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)等多种机器学习方法用于可靠度分析方面的计算性能,得出CNN-LSTM模型边坡失效概率预测相对误差远远小于CNN(104%)、LSTM(91.3%)和MLR(34.78%)的相对误差,且计算耗时最少;(3)算例验证了CNN-LSTM模型在边坡可靠度分析方面具有可行性和优越性。

摘要：矿区GPS坐标转换至国家坐标时,病态矩阵与重合点坐标粗差经常会导致转换坐标精度低,致使矿区缺乏高精度的坐标基准,造成安全风险。利用广义交叉检验准则解决系数矩阵病态问题,将抗差估计算法用于解决重合点坐标粗差问题。通过具体算例表明,广义交叉检验准则与抗差估计理论能分别克服矿区GPS坐标转换时病态矩阵及坐标粗差问题,得到高精度的转换坐标值,为矿区安全生产提供精确、可靠的基准数据。

摘要：明清文化趋向下的家具设计是人们生活中可以提高生活品质,增加生活质量的一种设计类型。以人为中心,做以人为本的情感化设计和关爱型设计。以一种特殊文化方式来表现文化传统和历史情怀。

摘要：通过对青岛旅游纪念品市场和其他纪念品成功案例进行分析研究,总结出现有旅游纪念品发展趋势,结合青岛栈桥历史发展文化,同时对目标人群的情怀和消费心理进行分析。从日常生活中寻找设计灵感,通过分析青岛栈桥的发展历史情况和文化寓意,总结现代人对旅游纪念品的期望和情感寄托。

摘要：目前,地质岩心钻探现场测量泥浆性能参数主要依赖手工测量,但存在着测量工序烦琐、精度不高、易受人员操作水平及其他客观因素影响、自动化程度低、实时性差、易腐蚀操作人员皮肤等弊端。文本针对这一行业难题,开展了泥浆性能自动测量装置结构设计、传感器优选、测量流程控制、替代型滤纸研制等关键技术的攻关。通过大量室内试验对比与验证,研制出一套泥浆性能多参数自动测量仪,实现了一键自动测量泥浆滤失量、含砂量、密度、漏斗粘度、pH值与温度等6项参数,且具有自动清洗、数据存储与远程传输等功能,测量精度与可靠性满足钻探现场泥浆自动测量的需求。该测量仪对降低技术人员劳动强度和提高钻探自动化、信息化水平具有重要意义。