基于多核学习的快速网格分割算法

网格分割是三维几何分析的重要问题之一,它不仅在传统的建模、渲染等方面起到关键作用,同时也是高层次几何分析的基础性工作.文中提出一种基于多核学习(multiple kernel learning)的快速网格分割算法.多核学习使用多个核函数的组合代替单一核函数,能够解决网格分割特征多样性和异构性的问题.给定一组同类别带分割标签的网格模型,算法首先对网格进行过分割处理,将三角面片转化为超面片(super-face),然后使用多核超限学习机训练分割分类器,最后用该分割分类器对未分割的网格进行分割.过分割处理能够减少训练样本数量,进而提高计算效率;多核学习使分类器能够有效地发现数据间的关系,使其具有更强大的学习能力.实验表明,文中算法不仅计算精度高,并且能够满足网格分割"实时学习"的计算要求.

改进的三角网格表面近似测地线算法

三角网格表面的测地线计算问题可转化为三角网格表面两点间的最短路径计算问题，为了快速地计算三角网格表面测地线，提出一种基于缩小最短路径搜索区域的三角网格表面近似测地线算法。将三角网格沿坐标系三坐标轴方向进行空间单元划分，使用A？算法求出两点间的最短路径盒子序列，进而得到新的搜索区域，计算三角网格上两点间的最短路径，迭代细分最短路径邻域内的边以构造新的网格求解测地线。实验结果表明，该算法能够快速准确地计算出三角网格表面任意两点间的近似测地线，有效解决大型三角网格上最短路径计算速度慢的问题，计算速度较改进前的算法提高了10倍~59倍。将该算法应用到虚拟肝脏手术系统的区域标定中，可满足虚拟场景中对计算实时性和效果真实性的要求。

聚对苯二甲酰对苯二胺锂离子电池隔膜材料研究进展

锂离子电池已经得到广泛应用,但是其隔膜安全性一直没有得到彻底解决。液晶高分子聚对苯二甲酰对苯二胺(PPTA)具有优异的耐热、耐腐蚀、制品尺寸稳定性好等特点,其纤维材料对位芳纶具有优异的力学性能,因此PPTA作为锂离子电池隔膜材料具有很好的应用前景。但是将PPTA制备成多孔膜是一个巨大的技术挑战。本文从技术进展的角度,详细综述了锂离子电池隔膜制备技术的进展情况,对PPTA电池隔膜的各个技术路线进行比较分析。最后对本研究团队在PPTA锂离子电池隔膜领域所做工作进行简要介绍。结果表明,利用PPTA纳米纤维制备技术可以制备出厚度、孔隙率及电池性能优异的锂离子电池隔膜,PPTA隔膜具有很好的应用前景。

基于KinectFusion的室内场景平面结构重建

基于Kinect Fusion的在线扫描与重建技术极大改进了基于消费级深度摄像机的实时室内场景重建。由于目前多数深度摄像机的深度分辨率的限制,使用Kinect Fusion扫描获得的三维模型数据的重建质量不能满足要求。特别是对室内场景模型中常见的平面结构。这些平面结构往往可以确定室内环境的主要结构。以基于Kinect Fusion扫描获得室内场景点云数据为基础,提出了一种新的点云分割方法。该方法可准确识别和提取点云数据中的平面结构,并对其进行三维重建。

使用不同送风方式的行级冷却在高热流密度数据中心的应用与优化

随着数据中心的功率密度越来越高,以地板送风为主的传统精密空调已经不足以保障服务器等通信设备稳定运行,紧靠热源的行级冷却架构具有较强的应用前景。为研究行级冷却的送风方式在数据中心的应用,本文采用有限体积法对1个典型数据中心模型进行数值模拟,对比了行级冷却前送风和侧送风的优势与劣势,并针对具体问题提出了2种优化方案。研究结果表明,与侧送风方式相比,前送风方式的机房整体热环境更为均匀,但远端机柜的制冷效果不够理想,优化后能有效提高冷量利用效率,建议新建的高密机房采用封闭冷通道加装空U挡板的建设方案。

数据中心热环境的局部过热指数分析

数据中心热环境是保障服务器等通信设备稳定运行和延长使用寿命的基础。其中,合理评价局部过热现象对降低空调系统能耗比有重要意义。本文在回顾现有的评价数据中心热环境评价的指标基础上提出局部过热指数,并通过建立一个典型数据中心模型进行数值模拟,与现有指标进行分析对比,得出局部过热指数对体现机房热环境及机架的局部热点方面更有优势,更好对数据中心的节能改造提出优化建议。

数据中心机架式服务器选型对其热环境的影响及优化分析

数据中心热环境是空调系统制冷效果和能量利用的综合体现,其优良受到诸多因素的影响。为研究机架式服务器的选型对数据中心热环境的影响,对三种不同功率的1U服务器的数据中心进行仿真模拟,并分析优化其热环境。结果表明,采用封闭冷通道、增加空U挡板和提高送风温度均能改善机房的热环境,提高冷量利用率。