地铁车站站台局部区域人群密度计算方法

[目的]地铁车站站台人群密度计算方法是分析地铁车站站台人群聚集风险的关键。通常情况下,人群拥挤时内部密度分布不均匀,存在局部高密度区域,这也是地铁车站容易发生公共安全事故的重点区域,因此研究局部区域人群密度计算方法十分关键。[方法]通过分析站台客流集散规律,研究了各类型车站站台聚集人数随时间变化特征以及聚集人数的计算模型。基于乘客在站台屏蔽门候车区聚集特性,类比成拱现象,对聚集面积进行了修正,并结合站台聚集人数提出一种地铁车站站台局部区域人群密度计算方法。以某地铁车站为例,分析了一个列车运行间隔内站台聚集人数和行人密度的变化情况。[结果及结论]与传统平均人群密度计算方法相比,采用所提出方法计算的局部区域人群密度数值更大、变化幅度更明显,且对列车运能调整、进出站台客流变化更为敏感,能较好地体现站台负荷极值与高负荷状态持续时间所对应的极限情况。该方法在高峰期等大客流状态下应用具有较大意义。

处理器片上渗透缓存蕴含的时间与空间及时局部性

处理器片上寄存器的分布形态与数量规模对处理器的整体计算性能有直接影响,这种影响表面上看是波及处理器片上缓存结构的改进和优化,本质上是时间要素与空间要素交织在一起的综合反映.因此,从时间和空间上确保处理器内核对片上缓存的局部化访问必将进一步提高处理器的整体计算性能.为了认识处理器片上缓存中存在的时间与空间及时局部性,以由传统缓存耦合而成的渗透缓存为工具来分析处理器内核访问片上缓存的时间与空间局部性,仿真实验表明渗透缓存因具备容纳时间与空间局部性的结构提高了处理器访问片上缓存的命中率,客观上缩短访存延迟,从而为提高处理器性能创造了有利条件.

利用局部特征匹配的运动小目标光流估计

基于深度光流估计的动态背景运动小目标检测,为了保证小目标的检测性能,一般采用较少的下采样次数以维持较高的分辨率,但由此带来了较大的计算耗时。特征匹配是深度光流估计的一个核心处理环节,其耗时在光流估计整体耗时中的占比较大,且对下采样次数非常敏感。据此,提出一种基于局部特征匹配的快速光流估计算法:引入目标运动信息,缩小特征匹配的空间范围,减少待处理的数据量;设计分块局部匹配策略,引入批处理机制,避免出现逐点局部匹配策略数据处理耗时过大问题,实现算法加速。在此基础上,在光流估计获取的光流场上,采用CenterNet网络检测运动目标对应的光流异常区域。从光流估计耗时、检测精度等方面开展了实验验证,结果表明:针对运动小目标检测,分块特征匹配光流估计比全局特征匹配光流估计耗时减少约25%,目标检测性能相当。

基于新混合乌鸦搜索算法的置换流水车间调度

为了更加有效地求解以最大完工时间最小化为目标的置换流水车间调度问题,提出一种新混合乌鸦搜索算法(NHCSA)。首先,对一种基于NEH的启发式算法进行了改进,在此基础上提出新的方法以改善初始种群的质量和多样性;其次,采用SPV(Smallest-Position-Value)规则进行编码,使算法能够处理离散的调度问题;最后,针对迭代贪婪算法,提出了自动调整重插入工件范围的方法、引入了TB机制,并采用改进的迭代贪婪算法对最佳工件排序进行局部搜索,以提升算法收敛的精度。基于典型测试集进行了仿真测试,结果验证了所提算法的寻优能力和稳定性。尤其是在针对Rec19和Rec25算例的比较中,仅NHCSA取得了当前最优解,进一步证明了其优越性。

水流强度对淹没式方桩局部冲刷特性的影响

为研究不同水流强度作用下淹没式方桩的局部冲刷特性及流场变化,开展了非均匀沙条件下的桩基局部冲刷试验,分析了桩周的冲刷地形、冲刷深度变化规律;利用OpenFOAM对不同水流强度下的桩周流场进行了模拟,讨论了桩前马蹄涡、桩周回流和下降水流的分布特点。结果表明:在清水冲刷条件下,桩周的冲刷坑深度、沙丘高度和受冲刷影响区域大小均随水流强度的增大而增大;在平衡冲刷地形下,高水流强度冲刷后桩周流动更加复杂,冲刷坑内的涡流强度大幅度提高;当水流强度接近1时,粗颗粒泥沙对细颗粒的屏蔽效应会在一定程度上影响桩周最大冲刷深度。

动态场景下基于实例分割与光流的语义SLAM建图

视觉同步定位与建图技术常用于室内智能机器人的导航,但是其位姿是以静态环境为前提进行估计的。为了提升视觉即时定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)在动态场景中的定位与建图的鲁棒性和实时性,在原ORB-SLAM2基础上新增动态区域检测线程和语义点云线程。动态区域检测线程由实例分割网络和光流估计网络组成,实例分割赋予动态场景语义信息的同时生成先验性动态物体的掩膜。为了解决实例分割网络的欠分割问题,采用轻量级光流估计网络辅助检测动态区域,生成准确性更高的动态区域掩膜。将生成的动态区域掩膜传入到跟踪线程中进行实时剔除动态区域特征点,然后使用地图中剩余的静态特征点进行相机的位姿估计并建立语义点云地图。在公开TUM数据集上的实验结果表明,改进后的SLAM系统在保证实时性的前提下,提升了其在动态场景中的定位与建图的鲁棒性。

基于关键帧定位的人体异常行为识别

近年来,基于视频的人体异常行为识别算法取得了一定的研究成果,但由于监控视频中存储的数据量庞大且视频时间跨度较长,在进行长视频或多行人异常动作检测与识别时,现有的识别方法并不适用。为此,提出了一种基于关键帧定位的人体异常行为识别模型,首先,通过基于标准化流和注意力增强时空图卷积的关键帧定位网络学习正常帧的概率分布,筛选和提取出长视频中的异常帧(关键帧)序列,并将其作为后续网络模型的输入。然后,为了更好地捕捉人体姿势的运动特征和异常情况,提出一种融合注意力和增强残差的时空图卷积异常行为识别算法,将关键帧序列输入到该模型网络中以实现对监控视频中的人体异常行为的高效准确识别。使用公开数据集和自建数据集对该方法的有效性进行验证,实验结果表明,在公开数据集ShanghaiTech Campus上人体异常行为识别的TOP-1准确率达到82.86%,TOP-5准确率达到98.10%,该方法可以更好的完成监控视频中的人体异常行为识别。

非恒定流下桩群绕流局部冲刷试验

水流经过桩群时,桩前会出现下降水流和马蹄形漩涡,显著增加水流的挟沙能力与输移能力。本文基于非恒定流桩群绕流局部冲刷水槽试验,研究非恒定流下桩群绕流的局部冲刷分布以及最大冲刷深度;通过计算流体力学软件Flow 3D对水槽试验进行模拟计算仿真,研究非恒定流下桩群绕流局部冲刷发展过程。研究表明:上游单桩的冲刷范围为桩前2D(桩径)至桩后1D,桩外侧2.5D至桩内侧1D;下游单桩的冲刷范围为桩前1D至桩后1D,桩外侧1.5D至桩内侧1D,且桩群各个区域的横向冲刷断面也有差异;最大冲刷深度和冲刷体积随时间呈对数形式增加,直至达到冲刷平衡状态,且20%的时间局部冲刷可完成冲刷平衡时的50%,50%的时间可达到冲刷平衡的80%。

基于语义分割的视觉SLAM算法研究

目前大多数的视觉SLAM算法基于静态环境的假设,环境中的动态物体容易引起位姿估计的不准确。提出一种针对动态环境的改进算法。基于DS-SLAM方案进行改进,首先采用自适应阈值提取ORB特征点并通过改进四叉树算法将特征点均匀化;之后采用稀疏光流法跟踪角点的运动,同时结合Segment语义分割线程的结果分割动态物体;最后采用几何约束滤除动态点,保留高质量的特征点进行位姿估计,完成定位和建图功能。利用TUM数据集进行精度评测,相比于DS-SLAM算法,改进算法的实时性提升了9.02%。动态环境中相机位姿误差缩小了38.94%。通过提高特征点的质量,结合光流法和语义分割的优势,提升了机器人系统的定位精度和实时性。

局部凸起在V形钝前缘模型中的降热特性研究

三维内转式进气道的唇口结构通常存在复杂的激波干扰及严酷的气动热载荷,严重威胁高超声速飞行器的性能与安全.在6.0马赫的高超声速流动中,以V形钝前缘模型为研究对象,设计了局部凸起的被动流动控制降热方案.采用数值模拟手段,首先研究了局部凸起方案的降热能力以及降热原理,然后初步优化了局部凸起的位置、高度以及宽度等关键设计参数,最后分析了优化后的局部凸起方案的攻角、侧滑角及马赫数的适用性.研究结果表明:上游凸起边缘形成的斜激波与主马赫反射结构形成的透射激波发生干扰,能够减弱其冲击壁面的强度,实现降热的目的;驻点凸起通过改变超声速射流的对撞角度,能够降低其对撞的强度,实现降热的目的.原始方案的降热能力约为37.75%,在对局部凸起的关键设计参数进行初步优化后,优化方案的降热能力将提升至44.60%.设计工况下的优化方案具有良好的攻角适用性,而高度可变的优化方案可以较好地适用于有侧滑角及高马赫数的流动.在研究范围内,高度可变的优化局部凸起方案的降热能力均高于20%.

多孔介质中单相气体局部流动的均质化建模

该文研究了渐近均质法在单相气体渗流理论中的应用,开发了气体在孔隙尺度下流动的数学模型和数值方法.基于渐近均质法,建立了周期单元上描述周期性多孔结构孔隙尺度下单相气体流动的局部问题.讨论了局部问题的特殊数学性质和物理意义.利用一种基于对称性和反对称性扩展的简化方法,提出了求解局部问题的最小二乘有限元方法,克服了由于平均算子和周期性边界条件引起的数值困难.局部问题的求解能够获得单孔内速度和压力的精确分布,并且在仅知道孔隙几何形状的情况下评估多孔介质的渗透性.在局部问题的基础上,通过理论分析获得了微管中Poiseuille流动的解析解,验证了所提出的数学模型和数值算法.最后,考虑了一种三维周期性多孔结构,获得了单孔中气体局部流动的数值结果和多孔介质的渗透系数.

车载液氢瓶不同局部大热流位置对自增压规律影响研究

液氢因储氢密度高、安全性能好等优势,在氢能汽车领域受到了人们的重点关注,尤其在长距离、大规模运输过程应用。车载液氢瓶作为液氢燃料车的核心部件之一,其无损储存时间将直接影响整车的续驶里程。在车载液氢瓶管路结构设计中,管路与内容器连接处会存在较大的局部热流,其会对液氢瓶无损储存时间产生显著影响。通过建立三维数值模型,在总漏热量相同的前提下,研究了顶部、中间、底部三种局部大热流位置和均匀漏热条件对液氢瓶自增压过程中热物理场变化规律的影响。研究结果表明:均匀漏热和顶部、中间、底部三种局部大热流工况在1000 s内的平均增压速率分别为4.51、3.01、15.08和6.08 kPa·h^(-1)。由于顶部大热流工况下的增压速率最慢,中间大热流工况下的增压速率最快,因此在设计管路与内容器连接口位置时建议将连接位置设置于内容器顶部,以延长液氢瓶的无损储存时间。

美国跨境数据流动国际倡议与国内政策的差异及其成因

[研究目的]美国跨境数据流动领域的国际倡议与国内政策在部分事项上存在差异,呈现一定的双重标准。既有研究往往忽略这一差异,可能导致理解美国行为动机出现偏差,因此有必要细化研究。[研究方法]通过既有文献,阐明数据本地化功能,在此基础上以解释学方法来确定美国在跨境数据流动领域的关注点与核心诉求,并以各国条约文件、正式声明、官员言论等补充证据链条。[研究结论]分析发现,美国双重标准的成因在于希望维持领域内优势地位。通过要求它国接受数据自由流动来确保自身网络进攻优势与数字企业优势地位,同时在国内实行一定的本地化措施以应对该领域内来自中国的挑战。

大直径吸力桶基础水流局部冲刷数值模拟研究

基于福建省某海域项目典型海域水文地质资料,本文采用Flow 3D软件开展大直径吸力桶基础冲刷数值模拟,研究了不同尺寸比、不同桶径、水流流速对吸力桶基础冲刷特性的影响。结果表明:不同工况下吸力桶基础冲刷发展阶段类似,但是受水流影响。当水流流速v<2 m/s时,冲刷发展阶段可分为:快速冲刷-缓慢冲刷-冲刷平衡;当水流流速v≥2 m/s时,冲刷发展阶段可分为:快速冲刷-波动冲刷-冲刷平衡。并且桶基冲刷坑深度跟水流、桶径、尺寸比成正比。在水流作用下不同工况的吸力桶基础冲刷深度与时间具有较强的函数关系,据此可为实际工程提供参考。

分叉角与回转半径对双向流道灌水器水力性能影响模拟研究

为研究双向流道灌水器水力性能,将其结构单元作为研究对象,以分叉角和回转半径两个结构参数为影响因素,采用正交试验设计16种结构参数组合方案,利用计算流体动力学软件Ansysfluent对流道内部流体的流动状态进行数值模拟,通过量纲分析建立流道结构参数与流道单元局部水头损失的回归模型。结果表明:双向流道单元局部水头损失与分叉角、回转半径和流道流速有关,分叉角与局部水头损失呈负相关关系,回转半径和速度与局部水头损失呈正相关关系;当入口流速为固定值时,分叉角为32.4°、回转半径为1.72 mm,流道单元局部水头损失最大;当设置10个流道单元时,交叉排列方式组合的灌水器流态指数较优。

中美数据跨境需求对比视角下的数据治理建议研究

【目的】数据作为新的生产要素成为全球经济高速发展的新引擎、新动能,数据跨境治理直接影响国家经济、社会、贸易等方面的发展,美国作为数据跨境治理的先行者和优势国,研究美国治理的本质策略,通过数据对比分析我国与美国之间的差距,对进一步优化、完善我国数据跨境治理具有良好的助力作用。【方法】本文对中美两国在数据产存量、数字贸易、国际互联网流动等方面数据进行整理和比较,更加直观地判断中美两国的数据跨境需求现状,研究分析我国在数据跨境治理中存在的潜在不足。【结果】总体上美国对数据跨境流动具有较强的需求和控制,相比下我国数据跨境需求位居世界前列,数据跨境治理措施做到安全与发展统筹兼顾,但还需考虑与数据跨境需求的充分衔接,提升对数据流向的控制力。【结论】建议考虑促进数据流动的“软”策略与规范管理数据流动的“硬”策略相结合的方式,构建数据跨境治理长期方案,逐步成为数据跨境流动国际枢纽。

局部亚低温联合尼莫地平及前列地尔治疗蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的临床效果

目的探讨蛛网膜下腔出血(SHA)后脑血管痉挛(CVS)患者采用局部亚低温联合尼莫地平及前列地尔治疗的效果。方法选择2021年4月—2023年5月济南市长清区人民医院收治的SHA后CVS患者60例为研究对象,按随机数字表法将其分为对照组及观察组,每组30例。对照组采用局部亚低温联合前列地尔治疗,观察组在对照组基础上采用尼莫地平治疗。比较两组患者的CVS发生情况、大脑动脉血流速度及临床疗效。结果观察组的CVS发生率为13.33%,低于对照组的50.00%,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后,观察组的大脑前动脉、中动脉及后动脉血流速度均慢于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05)。观察组的治疗总有效率为93.33%,高于对照组的73.33%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论局部亚低温联合尼莫地平及前列地尔治疗SHA后CVS的效果显著,有利于减少CVS发生情况,改善大脑动脉血流速度。

术语翻译与知识生产:晚清数学知识翻译史探蠡

晚清是一个特殊的历史时期,在西学东渐的影响下,晚清社会掀起翻译西方数学著作的热潮。一批开明的译者毅然承担起通过翻译西方数学知识以图强的重任,他们选取西方经典数学著作来进行翻译。在这一数学翻译实践中,中国译者通过汉译数学术语来促进西方数学知识的本土化,从而实现数学知识的流转,数学思想的传播,以及推动中国数学翻译实践的变革。同时,通过数学翻译来促进中西数学知识的融通,以及在批判中进行整合与创新。晚清时期,西方数学知识在翻译过程中进行了本土化表述,也在知识再生产中形成了新的数学知识体系,并且在知识选择和建构中进行了分门研学。总之,知识的流转离不开译者的实践。因此,在中西文明互动下,晚清译者对西方数学知识也进行了本土实践,努力构建系统化的数学理论体系。最终,在文明互鉴中形成自身的新知识体系,从而逐步构建起中国数学的话语体系。

对旋轴流通风机叶轮内能量传递过程与演变特性

叶轮旋转将能量传递给风流,如何实现能量高效转化是工程领域内关键问题,掌握叶轮内能量传递过程是实现能量高效转化的前提与基础。为明确通风机叶轮内能量传递机理,以对旋轴流通风机为研究对象,采用数值模拟和试验方法获得了叶轮内部流场。基于叶轮机械能量转换理论,探明了叶轮内风流流动角、轴向速度和叶轮局部理论全压升等参数演变规律,揭示了叶轮内能量演变特性和流动损失过程。结果表明:当流量大于0.7 QBEP(QBEP为最高效率工况)时,前级叶轮效率明显高于后级,在最高效率工况,两级叶轮效率差值约26.5%,当流量等于1.22 QBEP时,效率差值高达66.6%,表明后级叶轮效率偏低是导致通风机整机效率降低的主因;在流动方向,后级叶轮流动损失集中在STL=0~0.3(STL为流动方向叶轮进口到出口的距离),降低该区域的流动损失是提升后级叶轮效率的关键;实际风流全压升曲线驼峰特性是叶轮理论全压升和流动损失共同作用的结果,但主要与前级叶轮出口和后级叶轮入口理论全压有关;流动角在叶展方向急剧减小或增大将引起轴向速度显著减小,进而导致前级叶轮进出口和后级叶轮进口在SPN=0.8~1.0产生回流(SPN为叶展方向轮毂至机壳的距离),最终影响叶轮内理论全压升的大小,因此流动角和轴向速度共同作用并改变叶轮内能量演变规律;两级叶轮局部理论全压升均在叶轮中部区域获得较大提升,而在叶轮进出口区域变化甚微,局部理论全压升增长率是决定叶轮理论全压升大小的关键因素。

基于3D归一化流的双分支点云异常检测模型

当前基于三维点云的工业异常检测仍处于起步阶段,较先进的方法将点云栅格化成2D图片或采用传统算子提取点云特征,有待进一步研究。对此,提出一种基于3D归一化流的双分支点云异常检测模型。以3D归一化流作为整体框架,结合双分支交互融合模块进行局部特征聚合,以并行结构聚合由Transformer和卷积神经网络(Convs)架构提取的不同焦点的点云特征;通过3D归一化流对特征金字塔在欧氏空间和潜在空间之间的可逆映射进行建模,基于受试者曲线下面积,所提模型从分布学习的角度实现了图像级(I-AUROC)的高效异常检测。在MVTec-3D AD数据集上进行的实验结果表明,所提模型在点云异常检测中取得了比目前先进方法更好的性能,相较于M3DM(Multi-3D-Memory)、AST(Asymmetric Student-Teacher Networks),I-AUROC(Image-level Area Under the Receiver Operating Characteristiccurve)指标分别提升了1.8和5.9个百分点。