结合传递比与栈式自编码器的结构损伤识别

如何从土木结构响应数据中挖掘损伤特征并有效分类,是实现损伤模式识别的关键。为此,以框架结构为分析对象,搭建设有自编码器隐藏层和Softmax分类层的栈式自编码器网络,采用无监督联合有监督的混合学习机制;基于有限元分析获取框架不同工况下的传递比函数值,构建训练集、验证集和测试集样本;通过预训练确定自编码器隐藏层的参数值如权重和偏置值,避免网络出现过拟合;采用微调方式进一步调整预训练后的网络参数值,再结合验证集实现对网络超参数的调整;将实测传递比数据输入网络,实现对框架节点损伤的评估。结果表明:所提方法能有效进行损伤特征的提取和分类,准确识别框架节点的单、双损伤工况,相较于传统浅层神经网络具有更高的识别准确度和更好的抗噪性。

白昼红外星图星点提取方法

白昼红外星图具有高背景噪声、低信噪比、弱目标的特征,采用传统单帧提取方法很难准确提取星点.且由于星点为弱小目标,对噪声极为敏感,星点成像多为随机不规则图形,采用单帧提取星点质心鲁棒性较差.传统多帧叠加法虽能克服单帧提取星点质心鲁棒性较差的问题,但对于高背景噪声红外星图,叠加星图并不能明显提高信噪比,星点提取成功率依然较低.为此,提出利用背景预测方法确定疑似星点位置,并对边界进行膨胀,然后利用膨胀后的边界进行单帧星图能量提取,并将提取星图进行叠加形成高信噪比星图,最后进行星点质心提取.实验表明,该方法星点提取正确率为99.5%,较自适应阈值分割法和多帧叠加法分别提升84.2%和37.9%,较背景预测法正确率提升14.5%.同时该方法较自适应阈值分割法和背景预测法、多帧叠加法精度分别提升12.8%,41.4%, 33.3%,具有明显优势.

复杂多层建筑叠箱-底框结构体系模块化设计

某中学新建综合楼采用了箱式钢结构模块化建筑和叠箱-底部框架结构体系,其中涉及大跨度转换桁架和多种不规则项。为确保结构的安全性和稳定性,文章遵循抗震性能化设计原则,为结构体系和构件设定了合理的性能目标。通过小震弹性分析和大震弹塑性分析,验证了综合楼结构的抗震性能。此外,还对中震下的关键构件—转换桁架进行了弹性分析。综合分析结果表明,综合楼采用的叠箱-底部框架结构体系能达到既定的抗震性能目标。

船用直堆式货筐设计及强度计算

针对船舶仓库中物资的存储和输转需求,设计具有物资存储和自动系留功能的船用直堆式货筐。在舍弃传统货架的基础上,仅依靠常规船用叉车或船用堆垛机在完成叉取工作的同时即可实现上下2层货筐之间的系留或解锁,简化了操作流程,节省了时间和人力成本。利用有限元分析软件结合船体摇摆的环境条件对船用直堆式货筐进行强度计算,结果满足要求。通过文章的研究可为船舶物资舱储进一步发展提供思路。

预制生态框在水利工程的应用

研究预制生态框在水利工程中的应用,目的在于探索一种融合生态与工程设计的新技术,以改善水利工程对环境的影响。研究主要分析了预制生态框的基本原理、特点和类型,包括阶梯式和堆砌式两种主要形式。通过案例分析,展示了这些技术在水资源管理和生态修复中的具体应用,重点关注了其在减少环境干扰、提升生物多样性和土壤健康方面的效果。研究结果显示,预制生态框有效地结合了工程需要和生态保护的要求,为未来水利工程提供了新的可持续解决方案。

通信领域中嵌入式软件异常处理模块分析与实现

异常处理是实现嵌入式应用软件系统可靠性和容错性的重要手段。该文探讨了通信领域内嵌入式软件设计中异常处理的相关技术,分别以X86和PowePC硬件平台为例对异常发生时的运行栈进行了深入的分析,给出了一种通信领域内较通用的异常处理模型,并基于商用嵌入式操作系统VxWorks讨论了该模型的实现。

一种缓冲区溢出攻击的编译数据空间对策

分析了传统的编译数据空间组织结构,说明它是缓冲区溢出威胁软件运行时安全的先天成因.在此基础上对传统的编译数据空间提出了改进方案;描叙了方案的设计与实现,并评价了其安全性与运行性能.

基于FPGA的千兆以太网接口应用研究与实现

为解决嵌入式领域中数据量大、速度高、实时性强等传输问题,提出FPGA和PHY芯片相结合的设计方案,用于实现UDP/IP协议。通过深入研究TCP/IP协议栈体系结构和工作原理,按照以太网的帧格式封包和解包,在FPGA中实现UDP/IP数据的正确发送和接收。在自主研发的硬件平台上验证了该方案的正确性和可靠性。由于使用FPGA实现UDP/IP协议,系统具有移植性高和易于集成等优点。

基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法

在对现有RFID反碰撞算法综合分析的基础上,提出了一种基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法,即先分配最优分组数和帧长逐组逐个时隙识别标签,再针对发生碰撞的时隙采用查询栈算法识别碰撞标签。该算法同时具有ALOHA系列算法和树形算法的优点,具有高吞吐率、低通信负担、无遗漏识别等特点。同时,该算法还以较小的读写器额外硬件开销降低了以往算法对标签内额外硬件开销的要求,适合应用于具有大量被动标签的RFID系统中。

面向太极拳学习的人体姿态估计及相似度计算

针对当前线上太极拳学习自然交互性差、缺乏学习反馈等问题,提出一种面向太极拳学习的人体姿态估计及相似度计算方法。首先,输入太极拳视频,利用帧间差分法提取关键帧图像;然后,利用堆叠沙漏网络模型对关键帧图像进行二维关节点检测;接着,使用长短期记忆(LSTM)网络结合Sequence-to-Sequence网络模型对检测到的二维关节点序列进行二维到三维的映射,预测三维关节点的位置坐标;最后对估计的人体姿态进行二维和三维余弦相似度计算。利用该方法设计并开发了一款相关设备简便、用户体验感强的太极拳学习与反馈应用系统,并在实际中应用。该系统可以检测太极拳学员的整体动作及各肢体段动作是否标准,并给出反馈,学员可以根据反馈结果练习和改善不标准动作,达到提升学习效果的目的。

密集书库的现代化管理

密集书库是图书馆现代化文献存储的一个重要组成部分,是对文献资料的有利补充和珍藏。本文对建设具有科学化现代化的密集书库做了论述。

“藏借阅一体化”服务模式下的图书乱架治理

分析探讨了在藏借阅一体服务模式下,图书乱架突出的问题,并有针对性地提出了管理、治理的方法。

C语言与汇编语言的接口

详细分析了C语言程序和汇编语言程序的接口问题,包括相关的约定规则以及参数传递的方法等,并给出了一个应用程序实例。

干砌填充墙框架结构抗侧性能及简化计算

利用拟静力试验结果和有限元结果对干砌填充墙框架结构的受力机理进行分析。在充分考虑并联模型和等效斜支撑模型后,把钢筋混凝土框架及干砌填充墙抗侧力贡献单独分析,研究填充墙内砌块密度、摩擦系数及砌块层数等对结构抗侧力的影响。研究表明:1)平面应力单元及界面单元能够模拟干砌填充墙的受力性能。根据该模型,试验对应工况下,无浆填充墙框架最终失效由框架破坏产生;2)无浆填充墙抗侧力贡献主要源于内部砌块之间的相互摩擦力,且该抗侧力分为恒定段、加强段以及极限承载力3段;3)提出了无浆填充墙抗侧力分段公式并得到了试验及有限元结果的验证。

试论汉语称谓的叠架现象

叠架形式古已有之,是指一种含有重复出现的语义成分且结构紧凑的固定形式或准固定形式。互联网时代大众传媒语言中"女警花""女汉子"等称谓叠架形式,有其合理性:凸显了语义,满足了交际需要和人们的使用心理。判断称谓叠架形式的合理性不能以"于古有征"为依据,"于理可通"才是判断其合法性的主要依据。

基于FPGA的Java处理器设计

针对Java技术在嵌入式领域的广泛应用,设计了一个适用于低端嵌入式设备的32位环境的Java处理器JPOR。该处理器由FPGA芯片实现,采用一种新的Java栈结构,指令系统简洁,可以直接执行Java字节码,能够对实时Java规范(RTSJ)提供有效支持。在Xilinx SPARTAN-3平台上通过了功能仿真,表明该Java处理器能够在低成本的FPGA芯片中实现。

基于大数据的异常检测方法研究

离群数据检测,主要目的是从海量数据中发现异常数据。其有以下两点好处:第一,作为数据预处理工作,减少噪声点对模型的影响;第二,针对特定场景检测出异常,并对异常现象本身进行挖掘,也非常有价值。目前,国内外主流的方法像LOF、KNN、ORCA等,无法兼顾全局离群点、局部离群点和离群簇同时存在的复杂场景的检测。针对这一情况,提出了一种新的离群数据检测模型。为了能够最大限度对全局、局部离群数据以及离群簇的全面检测,基于iForest、LOF、DBSCAN分别对于全局离群点、局部离群点、离群簇的高度敏感度,选定该三种特定基分类器,并且改变其目标函数,修正框架的错误率计算方式,进行融合,形成了新的离群数据检测模型ILD-BOOST。实验结果表明,该模型充分兼顾了全局和局部离群数据及离群簇的检测,且效果优于目前主流的离群数据检测方法。

碳纤维自行车车架的有限元分析

利用SolidWorks软件自带的自行车车架模型,用SolidWorks Simulation软件进行模拟。设计36种不同的碳纤维铺层应用于自行车车架,根据自行车实际使用情况,分坐立、站立、行驶三种情况设置边界条件和载荷,分析讨论von Mises应力和合位移,求出碳纤维自行车车架的最佳铺层。将三种情况下测试的von Mises应力和合位移结果综合比较,发现铺层[0/+45/-45/0]s和[0/+30/-30/0]s,在三种不同测试载荷下,具有较小的von Mises应力和合位移,为较佳设计。比较所有应力集中区域,发现最大应力集中发生于车架管件连接部位,前管合位移最大,可以考虑适当补强。

基于VxWorks的异常处理的研究和实现

阐述了嵌入式软件系统中异常处理的必要性,然后基于嵌入式实时操作系统VxWorks,介绍了一种与具体处理器类型无关的异常处理方法,并且结合一种ARM处理器,详细阐述了该异常处理的现场保存、现场分析、异常恢复策略的实现。

基于LLVM的RISC-V向量扩展栈帧布局优化

为了能够生成正确、优化的机器指令代码,需要在编译器后端代码的生成阶段,设计和使用合适的程序栈帧布局.由于RISC-V向量扩展架构具有可伸缩性、其向量寄存器的长度在编译时不可知,传统的栈帧布局无法适用.之前LLVM中针对向量扩展实现的栈帧布局虽然能够生成正确的机器指令,但存在访存指令较多,栈帧空间较大,以及预留寄存器较多等问题.我们对原有实现所存在的问题进行分析,在此基础上提出了新的布局方式以及向量对象地址计算方式,并通过巴塞罗那超算中心开发的测试集进行验证.实验表明新的栈帧布局能够有效减少访存指令数和栈空间大小.