【摘 要】
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针对高层居住区布局的自动生成方法和风速预测技术进行研究,设计主要用于住宅布局自动生成、风环境性能模拟与对比寻优的方法.根据中国长三角地区居住区数据提取和建筑法规,提出遗传算法的适应度函数和优化目标,建立建筑布局自动生成算法;利用全卷积神经网络(FCN)的图像学习特点,构建基于全卷积神经网络的计算流体动力学(CFD)代理模型,得到优化布局的风速分布特征.实验结果表明,所提出方法的误差在有效范围内.此外,相比传统风环境模拟软件Phoenics,所提出方法能显著降低风环境模拟耗时,并有效避免建筑师个人经验的局限
【机 构】
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浙江大学 建筑工程学院,浙江 杭州 310058;浙大城市学院 工程学院,浙江 杭州 310015;浙江大学 建筑工程学院,浙江 杭州 310058
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针对高层居住区布局的自动生成方法和风速预测技术进行研究,设计主要用于住宅布局自动生成、风环境性能模拟与对比寻优的方法.根据中国长三角地区居住区数据提取和建筑法规,提出遗传算法的适应度函数和优化目标,建立建筑布局自动生成算法;利用全卷积神经网络(FCN)的图像学习特点,构建基于全卷积神经网络的计算流体动力学(CFD)代理模型,得到优化布局的风速分布特征.实验结果表明,所提出方法的误差在有效范围内.此外,相比传统风环境模拟软件Phoenics,所提出方法能显著降低风环境模拟耗时,并有效避免建筑师个人经验的局限性问题.该方法可以自动学习方案排布,快速得出特定容积率与地块条件下高层住宅布局的最优解法,为当今快节奏的建筑设计提供人居环境性能方面的指导.
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针对传统多类运动想象(MI)脑电信号的识别方法须进行繁琐的预处理以及特征提取问题,提出基于深度学习的MI信号自动分类方法.在样本表示方面,提出将多通道脑电(EEG)信号转化为一维序列信号处理,在增加样本数量的同时又能够忽略与通道位置相关的空间信息的影响;根据输入信号的特点,采用多层一维卷积神经网络学习不同运动想象状态时脑电信号中的时频信息,自动完成特征提取和分类工作.将所提出的方法在公共数据集上与多种方法进行比较,并完成对实际采集数据集的分类.利用所提方法在不需要先验知识的条件下,对脑电信号进行端到端的学
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水果和蔬菜是维生素C、黄酮类化合物、酚酸以及类胡萝卜素等活性物质的宝贵来源,这些生物活性成分具有抗癌、抗炎和抗氧化等生理功效,然而其在果蔬中的含量通常较低.研究表明:采后非生物胁迫(如创伤应激)可诱导生鲜果蔬中生物活性化合物的积累.近年来,非热技术如超声(US)、脉冲电场(PEF)和高压处理(HPP)等也被证明可作为非生物诱导因子,用于增加植物食品生物活性分子的合成和积累.综述了超声(US)、脉冲电场(PEF)和高压处理(HPP)对生鲜果蔬活性成分影响的研究进展,探讨了其生理机制,以期为非热处理技术在采后
为了实现增材制造的点阵构件性能的可靠、快捷评判,优选超声共振谱技术进行检测方法研究.使用增材制造工艺,制作了一系列Ti-6Al-4V的点阵结构试样,结构内含有不同宽度的平面型缺陷.基于自建的超声共振谱检测系统开展试验,利用纵波超声换能器作为振动的激励源与接收传感器.对共振频率与振动模态进行甄别,选取可靠的共振频率组合作为评判指标,构建马氏空间,按马氏距离对缺陷进行定量分析.试验结果表明,虽然点阵试样结构复杂,但仍可以测得清晰明显的共振频率峰,且测量结果重现性好.结果分析表明,点阵试样的共振频率峰位置与缺陷
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针对人-机器人协作搬运,现有的控制策略难以同时保证搬运过程的柔顺性和搬运终点位置的精确性,而且对不同搬运任务适应性不够.基于模仿学习提出变刚度协作搬运控制策略.使用任务参数化的高斯混合模型(TP-GMM)对多次搬运示教数据进行编码,学习不同搬运工况下的搬运轨迹概率模型;结合导纳控制建立机械臂末端变刚度交互模型,实现柔性搬运操作,并基于交互力阈值实现不同搬运任务的切换;搭建协作搬运平台进行实验验证.实验结果表明,提出的策略在实现柔性协作搬运的同时将特定搬运任务的终点位置精度提高到1.9 mm,且保证了特定搬
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