三维校园虚拟现实研究

以北京石油化工学院校园为原型,运用虚拟现实技术建立了基于3DSMax的虚拟校园三维模型。介绍了三维校园建模的流程,从CAD图纸开始建模并创建三维模型,利用3DSMax软件创建了北京石油化工学院校园的三维模型。采用虚拟物体和实景拍摄结合的手法,借助三维互动仿真平台VR—Platform生成三维虚拟校园漫游系统,并实现了连接数据库功能,使得用户在漫游中查询到选择对象的详细信息。     

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.     

电磁方法在地震监测预测中的新思路探讨

针对地面电磁观测的现状与不足,以及我国地震监测预报的迫切需求,探索新方法、新技术在地震监测预报中的应用势在必行。因此,可以开展"一个观测"、"两个研究"及"两个系统"方面的工作,即:"电磁扰动综合分析与观测"、"地磁内、外源场分离及其电流体系研究"、"地震电磁效应产生和传播的机理研究"、"天然源和人工源综合观测分析系统"、"天地一体化电磁立体观测分析系统"等工作。     

ZnO／Ag纳米复合材料光催化性能研究

通过XRD、TEM测试研究了自制ZnO／Ag纳米复合材料的结构和形貌，通过UV检测确定了以该纳米复合材料为光催化剂，在不同条件下对甲基橙的光催化降解率。结果表明：与空气煅烧相比，真空煅烧所得纳米复合材料的光催化降解效果更好，且光催化降解率随纳米复合材料用量增加而增大：甲基橙溶液的pH在5左右时，光催化降解率最高：H2O2浓度为0．9g／L时，光催化降解率可达100％。     

基于竞争环境的截流设施选址与车辆路径问题

研究竞争环境下截流设施选址与带时间窗的多中心车辆路径问题。首先,在考虑设施覆盖范围衰退的情况下,利用阶梯型效用函数和偏离距离描述消费者的选择行为,并确定截流设施的需求量;然后,采用基于聚集度的启发式算法对门店进行分类,借助双层规划法,建立门店选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型;最后,采用改进的蚁群算法进行求解。通过分析对比实验结果,验证了模型的有效性和可行性。     

广西侗族节庆文化资源的数字化开发标准研究

本文通过数字化手段,对节庆文化进行标准化研究,并对节庆文化资源进行整合,将侗族地区节庆文化进行品牌化发展,同时运用现代数字技术和互联网新媒介等手段,通过对广西侗族节庆文化资源开发现状的研究,进行侗族节庆文化数字化集成服务平台的建设。通过对广西侗族节庆文化资源各个方面的研究,利用当前最新的媒体技术和网络数据库与数字智能技术的优势,结合节庆文化数据库平台的共享机制,实现侗族地区节庆文化的品牌化。     

大孔径高比表面积介孔硅泡沫的制备和表征

以P123作为模板剂,正硅酸乙酯为硅源,苯为微乳剂,采用溶胶-凝胶水热合成法制备了大孔径高比表面积介孔硅泡沫材料,采用小角X-射线衍射、透射电镜、扫描电镜以及N2物理吸附等表征手段进行表征,考察了苯的加入量对介孔硅泡沫孔结构的影响。结果表明,苯的引入可以使有序介孔硅的孔结构从SBA-15的二维六方形向介孔硅泡沫的三维泡沫状结构转变,加大苯的含量可以增大介孔硅泡沫的孔径和孔容。当苯与P123的质量比为2.0时为最佳值,此时得到的介孔硅泡沫材料泡沫状结构最规整、比表面积高且孔径孔容较大,其中表面积可达641.3cm2/g,球形孔孔径可以达到43.8nm,孔容2.41cm3/g,过量苯会导致三维泡沫状结构的破坏。     

地形演变对黄河口切变锋位置及盐度分布的影响

基于FVCOM三维海洋数值模式建立了黄河口水动力模型,通过实测资料对数值模型进行了验证。验证结果表明建立的模型能很好的反映研究区域的水动力特性。利用该模型的数值模拟较好地再现了黄河口切变锋现象,并对两种不同类型的切变锋的形成、传播和持续时间的规律进行了分析研究。利用历年来黄河口地形演变的大致规律对黄河口附近的水下地形进行了演变,发现地形对切变锋形成位置有一定的影响,例如随着地形向外海淤进,切变锋的位置也随之向外海移动。还研究了地形的变化对黄河口海域盐度分布的影响,发现随着地形的演变,低盐度海水分布的范围会随之变大。     

基于优化RANSAC算法的二次元快速稳定配准

针对检测零件缺陷的二次元光电检测仪的速度和稳定性要求,提出了一种加入预匹配的快速稳定的RASNSAC匹配方法.首先对零件图像轮廓区域矩分析以及轮廓多边形逼近以及对其CAD标准档进行解析计算得到图像轮廓和CAD图的重心、主轴方向以及特征点集,然后通过重心和主轴对零件图像和CAD图进行预匹配,最后利用RANSAC对预匹配后的特征点集进行快速匹配.实验结果表明,此改进算法显著地提高了图像的匹配速度和稳定性.