国家形象的构建与营造——中华人民共和国国旗、国徽的设计分析

中国国旗、国徽设计以五星、天安门、嘉禾稻、麦穗等彰显时代特点的现实主义素材为设计元素,具有明显的政治语态和意识形态意味.其以环绕、半环绕结构图式和红、黄色调的设计形式,表现出了中国传统图案的装饰意味.这种近乎完美的艺术形式与明显的政治意象,准确地呈现了国家意志和政党主张.     

食品广告设计的色彩运用——评《食品饮料广告创意设计》

食品广告设计作为广告设计中的一个重要门类,针对这一类型的广告设计应立足于产品实际特征开展具体的创意设计。色彩在食品广告中具有着十分重要的作用,是影响食品广告成功与否的一项关键要素,而色彩并非是独立存在的,其不仅要注重展现产品的特色,还要富有视觉美感。     

小型无线场强探测传感器研究

近年来,微波加热因其高效性和清洁无污染等优点广泛应用于各个领域。然而,微波加热的不均匀性限制了微波作为高效加热能源的应用。通过测量和分析加热腔中的电场分布情况可以帮助设计人员改进微波加热腔体设计,提高微波加热的均匀性。现有的场强测量设备均为有线设备,应用场景极为有限。因此,本文提出了一种由探头、接收机和上位机三部分组成的无线场强探测传感器。介绍了无线场强探测传感器的结构和原理,采用横电磁波小室进行校准。通过一系列测量实验表明实测值与标准场强仪测量值一致性较好,可满足工程测量需求。     

我,由我掌镜 华为nova8系列Vlog手机闪亮登场

2020年12月23日,华为nova8系列手机如约而至,这既是华为nova系列一年两发的惯例,也是华为手机在2020年的收官之作。作为深受年轻人喜爱的手机品牌之一,华为nova8系列此次延续其强大的前置视觉实力、用强悍的设计性能以及独特的设计美学,带来业内首款专为Vlog拍摄设计的5G手机。     

悬浮抱杆组塔无线监测系统的设计与应用

抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素，但由于其受力复杂且难以实时感知，造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此，结合当前发展的无线物联技术，提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析，获取了抱杆系统的安全薄弱点，从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点，选择相应传感器进行实时数据监测与采集；并针对监测点分布广、层级多的特点，采用LoRa树型组网模式，形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式，各信道通过时分进行有序利用，数据延迟控制在ms级以内，并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内，保证施工全过程的安全稳定。     

场景化视角下红瑶文创产品设计创新策略

阐述现有红瑶文创产品的现状,从场景化视角,探讨如何研发具有时代性、审美特征、文化内涵的文化创意衍生品.在整个设计过程中通过场景的构建,联想具有特定意义的场景,以期所设计出的文创产品能够激发用户情感,符合用户需求,达到对红瑶文化传承和弘扬的目的.     

润滑油中磨损颗粒在线监测传感器研究进展*

油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。     

性能数据驱动的机械产品关键设计参数识别方法

利用运行数据识别产品设计缺陷或薄弱环节是产品开发和更新换代的主要模式,也是保证产品服役性能稳定的重要途径.提出了一种性能数据驱动的产品关键设计参数(薄弱环节)识别方法.首先,利用极限学习机算法划分运行工况,提出了基于核主成分分析和高斯混合模型的多工况性能退化评估方法,消除了工况变化对性能退化评估的影响,得到性能退化严重的关键功能模块;其次,对性能监测数据进行聚类分析,识别出与模块性能退化密切相关的关键性能监测参数;最后,建立了“性能监测参数—性能参数—设计参数”三者之间的关联关系,识别出导致性能严重退化的关键设计参数.以某大吨位履带起重机作业机构为例,验证了方法的有效性.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。