“天津拖拉机厂”工业遗产的保护性规划设计

工业遗产在现代城市建设当中的去留问题一直以来是人们关注和争论的焦点,天津作为中国近现代重要的漕运城市,其历史上的轻、重工业生产活动在城市中留下的痕迹为数不少。对于这些已经停产的并且不再有传统产业活力的"既有"工业用地地块的利用与复兴,如何定位值得关注。在对"既有建筑"的拆改建设方面走过弯路,但也积累了很多经验,通过慎重调研我们觉得既不能放任闲置的既有空间成为老城中的死结,也不能鲁莽的置其文化脉络于不顾而加以拆除重建,毕竟认为,在决策失误的弹指之间已经失去了"天津古城的化石——老城厢"。要做到城市建设的可持续化,就应该尊重事物发展的连续性,均衡性和公众性。以天津南开区"天津拖拉机厂"的改造为例,探讨并找到对工业建筑遗产的开发的经济性、均衡性和可持续性。     

基于Shearlet变换的遥感图像增强

遥感图像具有整体亮度偏暗、对比度较低和目标与 背景区分不明显的特点,遥感图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等起 着积极的作用,图像的多尺度系统已经成功应用在图像处理中。经典的多尺度系统曲波(Cur verlet)变换、 轮廓波(Contourlet)变换无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet变换是目前多 尺度领域 内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀疏表示的多尺度系统。本文提出一种基于Sh earlet变换的遥感图像增强 算法,首先将遥感图像进行Shearlet分解,然后对Shearlet变换产生的低频系数进行模糊对 比增强,对各尺度各 方向的高频系数进行模糊增强。实验结果表明,本文算法增强的结果,在主观上能获得很好 的视觉效果,客观指标中图像熵和均值有了大幅度的提升。     

软件评估在智能割草机中的应用

割草机智能化是当前割草机发展的一个大趋势。本文就IEC 60335—1:201 0附录R软件评估在智能割草机中的应用作了阐述。介绍了新版标准较旧版在要求上的变化,分析了软件评估对文档资料的要求及对程序代码需要做的相应改动,并指出了需要注意的关键点,为智能割草机的软件评估提出了一个实用的解决方案。     

云竹纤维喷气涡流纺色纺纱的开发实践

以云竹纤维为例探讨了喷气涡流纺色纺纱开发实践。分析了色纺原料预混、开清棉、梳理、并条及纺纱工序的工艺参数及关键技术措施,并指出了喷气涡流纺色纺纱开发过程中应注意的关键技术问题,为喷气涡流纺色纺纱的开发提供了技术支持。     

催化裂化汽油中硫化物的研究

研究了催化裂化汽油中的硫含量、硫分布及硫化物的形态，硫含量大部分集中在中、重组分中，占80％以上；汽油中的硫化物主要是噻吩，占整个硫化物的70％左右，其次是硫醇和硫醚。     

新型炉渣混凝土聚苯保温板的应用研究

新型炉渣混凝土聚苯保温板是在第一代产品多年工程实践的基础上研制的。新型保温板不仅实现了生产机械化,保温性能有较大提高,并在有关单位的支持下,引进法国罗地亚(Rhodia)公司的先进产品和技术,成功地研制生产出保温板配套面层系列产品(干粉聚合物砂浆、干粉聚合物柔性腻子和干粉聚合物瓷砖粘结剂),彻底解块了饰面层开裂、防水及墙体牢固结合的问题,极好地适应了我国第二步建筑节能的需要。1　产品结构和规格　　该板一面为11mm钢丝网水泥炉渣混凝土保护层,另一面由30mm～50mm厚阻燃型聚苯乙烯泡沫塑料组成,两者由泡沫塑料的燕尾槽紧…     

基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测

提出了基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测新算法。首先将两幅SAR图像相减取绝对值得到差异图像,然后利用基于非下采样Shearlet自适应贝叶斯阈值去噪算法对差异图像进行去噪处理来减少噪声的影响。最后根据差异图像的局部几何特征和邻域信息构造跨特征矢量,再利用模糊C-means聚类算法对跨特征矢量聚类,聚类的结果为变化类和未变化类即最终的变化检测结果。实验证明:该算法对噪声的抗噪性能平稳而且有效,可以得到较好的检测结果。     

一种新的结合非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

目的：基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法：将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果：融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论：实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。     

基于权重粒子群优化阈值的NSCT图像去噪

提出一种基于线性递减权重粒子群优化(LinWPSO)阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像去噪方法。在NSCT域通过LinWPSO对广义交叉验证风险函数寻优以确定最佳阈值,通过软阈值函数去噪,利用NSCT的平移不变性抑制伪Gibbs失真效应,从而完整保留图像的纹理和边缘等细节信息。实验结果表明,该方法能有效去除遥感图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比。