石材罗马柱的三维建模和有限元强度分析

本文以建筑上常用的石材材料——石材罗马柱作为研究对象。首先,分别对光面型、线条型和波纹型的三种柱身罗马柱进行三维实体建模,并总结出了一套石材罗马柱的建模方法;然后,分别建立三种柱身罗马柱结构的有限元仿真模型,通过对比其有限元分析数据,总结出了三种柱身的承载能力。本文探索出了石材罗马柱的三维建模方法和不同柱身的仿真分析方法,能够准确、有效地预测其承载。根据该研究,可以快速构建出石材罗马柱的三维实体模型,并迅速选出不同强度下要求的石材罗马柱的柱身,节约了研制时间和减少了材料浪费,具有一定普遍性,可应用到其他类型的石材罗马柱分析的问题中。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

光伏和风力发电系统的动态建模分析研究

针对电力系统的运行特点,对光伏及风力发电系统的动态建模进行研究,旨在通过光伏发电系统以及风力发电系统运行状况的分析,确定动态化的运行分析方法,充分发挥电力系统的运行效果,满足发电系统与电网稳定交互及安全运行的需求。     

基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法

提出一种以"关键人物"为核心，使用门控融合单元（GFU，Gated Fusion Unit）进行特征融合的组群行为识别框架，旨在解决两个问题：①组群行为信息冗余，重点关注关键人物行为特征，忽略无关人员对组群行为的影响；②组群内部交互行为复杂，使用GFU有效融合以关键人物为核心的交互特征，再通过LSTM时序建模成为表征能力更强的组群特征.最终，通过softmax分类器进行组群行为类别分类.该算法在排球数据集上取得了86.7%的平均识别率.     

钢结构空间网架BIM仿真建模技术研究

针对BIM技术发展现状,结合现有钢结构空间网架建模技术的优缺点,提出关于空间网架仿真建模的概念,实现钢结构空间网架BIM仿真建模。通过创建空间网架Revit标准构件库,并引用Revit API类库在Revit平台上进行二次开发,完成钢结构空间网架的建模。同时,针对MSTCAD数据接口文件进行开发,实现自动化建模。通过Revit参数化建模与Revit二次开发的结合,创新出Revit下钢结构空间网架BIM仿真建模的方法,为今后钢结构空间网架在Revit平台下的建模提供便利。     

吹瓶模具制造企业面向负荷均衡的订单预投决策方法

针对吹瓶模具制造企业因订单到达的随机性、模具类别的差异性导致各生产车间负荷均衡性差、资源利用率低的问题,采用预投订单方式来均衡各生产车间的负荷。基于吹瓶模具制造企业的生产计划体系,设计了一套针对吹瓶模具制造企业的预投订单的决策模型。实践表明,在吹瓶模具制造企业,采用预投订单能很好地均衡负荷、平衡产能以及提高各加工设备的利用率,提高订单准时交货率,降低企业的生产成本。     

医学专业大学新生适应问题与应对方式、人格特征相关研究——以海南医学院医学新生为例

目的:了解医学专业大学新生适应问题的现状,不同医学生在适应问题、应对方式的选择及人格特质层面的差异并分析适应性与应对方式及人格特质的关系。方法:采用大学生适应性量表(CCSAS)、大五人格量表以及应对方式量表对海南医学院322名医学专业大学新生进行测评。比较不同性别学生各量表评分情况,分析各量表间的相关性。结果:男学生校园生活适应、情绪适应评分及适应性总分均高于女学生(P<0.05)。不同性别学生各项应对方式评分及总分比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。男学生情绪稳定性、外向性及宜人性评分低于女学生(P<0.05)。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性量表各维度均呈正相关(P<0.05),情绪稳定性与适应性量表各维度均呈负相关(P<0.05)。解决问题和求助与适应性量表各维度均正相关(P<0.05),适应性量表各维度和自责、幻想、退避及合理化均呈负相关(P<0.05)。结论:医学专业大一新生对大学新生活存在不适应问题,其中男生对新环境的适应性更强,女生情绪稳定性、外向性及宜人性更强。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性均呈正相关,情绪稳定性与适应性均呈负相关;解决问题和求助与适应性均正相关,自责、幻想、退避及合理化与适应性均呈负相关。     

基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点，首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值；然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组，并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级，根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离；最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明，基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比，准确率分别提高1.7%与2.5%，检测速率分别提高13.9%与6.8%，具有更高的准确率和实时性。     

计算机病毒传播的复杂网络建模分析

随着科学技术的进步,计算机网络的不断发展,大量的计算机病毒也不断出现,并大量破坏和入侵用户计算机中。因此,应该建立计算机病毒传播模型来分析传播的实际规律,从而能够有效抵制病毒的传播。一般来说,传统计算机病毒模型都是在规则网络、随机网络中建立的,现阶段,在分析和研究计算机病毒的时候,复杂网络成为重要的建设依据,展现了传播病毒的新规律。文章对此进行了研究。