基于自适应引力算法的桥梁监测传感器优化布置

针对桥梁健康监测中传感器布置优化问题,提出了一种基于自适应引力算法的传感器优化布置方法。以模态置信准则为基础,构造满足传感器优化布置的适应度函数;针对引力搜索算法开发能力不足,对衰减因子α进行了自适应改进。搜索初期α较小,粒子以较大步长进行全局搜索,增强了算法的搜索效率;搜索后期α较大,粒子以较小的步长进行局部搜索,提高了算法的搜索能力,避免落入局部极值点。改进后的自适应引力算法通过双重编码的方式,使算法可以解决离散型的传感器布置问题;以马水河大桥为例,验证算法的可行性。结果表明,改进后的算法有很好的寻优能力,能够准确高效的确定传感器优化位置。     

超快速MCP-PMT的时间特性测试方法研究

超快速时间特性的光电倍增管的时间特性研究,对进一步研制国产超快时间响应的微通道板光电倍增管(FPMT)具有重要的指导作用。本文基于高能物理通用的VME测试方案,设计装置采用皮秒激光器的单光子脉冲工作模式,最终实现系统误差为25 ps的FPMT高精度时间测试系统。通过优化FPMT阳极信号读出方式、优化分压器结构及分压比例,对多款FPMT的时间特性进行测试研究。并提出在非单光子工作模式下表征FPMT时间分辨特性的本征时间下限值,用以对比分析各种不同工作状态的FPMT的时间分辨好坏。在对多款FPMT读出方式完成优化结构设计和对比测试后,研究结果表明,目前实验室来自不同生产单位的样管中,最佳的本征时间分辨下限值为30 ps。     

三维协同设计在水利设计院中的应用

论述了三维协同设计在河北省水利水电勘测设计研究院中的实践,阐明了其应用理念和管理实施架构,结合双峰寺水库项目。介绍了三维协同设计的具体应用。     

改进型粒子蚁群算法的应用研究

粒子蚁群算法综合了蚁群算法和粒子群算法的特点,在局部最优和全局最优解之间取得平衡。新算法在蚂蚁迭代过程中,每隔一定代数将数据引入粒子群运算以提高收敛速度。根据对TSP的eil51问题进行仿真结果可以看出,与通常蚁群算法相比,该算法不仅精度上较为满意,而且效率极高,具有良好的应用前景。     

3D-Coat建模软件在工业仿真类虚拟仿真教学系统开发中的应用

本文介绍了基于Unity3D的工业仿真类虚拟仿真教学系统开发中模型的重要性,并分析新兴建模软件3D-Coat在数字雕刻及纹理贴图绘制方面的特点.同时,系统分析了3D-Coat数字雕刻软件在虚拟仿真教学系统中所展现出的巨大潜力.这款集实时纹理绘制和细节雕刻功能于一身的软件,显著的提高了工作效率,缩短系统开发周期.     

一种提升楼间对打射灯天线设置精确度的算法及工具

楼间对打等建设方式已在现网中已有较多应用,由于无线环境的复杂性等因素,仅仅依靠设计与优化人员的经验来设定天线的物理参数,已经满足不了网络优化工作的精细化要求,本文提出了基于空间几何原理的一种算法,对天线的方位角,下倾角进行精确计算,为相关工作提供参考与依据。     

南水北调来水后土壤污染物溶出对密云水库水质的影响

南水北调工程来水入密云水库使得库区水位大幅上升,库区周边大面积土壤将被永久淹没。本文基于密云水库水流条件和入库污染物的迁移扩散规律,构建了适合库区水流水质特征的平面二维水动力与水质模型,结合土壤浸泡溶出试验得出的土壤污染物释放规律,开展了南水北调来水后考虑新增淹没区土壤溶出和不考虑土壤溶出两种情景下的水质模拟,分析了南水北调工程来水后新增淹没区土壤TP、TN和CODMn溶出对库区水质的影响。模拟结果表明,在考虑最不利情景下,新增淹没区土壤释放对密云水库库区水质的影响范围小、程度低、持续时间短,对库区水质的影响非常微弱。     

基于VR的“农业机械学”仿真教学系统

为改善传统农业机械教学过程中“老师难教,学生难懂”的局面,从虚拟仿真教学角度出发,以现代农场为原型,基于Unity3D虚拟现实开发平台,设计开发了“农业机械学”仿真教学系统.阐述了系统的设计思想、功能和结构,并对开发流程中所涉及到的关键技术进行了介绍.应用结果表明,系统实现了虚拟农场中农机设备生产作业的虚拟可视化,并且对各种主要农机设备的拆装、维修保养及工作原理进行了在线展示,具有一定的实用性和教学价值.     

生物炭吸附重金属污染物的研究进展

生物炭作为新型吸附剂,其物理化学特性以及其对环境中的重金属污染物的吸附固定被广泛研究。本文主要对生物炭的表征、特性以及其对重金属污染物的吸附固定的机理研究进展进行综述,并扼要对生物炭的研究方向进行了展望,为未来生物炭的应用提供一定的思路。通过文献总结,我们发现重金属在生物炭上的吸附机理的研究仍然存在矛盾之处;生物炭本身重金属毒性的释放研究是未来生物炭还田应用的研究方向;利用化学手段对生物炭进行化学修饰,以提高其吸附的有效性和针对性是在节能环保的前提下,未来生物炭发展的新方向。     

基于GPU的皮肤变形算法

为提高基于实例的皮肤变形算法的效率和速度,对加权姿态空间变形(WPSD)等算法进行了研究.WPSD中需要的逐顶点计算可以在GPU上以单指令流多数据流(SIMD)方式并行执行.并行顶点计算一般在GPU顶点处理器中执行,但是更进一步的并行操作是可以由片段处理器来获取到的.提出了一种基于GPU片段处理器实现的并行变形算法.每个顶点的关节权值可以由样本姿态自动的计算出,因此减少了手动操作,提高了WPSD等皮肤变形算法的质量.