地震时电梯自动诊断自动恢复系统的开发

1 前言 最近，大规模地震多有发生。在地震发生时，电梯用传感器动作，使摇晃的轿厢不再继续运行，及早地在最近层停止，以确保安全。另一方面，为了恢复运行，需要有专门技术人员对因地震传感器动作而停止运行的电梯安全确认，在多台电梯停止的情况下，由于电梯的恢复作业要花费许多时间，会给乘客带来不便。鉴于这种情况，三菱电机（株）和三菱电机大楼技术服务（株），     

冬日观果佳木——北美海棠

正冬季大地萧瑟,万物苍茫,而北美海棠却独树一帜,满树鲜艳的果实点缀整个寒冬。北美海棠为蔷薇科苹果属落叶小乔木,由北美地区的育种家经过多年选育而来的杂交品种群,因其在北美园林应用盛行多年。中国最初也大多从北美地区引进该类观赏植物,故称之为北美海棠。北美海棠不仅春天花开似锦,而且夏、秋及冬季均可见果实累累,四季均有观赏价值,因此越来越受到世界各国园林园艺界及园艺爱好者的青睐。据不完全统计,目前全球观赏苹果属海棠已有千余种,花色有白色、粉色、红色等不同系,瓣型有单     

无序中的有序 拜城中央公园(一期)简

拜城中央公园位于新区的最中心,由贯穿南北的中央轴线和东西两侧的环形线构成公园的主体框架。整体空间营造上即遵循城市主轴线规整、严谨的原则和风格,又延续原地块固有肌理的格局,同时创造各主题空间的差异性被确定为此项目的设计策略。     

关于喷反钻具合理结构的设计

六十年代初期，我国开始研制、试用、推广喷反钻具以来，从它的工作原理，合理结构参数，以及对不同地层条件下钻进参数配合的适应性，做了大量的工作，积累了丰富的经验，基本上解决了硬脆碎地层的采心问题。1964年原地质部召开了特殊取心工具技术鉴定座谈会，对该型钻具进行了技术鉴定，并对元件结构参数提出了定型建议。在1965年全国第一届探矿工程学术会议上，又进一步交流     

低冗余灰度成像技术在反舰导弹末制导中的应用

在对反舰导弹特点和主要几种反舰导弹末制导干扰与反干扰原理进行分析的基础上,提出了基于灰度成像技术的导弹末制导控制办法。在参阅已有文献的基础上,从可行性方面进行了论证,给出了系统设计流程图,列出了相应的数据转换公式,进行了时间处理上的对比验证。这种"低冗余"的红外灰度图像作为信息源具有信息处理所需时间短、排除干扰效率高的优点,有利于提高现代反舰导弹的突防命中能力。     

取代聚苯乙炔环状三聚体的合成

以对溴苯酚为原料,经四步反应合成一种取代苯乙炔单体4-乙炔基-(2,6)二羟甲基-1-十二烷基酚醚。利用手性的铑催化剂引发聚合,得到高分子量的螺旋聚合物,通过GPC和CD对分子量和螺旋结构进行表征。最后通过光环化反应高效合成了环状三聚体,并通过1HNMR和GPC确认其化合物结构。     

城市文化视角下的意大利风景园林演变——从别墅花园到城市景观

文化是人类适应环境的产物,城市具有明显的地域性和唯一性,而一个时代所建造的园林是为其所处时代的人服务的,带有明显的时代烙印。该文从城市文化的视角出发,介绍了意大利古罗马时期、中世纪时期、文艺复兴时期以及近现代时期的园林及其特点,总结了不同时期的风景园林在社会中的地位和意义,以此回顾了意大利风景园林的历史与演变过程。     

基于蚁群算法的土石方调配优化

土石方调配是大型工程建设的重要组成部分,对降低工程成本,缩短工期具有重要意义。传统的土石方调配模型大多是线性规划模型,不仅需要将调配过程中的非线性关系简化为线性关系,而且未考虑调配过程中设备的施工次序,建立经济可行的调配方案的能力有限。为了弥补线性规划法的不足,本文建立了一种以总成本最小为目标,综合考虑施工次序、方向和调配量的土石方调配优化模型,并将土石方调配问题与旅行商问题类比,利用改进的蚁群算法对模型进行求解。最后以某实际工程为例对该方法进行了应用,案例分析结果表明,与线性规划法相比,本文方法可行,而且基于ArcGIS绘制的调配矢量指导图表达更直观。     

西安理工大学教师设计作品选

正~~     

MD-RBM神经网络模型及其在材料微结构中聚类研究

在传统的RBM神经网络的基础上提出一种新颖的MD-RBM神经网络模型用于超高碳钢微结构高维图像数据的特征学习。该模型利用新的乘法距离(MD)取代欧式距离以计算高维图像数据之间的距离关系,有效缓解欧式距离在高维数据中的不稳定性问题。MD-RBM神经网络模型利用少量的成对约束监督信息引导其编码过程,使得一部分图像数据的隐藏层特征更加聚集在一起,而且同时使得一部分图像数据的隐藏层特征更加分散,由此得到高维图像数据的隐藏层特征表现出很好的聚类性能。实验选择两种经典聚类算法Affinity Propagation(AP)和Spectral Clustering(SC)作为对比,结果显示,基于MD-RBM模型的聚类识别算法比原始聚类算法、半监督算法以及基于RBM模型的聚类算法都表现出更优的聚类性能。