浮天水送无穷树——陶刻山水兽耳瓶创作有感

中华民族的传统文化有着十分鲜明的民族特色,中华民族神州大地上的山川河流瑰丽奇美,而将他们塑造成艺术的核心便是生活在这片土地上的劳动人民。一方面我们应该要感谢天地,我们在对自然的敬畏和挑战中不断地发展向前。山水画所描绘的便是我们心中的天地,是美和和谐的展现,陶刻山水不仅是把传统的绘画艺术进行了延伸,更是在人们心中的艺术基础上的塑造。     

珠江口盆地珠一坳陷古近系高自然伽马砂岩形成机制及油气地质意义

运用放射性元素寻找油气是一种非常规油气勘探手段。近年来,在珠江口盆地珠一坳陷富烃凹陷周边古近系钻遇高自然伽马(GR)砂岩,其GR值(100~300 API)甚至大于同区泥岩的GR值(100~200 API)。为了弄清该特殊现象背后的地质意义,对珠江口盆地珠一坳陷古近系高自然伽马砂岩开展了铀(U)、钍(Th)、钾(K)等3种元素含量与GR值的相关趋势线分析,从井震特征、岩性特征及矿物成分特征等入手分析了砂岩GR值增高的主要原因及成因机制,探讨了放射性元素聚集的条件、运移通道、驱动力以及油气意义。结果表明:西江、惠州地区由U含量增高导致砂岩GR值偏高,恩平、番禺地区由K,Th含量增高导致砂岩GR值偏高;砂岩GR值增高有两大成因机制,一是地下流体带来的放射性元素离子U4+在氧化-还原面处富集后导致地层GR值偏高,这种特殊现象说明在具有连通基底大断裂旁的圈闭中,U4+的富集指示了曾经油气的存在,证实了研究区油气运移通道的有效性,对于油气藏的预测有着非常重要的指导性意义,二是地表流体带来的含放射性元素的矿物大量沉积后导致地层GR值偏高,含放射性元素矿物性质不稳定,可指示近源供给的存在,对于判断物源及沉积环境有着非常重要的意义。该研究成果为预测研究区油气成藏有利区带提供了依据。     

基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

自然·文化·创新--"铁树开花"紫砂壶的艺术创作研究

自然是紫砂壶创作的主要灵感来源之一,体现了中国独特又朴素的自然审美观念。"铁树开花"一壶对自然进行了真实模仿,在展现传统审美特征的同时产生了创新效果,结合这一主题的文化内涵,在自然、文化与创新之间的融合中完成艺术构建,揭示了紫砂壶兼容并包的艺术态度。     

FE-SEA方法在平台支持船噪声预报中的应用

平台支持船由于作业需要通常配备有动力定位系统,其在侧推工况下舱室噪声超标较为严重。针对这个问题采用计算流体力学(CFD)方法,得到侧推螺旋桨作用在导管上的脉动压力,并将时域计算结果转换成噪声计算的激励条件。采用有限元(FE)与统计能量分析(SEA)混合方法建立船体中频段FE-SEA耦合模型并建立船体高频段SEA模型,对某65 m AHTS船侧推工况下全频段(63 Hz~8000 Hz)舱室噪声进行预报,分析该船噪声分布规律及主要影响因素。并建立起全船的SEA模型,在中频段对比SEA与FE-SEA两种方法得到的舱室声压级频谱曲线,验证了使用混合模型的必要性。     

多特征检测人形识别安防摄像机设计

针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

煤泥燃烧过程中汞的迁移行为研究

采用在线汞测试方法，以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象，利用实验室小型流化床，研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素，以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明，同一种煤泥，相同气氛，800、900、1 000 ℃下，燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化；相同温度，汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下，汞的释放特征相似，元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关，释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。     

基于双时间点检测的毫米波雷达人流量监测方法

针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性，利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点，提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据，然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向，并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响；在双时间点对特定区域内人员数量进行统计，并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明，该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。