建筑工业化发展中存在的问题及对策研究

对当前国内建筑工业化发展应用中出现的问题进行了详细分析,针对系列问题提出相应的解决对策与方案,为其更好地为建筑工业化发展服务奠定基础,推进我国建筑行业的转型升级。     

歌唱人声分离算法改进研究

歌唱人声分离具有广阔的市场应用前景，但是它的真正实现需要解决目前速率低和硬件要求高的难题。本算法综合考虑乐音信号和人声信号的特点，对过去的算法进行了一些修改，使主旋律提取和人声分离的各个步骤相互补偿。在此基础上，本算法还采取了结构复用、减少迭代和去除功能的思路，提升运行效率。并在MIR-1K数据库样本上进行计算机仿真实验，证实本算法在性能上达到了预期目的。     

BIM在建筑工业化中面临的问题及对策分析

对当前国内建筑工业化下BIM技术应用出现的问题进行了分析,针对问题提出了相应的解决对策与方案,使得BIM技术能够更好地为建筑工业化服务,共同推进我国建筑行业的转型升级。     

可硬性盾构注浆材料试验研究

以水泥、粉煤灰、膨润土、河砂为原料制备可硬性盾构同步注浆材料,通过正交试验测试水胶比、胶砂比、水泥和膨润土掺量等因素对浆料稠度、流动度、强度及耐水性的影响,采用SEM对比分析了不同养护条件硬化浆体的微观结构及元素分布。结果表明,水胶比对浆料稠度和流动度影响显著,膨润土掺量对稠度和流动度的影响较胶砂比和水泥掺量显著。浆料的优选配合比为:水胶比0.60,胶砂比0.60,水泥占比0.25,膨润土占比0.10。标养条件下晶体颗粒之间的胶结程度较水养条件下更好,水养条件下水分子渗入注浆材料内部与SiO_2反应,表现为注浆材料的强度在水养条件下会有所损失,且水胶比越小强度损失越大。     

模型参数对卷积神经网络电容层析成像图像重建的影响

卷积神经网络凭借其较强的非线性拟合能力,在电容层析成像图像重建中逐渐得到应用。本文针对卷积神经网络模型超参数调节问题,研究了模型参数对卷积神经网络电容层析成像图像重建的影响。首先,通过数值方法构建了包含80 000组随机流型与40 000组典型流型的"电容矩阵-介质分布"数据集;然后,通过该数据集中的训练集对不同超参数的卷积神经网络模型进行训练和验证,并系统研究了网络初始化、网格密度、卷积核数、全连接层神经元数以及隐藏层结构等超参数对图像重建精度的影响;接着,利用额外生成的12 000组数据作为测试集对各网络模型性能进行评价;最后通过静态实验,对不同网络模型的图像重建效果进行了比较和分析。结果表明:网络隐藏层结构对图像重建精度影响较大,而网络初始化、网格密度、卷积核数以及全连接层神经元数等超参数对重建精度影响较小。