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本文以木材美学为指导,开展香樟木材的构造和美学价值分析,并针对国内主题酒店设计中存在的问题,创作出一些木材美学图案并将之应用于主题酒店装饰设计,最终得到一整套(包括卧房、会客室和卫生间)以香樟木材美学图案为主题的客房装饰设计方案,以期为主题酒店的设计提供新的思路、探索新的方向。 相似文献
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对25种普通树种木材和7种红木的表面纹理图片进行了分形维数计算,包括对纹理图片的整体及其6个局部的分形维数计算,结果表明:(1)普通树种木材中的柏木、杉木和樱桃木以及红木中的花梨木纹理具有较大的分形维数,表现为具有较为强烈的立体感和突出的装饰性,普通树种木材中的栓木、红橡木和柚木以及红木中的黑酸枝木的6个局部的分形维数标准差较大,表明这些树种的纹理分布较为多变;(2)红木的分形维数一般大于普通树种木材,表明其纹理的立体感更加饱满突出,具有更好的装饰效果。 相似文献
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木材是天然生物材料,各向异性材质导致其纹理特征表现各异。笔者在研究木材纹理特征的基础上主要讨论木材纹理对家具造型、结构、工艺设计等的影响,同时研究了木材纹理的文化特征。通过上述研究与分析总结出木材纹理与家具设计的关系及对家具设计的影响,并指出合理利用木材纹理之美是实现家具创新设计和内涵设计的重要突破。 相似文献
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随着改革开放步伐的加快,我国成为世界上最大的纺织品出口国之一,纺织品印花业形成了规模产业化。印花技术和设备由原来的手工、机械已经走向数字化,印花图案花型由原来的来样复制加工,逐步走向自主创意设计和自主营销。 相似文献
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珍贵木材表面通常具有独特的特征纹理,是表征材料视觉特性的主要依据,也是体现材料优异装饰性的重要因素。评价珍贵木材装饰效果并无统一标准,通常以人的视觉感受及心理感觉进行非量化评价本研究采用分形维数对家具用珍贵木材纹理特征进行量化表达,结果表明:珍贵木材表面特征纹理的分形维数在2.714 4~2.8014,显示出具有比普通阔叶材树种更丰富的图案纹理立体感和秩序度;印度檀香紫檀的分形维数最高值可达2.967 3,表明其具有秩序变异度最复杂的特征纹理;东南亚珍贵木材的分形维数值平均值最大为2.762 1,非洲的次之为2.737 7,中美和南美洲的最低为2.7273。 相似文献
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本文探讨了木材的美学属性及其对家具设计的意义,并以泡桐木材为例探索了木材微观构造美学元素应用于家具造型与装饰设计的可行性。借助现代显微技术,发掘木材内部构造的天然之美,并把木材的天然构造之美应用于家具设计,这是一种人文与自然相结合、艺术与技术相结合的设计方法,是一种崇尚自然的设计理念,期待能够为家具设计探索出一条新的思路。 相似文献
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根据木材含水率的定义,通过大量实验,确定了可迅速定值、重复使用的高精度木材含水率试样,试样的含水率范围为7%~22%,扩展不确定度达到0.7%H2O,从而解决了各类木材水分仪的校准问题. 相似文献
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采用木材刨花与LDPE、HDPE.和PP等热塑性高分子聚合物,经热压复合工艺制成木塑复合板材,研究了塑料基质种类、刨花用量与偶联剂种类对木塑复合材料力学性能的影响。结果表明:相较于LDPE和PP,由HDPE制成的木塑复合材料力学性能更佳;所使用的三种偶联剂,以硅烷偶联剂的效果最好;随着刨花用量的增加,木塑复合材料的抗弯曲性能逐步提高,但内结合强度逐渐下降。 相似文献
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现阶段我国建设了各类储粮仓房,既有标准储粮仓房,也有“非标准仓房”。由于仓房型式、所用材料多种多样,在受太阳辐射、仓内外温度传导、粮堆内孔隙间热对流等条件的作用下,其获得的储粮效果不尽相同。为实现安全储粮目的,粮食仓储业制定了储粮模式判定标准,实现了安全储粮层次化管理,也将储粮硬件上的缺陷转化为储粮理论上的探索。本研究基于温度场分布理论,对采取不同保温措施的平房仓、不同型式的圆形仓房,进行常规测试、加密测试点测试与分析,提出取消储粮模式判定标准“平均粮温”这一判定指标,仅将“局部最高粮温”作为储粮模式唯一判定指标和储粮仓分为4个等级,最高温度超过30 ℃的不作为储粮仓使用的建议,从源头上改善储粮条件,使我国储粮仓型得到整体提升,旨在实现标本兼治。 相似文献
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通过对标为"柚木"实木地板的木材构造特征与对照标本进行比较分析,判定待检材料不是马鞭草科柚木属的柚木,而是木兰科(MAGNOLIACEAE)白兰属(含笑属)的一种(Michelia sp)和木莲属的一种(Manglietia sp),它们同属于一类商品材,为由此而引起的地板用材纠纷提供了仲裁依据. 相似文献
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粮库,负责国家及地方粮食储备,粮库测控技术发展与储粮安全息息相关。基于Faster R-CNN、YOlO、SSD、CNN、BRNN、双向LSTM、深度自编码器及各种优化、级联、融合等网络,阐述了深度学习在车辆检测、车牌识别、车型识别及车辆跟踪中的应用;结合BP、改进CNN、multi-CNN、双流卷积等网络,阐述了深度学习在人员识别、行为识别中的应用;依据R-FCN、Faster R-CNN、YOLO、GANPSO-BP、改进LSTM网络等技术,阐述了深度学习在粮库烟火识别、粮虫识别、粮堆温度预测、粮食籽粒计数、粮库图像去雾的研究进展。总结各种传统算法的优缺点,阐述深度学习在新一代粮库测控技术的研究进展及其优缺点,并做出展望。 相似文献
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