基于POSER的三维服装人台模型

提出了一种基于POSER人体模型软件的人台建模方法,并利用VC++和OpenGL建立了三维人台仿真模型.实验证明:此方法建立人台模型快速,精确度较高,为服装造型和着装仿真的研究提供了平台.     

基于男子标准体型的成衣人台控制部位数据的确定方法

男体成衣人台是男装生产的一个重要而有效的工具,本文以科研课题为依托,探讨了确定男体成衣人台控制部位数据的方法。     

基于三次样条插值的参数化三维人台仿真模型的建立

通过测量标准人台,获取人台三维数据,利用OpenGL 和VC 进行三次样条插值计算,获得型值点间的插值点三维坐标.应用OpenGL建立计算机三维人台模型,并实现参数化控制,获得不同体形和尺寸的人台模型.该方法建立三维人台模型方便、快捷,模型较为逼真,能够较好地反映出不同人体的体态特征,为服装三维CAD提供良好的平台.     

基于三维点云数据的虚拟人台中间体模型的构建

利用[TC]2三维人体扫描仪采集了华东地区72名40～49岁B体型女性的三维人体数据,对[TC]2扫描获得的三维人体＊.wrl数据文件进行预处理,并建立三维直角坐标系.采用模糊逻辑算法中三角形线形隶属度函数进行噪点的过滤,将人体数据进行标准化处理,建立人体躯干部位特征矩阵.通过计算特征矩阵的均值获得人台中间体特征矩阵,经过对称化处理获得最终的人台中间体特征矩阵.采用Delaunay三角刨分算法将人台中间体特征点进行三角刨分,通过计算点或面的法线向量来光滑曲面获得最终的三维虚拟人台中间体模型.此方法可用于不同规格系列人台三维模型的制作.     

三维个性化服装人台建模的研究

基于标准服装人台仿真模型,采用新的人体尺寸测量体系进行特定尺寸的测量,通过特定的尺寸比判定个性化人体特征截面的变化特点,根据人体特征截面特点和相关测量尺寸获取个性化人体特征截面轮廓上关键点坐标,分别对各特征截面轮廓线进行三次样条曲线拟合,并在标准服装人台的基础上确定相邻曲线,最后应用VC++和OpenGL实现不同体形的个性化服装人台仿真模型的建立。这对计算机辅助服装结构设计和服装效果的良好展示都具有重要的意义。     

基于模型平均方法的糖尿病病人生存时间预测研究

针对糖尿病病人生存时间的不确定性及影响因素的复杂性,将模型平均理论引入病人生存时间分析与预测研究,基于糖尿病病人的数据,利用OPT、S-AIC、S-BIC、AIC和BIC 5种方法预测病人的生存时间.研究表明,模型平均方法要比模型选择方法的预测效果更好.     

基于三维点云数据的虚拟人台模型的构建

针对实际人体三维扫描点云数据的特征,根据数据点坐标差值大小提取出每个高度层上的关键点,利用简化的Delaunay三角平面划分算法,将这些关键点构造成三角平面,并制作出OBJ模型文件,导入常见的三维建模软件后得到人台虚拟模型.实验表明:上述方法处理数据简单、快速.得到的人台模型符合要求,适用于大量人台模型的构建.     

三轴气浮台多体动力学建模与仿真

为了研究多体卫星的地面物理仿真试验方法,根据动量矩定理,文章建立了转动附件与三轴气浮台中心刚体直联以及级联情况下的动力学模型。针对带一个附件的三轴气浮台,利用Simulink进行了开环动力学仿真,结果显示,附件的转动对台体的姿态耦合特性明显,如果不对由于附件转动引起的气浮台系统总质心的变化进行补偿,重力静不平衡力矩将严重影响物理仿真过程的进行。转动附件的质心偏离转动轴或转动中心的程度也决定了附件转动对本体的影响。根据该动力学方程,通过对转动部件质量特性的精确建模,可以分析及计算部件转动对气浮台本体运动特性的影响。     

基于平均度与平均聚类系数的RWP模型的研究

RWP模型作为节点仿真移动模型被广泛应用在传统移动自组织网络研究中,而机会网络作为移动自组织网络的一个分支,具有不保证连通的网络拓扑特性,这种特殊性可能导致RWP模型不适合作为仿真机会网络的节点移动模型.结合复杂网络理论中平均度与平均聚类系数的概念,对RWP模型仿真数据与实验数据进行了对比分析.分析结论指出,在平均度相近的条件下RWP模型的平均聚类系数与实验数据有明显的差异,因此RWP模型不适合作为描述机会网络的移动模型.     

SAR图像分割的多尺度自回归滑动平均模型方法

给出了合成孔径雷达(synthetic aperture radar简称SAR)图像多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average简称MARMA)模型建模的一种新方法。研究了基于MARMA模型的SAR图像多尺度随机特征提取的方法，构造了相应的分类器．将这类方法用于实际SAR图像分割，并将MARMA模型与多尺度自回归(multiscale autoregressive简称MAR)模型的分割结果进行比较，说明SAR图像的MARMA模型分割方法优于MAR模型分割方法；最后给出了评价SAR图像分割结果的区域均匀性指标方法，实际应用结果表明该评价方法是有效的。     

基于乘客平均出行時間最小的公交站距優化模型

在解析公交出行過程并分析公交出行距離概率分布規律的基礎上,提出了以乘客平均出行時間最小化為目標的公交站距優化模型。通過搜索試算方法求解,得到了乘客平均出行時間與最優站距的基本關系,并結合實際數據討論了模型主要參數與最優站距的關系及其靈敏程度,從而驗證了模型的科學性與有效性。     

基于DEA的河南省绿色建筑发展研究

为促进河南省绿色建筑建设发展,搜集2011-2019年绿色建筑发展数据,并运用GIS对其空间发展进行测算.分别选取GDP、人均可支配收入、绿色建筑发展政策等6项指标作为投入指标,绿色建筑面积和商品房销售额作为产出指标,构建DEA模型用于测算河南省绿色建筑发展效率.结果表明:河南省绿色建筑发展整体具有规模效率,但各地区技术效率差异明显,需因地制宜合理发展河南省绿色建筑.     

数字建筑模型生成大比例尺真正射影像方法

为解决城市大比例尺正射影像生成中出现的遮挡和阴影等问题,提出基于CSG数字建筑模型生成大比例尺真正射影像的方法,应用在美国丹佛城区的真正射影像生成的项目中,取得了令人满意的效果.     

基于无线的信息家电模型的构建

提出了一种基于无线网络的信息家电的模型,详细介绍了它的系统功能、结构和工作原理。阐述了从客户端到家用电器的通信流程和每一模块采用的关键技术。在重要通信环节对GPRS通信防议、串口通讯、蓝牙和Jini等关键技术作了描述和分析,给出了应用这些技术设计和解决问题的方案及结构框图。     

基于UML的Windows环境下LEX模型的建立

现有的Unix下的词法分析器生成工具LEX不但结构比较复杂，生成的词法分析器庞大，不能很好地适应我们的需要，而且不能直接在Windows环境下使用，因此本文提出了在Windows环境下开发词法分析器生成工具衄．并利用UML建模技术给出了这种LEX的模型。     

基于神经网络的建筑能耗混合预测模型

为了提升建筑能耗预测的精度、鲁棒性和泛化能力,提出树种算法（TSA）优化的径向基函数（RBF）神经网络与长短时记忆（LSTM）神经网络结合的混合预测模型. 采用基于自适应噪声的完全集成经验模态分解算法,将建筑能耗数据分解为1组本征模态函数（IMF）分量和1个残余分量,利用样本熵算法将各分量划分为高频分量和低频分量. 采用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）方法进行特征选择. 分别利用TSA算法优化后的RBF模型与LSTM模型对低频分量和高频分量进行预测,并叠加重构得到最终预测结果. 模型评估结果表明,混合预测模型的精度为98. 72%. 相比于RBF、TSA-RBF、LSTM模型,所提模型的预测效果更好,且具有较强的鲁棒性和泛化能力,能够更为有效地用于建筑逐时电力能耗预测.     

基于线框分析方法的建筑物主体模型智能构建

空间信息获取技术的发展推动了三维点云数据的建筑模型构建研究.然而,现有的模型构建方法大多依赖人工交互的方式,极高的人工和时间成本消耗不利于大范围城市模型的构建及应用.针对上述问题,本文提出一种基于线框分析的建筑物主体模型构建方法.首先对原始建筑物点云进行滤波与归一化处理,并提取建筑物的多层次边界多边形综合描述建筑边界结...     

基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型

为降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响,建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比,实验结果表明,KPCA-WLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。     

精确建模的双圆弧齿轮有限元分析

圆弧齿轮是凹形齿廓与凸形齿廓之间的啮合，具 有承载能力强、润滑性能好、加工方便等优点，广泛应 用于石油、煤炭、钢铁等行业.但在使用中，也暴露了其 噪音较高、动力性能较差的缺点，并阻碍了进一步的推 广应用.所以对其进行受力变形分析显得极为重要，而 精确建模却是进行