面向3D打印体积极小的拓扑优化技术

与传统制造所生产的产品相比,3D打印产品的成本仍相对较高.因此,如何能在不牺牲打印物体表面质量的前提下通过模型优化来减少打印材料消耗,对于降低打印成本至关重要.针对这一问题,借鉴传统渐进结构优化方法,结合Von Mises应力计算,给出一种面向3D打印体积极小的拓扑优化算法.该算法通过模型力学计算所得的最大Von Mises应力与材料允许应力之比来引导模型体积减小进化,直至最大Von Mises应力达到允许应力值为止.同时,引入多分辨率技术,由粗网格再到细网格进行优化计算,有效地提高了计算效率.与现有其他给定结构模式的方法相比,该优化结果能更好地体现模型荷载受力的传递路径.     

立体裁剪技术对三维服装CAD研究的启示

目前,三维CAD技术在机械、建筑、教育等许多行业得到普及应用,已成为CAD应用发展的必然趋势,服装业也是如此.随着我国社会和经济的发展,人们对服装的质量和合体性、个性化要求越来越高,使得服装生产日趋"多品种、小批量,高质量"模式,使得服装CAD技术迫切需要由目前的二维服装CAD向三维服装CAD发展.     

人体扫描模型的特征提取方法研究

在人体模型前处理的基础上,按照人体测量学的方法对三维扫描人体的特征点进行定义。针对特征点的分布规律给出一个可变步长的搜索方法,该方法兼顾搜索速度与搜索结果精度,最后根据特征点的位置获得扫描人体的特征尺寸并且生成人体骨骼。     

薄壁箱型混凝土结构施工期温度裂缝控制

针对薄壁箱型混凝土结构特点及施工期易产生裂缝的问题,采用三维有限单元法仿真计算某拱式渡槽拱圈的一个浇筑段温度场和应力场,据此研究裂缝成因及开裂机理并提出相应的控制措施。结果表明,薄壁箱型混凝土结构早期的内外温差及腹板和横隔板的约束作用是产生裂缝的主要原因,而采用塑料板保温的温控防裂措施能有效预防裂缝的产生,且塑料板厚度越大,防裂效果越好。     

三维服装CAD中几何约束表达及其求解技术研究

从人体及服装的特点出发,提出三维服装几何元素的概念．采用样条曲线作为基本几何元素,归纳出服装的三种约束关系,即共点、对称和自对称关系;成为约束关系形成的基础．以三种约束关系为基础,建立了面向服装的几何约束图,有效地表达了三维服装几何元素及其相互关系;实现了一种基于约束图的约束求解方法。从而完成了构造服装及对服装的交互参数化修改,文中给出了应用实例,并将参数化方法向高层次图素如样条曲线、曲面作了推广,成功地应用于以样条曲线为几何元素的参数化服装CAD系统中,运行效果良好。     

计算机专业CAD课程教学体系研究与实践

针对国内高校计算机专业计算机辅助设计（CAD）课程的开设现状及存在问题,提出构建高等工科院校计算机专业CAD课程教学的四维一体的教学体系模式。该课程体系立足课程理论教学基本点,将软件培训、工程实践、资格认证、创新实践融为一体,有效地提高了学生的工程实践能力和创新设计能力。     

一种计算主观权重系数的新算法及其C语言实现

如何合理地确定各评价指标的主观权重是综合评价理论和实际应用中的一个关键问题.为此提出了利用心理学中的配对比较法来确定各评价指标权重的新思路.本文给出了用配对比较法计算主观权重的原理和算法,并用C语言编写程序对教学效果评价指标体系中各指标的权重进行进行计算,取得了较好的效果.该方法原理清楚,步骤简单,计算结果较为客观,在综合评价中具有很好的推广应用价值.     

融合投资者情绪的S_AM_BiLSTM股价预测模型

股票价格预测一直是金融领域的研究热点之一。然而,股票价格的形成机制是相当复杂的,各种因素都可能会导致股票价格的变化。为此,提出了一种基于深度学习方法并融合多源数据和投资者情绪的股票价格预测混合模型（S_AM_BiLSTM）。利用文本卷积神经网络（TextCNN）对从股票论坛中提取的投资者评论进行情绪分析,并计算情绪指数。将情绪指数（sentiment）、技术指标和股票历史交易数据作为股价预测模型的特征集,采用双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）对股票的收盘价进行预测,并在此基础上加入注意力机制（attention mechanism）,提高预测精度。为了证明模型的有效性和适用性,随机选取4个重点行业的股票进行实证研究。实验结果表明,与其他单一模型和不含情绪因子的模型相比,所提出的混合模型的效果更优越。     

基于体素模型的3D打印支撑算法

3D 打印技术是通过对材料的逐层堆积来构建物体,但对模型悬空的区域需要添加支撑结构。支撑结构不仅会造成打印材料的浪费,而且会延长打印时间并对模型外表有所损伤。为此,提出一种基于体素模型的支撑算法,针对体素化后的模型,分析体素之间的相互支撑作用,并引入体素支撑能量函数概念和计算方法,计算出需要添加支撑的体素,从而得到需要添加支撑结构的区域,并由该区域生成支撑结构,之后通过实验对算法进行验证。实验结果显示该算法能够更加准确地对模型生成支撑,同时,基于体素模型的支撑算法对于模型内部支撑计算,也具有很好的适用性。     

含HF和KCl体系中SAPO-17分子筛的快速稳定合成和表征

采用水热合成法合成了SAPO-17分子筛,通过在合成过程中添加氢氟酸和无机盐氯化钾,不仅大大缩短样品的晶化时间,还合成出高硅铝摩尔比的SAPO-17分子筛。通过XRD和SEM等表征手段考察了HF和KCl对合成分子筛的影响。采用XRD、SEM、FT-IR、NH3-TPD等方法考察了最优条件(Al_2O_3∶P_2O_5∶SiO_2∶CHA∶H_2O∶HF∶KCl=1∶1∶0.1∶1.1∶50∶0.9∶0.01)下合成的SAPO-17分子筛的物化性能及MTO催化性能。结果表明,合成的分子筛具有优异的MTO催化性能,低碳烯烃的选择性达84.03%。