基于BIM+5G环境的智慧工地集成化应用技术

“BIM+5G数字化管理”是指通过建立BIM的项目数字管控平台和5G数据抓取AI分析平台,并充分利用5G大带宽、低时延、广连接、移动性等特性,以BIM技术和AI人工智能技术为核心,结合物联网、云计算、大数据等新一代信息技术,改变传统施工现场管理的交互方式、工作方式和管理模式,完善智慧工地、突破固定模式,将人工智能引入项目管理,实现对“人机料法环测”的全方位可视化智能管理。本文以深圳悦彩城（北地块）项目为载体,详细介绍了BIM+5G数字化管理体系及其应用,为同类项目BIM+5G智慧工地建设提供方向。     

钢筋数据从IFC向数控加工设备的传递

目前,在向钢筋数控加工设备录入钢筋尺寸时,仍然依赖于钢筋加工工人手工录入信息,这种方式既容易造成信息录入错误,也严重降低了钢筋加工效率。本文提出了一种从IFC文件提取钢筋加工数据,并将其以数字化方式传递给钢筋数控加工设备的方法。该方法从IFC文件中解析并提取钢筋实体信息,将其按BVBS格式进行编码后,再将编码转换为PDF417条码格式提交给钢筋加工工人;在钢筋加工厂,钢筋加工工人采用扫描二维码的方式将钢筋加工信息输入到MEP钢筋数控加工设备。该方法已在德州至上饶国家高速公路合肥至枞阳段项目得到成功应用。应用实践表明,该技术可将IFC格式的钢筋模型转换为数控加工文件,减少了工人读图、录入等中间环节,可以提高钢筋的加工效率和精度。     

基于本体的建筑工程质量隐患信息知识建模

在传统的项目管理模式中,工程人员都是通过核对监理单位提供的质量隐患整改单中的质量问题信息和建筑工程施工质量验收规范,来确定项目工程施工质量是否达标。为了提高工程信息审查效率,本文提出了一种基于本体的建筑工程质量隐患整改单信息审查知识模型。研究过程主要分为四步：第一,分析建筑工程施工质量验收规范中的词义元素和语义表达;第二,分析质量隐患整改单中的质量问题信息并建立知识模板和语义信息图;第三,参考已有的建筑工程质量验收规范知识模型,建立QII-QHDRFOntology知识模型;第四,完成建模后,将该模型应用于实际案例以验证其可行性和有效性。验证结果表明,本文建立的QII-QHDRFOntology知识模型能够成功审查实际工程质量隐患整改单中的质量问题信息。     

First Asp-2078-Gly Mutation Conferring Resistance to Different ACCase Inhibitors in a Polypogon fugax Population from China

Asia minor bluegrass (Polypogon fugax) is a common and problematic weed throughout China. P. fugax that is often controlled by acetyl-CoA carboxylase (ACCase) inhibitors in canola fields. Herein, we confirmed a P. fugax population (R) showing resistance to all ACCase inhibitors tested with resistance indexes ranging from 5.4–18.4. We further investigated the resistance mechanisms of this R population. Molecular analyses revealed that an amino acid mutation (Asp-2078-Gly) was present in the R population by comparing ACCase gene sequences of the sensitive population (S). In addition, differences in susceptibility between the R and S population were unlikely to be related to herbicide metabolism. Furthermore, a new derived cleaved amplified polymorphic sequence (dCAPS) method was developed for detecting the Asp-2078-Gly mutation in P. fugax efficiently. We found that 93.75% of plants in the R population carried the Asp-2078-Gly mutation, and all the herbicide-resistant phenotype of this R population is inseparable from this mutation. This is the first report of cross resistance to ACCase inhibitors conferred by the Asp-2078-Gly target-site mutation in P. fugax. The research suggested the urgent need to improve the diversity of weed management practices to prevent the widespread evolution of herbicide resistance in P. fugax in China.     

基于压缩量化的非正弦时域正交调制信号预失真方法

针对基于椭圆球面波函数的非正弦时域正交调制信号峰均功率比较高,因而受功率放大器非线性失真影响较大的问题,该文设计了一种基于波形训练的非迭代查询表预失真结构。由于所选量化方法直接决定了查询表预失真器的精度,通过分析调制信号的幅值分布特性,提出一种综合考虑功率放大器特性及信号幅值分布特性的压缩量化方法。对采用所提预失真方法前后信号的带内带外失真特性进行了仿真,并与采用幅度均匀量化方式的性能进行了比较。结果表明,该文方法有效改善了非正弦时域正交调制信号功率谱及系统误码率特性,减小了功率放大器给信号带来的非线性失真。     

基于TSB-HMM模型的雷达高分辨距离像目标识别方法

针对雷达高分辨距离像(HRRP)的识别问题,该文提出了一种基于时域特征的截断Stick-Breaking过程隐马尔可夫模型(TSB-HMM),并建立了基于TSB-HMM模型的分层识别算法,利用TSB-HMM模型结合时域特征和功率谱特征对HRRP进行分层识别。实测数据的实验结果表明,该方法是一种有效的雷达HRRP识别方法,分层识别的算法可极大提高目标的平均识别率。特别是在训练样本数极少的情况下,TSB-HMM模型仍能获得较好的识别性能。     

新型一袋化堵漏技术在塔河油田中的应用

针对塔河油田奥陶系缝洞型储层易井漏、堵漏浆难以滞留、堵漏配方和工艺复杂的难题,提出了理想填充-紧密堆积理论结合的思路。通过优选可酸溶堵漏材料及其颗粒级配,研究形成封堵1～5 mm不同尺寸裂缝的5套堵漏配方,室内承压能力在10 MPa以上,酸溶率超过75%。上述堵漏配方分别生产为一袋化产品,在塔河油田X13H井和X193井奥陶系储层堵漏均一次成功。新型一袋化堵漏技术的配方颗粒级配和施工工艺合理有效,且实现了可酸溶解堵。     

高固含固液搅拌槽内颗粒悬浮与混合特性

对高固含体系下Intermig桨搅拌槽内的桨叶搅拌性能以及颗粒的混合与悬浮特性进行实验研究.采用光导纤维技术对不同桨径、搅拌转速和桨叶离底距离下搅拌槽内底部以及轴向颗粒密度进行测量,同时对临界悬浮转速和搅拌功率进行测定.实验结果表明：对高固含液-固搅拌体系,所采用的Intermig搅拌桨具有很好的轴向混合特性,该桨适合在较大的桨径和较低的桨叶离底距离下应用,可在促进颗粒悬浮与均匀分布的同时,大大降低功率消耗.通过对实验结果的分析和拟合得出底部均匀度与搅拌槽内弗劳德数有关,Q=0.58Fr^-0.35,Intermig搅拌桨功率准数在0.2~0.3之间,且与雷诺数关系为N_P=2.1Re^-0.2.     

卷云在红外波段辐射传输特性模拟计算

采用离散纵标法（DISORT）耦合大气分子吸收散射,考虑地表的热辐射以及地表反射,模拟计算了卷云大气的反射率以及透过率。研究了在红外波段卷云的光学厚度、有效尺寸及不同大气模式等因素对于辐射特性的影响。结果表明,卷云大气反射率受地表热发射的影响很大,且随卷云光学厚度增大减小。大气模式对于卷云大气辐射传输特性影响显著,比较而言,卷云的粒子尺寸影响较小。     

基于RNN-RBM语言模型的语音识别研究

近年来深度学习兴起,其在语言模型领域有着不错的成效,如受限玻尔兹曼机(restricted Boltz-mann machine, RBM)语言模型等.不同于N-gram语言模型,这些根植于神经网络的语言模型可以将词序列映射到连续空间来评估下一词出现的概率,以解决数据稀疏的问题.此外,也有学者使用递归神经网络来建构语言模型,期望由递归的方式充分利用所有上文信息来预测下一词,进而有效处理长距离语言约束.根据递归受限玻尔兹曼机神经网络(recurrent neural network-restricted Boltzmann machine, RNN-RBM)的基础来捕捉长距离信息;另外,也探讨了根据语言中语句的特性来动态地调整语言模型.实验结果显示,使用RNN-RBM语言模型对于大词汇连续语音识别的效能有相当程度的提升.