基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。      

三维网格模型局部骨架交互式提取方法研究

利用种子生长算法获取模型拟提取骨架局部区域,然后在局部区域首尾处交互确定出初始截平面,并自动插值出中间的等分截平面,最后求解几何截面与局部区域网格的截交线,将截交线的几何中心(即骨架点)顺序连接即生成局部骨架。实验表明该方法将人机交互与自动插值相结合生成截平面,算法简单,交互方便,易于控制,并且得出的模型局部骨架较精确。     

一种自然网格的生成算法研究与应用

装配体在工作时应视为一个整体,其受力分析与单个零部件的分析不同,需要考虑零部件之间连接部位的受力分析。针对框架类装配体的特点,结合装配体零部件之间的连接关系,提出一种装配体自然网格生成算法,并在CAA平台基础上实现了这种自然网格单元的生成,从而得到装配体的骨架模型,即有限元分析模型。实践证明:该方法在框架类装配体模型的有限元分析中是切实可行的。     

基于骨架构建污泥固化体收缩与开裂特性的研究

针对传统污泥固化方法中固化污泥体易收缩开裂等问题,基于骨架构造原理,用煤矸石作为骨料,加入水泥、生石灰、粉煤灰等固化材料,按照不同配比对污泥进行一系列的固化实验。考察了在28 d养护龄期污泥固化结实体的开裂与收缩特性。研究表明加入煤矸石作为骨料能有效地抑制固化污泥的收缩与开裂,生石灰能抑制开裂,粉煤灰对污泥固化体的收缩开裂特性影响较小。     

基于形态特征提取的图像匹配搜索技术研究

传统的图像搜索方法一般是由图像处理软件自动抽取图像的颜色、形状、纹理等特征,并以此建立特征索引库,进而由用户输入要查找的物品图像,从而找出与之具有相近特征的图像。而文中给出了从数学形态学的角度来提取图像的关键形态特征,然后建立海量物品图片的形态细化骨架库,并以此简化图像搜索的关键内容,降低数据库存储量,提高匹配效率以及准确性的具体方法。     

基于权值的骨架修剪算法

针对传统骨架提取算法中出现影响骨架识别的毛刺问题,特别是其中对物体形状的描述会产生很大影响的绷带骨架,在骨架的权值的基础上提出了一种新的骨架修剪算法.算法的核心是通过距离变换获取骨架权值并在骨架修剪过程中把表征骨架重要性的权值作为骨架分支是否被去除的依据.实验结果表明,作为目标骨架表示和识别的预处理手段,基于权值的骨架修剪算法能使骨架更能准确的反应目标物体的稳定结构.     

CORBA与DCOM桥接设计与实现

DCOM与CORBA是目前广泛使用的分布式技术,在开发大型的企业级分布式应用系统时,优先考虑使用的分布式技术就是DCOM或CORBA这两种中间件技术。有时一个系统需要同时使用DCOM与CORBA。由于这两者在具体的技术实现上有较大差别,使得它们在跨平台的互联时,不能直接实现DCOM与CORBA的互访。因此,如何实现系统中DCOM与CORBA直接通信成为一个关键问题。提出了一种实现DCOM和CORBA通信的桥接框架,是一种"动态桥",所需的桥接口可以随时添加到桥里,它解决了DCOM和CORBA之间不能通信的问题。     

基于CNN-LSTM双流融合网络的危险行为识别

针对目前人体危险行为识别过程中由于时空特征挖掘不充分导致精度不够的问题,对传统双流卷积模型进行改进,提出了一种基于CNN-LSTM的双流卷积危险行为识别模型。该模型将CNN网络与LSTM网络并联,其中CNN网络作为空间流,将人体骨架空间运动姿态分为静态与动态特征进行分别提取,两者融合作为空间流的输出;在时间流中采用改进的可滑动长短时记忆网络,以增加人体骨架时序特征的提取能力;最后将两个分支进行时空融合,利用Softmax对危险动作做出分类识别。在公开的NTU-RGB+D数据集和Kinetics数据集上的实验结果表明,改进后模型的平均跨角度（Cross view,CV）精度达到92.5%,平均跨视角（Cross subject,CS）精度为87.9%。所提方法优于改进前及其他方法,可以有效地对人体危险动作做出识别,同时对于模糊动作也有较好的区分效果。     

基于骨架的结构化网格编程模型

为了解决网格编程中可编程性和性能之间的冲突,提出一种基于骨架的结构化网格编程模型。将结构骨架的性能预测模型引入到网格编程的早期阶段,使用远程求值的机制进行结构骨架参数的远程传递。实验结果证明,该模型可克服传统方法引起的性能问题,且能有效提高网格软件的开发效率和可重用性。     

Pumping with electroosmosis of the second kind in mesoporous skeletons

This paper presents the use of mesoporous silica skeletons as substrates for electroosmotic (EO) micropumps. Mesoporous silica skeletons have bimodal pore size distributions consisting of macropores and cation-permselective mesopores. These materials have the potential for high flow rate per power because the cation-permselective mesopores can generate an induced charge layer (ICL) and electroosmosis of the second kind (EO-2) under high applied electric fields. The diffuse charge layers induced by the electric field result in an EO-2 flow rate that increases quadratically with increasing electric field. In contrast, the flow rate of the more common electroosmosis of the first kind (EO-1) is linearly proportional to electric field. Here, we investigate the impact of finite pressure loads on the EO-2 flow rate with experiments and an engineering model to evaluate the potential of mesoporous skeletons for micropumping applications. Our results include analyses of maximum flow rate, maximum pressure, and flow rate with intermediate pressure loads. The results indicate the existence of a critical pressure load at which reverse pressure-driven flow significantly diminishes the EO-2 flow. We also investigate the scaling of flow rate per power with respect to substrate thickness and area, demonstrating significant increases in flow rate per power with thinner substrates and favorable scaling for miniaturization of EO-2 pumps.