建筑工程技术专业人才培养方案的开发与实践

结合我校建筑工程技术专业人才培养方案的开发与实践经验,对建筑工程技术专业人才培养方案的开发理念、原则、流程及内容进行了重点探讨,取得了预期的效果。     

结构设计人员处理现场问题能力之我见

本文针对结构设计人员对工程施工过程中出现的工程质量问题（通病、缺陷、事故）不能及时有效地提出处理意见的情况,指出了结构设计人员必须提升综合能力的相关要求。     

浅议控制性详细规划的局部调整

在城市规划过程中,控制性规划和局部调整是一个重要的管理平台。虽然局部调整已经在我国的城市规划过程中被广泛使用,但是其中还存在许多问题,例如缺乏科学合理性等。本文就对局部调整问题展开了讨论,并提出了自己的看法。     

视觉心理学在住宅室内设计中的应用浅谈

随着我国经济建设的快速发展,人们自身审美观点和欣赏能力也在逐步提高。房屋的设计已经不仅仅满足于可以居住的标准,更多的则是想要将自己偏爱的风景或者动物等形象融入其中,以获取视觉冲击的效果。     

衰减源作用下固结压力及吸附参数对污染物运移规律的影响

固结变形会导致粘土防渗层的结构特性和渗透特性发生改变,影响渗流场和浓度场的分布,进而影响污染物在防渗层中的运移规律。在比奥固结理论的基础上,考虑线性吸附模式,研究了污染物在小变形土体中的运移规律,分析了衰减源作用下,固结压力与线性吸附系数对污染物运移过程的影响。结果表明,与不考虑固结作用相比,固结作用延迟了污染物的运移,使得污染物运移深度减小,并且随着固结压力的增大,固结作用对污染物运移的延迟作用逐渐增强;在线性吸附模式情况下,污染物运移深度减小率随着吸附系数的减小逐渐增大,说明固结作用对污染物运移的延迟作用随着吸附系数的减小而越来越凸显。     

基于改进的LDP人脸识别算法

LDP算法是将与Kirsch算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子,这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局部特征信息,从而降低识别率。针对于此,本文提出了一种改进的局部定向模式(CLDP)算法。该算法在LDP的基础上,去掉邻域灰度值为负值的因子,对中心灰度值进行重新编码,由于该编码值是将与Kirsch算子运算后的正值最大值作为图像边缘输出,使中心灰度值能很好反映邻域的局部特征信息,从而提高人脸的识别率。本文还将提出的CLDP算法用在YALE,ORL,JAFFE等人脸数据库中进行人脸识别。从实验的结果表明,该方法识别性能较LDP算法,LDN算法以及ELDP算法等更好的。     

老年人电脑使用研究综述

随着老年人口增加,中国已进入人口老龄化社会,使用电脑的老年人数量日渐增多,老年人电脑使用成为新的研究热点.概述了老年人使用电脑的研究现状,总结了老年人使用电脑的特点.结果显示,老年人在电脑使用方面常用的功能有网上交流、休闲娱乐和信息搜索,经常使用电脑的老年人往往表现出较高的认知能力、电脑自我效能、电脑使用兴趣.分析了老年人心理和认知能力对电脑使用的影响,发现老年人的态度是影响电脑使用的重要因素.此外,老年人认知能力的下降导致了操作电脑的绩效也有所下降.最后指出了当前该领域研究中的不足,展望了今后进一步的研究方向.     

工艺参数对淀粉/EVA复合发泡材料挤出发泡的影响

以淀粉和乙烯－醋酸乙烯酯（EVA）为原料制备生物质发泡材料的过程中,工艺参数对复合发泡材料的生产制备有着很大的影响.研究了在制备淀粉/EVA复合发泡材料过程中螺杆转速对塑化形态的影响,喂料速度对制备过程的影响,模口温度对泡孔大小的影响和原料含水率对材料膨胀率的影响.研究发现：螺杆转速设置为120 r/min时,淀粉/EVA复合材料挤出物塑化效果最优;适当的喂料速度,可避免“架桥”“堵塞”现象;模口温度设置为160 ℃时,可配合发泡剂达到充分分解,使泡孔最大化;当原料含水率为14%时,复合发泡材料的膨胀率达最大值,为14.4%.     

无卤阻燃剂的添加量对EVA发泡材料发泡性能的影响

针对EVA无卤阻燃发泡体系,研究了氢氧化镁(MH)、氢氧化铝(ATH)和红磷3种阻燃剂对EVA体系发泡性能的影响。结果表明:添加MH、ATH会使体系的粘度、发泡压力提高,交联度下降,过量的MH和ATH会导致发泡材料表面鼓泡,发泡倍率降低。添加红磷,体系的粘度、交联度下降,发泡压力、发泡倍率增大。为了保证EVA材料的顺利发泡,MH、ATH单独使用时,添加量分别不超过55%和50%(质量分数),阻燃剂复配使用时,添加量不能超过50%(质量分数)。添加MH、ATH和红磷会影响EVA材料的发泡性能。     

基于BP神经网络的淀粉/EVA复合发泡材料 流变性能预测模型及应用

以聚乙烯醋酸乙烯酯(EVA)添加质量分数、甘油添加质量分数、Na HCO3添加质量分数为3个输入量,以淀粉/EVA复合发泡材料熔体的黏度值为输出量,建立了3层BP(back propagation)神经网络模型,并通过毛细管流变仪对复合发泡材料的熔体黏度进行测试,将其正交试验结果作为样本进行训练。研究结果表明,该BP神经网络模型能较为准确地预测复合发泡材料的流变性能;同时发现,随着EVA添加质量分数的增加,复合发泡材料的熔体黏度增加;而随着甘油添加质量分数的增加和Na HCO3添加质量分数的增加,所得复合发泡材料的熔体黏度均下降。