乐滩水电站船闸及冲砂闸工程二期围堰充水设计及运行

乐滩水电站船闸及冲砂闸围堰是低水头围堰,枯水期挡水,汛期超标洪水来到前,提前从图堰预留充水段向闸室充水进行内外压力平衡,从而保证了围堰保留段在超标洪水冲刷下,损坏较小,有利于下一枯水期快速修复,重新挡水.笔者有幸参加了该工程的施工,获得的技术经验值得同类工程借鉴.     

水工钢衬复合填充接触灌浆技术在景洪水电站的应用

景洪水电站在钢衬接触灌浆施工中,应用了水泥与化学灌浆相结合的复合填充灌浆方法,取得了较好的效果.主要对该技术的实施要点及效果进行介绍,供同类工程借鉴和探讨.     

沉降预测模型在高填方路堤中的应用研究

针对两种较为常用的路堤沉降预测模型——泊松曲线模型与灰色理论模型,结合高填方路堤的实测结果对高填方路堤中的沉降预测机理进行研究。得出二者均能够较好地预测路堤的沉降变形情况,其中以灰色理论模型拟合效果更佳;灰色理论模型预测的最终沉降量显示路堤中心线处为0．199m,路肩处为0．182m。     

基于调制度信息的网格重构算法

提出一种基于调制度的网格重构算法,首先对调制度进行等级量化,在调制度高的区域构造种子三角面片;然后优先选取测点调制度高的活动边进行增长,依据加权最小长度准则选择最佳候选点;在径向基函数孔洞修补之前根据三角面片几何属性对孔洞边界进行预处理.实验结果表明,该算法对平坦和高曲率区域都能有效地重构出形态比较均匀的二维流形网格,较好地保持了模型的细节尖锐特征.     

基于Kademlia的P2P多维范围查询系统

结构化P2P网络具有良好的可扩展性,但难以支持多关键词查询、范围查询等复杂查询。该文分析已有复杂查询方法,提出一种基于Kademlia的P2P多维范围查询系统K-net。K-net在进行多维范围查询时,完成高维范围数据降维和范围划分,减少查询所需带宽。模拟结果显示,该系统具有良好的查询准确度和可扩展性。     

使用线段表实现线段编码与种子填充快速算法

在图像处理中常用水平线段集表示区域,提出了一种采用线段表结构来表示区域,并给出使用线段表改进传统像素标记与种子填充算法的快速算法。该算法中,线段表的每个表项对应一条水平线段,它包含L、xL、xR、y和F 5个参数,即表示上下线段连通关系的标记,左、右端点的x坐标,线段的y坐标与表示线段特征或类型的标志。具有相同标记的线段表表项构成连通区域。以线段表为基础,水平与垂直方向的连通检测可分别进行,水平方向可通过行程编码实现,垂直方向则通过比较上下线段的端点坐标来确定。线段编码是像素标记的改进,由行程编码、线段标记、统一标记与标记排序4个步骤组成。采用线段表结构后,线段编码中利用桶排序,种子填充新算法中,利用队列结构并避免重复扫描来提高效率,与轮廓填充算法相比较效率都可提高近一倍。     

Liquid-Gas Two-Phase Flow Simulation in Mold Filling Process with Level Set Method

Air entrapped in liquid metal during the mold filling process seriously affects the casting quality, thus it is important to track its behavior in the mold cavity. A liquid-gas two-phase flow model is developed to describe the mold filling process and predict the air entrapment defect. The model is based on the combination of SOLA and Level Set Method. The pressure and velocity fields are calculated by SOLA,and the interface movement is simulated by Level Set method as the most common interface tracking met...     

Space-efficient region filling in raster graphics

This paper presents fill algorithms for boundary-defined regions in raster graphics. The algorithms require only a constant-size working memory. The methods presented are based on the so-called seed fill algorithms that use the internal connectivity of the region with a given inner point. Basic methods, as well as additional hcuristics for speeding up the algorithm, are described and verified. Empirical results are used to compare the time complexities of the algorithms for different classes of regions.     

改进GL-GIN的多意图识别和槽填充联合模型

在当前自然语言处理多意图识别模型研究中,存在建模方式均为从意图到插槽的单一方向的信息流建模,忽视了插槽到意图的信息流交互建模研究,意图识别任务易于混淆且错误捕获其他意图信息,上下文语义特征提取质量不佳,有待进一步提升等问题.本文以当前先进的典型代表GL-GIN模型为基础,进行优化改进,探索了插槽到意图的交互建模方法,运用槽到意图的单向注意力层,计算插槽到意图的注意力得分,纳入注意力机制,利用插槽到意图的注意力得分作为连接权重,使其可以传播和聚集与意图相关的插槽信息,使意图重点关注与其相关的插槽信息,从而实现多意图识别模型的双向信息流动;同时,引入BERT模型作为编码层,以提升了语义特征提取质量.实验表明,该交互建模方法效果提升明显,与原GL-GIN模型相比,在两个公共数据集(MixATIS和MixSNIPS)上,新模型的总准确率分别提高了5.2%和9%.     

基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合

由于传统方法没有对配电网多源异构数据采集的时间进行配准,导致配电网多源异构数据融合时误差大、效率低。针对该问题,提出了基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合方法。构建了数据纠偏机制,采用最小二乘法对数据采集的时间配准,并采用拉格朗日插值方法对时序数据填充,计算数据关联性。在此基础上,采用联合卡尔曼滤波算法将相同数据融合到同一个类中,以此实现配电网多源异构数据融合。实验结果表明,所研究的数据融合方法不仅能够根据需求一直追踪需求的融合误差,还能够降低节点电压与功率估计的相对误差、提高配电网多源异构数据融合的效率。实验结果不仅证明了所研究融合方法的有效性,还证明了联合卡尔曼滤波算法在数据融合中的适用性。