成都地区膨胀岩土原位剪切试验研究

以成都望江锦园膨胀岩土体为试验对象,根据压剪实验及一次水平剪切试验得出该地区膨胀土的抗剪强度指标以及抗剪强度变化特征.试验结果表明,在相同法向压力作用下,受雨水影响小的深层土壤抗剪强度比表层土体高,深层膨胀土的抗剪强度指标均比浅层膨胀土大,这说明控制土体的含水量对于实际工程的稳定性具有重要的意义.     

体验评价法在特定产品使用态度中的实证研究——以电动吹风机为例

随着消费者对于自身外在形象以及头发健康关注度的不断提升,电吹风机的功能也不仅仅是吹干头发,目前各种带有护发功能的电吹风产品越来越多,传统的实验室检测方法已不能满足对于个性化的功能指标的测评,因此需要开发新的电动吹风机测试评价方法.本文以电动吹风机为例,利用体验评价法对普通电吹风和带有水离子护发功能的产品进行实证研究,运...     

隧道竖井施工对邻近管线沉降影响的研究

地铁施工不可避免的要穿越大量既有地下管线,引起周边土体变形,导致管线产生附加应力和变形,对管线的安全使用具有潜在威胁。以北京地铁7号线湾达区间施工竖井为背景,利用FLAC数值分析结合现场实测的方法,探讨了钢支撑、开挖深度、管径、埋深对邻近地埋管线的影响。研究发现:钢支撑对周边环境起着有效的控制作用;随着管径的增大,埋深的增加,管线沉降值呈减小趋势;竖井开挖至一定深度后,随着开挖深度的增加沉降变化明显。并针对竖井施工土体薄弱部位,提出了加固措施,对竖井施工有一定的指导意义。     

基于深度学习的三维点云分析方法研究进展

点云是目前自动驾驶、机器人、遥感、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、电力、建筑等领域最常用的三维数据处理形式,深 度学习方法能够处理大型数据,且可自主提取特征,因此点云深度学习方法已逐渐成为研究热点。 本文综述了近十年来基于深 度学习的三维点云分析方法的研究进展。 首先给出了三维点云深度学习的相关概念;然后针对点云目标检测与跟踪、分类分 割、配准和匹配以及拼接这 4 种任务,分别阐述了相应的深度学习方法的原理,分析并比较了各自的优缺点;随后整理了 18 种 点云数据集和 4 种点云分析任务的性能评价指标,并给出了性能对比结果;最后总结了点云分析方法目前存在的问题,对进一 步的研究工作进行了展望。     

4个月,电商现货破10000吨的秘密

据海油商城成交数据,截至2021年11月中旬,中海油华南销售公司电商现货销量突破10000吨,实现销售金额6700多万元.这一业绩的取得,得益于公司在电商销售方面的大胆创新和探索.     

运动文胸结构设计要素对穿着舒适性的影响

为探究运动文胸各结构设计要素作用于人体的穿着舒适性,使用马丁测量仪测量7位罩杯号型为75B的女性裸体状态和穿着6款低、中、高强度支撑的运动文胸时的尺寸;借助气囊压力测试仪对人体的胸、背、肩、侧、下胸围等处的9个压力测试点进行静态压强测试和主观舒适度评定;并观察运动前后下围织带、肩带、夹弯、领口弧线处标记线的位移变化。研究发现:低强度运动文胸各点压强值小,舒适度高,高强度文胸对乳房左右和前后方向束缚大,文胸下围织带和罩杯向上滑移,肩带向颈部内侧滑移,后背和夹弯处运动前后滑移量少;高强度运动文胸应注重优化肩带、后背夹弯弧线、下围织带处的结构设计,减小人体肩部、下胸围、后背处的压强,提高整体穿着舒适性。     

碱性无机盐-表面活性剂协同处理炼化油泥

针对炼油厂含油废水处理过程中产生大量炼化油泥处置难题,采用化学热洗法对炼化油泥进行热洗除油处理试验,考察了不同类型的碱性无机盐和表面活性剂复配后对炼化油泥的除油效果的影响,并对热洗工艺条件进行了优化。结果表明,单一热洗药剂中硅酸钠（Na₂SiO₃）除油效果最佳,除油率为40.3%;复配药剂中硅酸钠-脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸钠（AES）-辛基酚聚氧乙烯醚（OP-10）除油效果最好,除油率达58.2%。正交实验结果显示,化学热洗各工艺条件对除油率的影响程度依次为：药剂浓度>热洗温度>热洗时间>泥液比>搅拌速率。最优工艺条件为：药剂浓度3g/L、热洗温度80℃、热洗时间60min、搅拌速率300r/min、泥液比1∶6。在此条件下,对炼化油泥的除油率达75.1%;气相色谱分析表明炼化油泥热洗前后的原油组分显著降低,较短组分（C₁₂~C₂₀）、中等长度组分（C₂₁~C₃₀）和较长组分（C₃₁~C₃₆）去除率分别为57.8%、86.2%和98.0%,长碳链烷烃（C₃₁~C₃₆）去除效果最好。热洗药剂重复利用3次,除油率仍大于40.8%。     

不同运动强度下运动文胸结构设计要素研究

对不同运动强度下运动文胸的结构要素进行研究,以运动强度为指标,选取年龄在18～34岁的女性为调查对象进行问卷调研.调查结果显示:青年女性追求多种不同运动强度的体育运动,但运动文胸的穿着舒适性和运动稳定性问题依然存在;文胸下围过紧、肩部有压迫感、罩杯包裹过紧影响运动文胸的穿着舒适性,文胸下围、肩带、罩杯的局部滑移与文胸的...     

基于深度学习的视觉同时定位与建图研究进展

随着机器视觉的不断发展，视觉传感器其小巧轻便、价格低廉等优势，使得视觉同时定位与建图(VSLAM)越来越受人们关注，深度学习为处理VSLAM问题提供了新的方法与思路。本文综述了近年来基于深度学习的VSLAM方法。首先回顾了VSLAM的发展历程，系统阐释了VSLAM的基本原理与组成结构。然后从视觉里程计(VO)、回环检测与建图3个方面分析各类基于深度学习的方法，从特征提取与特征匹配、深度估计与位姿估计及关键帧选择等3个部分阐述了深度学习在VO中的应用；基于场景表达方式的不同，总结了几何建图、语义建图及广义建图中的深度学习方法。接着介绍了目前VSLAM常用的各种数据集以及性能评估指标。最后指出了目前VSLAM面临的难题与挑战，展望未来深度学习与VSLAM结合的研究趋势与发展方向。