新型消防演练仿真液化气瓶

针对液化气瓶火灾救援及模拟训练中可能发生爆炸造成消防人员受伤等严重危害的现状,利用阻燃材料、热储能块、温度继电器、电磁阀等对普通液化气瓶进行重新设计改造。实验表明:实验气瓶可在800℃以上火焰内加热20 min,而气瓶内表面温度小于30℃,气瓶缸体无任何变形,有效提高了灭火救援训练的针对性、有效性、安全性。     

LNG管道精度控制与超差纠正研究

模块化设计、一体化建造技术是我国海洋工程设计建造技术发展的必然趋势,也是缩短建造周期、提高建造质量、缩短与世界先进制造差距的行之有效的方法。管道的公差控制是模块化连接的重要保证,在建造过程中尽量避免各种因素的影响使公差满足要求,是每位建设者面临的考验,本文根据管道公差安装要求,对现场常见问题进行分析,并提超出公差(OOT)解决方案,供施工参考,提高模块化建造管道对接技术的应用能力。     

基于无线传感器网络的静力载荷测控仪

针对以往静力载荷实验需要大量布线的麻烦,提出了基于无线传感器网络(WSN,wireless sensor networks)的静力载荷测控仪,所有传感器节点组成一个仪器网络。仪器所有的在前端测控仪实验数据通过WSN上传到基站。基站再将数据通过GPRS上传到远程监管中心。实现了每个基站可以同时管理多个前端测控仪,多组试验同时进行。整个系统组成的仪器网络实现了对试验的自动控制,在试验过程中能够快速、实时上传数据,节省了大量的人力、物力和财力。利用WSN进行通信也节省了大量布线的麻烦。     

对江苏淮安博里农民画艺术特色的分析及发展思路的思考

农民画是我国民间美术的重要内容。江苏淮安博里镇的农民画具有背景单纯,对比强烈,用色纯粹,画面丰满的艺术特色,在江苏省乃至全国美术界都享有较高的声誉。从目前来看,博里农民画的发展态势良好,但仍需未雨绸缪,合理把握市场规律和艺术发展规律,使博里农民画未来的发展空间更加广阔。     

海上CO2埋存井井筒温度压力影响因素研究

准确预测CO₂埋存过程中井筒温度压力场以及CO₂的物性参数变化对安全埋存至关重要。为此,建立了埋存井井筒温度、压力与CO₂物性参数的耦合计算模型,计算得到了实例井井筒温度压力分布以及CO₂物性参数随井深的变化规律,并对注入参数对于井筒温度压力分布影响规律进行分析。研究结果表明：井筒内CO₂流体的流速、努塞尔特数和对流换热系数随井深的增加而增大,密度、黏度、摩阻系数、导热系数和普朗特数随井深增加而减小,定压比热容在温度压力综合作用下有一定波动;注入温度对井筒压力和井底温度压力影响很小;注入速率增大会使相同井深处温度降低、压力升高,调节注入速率可以在对压力影响较小的同时有效调节井筒温度分布;注入压力的变化对压力梯度几乎无影响,在压力较大时对温度梯度影响较大,通过调节注入压力可以有效调节井筒压力分布。研究结果可为海上CO₂埋存井井筒完整性的准确评价提供理论基础。     

基于OHCI的嵌入式USB主机控制器接口实现

本文介绍了基于OHCI的USB主机系统的硬件核心主机控制器接口规范,分析USB协议栈的硬件层实现。结合了可重用的嵌入式USB主机系统研究课题,阐述主机控制器驱动程序开发方法,并列举了驱动程序内建的数据结构及接口函数的实现。完成了独立于操作系统的HCD开发,最后在S3C2410平台下进行了实验验证。     

一种3D眼镜虚拟试戴系统的实现

针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。     

基于OpenStack的高资源利用率Docker调度模型

在现有OpenStack云平台与Docker容器技术的集成方案中,基于容器初始资源请求的调度模型由于未充分考虑容器运行时的实际资源使用情况,导致资源利用率较低。为满足云计算领域的高资源利用率和低成本需求,构建基于OpenStack云平台的Docker调度模型（DSM）,将其与OpenStack的Keystone、Glance以及Neutron组件的API进行交互,获取创建容器所需的镜像、网络等资源,同时调用Docker Engine提供的API部署容器,对容器生命周期进行高效灵活管控。通过融合初始化模块、资源实时感知模块、容器调度模块、资源实时监测模块和容器迁移模块,并在容器调度模块中利用资源可用度评估与优先级决策调度机制为容器选择最优的计算节点,实现OpenStack云平台中资源的高效利用。实验结果表明,与经典Nova-Docker和Yun集成方案采用的调度模型相比,DSM调度模型在CPU和内存利用率上至少提升38.54、30.17个百分点和38.40、28.69个百分点。