摘要:展览建筑的庭院空间承载多样功能,如室外展览、艺术集市、植物展示以及休憩娱乐等,这些活动与室外风环境息息相关。然而在现有的设计方案推敲中,庭院的大小和布局形态主要依赖建筑师的主观经验,缺少庭院设计与室外风环境的相关性思考。本文对48例国内外知名展览建筑的庭院面积进行归纳整理,通过散点曲线拟合,得到展览建筑的首层建筑面积与庭院面积的一元二次函数关系,对展览建筑在设计方案阶段有指导意义。基于此,本文提出5类典型布局模型,以夏热冬冷地区气候条件（以杭州为例）为依据进行风环境模拟,通过适宜风环境的面积占比和测点风速的稳定性来评价建筑布局对庭院风环境的影响。总结得出,U型围合（东向庭院）、分段围合（西向庭院）和分段围合（东向庭院）的适宜风环境区域占比基本稳定在99%左右,可以提供较理想的室外观展空间,其中U型围合（东向庭院）的测点方差值较小,庭院风速变化更稳定,符合室外观展的风环境需求。本研究为创作具有良好室内外布局和适宜风环境的展览建筑提供设计参考。

摘要:近年来输电线路覆冰灾害频发,给电网运行带来了极大威胁。现有研究大多未考虑时变气象条件对导线覆冰所产生的影响。为对线覆冰增长情况进行有效预测,给输电线路融冰除冰和舞动预警提供重要参考。本文基于导线覆冰机理和欧拉气液两相流模型,提出了考虑时变气象参数时变影响下的输电线路导线覆冰数值仿真方法。在此基础上建立了基于FLUENT和FENSAP-ICE软件的导线覆冰增长数值模拟框架,利用三维仿真模型,研究了温度、风速、空气中的液态水含量、水滴中值体积直径等时变气象参数和导线直径等因素对输电线路导线覆冰质量及覆冰形状的影响,结果表明导线覆冰形状受风速、过冷却水滴中值体积直径、空气中的液态含水量和导线直径影响较大,受温度影响较小。最终利用真实输电线路现场覆冰监测数据以及相应的气象数据对仿真计算方法的有效性进行了验证。预测结果与输电线路覆冰监测结果吻合度较好,考虑时变气象参数的方法比不考虑时变参数的方法更能有效地预测导线实时覆冰形状和质量,表明本文提出的导线覆冰仿真方法具有较好的精度。

摘要:多发多收合成孔径雷达(MIMO SAR)解决了传统SAR存在的高分宽幅矛盾。为提高MIMO SAR对通道之间干扰能量的抑制能力,采用多维波形编码技术进行系统设计,并研究了MIMO SAR的波形设计问题。针对两种新型信号形式:正负线调频信号及正交频分复用调制线调频信号,与短时移正交信号(STSO)进行对比分析及成像实验验证。根据MIMO SAR多个孔径同时发射信号、多个孔径同时接收回波的特点,结合多维波形编码技术进行回波处理。在俯仰维,利用数字波束合成技术进行多个子测绘带的划分,实现大测绘带成像；在方位维,利用多通道重构算法将周期非均匀采样的回波恢复为均匀采样,实现高分辨率成像,在此基础上开展新体制SAR发射信号的设计与成像实验验证。实验结果表明,较之其他两种信号,STSO信号的峰值旁瓣比、积分旁瓣比及分辨率等性能最优,对模糊能量抑制更为彻底,在MIMO SAR中性能良好,与传统SAR的性能近似。STSO在MIMO SAR体制中具有良好聚焦性能,且各项成像指标良好,在一定程度可降低系统设计的复杂度。

摘要:利用月球借力能够提升送入深空的有效载荷的质量。设计月球借力深空逃逸轨道主要有两种方法:正向法将借力轨道参数化后,利用全局优化算法进行优化,该方法思路直观,但优化参数多,导致计算耗时长,收敛稳定性差；反向法先确定日心段最优轨道,再拼接月球借力地心段轨道,该方法计算耗时少,但模型精度差,并且不容易收敛到全局最优解。为了快速求解月球借力深空逃逸轨道,本文在已有方法基础上提出混合优化方法。提出的混合优化方法充分利用反向法收敛速度快和正向法精度高的优点,先以反向法的多目标优化Pareto解集为参考轨道,再在参考轨道附近开展局部优化,利用正向法使用全局搜索算法,快速获得最优转移轨道。以探测近地小行星1989 ML和2003 SM84为例进行了数值仿真,仿真结果显示混合优化法解的收敛稳定性和计算效率相比正向法提升显著,改进后解的收敛稳定性提升至原来的3~4倍,计算时间缩短50%。仿真结果表明混合优化法对解的收敛稳定性和收敛效率提升效果显著。

摘要:Google提出了一种基于瓶颈带宽和往返传播时间的拥塞控制算法(bottleneck bandwidth and round-trip propagation time,BBR),可以在网络链路中保持最大传输速率和最小延时。然而一些评估实验表明,BBR算法会导致不同往返时间(round trip time,RTT)的数据流之间存在严重的公平性问题。为了优化这一问题,研究分析了BBR算法探测机制所导致的发送速率与瓶颈带宽不匹配对RTT公平性的影响,提出了一种基于起搏增益模型的优化算法BBR-adaptive（BBR-A）。BBR-A算法不再采用原BBR算法中固定的起搏增益,而是利用RTT与起搏增益的关系,构造一个基于反比例函数的起搏增益调节模型,通过让向上和向下的起搏增益系数相互交错来平衡发送速率,使每个BBR流可以公平地竞争带宽资源。网络模拟器3(network simulator 3,NS3)仿真实验结果表明:BBR-A算法的信道利用率比BBR算法有了小幅提升；在RTT公平性的方面,BBR-A缩小了不同RTT流之间的吞吐量差异,在不同缓冲区和RTT差异下,Jain公平指数至少提高了1.5倍；BBR-A算法明显降低了重传率。因此通过自适应调整起搏增益系数,可以平衡不同数据流之间的发送速率,有效提升BBR算法的RTT公平性。

摘要:基于深度学习的图像修复方案在篡改后图像中遗留很少的痕迹信息给取证带来了极大的困难。目前针对深度图像修复的取证工作研究较少,并且存在篡改区域定位不准确的问题。为此,本文提出了一种动态特征融合取证网络（dynamic feature fusion forensics network,DF³Net）用于定位经过深度图像修复操作的篡改区域。首先,该网络采用不同的篡改痕迹增强方式包括SRM滤波、空间域高通滤波和频率域高通滤波将单输入图像扩展到多输入,并提出动态特征融合模块对多种输入提取有效的修复痕迹特征后进行动态的特征融合;其次,网络采用编码器-解码器架构作为基础框架,并在编码器末端增加多尺度特征提取模块以获取不同尺度的上下文信息;最后,本文还设计了空间加权的通道注意力模块用于编、解码器之间的跳跃连接,以期实现有侧重地补充损失的边界细节。实验结果表明,面对不同的深度修复方案以及不同的图像数据库,DF³Net相较于现有的图像修复取证方法均可以更准确地定位篡改区域,并且对于JPEG压缩和高斯噪声具有较强的鲁棒性。

摘要:建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响,室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法,可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整,但现有代理模型大多是对能耗、采光系数等“单值型”建筑性能进行计算,而对照度分布、风速场、温湿度场等“矩阵型”数据（即云图）的计算效果并不佳。为解决上述问题,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络（CGAN）的建筑性能预测方法,基于pix2pix算法构建建筑照度、风速场云图的CGAN模型,建立图像至图像间的映射关系,通过输入建筑轮廓图进而生成对应平面的性能数据,从而实现对建筑性能的快速预测,提升建筑初期设计效率。同时,为评估预测结果的准确性,本文建立了基于通道直方图法和灰度值比较法的评价体系,对本文结果进行了相似度验证。结果表明:训练后的建筑CGAN模型可在1 s内快速绘制云图,速度远高于传统仿真软件,且预测结果与仿真计算结果高度吻合,二者相似度可达93.82%（照度）和82.99%（风速场）,证明了基于CGAN模型的建筑室内矩阵型数据预测方法的有效性。

摘要:视觉显示终端（visual display terminal,VDT）和纸质文稿共同成为人们生活和学习中不可或缺的阅读媒介,提供适宜的VDT与纸质交互阅读照明环境是提升室内照明环境质量、满足人民健康需求的重要发展方向。为探讨照明环境对交互阅读的视觉和认知的影响,采用主观评价、视觉任务绩效和生理指标测量相结合的方法,开展照明环境主客观评价实验。搭建了交互阅读照明环境实验平台,研究了水平照度、照度配比、色温、屏幕亮度4项照明参数对交互阅读视觉舒适、视觉功效、视觉疲劳3种视觉感知,认知效率和情绪唤醒2种认知表现的影响。实验结果显示,水平照度对视觉疲劳影响最大；照度配比主效应对交互阅读的视觉感知和认知表现均有显著影响；光源色温对交互阅读视觉舒适和视觉功效影响最大；VDT屏幕亮度对交互阅读视觉疲劳、认知效率和情绪唤醒影响最大。根据各相关要素对评价指标的影响分析,得出高视觉舒适且高情绪唤醒的交互阅读最佳照明环境参数为水平照度750 lx、垂直照度300 lx（照度配比2.5）、色温4 000 K,最佳屏幕亮度为100 cd/m²；高视觉功效以及高认知效率、低视觉疲劳的交互阅读最佳照明环境参数为:水平照度300 lx、垂直照度200 lx（照度配比1.5）、色温5 000 K,且屏幕亮度建议为100 cd/m²。研究结果为交互阅读的照明设计和优化提供依据。

摘要:为研究高强混凝土梁构件斜截面受剪力学性能,通过分析高强混凝土梁发生剪切破坏时剪跨段内剪力传递路径,提出基于梁作用和拱作用来考虑高强混凝土对梁构件受剪承载力的贡献,箍筋贡献项采用简化修正压力场理论计算,同时考虑尺寸效应的影响,通过混凝土和箍筋两部分贡献项相叠加建立了集中荷载作用下高强混凝土梁受剪承载力计算公式,该公式物理意义清晰明确,综合考虑了混凝土强度、剪跨比、相对剪压区高度、纵筋配筋率、配箍率以及尺寸效应等因素的影响。利用收集到的207根有腹筋高强混凝土梁试验数据对本文受剪分析模型公式预测精度进行验证,并与GB 50010—2010规范、ACI 318-19规范、EN 1992-1-1:2004规范、Zararis公式、Zsutty公式计算结果进行比较。结果表明:本文所提受剪分析模型能够真实反映梁构件斜截面受剪破坏机理,较好地预测高强混凝土梁受剪承载力,对受剪参数的大范围变化不敏感且随受剪参数的大范围变化,预测精度无明显相关性。根据对比结果,本文基于梁-拱复合受力机制和简化修正压力场理论所建立的受剪分析模型可用于高强混凝土梁受剪承载力计算,且具有良好的预测精度和一致稳定性。

摘要:低密度奇偶检验码（LDPC）是一种广泛使用的信道编码,尤其在长码时性能更佳。与编码相对应的便是译码,起初LDPC译码算法的复杂度很高,因此在最小和（MS）译码算法中为了降低算法的复杂度,采用了近似运算,虽然有效地降低了算法的复杂度,却牺牲了部分的误码性能。针对这一现象,本文在最小和译码算法的基础上,再一次作出近似运算,提出类拟合修正最小和（CFMMS）译码算法。该算法会根据MS算法中的非线性函数构造出一种类拟合函数,可以对不同阈值内的变量节点信息作出不同的处理,尽可能实现对校验节点更新过程的准确补偿,使得到的结果更加接近于置信传播算法；在此基础上,应用分层式调度策略,提出一种分层类拟合修正最小和（LCFMMS）译码算法,改变了节点信息的更新顺序,提升了迭代更新中节点信息的可靠度,使得译码的收敛速度得以提升,同时节省了存储空间。仿真和数值结果表明,该文提出的译码算法在一定程度上提升了误码性能,且运算复杂度低、译码收敛速度快。

摘要:移动机器人的障碍物快速检测是其导航、避障、轨迹跟踪的关键技术。目前多数传感器存在距离盲区以及异常尺度等问题,且现有算法大多计算复杂,难以满足实时性需求。为了改善这些问题,本文提出了一种基于环视逆投影差分的移动机器人障碍物快速检测与定位新方法。该方法以水平地面为参考平面,对移动机器人上环视系统中相邻视角相机拍摄的图像进行逆投影变换,再经图像差分得到逆投影差分图,图中像素值为零的点位于参考平面,反之则位于参考平面之外,经过阈值化、滤波后即可用来区分参考平面与非参考平面目标,实现其视场公共区域内障碍物的快速检测；同时以逆投影差分图为基础,通过像素坐标系到机器人自身坐标系的转换可获得目标相对于移动机器人精准的位置信息。在实际场景中对5 m范围内不同类型、大小、距离的障碍物进行测试,平均检测精度为97.3%,平均检测耗时为46 ms/帧,平均定位误差为1.1%。实验结果表明,本文方法能快速有效地检测和定位移动机器人附近的动、静态障碍物。

摘要:针对现有的协同显著性检测算法在多显著目标复杂场景下表现不佳的问题,提出了一种基于高效通道注意力和特征融合的协同显著性检测算法。首先,检测算法利用预训练的深度卷积神经网络对场景进行多尺度特征的提取,结合边缘显著信息设计了显著性语义特征提取模块,以避免全卷积神经网络导致边缘信息的缺失；其次,通过内积基本原理得到组内图片间的关联性信息并根据其关联程度进行自适应加权,结合高效通道注意力层设计了协同特征提取算法；最后,为了将各级高层语义特征经过协同显著性特征提取之后的结果与浅层次的特征进行融合,并实现对预测结果进行多分支同步监督,设计了基于高效通道注意力的特征融合模块。通过对3个经典的数据集进行测试,并与6种现有的协同显著检测算法进行对比,结果表明本文所提算法提高了复杂场景中图像的协同显著性检测的精度以及边缘信息的丰富程度,并具有更优的协同显著性信息检测性能；通过消融实验进一步验证了所提设计算法各个模块的有效性和必要性。

摘要:装配式剪力墙结构连接节点/水平接缝的力学性能对装配式结构起着至关重要的作用,为了提高装配式剪力墙结构的抗震性能,本文结合消能减震技术设计研发了一种新型装配式剪力墙水平连接装置。通过该设计,制作了2种不同螺栓数量的水平连接装置,并对其进行了不同正弦加载频率下的动态力学性能试验,探究了不同螺栓预紧力、加载频率及螺栓数量对装置力学性能的影响规律；探究了装置摩擦升温对其力学性能的影响规律。结果表明:该装置在保证结构可靠连接的同时,又能依靠装置的内部摩擦消耗大量地震能量,从而有效减小结构地震响应,保护主体结构。此外,螺栓预紧力与装置的耗能能力和割线刚度基本呈线性关系,但对等效阻尼比影响不大；水平连接装置的力学性能几乎不受加载频率的影响；增加螺栓数量可大幅提高装置耗能能力；螺栓预紧力与加载频率均是装置温度升高的重要影响因素,但装置温度变化对其力学性能影响不大。

摘要:为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、高维求解精度低等不足,提出正交折射反向学习机制和自适应惯性权重策略,嵌入SSA中,得到一种基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法(OOSSA)。正交折射反向学习策略中,采用基于透镜成像原理的折射反向学习策略以加强对反向解空间的勘探,极大地降低了算法陷入局部最优的概率;采用正交试验设计构建若干部分维上取折射反向值的部分反向解,深度挖掘并保存当前个体和折射反向个体的优势维度信息。此外,在跟随者位置更新阶段引入惯性权重因子,有效地改善跟随者的搜索模式并增强算法的局部开采能力。采用CEC2017基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon秩和检验、Friedman检验等方法来评价OOSSA算法的优化性能,测试结果表明所提算法的寻优精度和收敛速度明显优于基本SSA算法、8种新近的改进SSA算法和9种前沿的群体智能优化算法。此外,将所提算法应用于一个工程设计问题,结果表明该算法在工程优化方面的性能优于对比算法。最后,针对求解自主移动机器人路径规划问题,提出一种基于OOSSA的路径规划算法。在3种环境设置下对所提算法进行仿真实验,并与PSO、ABC、GWO、FA和SSA等算法进行对比。仿真结果表明,本文算法能够规划出最优的无碰撞路径。系统的实验表明OOSSA算法可作为问题优化的有效工具。

摘要:针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具有一定指导,从而提升全局搜索能力和增强种群多样性；其次,引入不完全伽马函数与Beta累加分布的自适应惯性权重对全局搜索和开发能力建立更好的平衡,平衡种群的全局搜索和局部搜索能力,进而提升算法收敛精度,利于种群全局搜索寻找最优解的潜力；引入局部停滞对抗策略,根据迭代停滞情况,调节蜉蝣速度更新的惯性部分和社会部分,使之具有最优搜索状态,增强算法全局搜索能力。利用经典测试函数集和IEEE CEC2021测试竞赛集进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Friedman和Wilcoxon秩和检验,分析表明:提出的算法有更好的稳定性、鲁棒性和可靠性。最后运用两个工程难题进行优化,结果验证了该算法在工程优化问题上的适用性,适合求解需求高精度的优化难题。