基于Unity3D的智能家居综合管理平台的研究与实现

利用Unity3D技术,对智能家居综合管理平台进行了优化,可根据用户的实际需要对空间进行建模,放弃了传统的二维平面管理平台,利用Unity3D对所需模型进行建模并且在所建立空间模型中实现了漫游,用户可对空间视野范围内的可控单元进行操作,实现了多目标实时控制.同时,虚拟现实技术其自身的特性增加了用户在使用时的沉浸感和互动性.     

图2-2nP5和2-nK1,1,1,3完美匹配的计数

把图2-2nP₅和2-nK_1,1,1,3的完美匹配按匹配一个固定顶点的边进行分类, 先求出每类完美匹配数目的递推关系式, 得到一组有相互联系的递推关系式, 再利用这组递推式之间的相互关系, 给出这两个图完美匹配数的计数公式.     

新型大学校园用水系统的优化分析——以东北大学为例

用SFA法分析了东北大学的用水结构和用水现状.结果显示,当前东北大学人均用水量为1067t/a,循环用水量少,水质污染主要是悬浮物和氮磷污染物,经简单处理后可直接回用.基于校园内各部门水量水质监测,提出一种可行的优化方案,实现人均用水量减低到921t/a,可节约总用水量的137%,人均排水量减至867t/a;若推广至全国所有高校,总节水量约784×Mt/a,节水效果显著,减少了环境污染和水处理成本.     

基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统。通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试。实验结果表明：基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3%,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3 mm。该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持。     

不同摄入量小米对小鼠肠道菌群和短链脂肪酸的影响

摄入一定量杂粮可降低一些慢性代谢疾病的发病率,但目前杂粮摄入量没有统一的标准,尚不清楚杂粮摄入过多是否会对健康产生不良影响。以小米添加量为20%、40%、60%、80%的饲料喂养3周龄C57BL/6J小鼠,持续12周,采用自动血生化分析仪、16S rRNA高通量基因测序、气相色谱-质谱联用仪分析了不同摄入量小米对小鼠血脂水平、肠道菌群和粪便短链脂肪酸的影响。结果发现,80%摄入量的小米显著增加了小鼠血清的总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇的水平,同时增加了肠道丙酸、丁酸、异丁酸和戊酸的含量。肠道菌群分析结果表明,所有小米干预组的拟杆菌门(Bacteroidota)、Muribaculaceae的丰度上升,厚壁菌门(Firmicutes)、放线菌门(Actinobacteriota)、乳杆菌科(Lactobacillaceae)、双歧杆菌属 (Bifidobacterium)的丰度下降。摄入不同添加量小米的小鼠肠道菌群组成具有较大差异,其中20%小米摄入量组的小鼠菌群中显著富集了另枝菌属(Alistipes)、副拟杆菌属(Parabacteroides)、肠杆菌属(Enterorhabdus),而80%摄入量小米显著降低了小鼠菌群中的粪杆菌属(Faecalibaculum)、布劳特氏菌属(Blautia)和罗氏菌属(Roseburia)的丰度。研究结果表明,20%摄入量的小米就能有效调节小鼠肠道菌群,而过高摄入量(80%)的小米使小鼠血脂水平升高,降低了肠道菌群的多样性和均匀度以及有益菌的丰度,所以要理性看待杂粮的营养价值,避免过量摄入。     

地下圆形空洞地质雷达成像机理

由于地理因素和历史等原因,城市地下圆形空洞“多”“密”“乱”的状况越来越严重,地质雷达圆形空洞扫描图像解析并不明确。基于地质雷达扫描探测全过程,将雷达紧贴地面扫描地下圆形空洞的全过程图像细分为三个阶段,建立各阶段水平距离与回波延时之间的关系,系统分析不同埋深,不同半径条件下圆形空洞地质雷达扫描图像的变化情况,结合探测实例实现地下圆形空洞地质雷达成像机理的科学解释。总结出地下圆形空洞雷达扫描图像对称轴左侧为单调递减的连续凹函数,厚度由不断增大至稳定;对称轴右侧为单调递增的连续凹函数,厚度由稳定至不断减小;随着埋深与半径增大,曲线曲率减小,曲线图像趋于缓和,曲线的特征体现出张开弧度增大的趋势。     

过冷大水滴粒径分布的欧拉-拉格朗日混合抽样算法及对冰型影响

过冷大水滴（supercooled large droplet,SLD）云雾环境不同于常规粒径范围的过冷水滴,具有更大的粒径范围和复杂的水滴粒径分布形式,使得结冰的冰型异常复杂,从而给飞行器的飞行安全带来了前所未有的挑战。现有结冰数值模拟方法仅能模拟单一粒径的水滴,无法准确模拟真实SLD云雾环境“双峰分布”的粒径分布特性和相应的冰型。为了准确高效模拟SLD这种粒径分布特性,本文提出了一种基于Rosin-Rammler 分布函数进行欧拉-拉格朗日混合抽样的水滴轨迹模拟算法。通过该方法收集水滴,再利用结冰模型与水膜模型计算表面溢流传热和冰高,从而实现了准确高效的SLD粒径分布的结冰数值模拟,并通过2.5维算例研究了SLD粒径分布对机翼结冰的冰型特征以及冰型空间随机性的影响。结果表明SLD的粒径分布对冰型有较大的影响,冰型特征和冰型随机性与MVD和粒径分布方差紧密关联。     

磷酸铵强化硫化蓝铜矿及其对浮选的影响

蓝铜矿是一种重要的氧化铜矿物,采用常规的硫化–黄药浮选法回收蓝铜矿时浮选效果不理想。本研究通过微浮选试验、飞行时间二次离子质谱(ToF-SIMS)、X射线光电子能谱(XPS)、Zeta电位、接触角、傅里叶变换红外(FT-IR)光谱和紫外–可见光(UV–Vis)光谱检测研究了(NH₄)₃PO₄和Na₂S对蓝铜矿表面的强化硫化效果。微浮选试验表明,(NH₄)₃PO₄和Na₂S同时加入可提高蓝铜矿的可浮性;ToF-SIMS和XPS分析表明,与蓝铜矿–Na₂S体系相比,(NH₄)₃PO₄和Na₂S处理后的蓝铜矿表面硫组分含量较高,Cu(I)组分含量也得到增加;硫化前采用(NH₄)₃PO₄预处理后,蓝铜矿表面Zeta电位呈负偏移,且矿物表面的接触角增大,即(NH₄)₃PO₄的加入增强了蓝铜矿表面的硫化,促进了黄药的吸附;FT-IR和UV–Vis分析表明,在蓝铜矿浮选过程中,(NH₄)₃PO₄的加入增加了矿物表面黄药的有效吸附量,降低了黄药的使用量。因此,(NH₄)₃PO₄有利于蓝铜矿的硫化浮选。     

一种改进的AODV路由算法

为了进一步解决Ad Hoc网络拥塞,减小网络传输能量消耗,在AODV路由协议的基础上,利用随机早期检测,对该协议进行一系列的改进。根据当前节点中缓存的队列长度来确定不同方式回应RREQ以及综合考虑节点剩余能量和跳数,改进Hello包来节省路由能耗。仿真结果显示,改进后平均时延和丢包率降低,节能效果提高,延长了网络生存时间,提高了网络性能。     

γ-Fe2O3纳米微晶的超声共混法制备及其性能研究

以亚铁氰化钾、硼氢化钠和氨水为原料,在超声波辅助下制备了磁性γ-Fe2O3纳米粒子,并借助扫描电镜(SEM)、红外谱图(FTIR)、X-射线衍射仪(XRD)及振动样品磁强计(VSM)对产物进行了分析.结果表明,在温度100℃~120℃,超声处理1~3h时,可制备出γ-Fe2O3纳米微晶.且随着超声时间的延长,所制备晶体的粒径分别趋于均匀,结构更加完整.