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物联网技术在智慧城市和智能建筑中的应用与思考

物联网并不等于5G,在5G之前物联网就已经存在。5G的应用让万物互联成为了可能。在智能建筑方面,5G给建筑行业智能化应用普及带来了机会,大量自带物联网接入的设备设施推向市场,原来只用在高端楼宇的智能化应用,如建筑设备监控、安全监控、能源管理,开始有条件在既有建筑上实施。

  • 2021-05-06
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布局未来,培育新一代智能建筑工程的领军人

硝烟未散的中美贸易战,美国一个深厚的考量就是阻击“中国制造2025”计划。而细翻计划的目录,我们会发现,作为其中五大工程之一的智能制造工程,在2017年已经展现出了强劲的发展势头。

  • 2021-05-06
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一种智能楼宇空调通风系统

本实用新型提供了一种智能楼宇空调通风系统,属于空气净化领域。该智能楼宇空调通风系统,包括壳体、过滤组件和清扫组件。所述过滤网板固定在所述壳体内,所述壳体侧壁连通有排渣管,所述负压风扇固定在所述排渣管端口处。所述螺杆与所述刷板螺纹连接;空气进入风管后通过壳体中的过滤网板,实现对空气中的杂质颗粒进行过滤,控制电机正反转带动螺杆旋转,使得螺杆推动刷板在过滤网板表面进行清扫,通过增大的排渣管与负压电机配合在排渣管端口形成负压,可将清扫后的杂质颗粒进行抽取排出壳体内,实现对杂质颗粒的清理,降低空调系统过滤负担,使得空调系统通风效果良好,减少维护成本。

  • 2021-05-03
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一种智能楼宇用信号线埋设管

本实用新型公开了一种智能楼宇用信号线埋设管,涉及电路安装领域,为解决现有技术中的现有的信号线埋设管在出现渗透时,无法及时发现进行处理的问题。所述第一埋设管体的下方设置有弯管,所述第一埋设管体的一侧安装有连接管,所述连接管的一侧安装有定位管,所述定位管的一侧安装有折管,所述折管的一侧安装有第二埋设管体,所述第一埋设管体的两端的外表面均设置有外螺纹,所述连接管的内部安装有密封圈,所述连接管的内部下端安装有限位块,所述折管的外表面设置有LED信号灯,所述折管的内表面安装有温湿度传感器,所述第一埋设管体的内表面设置有保温层,所述保温层的内部设置有信号线。

  • 2021-05-03
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基于ADE算法优化的木材单板染色全光谱配色模型研究_魏艳秀

采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定Stearns-Noechel模型中参数M的最优值。采用新模型对8组标准样进行染色配方预测,以CIEDE 2000色差评价标准对实验结果进行评价。结果表明:基于ADE优化模型预测染色配方得到的拟合样与标准样间ΔE00均小于3;迭代次数是遗传算法的13.04%,差分进化算法的50.00%,寻优速度更快;对于标准样1,新模型预测配方得到拟合样与标准样间ΔE00约为最小二乘法、遗传算法和差分进化算法优化模型的1/5、1/3与1/2,预测精度更高,说明了新模型在染色木材单板全光谱配色方面具有较高的使用价值。

  • 2021-05-03
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基于改进2D_ESPRIT算法的二维GTD模型参数估计_张小宽

针对经典2D-ESPRIT算法在估计基于几何绕射理论的二维GTD模型参数时受噪声影响较大这一问题,提出了一种改进的2D-ESPRIT算法,有效提高了算法的抗噪性能与参数估计性能。改进算法在经典2D-ESPRIT算法的基础上,首先通过构建交换矩阵,得到含有原始数据Ee共轭信息的另一矩阵Y;其次在通过自相关与互相关处理、叠加取平均,得到新的协方差矩阵R;最后对协方差矩阵解算,估计得到二维GTD模型各参数值。仿真实验表明,改进2D-ESPRIT算法抗噪性能要优于经典2D-ESPRIT算法,在信噪比较低的情况下,改进2D-ESPRIT算法估计得到的模型参数精度更高,性能更稳定。文中还针对其他因素(如矩阵束参数及配对标量β值)对模型参数估计精度的影响进行了探究,为后续仿真实验提供了参考。

  • 2021-04-30
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点;结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

  • 2021-04-30
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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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