浅析景观建筑设计的原创性

通过对景观建筑的原创性与中国传统建筑的关系、景观建筑的原创性与合理性的关系、对于在特定的环境中增添新的景观建筑怎样体现其原创性三方面进行的剖析,旨在打破狭隘传统观念的束缚,强调设计师运用新观念、新的技术材料进行真正具有现代意义而又富有地方特色的景观建筑设计。     

图像之辩：18世纪中国外销壁纸中的岭南园林

近期有学者著文提出英国萨尔特伦宅邸一幅用于装饰墙面的纸本画,存在大概率并不是对某处园林实景的描绘,而是对民间流传画本的改造与重组。针对这一说法,对该画作相关信息进行重新考证和分析,通过文之辩、技之辩和园之辩,认为前文推论的相关证据并不充分。围绕这场学术之辩,不仅得出了“正方辩题”—这幅岭南园林图像为真实的行商园林写照;还厘清了准确的中国壁纸在欧洲国家的发展脉络和风格演变;并发现了行商园林的新特点—短园墙。     

基于PROFIBUS_DP总线的纸机变频调速系统

介绍了在纸机调速系统改造工作中所采用的现代数字通信调速控制方案,即由SIEMENSS300和交流变频器EMERSONTD2000组态主从站,基于PROFIBUS_DP通信协议,实现对纸机速度的整体制。此系统采用速度链开环控制形式及人机界面SIMATICHMI-TP170A,实现了调速精确、迅速、简单,便操作人员观察调速结果和判断系统运行状况,提高生产安全性,且改造成本较低。     

矢量网络分析仪时域功能在同轴电缆故障定位上的应用

本文从矢网工作原理着手,着重介绍了矢网时域测试功能,并用电缆时域测试的实例很好地阐释了矢网时域功能在同轴电缆故障定位方面的应用。     

基于博弈论和后悔理论的城市洪涝灾害韧性评价：以西安市为例

【目的】为缩小单一赋权方法结果差异性,解决评价过程专家规避后悔心理造成评价结果失真的问题,采用博弈论和后悔理论评价城市洪涝灾害韧性。【方法】从城市洪涝灾害韧性属性和韧性维度2个方面构建22个评价指标;运用博弈论集合OWA(Ordered Weighted Average operator)算子和改进CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)法,充分考虑主客观因素对权重的作用,得到指标综合权重;引入有限理性的后悔理论,通过构建效用值、后悔-欣喜值、感知效用值矩阵评价西安市主城区洪涝灾害韧性等级,并将评价结果与模糊层次分析法、OWA算子和后悔理论法,改进CRITIC和后悔理论法、后悔理论4种方法的结果进行对比,验证所采用方法的可靠性和有效性。【结果】结果表明：西安市主城区洪涝灾害韧性评价值为4.62,韧性等级为Ⅲ级,属于中等韧性。其中灞桥区为Ⅳ级,新城区和未央区为Ⅲ级,碑林区、莲湖区和雁塔区为Ⅱ级,呈现东北区域韧性强于西南区域的特点。【结论】根据博弈论赋权结果可知：透水面积占比、汛期单日最大降雨量、互联网覆盖率、排...     

钻孔灌注桩施工技术探析

钻孔灌注桩工程的施工在各个工程中都有应用,本文主要根据钻孔灌注桩的施工现场进行分析,就针对施工技术以及施工过程中的相关要求进行了详细的阐述,以期能与类似工程的施工提供一些借鉴作用。     

掺铝氧化锌（AZO）薄膜制备及结合机理探索

利用射频磁控溅射法以ZnO：Al2O3陶瓷靶材为源在丙纶非织造布上制备了AZO薄膜.采用扫描电镜（SEM）分析溅射时间对薄膜微结构的影响,结合能谱分析仪（EDX）对薄膜成分进行分析表征,分析探讨了在丙纶非织造布上溅射沉积纳米薄膜与基材的结合机理.结果表明：随着溅射时间的延长,薄膜的均匀性致密性越来越好;溅射得到的纳米薄膜元素的特征峰明显,纯度高;薄膜与基材之间结合是物理、化学等多种力共同作用的结果.     

加强节能管理 提高企业经济效益

周口发电有限责任公司（原周口地区电厂），现有装机容量为１００ＭＷ，其中中温中压机组两台，单机容量为２５ＭＷ；高温高压机组一台，容量为５０ＭＷ，年耗煤近５０万ｔ。我公司在安全生产文明双达标活动中，以创建一流火力发电企业为目标，用科学的管理手段，认真开展...     

过二硫酸铵制备淀粉胶粘剂

论述用过二硫酸铵作为氧化剂，制备瓦愣纸板用淀粉胶粘剂的原理和过程，选取了工艺条件的最佳值，并和其它氧化剂作了比较。     

结合反卷积和扩张卷积的信道估计算法

信道估计作为无线通信的关键,近年来成为相关领域的研究热点。本文针对正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统下传统信道估计算法性能难以满足复杂场景的通信需求、受噪声影响大等问题,提出了一种基于反卷积网络及扩张卷积网络信道估计的深度学习方法。该方法利用信道的相关性构建了一个轻量级的反卷积网络,利用少数几层反卷积操作来逐步实现信道插值与估计,在较低的复杂度下较好地实现了信道估计。为改善估计性能,进一步构建了一个扩张卷积网络来抑制信道噪声,提高信道估计的准确度。仿真结果表明,在不同信噪比条件下,本文提出的基于反卷积及扩张卷积的深度学习方法比传统方法具有更低的估计误差,且复杂度较低。