根据钢筋混凝土偏心受压构件的受力状态,推导出了构件截面受压承载力计算时相关参数的 计算公式,由此得出了不同配筋率与不同钢筋和混凝土强度比时中国规范GB50010―2002、美国 规范ACI318-08和欧洲规范EN1992-1-1 :2004的构件截面弯矩-轴力曲线 ;在此基础上,根据中国 混凝土规范中的偏心距增大系数法、美国混凝土规范的弯矩增大系数法和欧洲混凝土规范的基于 名义刚度及名义曲率的方法分析考虑二阶效应的承载力,给出了不同长细比时偏心受压构件的弯 矩-轴力曲线。分析结果表明 :对于混凝土偏心受

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针对煤炭近红外光谱原始数据的高维、多重共线性、建模容易过拟合等问题,研究了煤炭光谱的特征波长筛选方法,提出了基于平均影响值的改进连续投影算法。实验表明,所提出的算法可以有效降低数据维数、提高数据质量。

在本篇笔记中，我们将深入探讨如何利用OpenCV3和Qt5进行计算机视觉应用的开发。这涵盖了《OpenCV3和Qt5 计算机视觉应用开发》一书中的第2章和第3章的核心概念及实践练习。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，而Qt5则是一个广泛应用的跨平台UI框架，两者结合可以创建出具有视觉效果的用户界面。 我们要理解OpenCV的基础。OpenCV支持图像和视频的读取、处理、分析以及显示。其核心功能包括图像滤波、边缘检测、特征检测、图像分割等。在第2章中，你可能会接触到OpenCV的基本数据结构，如`Mat`类，它用于存储图像数据。此外，还会学习到基本的图像操作，如图像的加载、显示、转换和保存。 在图像处理方面，OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、中值滤波和双边滤波，这些在去除噪声或平滑图像时非常有用。边缘检测是图像处理的关键步骤，OpenCV提供了Canny、Sobel和Laplacian等算法来定位图像的边界。特征检测，如Harris角点检测和SIFT/SURF特征，可以帮助识别图像中的显著点，这对于对象识别和图像匹配至关重要。 接下来，我们转向Qt5。Qt5提供了一套丰富的UI组件，可以创建出美观且功能强大的应用程序。在与OpenCV结合使用时，可以利用`QImage`和`QPixmap`类将OpenCV的`Mat`对象转换为Qt可显示的格式。通过`QGraphicsView`和`QGraphicsScene`，我们可以实现图像的动态显示和交互操作。 在第3章的实践中，你可能需要结合OpenCV和Qt5开发一个实时的图像处理应用。这通常涉及到捕获摄像头的视频流，使用OpenCV处理每一帧，然后在Qt的界面上显示结果。这需要掌握如何使用`cv::VideoCapture`类读取视频流，以及如何在Qt的事件循环中同步处理和显示。 此外，你可能还会接触到物体检测和识别的概念，如Haar级联分类器或HOG+SVM方法。这些技术可以用来识别特定的对象，如人脸或车辆，这对于安全监控、自动驾驶等应用至关重要。 你可能会实现一些交互功能，例如拖放图像、设置阈值或选择不同的处理算法。这需要用到Qt的信号和槽机制，以及一些自定义控件。 OpenCV3和Qt5的结合使用不仅能够帮助我们构建视觉效果丰富的应用，还能够实现复杂的图像处理和计算机视觉任务。通过学习和实践，你可以掌握这两个库的精髓，从而在计算机视觉领域开发出更多创新的应用。

《ANSYS二次开发及应用实例详解》是一本深入探讨ANSYS软件高级使用的书籍，主要针对ANSYS的用户子程序进行详细解析。这本书的核心价值在于它提供了可以直接编译通过的源程序代码，这对于学习和理解ANSYS的二次开发至关重要。下面我们将深入探讨ANSYS的二次开发及其相关知识点。 一、ANSYS简介 ANSYS是一款广泛应用的多物理场仿真软件，能够模拟结构力学、热流体、电磁学、声学等多种工程问题。它的强大功能和灵活性使其成为工程师进行复杂工程分析的重要工具。 二、ANSYS二次开发基础 1. 用户子程序：ANSYS允许用户通过编写自己的子程序来扩展其功能，如用户定义的材料模型、求解器算法、后处理等。这些子程序通常用Fortran语言编写，可以通过ANSYS的User Element (UEL)、User Material (UMAT)、User Subroutine (USUB)等方式实现。 2. API接口：ANSYS提供了一套完整的应用程序编程接口（API），包括APDL（ANSYS Parametric Design Language）和C++ API，使得用户可以自定义工作流程和界面，实现自动化和定制化分析。 三、二次开发实例 1. 用户元素（UEL）开发：通过创建用户定义的有限元单元，解决特定结构或非标准几何形状的问题。例如，可编写用于模拟复杂材料行为或特殊结构的UEL。 2. 用户材料（UMAT）开发：当标准材料模型无法满足需求时，可以编写UMAT定义新的材料属性，如蠕变、疲劳、塑性等复杂行为。 3. 用户子例行程序（USUB）：用于自定义计算流程，如载荷施加、边界条件设置等，以适应特定的工程场景。 四、学习资源与实践 《ANSYS二次开发及应用实例详解》一书提供了丰富的实例，这些实例覆盖了ANSYS二次开发的多个方面。通过书中提供的源代码，读者可以直接在ANSYS环境中运行并理解每个例子的工作原理，从而快速掌握二次开发技巧。 五、开发环境与编译 使用ANSYS Workbench集成开发环境，结合ANSYS的开发工具如ANSYS MAPDL，可以方便地编辑、编译和调试用户子程序。同时，理解ANSYS的编译规则和过程是成功实现二次开发的关键。 六、应用领域 ANSYS二次开发广泛应用于航空航天、汽车、能源、电子等多个行业，能够解决各种复杂的工程问题，如优化设计、多物理场耦合分析等。 总结，ANSYS的二次开发是提高仿真效率、解决特定问题的有效途径。《ANSYS二次开发及应用实例详解》为学习者提供了宝贵的实战资源，通过深入学习和实践，可以进一步提升对ANSYS软件的掌控力，从而在工程分析中发挥更大的效能。

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。

ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明 ThingsBoard 是一个开源的物联网平台，提供了一个完整的解决方案，用于连接和管理物联网设备。下面是对 ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明的详细解释。 项目框架结构 ThingsBoard 项目采用了微服务架构，主要包括了以下几个部分： * thingsboard-common：提供了通用的工具类和实用函数 * thingsboard-server：thingsboard 服务器端，负责处理设备数据和用户请求 * thingsboard-web：thingsboard Web 客户端，提供了用户界面和交互功能 * thingsboard-gateway：thingsboard 网关，负责设备数据采集和处理 每个部分都有其特定的包和依赖项，通过 Maven 管理依赖关系。 技术栈 ThingsBoard 采用了以下技术栈： * Spring Boot：用于构建微服务架构的框架 * Java：主要开发语言 * PostgreSQL：数据库管理系统 * Apache Kafka：消息队列系统 * Apache Cassandra：NoSQL 数据库 * Redis：缓存系统 部署相关说明 ThingsBoard 可以部署在不同的环境中，如云端、物理机、容器等。部署时需要考虑到性能、安全和可扩展性等因素。 项目结构说明 ThingsBoard 项目结构主要包括以下几个部分： * conf：配置文件目录 * docker：Dockerfile 文件目录 * docs：文档目录 * src：源代码目录 * target：编译输出目录 每个部分都有其特定的功能和作用。 打包说明 ThingsBoard 提供了多种打包方式，包括： * Maven 打包：使用 Maven 工具来打包项目 * Docker 打包：使用 Docker 来打包项目 * ZIP 打包：使用 ZIP 工具来打包项目 二次开发说明 ThingsBoard 提供了丰富的二次开发接口，包括： * RESTful API：提供了 RESTful 风格的 API 接口 * Webhook：提供了 Webhook 风格的 API 接口 * Rule Engine：提供了规则引擎接口 开发者可以根据需要选择合适的接口来实现二次开发。 物联网网关架构 ThingsBoard 提供了物联网网关架构，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据处理：处理和分析设备数据 * 网关管理：管理和控制网关 ThingsBoard 微服务架构 ThingsBoard 采用了微服务架构，包括： * Device Service：设备服务 * Rule Service：规则服务 * Data Service：数据服务 每个微服务都有其特定的功能和作用。 Thingsboard 产品架构 ThingsBoard 提供了完整的产品架构，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据分析：分析和处理设备数据 * 规则引擎：提供了规则引擎功能 Thingsboard 规则引擎 ThingsBoard 提供了规则引擎功能，包括： * 规则定义：定义规则 * 规则执行：执行规则 * 规则管理：管理和控制规则 规则引擎可以根据需要实现复杂的逻辑操作。 ThingsBoard Architecture ThingsBoard 提供了完整的架构设计，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据处理：处理和分析设备数据 * 规则引擎：提供了规则引擎功能 * 网关管理：管理和控制网关 ThingsBoard 的架构设计可以满足复杂的物联网应用场景。

《矩形件下料优化排样的遗传算法》 在制造业中，材料的高效利用是降低成本、提高生产效率的关键环节之一。对于矩形零件的切割，如何进行合理的排样设计，以减少材料浪费，是一个重要的技术问题。遗传算法作为一种启发式搜索方法，被广泛应用于解决此类复杂的优化问题，尤其在二维切割排样领域。 排样优化算法的目标是在有限的原材料板上，以最小的浪费量安排尽可能多的矩形零件。传统的手工排样方法难以应对形状复杂、数量众多的零件，因此引入计算机辅助设计（CAD）和计算技术成为必然。遗传算法便是其中一种强大的工具，它模仿生物进化过程中的自然选择、遗传和突变机制，通过迭代搜索来逼近最优解。 遗传算法的基本流程包括初始化种群、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。随机生成一个初始的矩形零件布局种群，每个个体代表一种可能的排样方案。然后，根据一定的评价函数（如剩余材料面积或切割路径长度）计算每个方案的适应度。适应度高的个体有更大的概率被选中参与下一代的生成。接着，通过交叉操作（如部分匹配交叉）使得优秀的基因得以传递，同时，变异操作（如单点变异）保证了种群的多样性，防止早熟收敛。 在矩形件的排样优化中，遗传算法的具体实现可能包括以下几个关键步骤： 1. 初始化：创建包含多个矩形布局的初始种群，每个布局表示一种可能的排样方案。 2. 适应度函数：定义合适的评价标准，如剩余材料面积、零件间的间隙和切割路径长度等。 3. 选择策略：采用轮盘赌选择法或者锦标赛选择法等，以适应度为依据挑选个体。 4. 交叉操作：对选出的两个个体进行部分匹配交叉，生成新的排样方案。 5. 变异操作：在新个体中随机选取一部分矩形进行位置或方向的微调。 6. 迭代优化：重复选择、交叉和变异步骤，直到满足停止条件（如达到预设的迭代次数或适应度阈值）。 遗传算法的优势在于其全局搜索能力和并行处理特性，能有效探索庞大的解空间，找到接近最优的排样方案。但需要注意的是，遗传算法的性能依赖于参数设置，如种群大小、交叉概率、变异概率等，这些参数需根据具体问题进行调整。 在《矩形件下料优化排样的遗传算法》中，提供的源码可能包含了遗传算法的具体实现，以及用于演示和测试的实例数据。通过理解和应用这些源码，工程师可以针对实际生产环境调整算法，实现定制化的排样优化，进一步提升生产效率和材料利用率。