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基于数字孪生的暖通空调系统实时能耗监测与优化策略研究 下载:52 浏览:200
摘要:

随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提升,建筑能耗问题日益受到关注。暖通空调系统作为建筑能耗的主要组成部分,其能耗监测与优化对于节能减排具有重要意义。数字孪生技术作为一种新兴技术,能够在虚拟空间构建与物理实体一致的模型,为暖通空调系统的实时能耗监测与优化提供了新的解决方案。本研究通过采集暖通空调系统运行数据,构建基于数字孪生的实时能耗监测模型,并利用该模型模拟结果调整设备运行策略和系统参数,实现了系统能耗的有效降低。研究成果表明,基于数字孪生的暖通空调系统实时能耗监测与优化策略具有显著的应用价值,为建筑节能减排提供了新的思路和方法。

PBL教学模式对骨科康复护理学教学质量的提升探讨 下载:23 浏览:208
摘要:

目的:探讨在骨科康复护理学教学当中,以问题为基础的学习法(PBL)教学模式对教学质量的提升作用。方法:一共有80名需要主修骨科康复护理学的学生参与到本次研究活动当中,其中40名是2023级学生,对应学期是2023年的9月份到2024年的1月份,其余40名学生属于2024级,所对应的学期为2024年9月到2025年1月,分别组成对照组、观察组。对照组采取的是传统教学模式,观察组实施的是PBL教学模式,教学老师为同一位。学期结束后,进行理论知识和护理操作的考核,百分制,并评价学生的临床思维能力,开展匿名式教学评价和教学满意度评价活动。结果:一个学期结束之后,观察组的学生每项考核成绩平均分都要比对照组学生高(P<0.05),在临床思维能力测评结果方面,观察组的分值比对照组的分值高(P<0.05),关于教学评价,观察组学生认同度更高(P<0.05),并且,观察组对教学的总满意度也更高(P<0.05)。结论:在骨科康复护理学教学当中,采用PBL教学模式,可以有效提升教学质量水平。

基于机器视觉的农机自动避障与路径规划算法研究 下载:162 浏览:386
摘要:

随着农业现代化的推进,对农机自动化的需求日益增长,机器视觉技术在农机自动避障与路径规划中发挥着关键作用。本研究通过图像采集、处理与识别等机器视觉技术,获取农田环境信息,并据此提出改进的农机自动避障与路径规划算法。在避障算法方面,结合农机作业环境需求,对传统算法进行优化,提升避障效果与实时性;在路径规划算法上,根据农田环境特点优化常见路径规划算法,提高规划效率与准确性。实验验证表明,所提出的算法在农机自动避障与路径规划任务中具有良好的有效性,能够为农业生产提供更高效、安全的自动化解决方案,对推动农业现代化发展具有重要意义。

基于物联网与数字孪生的智慧消防系统构建及火灾风险动态评估 下载:158 浏览:444
摘要:

随着城市化进程的加速,传统消防系统在应对日益复杂的火灾风险时面临诸多挑战,智慧消防系统的发展成为必然趋势。本研究将物联网与数字孪生技术融合,应用于智慧消防系统的构建及火灾风险动态评估中。通过物联网技术实现消防设备的实时监测与数据收集,利用数字孪生技术构建虚拟消防场景进行模拟演练与预测分析。研究成果不仅提升了火灾防控能力,还为保障生命财产安全提供了有力支持,具有重要的理论与实践意义。

千米深井岩爆预测与支护结构协同控制研究 下载:69 浏览:259
摘要:

随着资源需求的不断增长,千米深井开采日益重要。然而,岩爆问题严重威胁着千米深井开采的安全与效率,常导致人员伤亡、设备损坏及生产中断等后果。本研究聚焦于岩爆预测与支护结构协同控制,通过岩石力学实验、微震监测、数值模拟等方法进行岩爆预测,并分析不同支护结构在千米深井中的适用性。在此基础上,探讨基于预测结果调整支护设计、支护结构对岩爆预测的影响及协同控制中的挑战与应对策略。研究成果表明,有效的协同控制能显著提高千米深井开采的安全性与效率,对保障千米深井安全高效开采具有重要意义。

基于数字孪生的低空作业机器人制造工艺仿真与资源调度优化 下载:66 浏览:230
摘要:

随着低空作业机器人在电力巡检、建筑施工、应急救援等领域的广泛应用,其制造工艺的优化变得尤为重要。数字孪生技术作为一种新兴技术,能够通过虚拟模型与物理实体的交互映射,为低空作业机器人的制造工艺仿真与资源调度优化提供全新解决方案。本文基于数字孪生技术,构建了低空作业机器人制造工艺仿真模型,实现了制造工艺问题的预演与优化;同时,利用数字孪生技术实时监控资源状态,制定了高效的资源调度策略。研究成果不仅提升了低空作业机器人的制造效率与质量,还为制造业的智能化转型提供了理论支持与实践指导,对推动低空作业机器人制造领域的发展具有重要意义。

基于风险评估的城市燃气老旧管网改造策略与实施路径研究 下载:174 浏览:476
摘要:

城市燃气老旧管网改造对于保障城市能源供应安全、维护居民正常生活秩序至关重要。本文介绍了风险评估的方法,包括风险因素分析、评估模型选择及风险量化与等级划分,为科学制定改造策略提供依据。改造策略从技术和管理层面展开,涵盖新型管材应用、智能监测系统构建、施工流程优化及部门协调加强等方面。实施路径则详细阐述了项目规划、资金筹措、施工执行及后期维护的具体步骤。通过本研究,旨在提升燃气安全供应水平,为城市燃气老旧管网改造提供科学有效的指导[1][4][9]

聚焦式体外冲击波治疗髂胫束摩擦综合征的疗效观察 下载:18 浏览:188
摘要:

目的:观察聚焦式体外冲击波(ESWT)治疗髂胫束摩擦综合征(ITBFS)的临床疗效。方法:采用随机数字表法将60例ITBFS患者分为观察组及对照组,每组30例。对照组常规给予非甾体镇痛药塞来昔布胶囊(辉瑞制药有限公司)口服,每天2次,每次200 mg,连续治疗4周。观察组在对照组基础上辅以聚焦式ESWT治疗,冲击区域包括髂胫束及附近臀大肌、股四头肌、疼痛点等部位,每周治疗1次,连续治疗4周。于治疗前、治疗4周后采用视觉模拟评分法(VAS)评定患者上、下台阶时的膝关节外侧疼痛,采用下肢功能量表(LEFS)、焦虑自评量表(SAS)评定患者下肢运动功能及焦虑情绪改善情况。结果:治疗后2组患者疼痛VAS评分、LEFS评分及SAS评分均较治疗前明显改善(P<0.05),并且观察组疼痛VAS评分[(2.8±2.2)分]、LEFS评分[(72.4±4.7)分]及SAS评分[(30.9±10.5)分]亦显著优于同期对照组水平(P<0.05)。结论:在常规口服非甾体镇痛药基础上辅以聚焦式ESWT治疗,能进一步缓解ITBFS患者疼痛及焦虑情绪,改善肢体运动功能,该联合疗法值得临床推广、应用。

解构与重构:传统漆艺在现代家居设计中的创新应用研究 下载:180 浏览:412
摘要:

传统漆艺作为中华民族传统文化的重要组成部分,具有深厚的历史底蕴与独特的艺术价值。现代家居设计注重简约、实用与美观,且风格多样,能满足不同消费者的需求。将传统漆艺融入现代家居设计,需经解构与重构过程,即将传统漆艺的工艺、图案、色彩等元素分解,再重新组合应用于家具造型、装饰细节及空间布局等方面。然而,这一过程面临工艺融合、成本控制及市场接受度等挑战,可通过优化生产工艺、控制成本及加强市场推广等策略加以解决。目前,创新应用已取得一定成果,未来有望与新兴材料结合、拓展应用场景,并在文化传承与创新方面取得更大进展。

基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架开发 下载:181 浏览:483
摘要:

在当今软件开发领域,提升开发效率与保障代码质量成为迫切需求。大模型凭借其强大的学习能力,在代码生成方面展现出巨大潜力,而单元测试自动生成对于减轻软件测试工作负担意义重大。本文介绍了一种基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架的开发方法,该方法通过深入分析大模型架构与训练方式,结合代码生成原理与框架设计思路实现。实验验证表明,该框架显著提高了单元测试的效率与覆盖率,有效降低了软件开发成本。此框架在未来的软件开发中具有广阔的应用前景,有望进一步推动软件开发行业的自动化进程。

城市交通事故黑点识别与预警系统设计 下载:6 浏览:94
摘要:

在大数据时代,随着智慧城市的发展,对交通安全、城市道路环境、交通事故等信息进行高效地处理与分析,成了智慧城市建设的重要一环。本文提出了基于数据驱动的城市交通事故黑点识别方法,并设计了一种基于该方法的城市交通事故预警系统。该系统利用互联网、物联网技术实现了数据的实时采集和传输,通过对事故数据进行预处理,从而实现了对城市交通事故黑点的自动识别,并利用贝叶斯算法建立了安全等级预测模型,对交通事故发生概率进行预测。该系统已在成都市进行部署并取得较好的效果,为城市交通安全管理提供了新的技术手段。

基于人工智能的水处理过程智能监控系统设计 下载:85 浏览:266
摘要:

随着全球水资源短缺和水污染问题的日益严重,提升水处理效率和质量成为当务之急。本研究提出了一种基于人工智能的水处理过程智能监控系统。该系统以先进的机器学习和深度学习技术为核心,设计了多层次的水质监测与优化控制模块。首先,通过传感器网络实时采集水质数据,利用数据预处理技术进行清洗和归一化。接着,采用深度神经网络等算法构建水质预测模型,实时预测水质变化趋势,及时发现异常情况。此外,系统设计了智能控制模块,根据水质预测结果自动调整水处理工艺参数,以实现最佳处理效果。应用结果表明,该系统能够显著提高水处理的自动化水平和效率,减少人工干预,提高出水水质稳定性。研究不仅为水处理领域提供了一种新的技术手段,也对推动智慧城市建设和环境保护具有重要意义。

PDCA循环法+传统教学法对乳腺外科护理教学质量的提升评价 下载:16 浏览:158
摘要:

目的:在乳腺外科护理教学当中,实施传统教学法,并联合PDCA循环法,分析其实际的教学效果。方法:一共60名乳腺外科护生,根据实习阶段的不同,分成对照组和观察组,每组是30名。对照组实施的是传统教学法,观察组联合了PDCA循环法。记录考试成绩,测评批判性思维能力,统计教学评价,调查教学满意度。结果:观察组无论是考试成绩,还是批判性思维能力评分,亦或是教学评价、教学满意度,对应数据都比对照组高(P<0.05)。结论:在传统教学法基础上,实施PDCA循环法能够有效提升乳腺外科护理教学质量。

模块化装配式建筑施工中的预制构件安装精度控制研究 下载:77 浏览:270
摘要:

随着建筑工业化进程的加速,模块化装配式建筑因其高效、环保等优势,在建筑行业中得到了广泛应用。在这种建筑模式下,预制构件的安装精度直接关系到建筑的整体质量与性能。本文深入研究了预制构件安装精度控制策略,从施工前准备、施工过程控制到施工后验收与评估进行全面阐述。同时,分析了精度控制面临的技术、成本和人员素质等挑战,并提出了相应的应对措施。本研究旨在为模块化装配式建筑施工提供科学、有效的精度控制方法,推动建筑行业向高质量、精细化方向发展,助力行业提升整体技术水平与竞争力。

基于全生命周期评估的低碳建筑评价体系构建与实证分析 下载:60 浏览:235
摘要:

本文聚焦于低碳建筑领域,旨在通过全生命周期评估构建科学合理的评价体系,并以实证分析验证其有效性,同时提出优化策略。研究首先梳理全生命周期评估理论基础,从概念、评估范畴及常用方法等方面进行阐述,为后续评价体系构建奠定基础。随后,从评价指标确定、计算方法及体系架构与权重分配等方面详细阐述低碳建筑评价体系的构建过程。通过选取具有代表性的低碳建筑案例进行实证分析,展示评价过程并分析 results. 最后,针对评价体系及低碳建筑实践提出优化策略与建议。本研究对推动低碳建筑领域的发展,提升建筑低碳性能评价的科学性与准确性具有重要意义。

针刺放血治疗小儿外感发热临床效果研究 下载:16 浏览:173
摘要:

目的:本研究旨在评估针刺放血治疗小儿外感发热的临床效果。方法:选取符合小儿外感发热标准的患儿作为研究对象,并随机分为两组:观察组和对照组。观察组接受针刺放血治疗,对照组酌情选择使用西药退热药内服、清热解表中药内服、抗生素静滴或内服。比较两组在发热过程中的体温变化。结果:研究结果显示,在疗程结束后,观察组患儿体温下降效果明显优于对照组。结论:针刺放血治疗能够有效降低小儿外感发热的体温。

基于T/CAIEC094-2025标准的市政设施智能化改造成本效益分析 下载:183 浏览:477
摘要:

随着城市化进程的加速,市政设施智能化改造已成为提升城市管理效率与公共服务质量的关键举措。T/CAIEC094-2025标准的出台,为市政设施智能化改造提供了技术规范与实施指引。本文运用文献研究法、案例分析法等,对该标准下市政设施智能化改造的成本效益展开深入分析。研究发现,智能化改造虽涉及设备采购、安装施工、软件开发与集成及后期维护等多项成本,但在能源节约、运营效率提升、市民生活品质改善、城市形象增强以及资源消耗减少与环境污染降低等方面带来显著效益。通过案例分析进一步验证了成本效益分析的合理性。本研究为市政设施智能化改造实践提供了科学依据,有助于推动行业的可持续发展。

混凝土冬季施工中建筑工程技术的应用分析 下载:156 浏览:336
摘要:

在冬季施工背景下,混凝土施工面临诸多挑战,如低温环境导致水泥水化反应减缓,严重影响混凝土强度发展,以及温度变化对混凝土抗压强度和抗冻耐久性等性能的不利影响。混凝土冬季施工基于低温下水化反应机制及温度与混凝土性能关系的原理,通过应用保温措施如暖棚法、蓄热法、蒸汽养护法,使用外加剂如早强剂、防冻剂,以及优化施工工艺技术如搅拌、运输、浇筑和养护工艺等来保障施工质量。结合实际案例对技术应用效果进行评估,结果显示这些技术有效提升了混凝土质量和施工效率。然而,技术应用过程中也存在温度监测不准确、保温措施不到位、外加剂使用不当等问题,需通过加强温度监测管理、优化保温措施、规范外加剂使用等策略加以解决。研究混凝土冬季施工技术应用对保障建筑工程质量、安全及进度具有重要意义。

绿色建筑材料在现代建筑工程中的应用效果研究 下载:76 浏览:279
摘要:

绿色建筑材料指在全生命周期内,对资源消耗低、环境影响小,且具备可持续性的建筑材料,其环保与可持续特性契合现代建筑工程对可持续发展与环保的要求[1][5]。在现代建筑工程中,绿色建筑材料广泛应用于主体结构、装饰装修及保温隔热等方面。其应用带来了显著的环境效益,如节能减排、降低污染;经济效益,包括长期使用成本降低与资源节约;以及社会效益,如改善居住者健康、提升建筑形象[2][6]。然而,绿色建筑材料应用面临成本较高、市场供应不稳定及施工工艺复杂等问题,需通过政府政策支持、企业技术创新与加强市场监管等策略解决[7][12]。本研究对推动绿色建筑材料在现代建筑工程中的广泛应用,实现建筑行业可持续发展具有重要参考价值。

基于机器学习的地下矿山开采参数动态优化研究 下载:66 浏览:252
摘要:

本研究旨在通过动态优化地下矿山开采参数,提升开采效率、保障安全性并提高资源利用率。研究采用机器学习技术,如神经网络算法,利用其强大的数据处理与规律挖掘能力对开采参数进行优化。通过采集地下矿山相关数据,经清洗、转换、归一化等预处理后构建机器学习模型,并运用训练、验证和测试数据集对模型进行优化。模型评估结果显示,在准确率、召回率及均方误差等指标上表现良好,验证了基于机器学习进行开采参数动态优化的有效性。研究成果在实际应用中显著提升了案例矿山的开采效率与安全性,为地下矿山开采参数的动态优化提供了具有实践价值的技术方法。

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