Author Affiliations
Abstract
1 School of Integrated Circuits and Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University, Beijing 100084, China
2 Zhuhai Huafa Properties Co., Ltd, Zhuhai 519030, China
Phase-change material (PCM) is widely used in thermal management due to their unique thermal behavior. However, related research in thermal rectifier is mainly focused on exploring the principles at the fundamental device level, which results in a gap to real applications. Here, we propose a controllable thermal rectification design towards building applications through the direct adhesion of composite thermal rectification material (TRM) based on PCM and reduced graphene oxide (rGO) aerogel to ordinary concrete walls (CWs). The design is evaluated in detail by combining experiments and finite element analysis. It is found that, TRM can regulate the temperature difference on both sides of the TRM/CWs system by thermal rectification. The difference in two directions reaches to 13.8 K at the heat flow of 80 W/m2. In addition, the larger the change of thermal conductivity before and after phase change of TRM is, the more effective it is for regulating temperature difference in two directions. The stated technology has a wide range of applications for the thermal energy control in buildings with specific temperature requirements.
phase change composites controllable thermal rectification building applications Journal of Semiconductors
2024, 45(2): 022301
精准高效地从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息对国土规划和地图制图意义重大，近年来基于卷积神经网络进行建筑物信息提取已经取得了很大的进展，然而在处理高分辨率遥感影像时仍存在影像的高级语义特征利用不够充分，难以获得细节丰富高精度分割影像的问题。文章针对以上问题提出了一种用于建筑物自动提取的深度学习网络结构空洞空间与通道感知网络(Atrous Space and Channel Perception Network，ASCP-Net）。该模型将空洞空间金子塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）和空间与通道注意力 （Spatial and Channel Attention, SCA）模块融入到编码器-解码器结构中，通过ASPP模块来捕获和聚合多尺度上下文信息，采用SCA模块选择性增强特定位置和通道中更有用的信息，并将高低层特征信息输入解码网络完成建筑物信息的高效提取。在WHU建筑数据集（WHU Building Dataset）上进行实验，结果表明：文章提出的方法总体精度和F1评分分别达到了97.4%和94.6%，相比其他模型能够获得更清晰的建筑物边界，尤其对图像边缘不完整建筑的提取效果较好，有效提升了建筑物提取的精度和完整性。
高分辨率遥感影像 双注意力机制 空洞卷积 建筑物提取 high-resolution remote sensing images dual attention mechanism atrous convolution building extraction
1 西安测绘研究所地理信息工程国家重点实验室，陕西 西安 710054
2 武汉轻工大学电气与电子工程学院，湖北 武汉 430048
3 武汉大学遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079
4 湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062
建筑物轮廓线是各类应用的数据源，但散乱、不规则激光点云数据给轮廓线提取带来了难度。针对上述问题，提出一种基于多层级最小外包矩形规则建筑物轮廓线提取方法，首先使用迭代区域增长算法对轮廓点进行分组，根据点数最多的一组确定初始最小外包矩形。再对初始最小外包矩形进行多层级分解，使轮廓点与不同层级最小外包矩形重合，最后根据不同层级最小外包矩形生成轮廓线。使用Vaihingen城区中规则建筑物进行实验，实验结果表明：与最小面积方法与最大重叠度方法相比，所提方法能准确确定初始最小外包矩形，且提取效率得到略微提高。提取的轮廓线角点均方根误差为0.71 m，优于其他4种方法。所提方法可快速提取规则建筑物轮廓线，有利于后续三维重建。
机载激光雷达 建筑物 最小外包矩形 多层级分解 轮廓线提取 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0837013
1 河海大学地球科学与工程学院，江苏 南京 211000
2 江苏省测绘工程院，江苏 南京 211000
针对传统语义分割网络变化检测结果易受阴影及其他地物干扰、建筑物边界分割较为粗糙的问题，提出一种轻量级双侧输入的变化检测网络D-WNet。新网络从W-Net出发，采用深度可分离卷积块和空洞空间金字塔池化模块代替原本繁琐的卷积和下采样过程，利用右侧线特征编码器加强高低维特征的融合，同时在解码器上采样部分引入通道和时空注意力机制获取网络在不同维度下的有效特征，得到的D-WNet在性能方面有明显提升。在公开的WHU和LEVIR-CD建筑物变化检测数据集上进行实验，并与W-Net、U-Net、ResNet、SENet和DeepLabv3+语义分割网络进行对比。实验结果表明，D-WNet在交并比、F1值、召回率、准确率和运行时间等5项指标中综合表现优异，对阴影干扰及建筑物边缘区域具有更精确的变化检测结果。
航空遥感 建筑物变化检测 D-WNet 双侧输入 轻量级网络 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0828003
昆明理工大学国土资源工程学院，云南 昆明 650093
高分辨率遥感影像建筑物提取是遥感影像解译的一个重要研究方向。针对传统提取方法中小型建筑物容易丢失和大型建筑物边界模糊问题，以Unet为基础，提出一种基于多模块建筑物提取网络（MM-Unet）。首先在网络的编码和解码部分引入多尺度特征组合模块（MFCM）以获取并补充更多的空间信息。之后在解码器末端加入多尺度特征增强模块（MFEF）以增强多尺度特征的提取。在跳跃连接完成后引入双重注意力模块（DAM），使网络能够自适应地学习通道和空间位置的特征重要性，减小不同深度特征的差异。为了验证所提网络的有效性，分别在空间分辨率为1 m、0.3 m、0.09 m的Massachusetts、WHU以及Vaihingen建筑物数据集上进行实验，MM-Unet的交并比分别达到73.42%、90.11%和85.21%，相比于Unet分别提高2.21个百分点、1.25个百分点和1.55个百分点。结果表明，MM-Unet对于不同尺度的建筑物表现出较高的提取精度和较强的泛化能力。
遥感影像 建筑物提取 多尺度 注意力机制 特征组合 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0428004
艳洲电站大桥位于艳洲枢纽工程新建船闸、电站及泄水闸拟建坝址上, 根据工程建设进度安排, 对该桥予以拆除。艳洲电站大桥为双曲拱桥, 桥梁全长180.0 m, 桥面宽8 m, 其地处彭山旅游风景区, 周边有多处名胜古迹、企业厂房, 环境复杂, 与紧临既有电站大坝最近处为8 m, 与电站大坝箱梁桥紧接并共用一个桥台。限于现场作业条件, 最终决定采用爆破拆除工艺。为确保整个桥体可靠倒塌且解体充分、钢筋混凝土分离, 采取抛掷爆破装药炸碎拱肋、拱柱、连梁等构件, 单耗为1.2~1.5 kg/m3。采用加强松动爆破炸毁桥墩, 最大单墩药量为480 kg, 按照左重右轻的原则, 使整桥似骨牌式向右岸方向倒塌。采用孔内延时孔外接力传爆网路, 即孔内雷管采取MS12段, 孔外工业电子雷管并联, 起爆顺序为由左岸向右逐跨、墩起爆, 保证桥体平稳逐跨有序垂直塌落, 且不会对左岸桥台形成挤压冲击。通过在靠近左岸电站、滚水坝沿线100 m水下, 预先敷设漏气PVC, 用空压机向管内打压形成气泡帷幕, 有效减小水击波超压, 从而降低了爆破振动和水击波对周边建(构)筑物的影响。
双曲拱桥 爆破拆除 紧临建筑物 抛掷爆破 气泡帷幕 double-curved arch bridge demolition by blasting adjacent building throwing blasting bubble curtain
1 江汉大学 省部共建精细爆破国家重点实验室, 武汉 430056
2 汉大学 爆破工程湖北省重点实验室, 武汉 430056
3 武汉爆破有限公司, 武汉 430056
高层框架结构楼房不同部位单根立柱失效条件下楼房的变形能力、加速度响应和荷载传递等动力响应特征是本研究的重点。首先, 依据《混凝土结构设计规范》(GB50010), 采用PKPM设计软件建立了一个4×6跨的8层钢筋混凝土框架结构模型; 其次, 基于构件拆除法, 应用有限元软件SAP2000非线性动力分析方法计算了一楼中心柱、长边中柱、短边中柱、角柱等不同部位单根立柱失效条件下框架结构的动力响应特征。研究结果表明：四种立柱失效条件下, 其塑性转角均小于6°, 结构不会发生倒塌, 中心立柱失效时结构稳定性最差, 发生连续倒塌的概率相对最大, 短边中柱和长边中柱次之, 角柱概率最小; 中心柱失效条件下楼房荷载对剩余结构的动力冲击作用影响最为显著, 其负向最大值加速度大约是短边中柱和长边中柱的2倍, 可达3 g左右; 不同部位立柱失效后, 荷载将重新分布, 其轴力由紧邻的柱承担, 而上方梁的受力形式也从受弯转变为受拉, 发生悬链线效应, 在中心柱失效工况下, 相邻的各柱轴力增加了近20%。
框架结构楼房 单根立柱失效 非线性动力分析 内力调整 动力响应特性 frame structure building single column failure nonlinear dynamic analysis internal force adjustment dynamic response characteristics
中国-中亚人类与环境“一带一路”联合实验室（西北大学）, 陕西 西安 710127文化遗产研究与保护技术教育部重点实验室（西北大学）, 陕西 西安 710127西北大学文化遗产学院, 陕西 西安 710127
西头遗址位于陕西省咸阳市旬邑县, 是一处包含了自新石器时代到明清时期丰富遗存的人类文化遗迹。 在该遗址的上西头村和南头村发掘点中发现了许多新石器时代的窑洞式房址, 且部分房址的地坪为“白灰面-草拌泥”复合建筑材料, 保存较为完整。 本文首先采用了体视显微镜、 偏光显微镜、 超景深显微镜和扫描电子显微镜（SEM）对“白灰面-草拌泥”地坪的结构进行了显微观察, 为进一步解决样品的制作材料、 制作工艺分析和技术原理等问题, 又利用X射线衍射仪（XRD）、 傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）、 热重差热分析仪（TGA-DSC）、 能谱仪（EDS）等多种分析手段对“白灰面”、 草拌泥以及“白灰面-草拌泥”交界面进行了成分的分析检测。 研究结果表明: “白灰面”主要成分是二氧化硅和由料礓石烧制后经过碳酸化反应生成的碳酸钙; “白灰面”有三层, 应是经过三次涂抹叠加而成, 每层白灰面厚度都基本一致且均不超过1 mm; “白灰面”的基底是草拌泥, 其中的秸秆纤维起加筋强化和抑制开裂作用; 涂抹“白灰面”时, 石灰水渗入草拌泥中而氢氧化钙发生碳酸化反应产生了碳酸钙, 有助于草拌泥结构的稳定性和强度; “白灰面”和草拌泥两种建筑材料至今仍结合紧密, 两者之间仅有10~20 μm的间距, 说明至少在新石器时代晚期中国先民已经广泛掌握了“白灰面-草拌泥”这种复合建筑材料及其施工工艺。 该研究对于了解中国远古先民对于天然材料的认识、 利用以及梳理传统建筑科技文明的发展脉络具有重要意义。
新石器时代 旬邑西头遗址 “白灰面” 草拌泥 复合建筑材料 Neolithic Age Xitou site Xunyi “Baihuimian” Organic-tempered daub Composite building material 光谱学与光谱分析
2023, 43(8): 2514
1 天津城建大学 计算机与信息工程学院，天津300384
2 天津城建大学 地质与测绘学院，天津300384
针对高分辨率遥感影像中建筑物形状多样、大小不一引起建筑物提取精度低及传统分割模型存在参数量大等问题，提出一种基于编码-解码的轻型多尺度差异网络LMD-Net（Lightweight Multi-scale Difference Network）。首先，为了避免单一的特征处理单元堆叠使得模型性能弱化而产生无效参数，通过融合编解码结构的功能差异性，设计出一种轻型差异模型优化性能。其次，引入一种多尺度膨胀感知模块（Multi-Scale Dilation Perception，MSDP）来增强网络捕捉多尺度目标特征的能力。最后，通过双融合机制有效聚合深层跳跃连接和深层解码器两组的特征信息，从而实现增强解码器的特征恢复能力。为验证轻型多尺度差异网络LMD-Net的有效性和适用性，以开源WHU building dataset数据集作为数据源，对LMD-Net网络与常用语义分割网络及近年相关文献研究成果进行了精度、效率方面的评估实验。结果表明：LMD-Net网络在效率与精度两方面均表现出明显优势，不仅很大程度上减少模型的参数量和计算量，而且交并比、准确率分别提高了3.23%，2.57%。表明在基于高分辨率遥感影像建筑物提取领域中，该模型所表现的优势具有良好的城市空间信息库价值。
高分辨率遥感影像 多尺度 建筑物提取 编码-解码 轻型 high resolution remote sensing image multi-scale building extraction coding-decoding light weight 光学 精密工程
2023, 31(22): 3371
