本文设计了YB95包装机拉线稳定性张紧系统，结果表明，应用该装置后更换拉线由前期 120s 缩短至32s，因拉线张紧问题导致拉线断裂故障次数由1.2次 /周降至0次/周，确保了YB95卷烟包装机拉线稳定性。

本文介绍一种通过逆向工程进行模型重构，采用 3D 打印技术实现端盖生产的技术流程。针对零件改型和定制化生产等以单件、小批量生产为主的生产模式进行改造，通过此流程实践出一种可实现自动化生产的铸件生产模式，并且对铸造前期设计范围和流程进行调整，以满足现代生活中对于产品改型和产业联合的需要。

为探究珠海金湾风电场基础冲刷及海缆稳定性情况，本文通过构建 1:50 的正态物理模型，探讨了极端波流联合动力作用下金湾海上风机基础冲刷及海缆稳定性。结果表明单桩基础最大冲深约0.63D（D 为单桩直径），冲刷深度-1.0m 以上沿顺水流方向上距桩基中心约4.12D，垂直于水流方向上距桩基中心约 2.94D。升压站冲刷坑呈“勺”形，桩前冲刷范围较小，桩后冲刷范围明显增大，冲刷平衡位置距离桩基中心约 3.17d（d 为升压站主腿直径）。可知在无防护的条件下，桩周悬空段海缆未出现显著摆动，掩埋段受动力影响较大，会出现外露，而受砂被掩护作用，海缆稳定性增强。

随着信息化技术的快速发展，智慧城市建设走进人们视线。在智慧城市建设阶段，由行业人员选择先进的信息技术，参与城市建设，让城市的运行和管理更加便利、高效，为城市持续发展提供支撑。智能建筑是科技集成产物之一，建筑设计融合以人为本、持续发展等观念，将通信、控制、计算机、建筑领域技术进行综合应用，为人们打造舒适便利的环境空间。在智慧城市建设过程中，如何把握智能建筑的设计要点，探索建筑设计思路，将智能建筑的设计和智慧城市建设深度融合值得行业人员思考。本文简要介绍智慧城市、智能建筑设计相关内容，明确二者设计的异同之处，提出智能建筑设计策略，以供参考。

伴随着我国教育体制改革的不断深化推进，国家对于职业院校学生的教学质量再一次提出了新的要求，在这样的时代发展趋势引导下，项目教学法的相关应用问题越来越引起了教师群体的广泛关注和热烈讨论。本文针对中职这一教育阶段就如何能够在机械制图课程的学习过程中，进一步加强对于项目教学法的应用问题进行了深层次的研究和讨论，希望能够帮助相关教师在进行实际的教学创新过程中引发更多的思考，从而在整体上为我国中职院校学生的整体学习质量提升打下更好基础。

2016年，公司引进了设备管理信息系统，经过几年的发展，该系统在设备状态检测、故障分析方面已不能满足公司的设备管理发展需要。为进一步加强公司设备状态管理，自2019年初，由装备工程部牵头组建公司级精密诊断小组，开始实施设备精密诊断，经过2年多的摸索与实践，设备精密诊断工作已与设备的点检、定修等基础管理形成有机结合，在振动数据分析、科学管理、有效降低设备故障等方面起到了重要作用。

从环保角度看，新能源汽车的尾气排放量可比传统汽车减少92% ～98%，实现交通能源多元化，具有环保作用；从能源来看，全球石油危机不断严重，汽车行业是能源消费的最大组成部分。新能源汽车的开发和使用，解决了交通能源消耗大的问题，实现了低碳经济的可持续发展。新能源汽车并不是新概念，国外车企早在20世纪中叶就已经开发出新能源汽车，作为汽车大国的中国面临着越来越严重的环境问题，新能源汽车的发展非常必要，本文对我国新能源汽车的现状和发展前景进行了分析。

现代战争展现出破坏性更高、作战节奏更快、战场环境更恶劣等特点，为了提高人员和装备在战场中的生存能力和机动性，需进一步提高防弹材料的防护性能和轻量化水平。现代防弹材料正朝着轻量化、多功能、高性能、低成本的方向发展，本文总结了陶瓷、高性能纤维和新型复合材料三种典型轻量化防弹材料的研究现状，分析了各材料的抗弹机理，指出了存在的问题，并展望了今后轻量化防弹材料的发展趋势。

盾构法施工在地铁隧道施工中的地位越来越突显，而我国地铁隧道施工的地段和工程水文地质环境也越来越复杂，工程风险、难度等较以前也更加大，为有效规避地铁盾构施工风险、确保过程安全、提高掘进工效，实现工程预期建设目标和为企业增效，本文就盾构机选型的当前环境、影响因素、制约条件、重要性以及相关问题误区、盲点进行了论述剖析。

基于计算机视觉的人体行为识别具有重大研究价值和应用空间,也是智能视频监控的核心技术之一。针对电扶梯复杂场景下乘坐人员的危险行为难以监测的问题，提出一种基于局部时空特征的电扶梯乘坐人员危险行为分析方法，以真实电扶梯视频数据集为实验对象,能较好地识别出实时视频中的乘坐电扶梯危险行为，如：乘客电扶梯上逆行行为；电扶梯上摔倒等。首先，从视频帧中将人体跟踪的图像块区域分离出来，并放缩到统一的尺度上，形成一个序列；接着，采用非线性降维方法，将传统的空间流形学习算法向时空域扩展，从而提取人体动作不依赖于物理意义的本征特征；然后，提出基于多特征联合稀疏表示模型，将重构稀疏矩阵的 L2,p 混合范数作为人体动作表示的正则化约束，使得候选目标在多特征表示下达到共同稀疏；最后，通过主导级方法算法对所有特征学习，统计图像类的行为类分布情况，得到图像类到动作类的转换概率表，从而建立起鲁棒的行为模型。在 GTX1660GPU 上的实验结果表明，文中提出的识别算法的处理速度能达到 15fps，异常行为识别准确率达93.75%，能够实时准确地识别电扶梯乘坐人员的危险行为。