定制书柜设计 day15 16

书柜

  1. 定制书柜尺寸: 常用书柜层高320mm,基本满足,具体还可以调整为 280/300/350mm A3尺寸 420 * 297mm
  2. 书柜深度: 一般推荐 300mm, 最低可以到 280mm,如果空间足够 350mm 有一些浪费, 可以放手办等,最薄的层板是15mm, 如果跨度超出800mm, 书太重会导致变形, 如果跨度达到了1200mm, 要用25mm厚的层板, 如果跨度超过1200mm, 在柜体下面装抽屉作为支撑
  3. 书桌的一般深度 500 - 600mm, 高度在750 - 780mm之间, 书桌长度一般不低于800mm, 抽屉如果安装在台面正下方,高度应该控制在120mm左右, 书桌背板一般为18mm 厚度,如果需要做到地需要前提20mm,书桌台面如果不靠墙的角要进行倒角,一般圆角尺寸 R = 30
  4. 榻榻米: 一种生活方式,标准尺寸, 四席半, 1800 * 900, 茶室、居住、下棋多功能空间,禅意
  5. 地台: 没有尺寸限制,位置限制,功能限制
  6. 板件编辑进行尺寸裁切生成书桌连接书柜
  7. 地台设计高度400 左右

硬装

  • 窗帘盒 200 * 200
  • 大面积下吊 100 隐藏线路安装灯具, 下吊到2400 直接衔接衣柜书柜等
  • 餐边柜 400 450 深度左右
  • 轨道灯距离餐边柜 500mm 左右
  • 筒灯安装间距 800 - 1000mm 之间, 筒灯成组间距100mm或者 200mm左右,筒灯之间 85 - 90mm,
  • 厨房用吊灯, 客厅无主灯筒灯+轨道灯
  • 玄关柜: 收纳(衣服、鞋子、雨伞、行李箱、艺术品展示)
  • 定制电视墙结构设计: 大理石背景墙适合现代风格,定制柜体背景墙,木饰面背景墙,艺术涂料背景墙(微水泥,肌理墙), 定制柜体电视墙形式组成(定制收纳柜+隐形门)
  • 定制电视墙柜门常用材料: 烤漆板目前很少使用, 肤感板: uv滚涂油漆工艺, 仿岩板木饰面,格栅板
  • 定制时先确定电视机尺寸: ‌
    • 32英寸‌:长88.55厘米,宽49.81厘米‌。
    • 40英寸‌:长101.6厘米,宽57.15厘米‌。
    • 43英寸‌:长107.1厘米,宽61.95厘米‌。
    • 48英寸‌:长108厘米,宽63厘米‌。‌
    • 50英寸‌:长121.9厘米,宽68.58厘米‌。‌
    • 55英寸‌:长123.19厘米,宽68.58厘米‌。‌
    • 65英寸‌:长143.5厘米,宽80厘米‌。‌
    • 75英寸‌:长167.6厘米,宽94.6厘米‌。
      在这里插入图片描述
  • 电视中心距离地面距离 1200mm, 悬空柜 150mm, 120mm, 距离地面200mm
  • 餐边柜一般深度400mm 350 - 450mm 之间, 收纳: 酒水,酒具,餐具,电器, 微波炉,咖啡机,养生壶,饮水机等 红酒高度 320mm 左右, 餐边柜中空高度 850 - 1200mm 之间, 顶柜到地面高度 1500mm 以上
  • 使用材质延续处理门下材料
  • 使用侧板作为见光板
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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