肌肉功能障碍作为慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)的常见肺外表现之一,限制了COPD患者的运动能力、心肺健康和生活质量,导致预后不良。光生物调节疗法(photobiomodulation therapy,PBMT)作为一种新兴的COPD肌肉功能障碍辅助治疗技术在临床中被广泛推广使用,在减轻肌肉炎症、缓解肌肉疲劳、改善肌肉代谢、增加肌肉耐力、加速肌肉愈合等方面发挥积极作用。对中外PBMT作用于COPD肌肉功能障碍的康复机制及其应用现状进行了综述,旨在为PBMT应用于COPD肌肉功能障碍的康复治疗提供参考。

围绕黄土高原水土流失问题展开,系统分析了植被恢复技术在黄土边坡治理中的应用与发展。植被恢复技术是控制水土流失、恢复生态功能的有效措施。植被恢复不仅能固土防护,还能提高边坡的生态功能,促进生态系统的可持续发展。依据黄土高原的地理特征以及水土流失的成因,梳理了中外植被恢复技术的研究历程和应用进展,重点介绍了喷播修复和覆坡修复技术,这些技术各有优劣,针对立地条件和环境特征选择性地使用,并针对应用中出现的问题对技术进行优化和完善。最后探讨了植被恢复技术未来的发展方向,提出植物种类合理搭配、土壤基质改良和技术创新是提升边坡生态修复效果的关键。同时,建议结合遥感、人工智能等现代科技手段进行地质灾害的监测与管理,将有助于提高生态修复的效率与精准度。最后,呼吁开展多学科交叉融合,推动边坡治理和生态修复技术的创新发展,以实现黄土高原地区的生态可持续性。

为解决武术项目专业运动员动作质量定量化评价的难题,将阵列式摄像测量技术与多视角几何原理结合,发展了人体参数化模型约束下的人体动作精细化识别方法,基于所获得的关节位置与角度信息建立了武术套路动作定量化评价方法体系,对五步拳项目不同水平运动员的技术动作进行了测量和评价。结果表明:本文方法能够有效地实现武术项目运动员动作质量识别与质量评价,研究结果也可以拓展至其他竞技体育运动与大众健康,为科学化训练与运动康复提供支持。

为研究分析自然界与风能采集领域中柔性旗帜与空气流固耦合运动特性,基于空气动力学原理和二维柔性板轴向不可拉伸假设推导旗帜颤振非线性理论模型,研究了旗帜与空气之间的耦合运动,分析长度、质量比和风速对其运动特性影响。利用双向流固耦合方法及重叠网格技术对旗帜随风摆动过程进行数值模拟,得出流场中旗帜运动行为及周围流场特性。结果表明:临界颤振风速随旗长增加而减小,摆动位移随风速增加先增大后减小;质量比越大,颤振频率越小,斯特劳哈尔数受其影响较小;旗帜尺寸一定时,风速较小,摆动位移、频率较小,风速超过临界颤振风速发生大幅度颤振现象;旗帜周围漩涡会经历产生、脱落和消失过程,周围压力及速度会随漩涡运动过程发生变化。可见采用基于重叠网格技术的数值模拟方法可有效解决柔性旗帜大变形问题,实现理论与数值仿真验证分析。

为了查明致密砂岩储层油气充注物性下限。通过大量岩心化验数据分析,明确长8储层类型、孔喉结构及物性情况。利用含油产状(试油)法、排驱压力法、统计学法、每米采油指数法、最小孔喉半径法等厘定有效储层现今物性下限,结合油气成藏时序与孔隙演定量化,反演油气充注期物性临界值。结果表明:富县地区长8储层类型以长石砂岩和岩屑长石砂岩为主,孔喉关系复杂,为低—特低孔、特低—超低渗致密储层;优选出现今长8有效储层临界下限值分别为7.0%和0.15 mD;反演Ⅰ期油气充注(距今192.5~152.0 Ma),物性下限值分别为20.8%和7.37 mD,Ⅱ期油气充注(距今152.0~126.0 Ma),物性下限值分别为8.2%和0.22 mD,Ⅲ期油气充注(距今65.0~36.5 Ma),为调整逸散,与现今物性下限基本一致。研究结果可为该区储层含油性评价与有利区预测提供地质依据。

页岩储层总有机碳含量(total organic carbon,TOC)是页岩生烃潜力及页岩气富集程度的重要参数,其精确预测对油气勘探开发具有重要意义。常规的线性回归方法受到地区以及测井资料之间复杂的非线性关系的影响,存在预测精度有限的问题。为此提出一种Adaboost-WOA-BP预测模型来进行TOC含量的预测,将WOA(whale optimization algorithm)算法优化过的BP(backpropagation)神经网络作为Adaboost(adaptive boosting)算法的弱学习器,集成多个弱学习器进而构建一个强的学习器。优选自然伽马、密度、声波时差等与计算TOC含量相关的敏感测井参数作为预测模型的输入,通过与常规线性回归方法、BP神经网络、WOA-BP神经网络这3种方法进行对比,Adaboost-WOA-BP模型具有更高的TOC含量预测精度,预测TOC与实测TOC符合率达到95%。

岩溶区路面径流极易经落水洞、天窗、溶潭等进入岩溶含水系统,影响水环境质量,威胁人类健康,很有必要开展路面径流水化学环境特征研究。收集了丫吉、清水桥和白竹境公路路面径流,利用多元统计方法、内梅罗指数法和综合污染指数法分析路面径流水化学组分来源特征及其影响因素,以及水化学环境质量。路面径流水化学组分相关性分析可知,外界环境因素对路面径流中常规水化学离子的影响较小,而对微量元素的影响程度较高。对比地表水水质标准和饮用水水质标准,可知影响公路路面径流水环境的指标为NH₃-N、TP、COD_Mn、SS、Mn、Hg和TFe,与路面状况、周围植被和车流等因素密切相关,来源于燃料、润滑油、废油、汽油、轮胎磨损和植被维护等。利用主因子分析法提取4个主因子的累计方差贡献率高达97.99%,综合分析4个主因子的表征含义,碳酸盐岩风化产物是公路路面径流水化学组分的主要来源;其次是大气和路面颗粒物是影响路面径流感官指标的主要因素;最后是人类活动的影响,包括公路运行状况、周边农作物和植被等养护。利用内梅罗指数法和综合污染指数法的评估结果,可知清水桥、丫吉和白竹境路面径流水化学环境质量状况依次降低,白竹境路面径流水化学环境质量普遍较差,对周围水生态环境具有潜在风险。以上研究结果可为路面径流处理措施提供科学指导,为岩溶水资源合理开发利用提供科学依据。

机器学习模型因其强大的特征提取能力被广泛应用于滑坡易发性评价,在应用中其算法在不断改进。为解决常见机器学习模型中精度不高的问题,将分组卷积神经网络模型(group convolutional neural network,GCNN)引入滑坡易发性评价,并与多种常见机器学习模型结果进行对比分析,综合评估不同机器学习模型在滑坡易发性评价的适应性。以河北省为研究区,从致灾因子、孕灾环境、承灾体这个3个方面出发,共选取16个影响因子,选择GCNN模型和目前常见的机器学习模型——卷积神经网络模型(convolutional neural network,CNN)、逻辑回归模型(Logistic)、随机森林算法模型(random forest, RF)和支持向量机模型(support vector machine,SVM)构建出相应的易发性评价模型,将研究区划分为4类滑坡易发性区域,并对区划的精确性进行综合评价。研究表明,与其他4种机器学习模型相比,GCNN模型在各混淆矩阵指标下拥有更高评分,更适合进行滑坡易发性区划,得到的滑坡易发区划结果与实际发生滑坡点的一致性较好,划分的滑坡灾害易发区更加准确。

声波是实现井下信息快速准确传输的重要手段之一,钻杆等周期性管结构的声波频率响应表现出通带与阻带交替出现的梳状滤波特征。为分析实际工况中钻柱信道频谱质量,提出了基于改进雷达图法的声波频谱多级评价方法,利用该方法分析研究了轴向拉应力对管结构中声波频谱特性的影响,并建立了判别标准。实践表明:拉应力的存在对声波频谱及频谱中通带特性影响显著,随拉应力增加,频谱特性评价指标先增后减,存在频谱特性最优的峰值点。该方法能够较为全面地反映不同影响因素对钻柱信道中声波频谱特性的影响,从多角度对频谱特性的畸变程度进行了全面评价,对井下信息声传输技术现场应用过程中应对多因素干扰时的载波频率优选及中继器安装位置设计提供依据。

西加盆地Cardium组为浅海滨岸相沉积,沿岸泥质海底上沉积的砾岩和砂岩形成常规油气储层,砾岩周围的低渗透泥质砂岩形成非常规致密油储层。面对多资源类型伴生格局,为实现中石化海外区块的效益开发,首先根据岩心观测与实验测试,将Cardium组A段储层划分为三类;基于生产动态数据对比了不同类型储层的开发特征差异,并通过单井概念模型对地质认识进行了验证;最后评价了权益区块不同类型储层的开发潜力,并提出了相应的挖潜对策。结果表明:根据岩性差异可将Cardium组A段储层划分为I类砾岩储层、II类砾岩储层和III类致密砂岩储层。从I类到III类,储层物性逐渐变差,开发方式由直井开发向多级压裂水平井开发转变,产能主控因素逐渐复杂化。当前权益区内I、II类储层潜力濒临极限,可通过老井加密补孔进一步挖潜;III类储层具备一定潜力,可通过部署批量水平井实现有效开发。

通过改变注入水矿化度和离子组成提高石油采收率已经成为许多研究的焦点。然而,针对表面活性剂和注入水水质相结合的提高采收率技术相对较少。因此通过微模型模拟驱替过程进行微观驱油实验,结合油水间界面张力和黏弹性模量测定实验研究不同阳离子和表面活性剂协同作用对采收率的影响。微观驱油实验结果表明:10 000 mg/L NaCl溶液和50 000 mg/L CaCl₂溶液的驱油效率最好,采收率分别达到64.51%和59.27%;加入表面活性剂后,10 000 mg/L NaCl+0.2%十二烷基二甲基甜菜碱溶液和50 000 mg/L CaCl₂+0.2%十六烷基三甲基溴化铵溶液驱油效率最好,采收率分别达到了87.28%和80.92%。界面张力和黏弹性模量测定实验结果表明:NaCl溶液和CaCl₂溶液加入阴离子与非离子表面活性剂后,界面张力在10^-1(m·N)/m数量级,而加入两性离子和阳离子表面活性剂后,界面张力下降至10^-2~10^-3(m·N)/m数量级,黏弹性模量也出现大幅度下降。最终从油水界面张力、黏弹性模量以及润湿性以及微观驱油过程综合探讨不同阳离子协同表面活性剂对驱油过程的影响机理,综合分析多因素与采收率之间的关系。

在处理水上溢油事故中,围油栏发挥着至关重要的作用。针对现有急流型河流围油栏较为单一的问题,依据传统围油栏参数,设计新型双层网栅围油栏,用于急流型河流的溢油回收。基于计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)中主流计算流体力学软件FLUENT,建立二维数值水槽模型,以多相流法(volume of fluid,VOF)作为计算模型,模拟油水在新型围油栏作用下的瞬态分布,并以拦油量作为监测数据探索围油栏拦油性能优化方向。结果表明优化后的围油栏网格半径为30 mm,孔隙率为0.3。相比于传统围油栏,新型围油栏拦油量优于传统围油栏,为急流型河流围油栏设计提供了有效参考。

为提前发现天然气区域生产过程中管线、装置可能发生的超压、泄露等异常工况,现有工业控制报警系统不能准确反映设备真实状态,而采用单参数的预警误判率较高,实用性不足。提出了一种天然气区域生产各上、下游场站关联工艺参数的协同预测与预警方法。针对天然气区域内场站多、生产过程复杂、监测数据多样的特点,首先对每个场站的参数进行降维,提取各场站的关键工艺参数;再对关键参数进行关联度评估及分组,以同组的高关联参数为自变量,建立多元非线性套索回归预测模型;同时,建立关键参数的长短期记忆预测模型;结合两种模型预测结果的对比分析确定动态阈值,对区域生产进行协同预警。通过重庆气矿某井区开展的有效性验证,结果表明该方法不仅能有效减少单值异常出现的预警误判,又可提前定位异常场站和异常点位,具有较高的实用价值。

针对滚动轴承寿命预测精度低,构建健康指标困难的问题。提出了一种基于自适应特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)和自联想核回归模型(auto associative kernel regression, AAKR)与卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向长短期记忆网络(bi-directional long-short term memory,BILSTM)的轴承剩余寿命预测模型。首先,在时域、频域和时频域提取多维特征,利用单调性和趋势性筛选敏感特征;其次利用ASFF-AAKR对敏感特征进行特征融合构建健康指标;最后,将健康指标输入到CNN和BILSTM中,实现对滚动轴承的寿命预测。结果表明:所构建的寿命预测模型优于其他模型,该方法具有更低的误差、寿命预测精度更高。

耦合0号高加可提高大型火电机组在低负荷时的给水温度进而改善机组运行经济性。基于质量守恒与能量守恒方程,经严密数学推导,建立了耦合0号高加的热力系统汽水分布模型,给出了确定汽轮机负荷下目标给水温度工况对应的热经济性指标计算方法;进一步,提出了耦合0号高加的火电机组变工况热经济性计算方法,实现了对耦合0号高加火电机组热经济性的全面评估。以600 MW机组为例进行了计算和分析,结果表明:本文所提变工况计算方法的指标计算误差不超过0.15%,具有较高精度,可用于大型火电机组耦合0号高加时的热经济性评估;在30%~75%负荷段,增设0号高加可使机组给水温度提升19.1~32.3 ℃,循环热效率提升0.18%~0.2%,机组热耗率降低29.3~34.6 kJ/(kW·h),且机组负荷率越低,损失的内部功越少,热耗率降幅越大。

对摩托车单缸发动机、双缸发动机及四缸发动机冷却水套内冷却液循环流动过程进行了分析,研究了水套内冷却液流速及水套壁面换热系数分布,基于冷却液循环流动路径分析进行了冷却水套结构优化。结果表明:单缸发动机排气侧及鼻梁区冷却液流速较低,鼻梁区存在零流速区域;双缸发动机两缸冷却液流速分布不均匀,两缸间衔接处中间区域冷却液流速较低;四缸发动机各缸也存在冷却液流速不均匀的问题。通过冷却液循环流动路径分析明确了各缸垫上水孔冷却液的流动方向及其作用,结合高温区域需重点冷却的设计准则对3种类型发动机冷却水套的缸垫上水孔布局、水套局部流通面积进行了优化,优化后3种类型发动机冷却水套排气侧及鼻梁区等高温区域的冷却液流速都达到流速不低于1.5 m/s的要求,各缸冷却液流速差异减小。经发动机热平衡验证,3种类型发动机冷却水套结构优化都可有效降低缸头火花塞垫片温度及减小各缸火花塞垫片温度的差异,验证了水套结构优化方案的有效性。

使用热释光探测器进行辐射剂量监测是目前中国个人或环境剂量监测的主要方法之一。为解决热释光探测器在使用前需进行均匀性筛选以及测量过程复杂的问题,通过引入试验剂量,对热释光峰计数进行归一化处理,消除了热释光探测器剂量响应差异的影响,优化了现行热释光剂量的测量流程。配合简易辐照装置,使用优化测量流程和现行一般测量流程对同一批辐射环境监测的热释光剂量计进行测量,两者剂量值相对误差处于±5%以内,能够满足热释光剂量计在个人或环境电离辐射剂量监测过程中的准确度要求。并且优化后的热释光剂量测量流程无需均匀性筛选,降低了探测器均匀性性能要求,提升了测量流程的适用性,为中国的个人或环境剂量监测提供了一种高精度、高效率、低成本的测量方法。

为了分析不确定性因素对电力系统的影响,兼具快速性和准确性的多项式混沌逼近法(polynomial chaos approximation,PCA)被广泛应用于概率潮流计算中。多项式混沌逼近法要求已知随机输入变量的概率密度函数(probability density function,PDF),同时随机输入变量需要满足独立条件。针对已知随机输入变量为历史数据的情况,提出了一种数据驱动型多项式混沌逼近(data driven polynomial chaos approximation,DDPCA)的概率潮流方法。首先,DDPCA根据历史数据选择最优的正交多项式,进而确定考虑随机输入变量非线性相关性时的高斯样本,然后结合蒙特卡洛积分计算权重。紧接着,基于高斯样本进行少量的潮流计算,并根据潮流结果和权重求解逼近系数,进而求取随机输出变量的统计特征。将所提方法与点估计法进行了比较,在三个算例上的结果验证了所提方法的有效性。

针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)传统模型预测磁链控制(model predictive control, MPFC)系统稳态误差大、参数鲁棒性较差的问题,提出了一种基于定子磁链预测误差矢量分析的永磁同步电机多电压矢量选择方法。首先,在两相静止坐标系下依据轴线划分扇区,制定了判断磁链误差矢量所在区域的多电压矢量选择标准。然后,采用定子磁链预测值和两相静止坐标系定子磁链价值函数计算各电压矢量作用时间,改进了传统模型预测寻优过程。此外,设计了一种考虑电阻、电感参数失配的离散滑模定子磁链观测器,进一步提升了系统的参数鲁棒性。最后,通过仿真和实验验证了本文所提预测定子磁链控制方法的有效性和可行性,系统在参数失配情况下仍具有良好的稳态性能,显著减小了定子磁链与电磁转矩脉动。

随着配电网中分布式电源的渗透率不断加大,主动配电已经成为电网未来的主流方向,微电网与比其规模稍小的有源台区会逐渐增多,这些子系统能否被当作能源来调度成为提高电网运行经济性和稳定性的关键。为此,针对含有分布式电源的微电网与有源台区整体优化调度,提出了一种基于改进的目标级联法的调度模型求解方法,主要以不同的利益主体产生最优的效益为最终调度目标,对于风光类不确定性因素的处理采用机会约束描述。上层为配网以及配网最优目标,下层为具有参与调度能力的微网和有源台区;在配电网与微网建模的基础上,引入改进的目标级联法,将交互功率作为共享变量进行发电机与虚拟负荷的等效从而实现上下层的解耦独立优化。实验结果对比表明,引入平衡系数的目标级联法在迭代次数、收敛性能、抗干扰性能以及整体经济性评估上能够得到更优的结果。

为解决可再生能源并入配电网对系统引起的电压波动,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)提出电压协调控制方法保证安全运行。针对风电光伏出力不确定性提出AP-K-Medoids聚类算法对出力场景进行生成与削减,以系统网损最小为优化目标建立模型。采用接入有载调压变压器、电容器组、静止无功补偿器、风-光无功出力及储能充、放电协调多时间尺度电压控制。长时间尺度优化控制通过多时步滚动优化求解系统各装置出力,以风-光出力及负荷需求预测为前提;而短时间以长时间为基础滚动优化求解出力的增量。优化控制模型是非凸、非线性的模型,利用二阶锥规划模型处理非线性问题实现求解。采用改进的IEEE33节点配电网系统进行算例分析,研究结果证明所提电压优化控制策略的可行性。

针对青藏高原复杂环境山地灾害监测预警存在“感知不及时、传输不出去、设备部署难”的技术难题,研制了适用于高位高危山地灾害变形与微动监测的无人机抛投式监测装置、LoRa组网及边缘计算网关等嵌入式软硬件设备,重点研究了低功耗自适应数据采集算法和射频频次自适应技术,开发了基于LoRa、北斗RDSS的自组网路由算法和多模态通讯智能切换技术,破解复杂环境数据感知及时性、低功耗与环境适应性难题。结果表明:所研发的系统现场试点应用效果良好,符合高寒山区山地灾害长期监测要求,极端环境下数据传输平均丢包率为2.328 8%,为高寒复杂山区重大工程建设及运营的防灾减灾提供了新技术、新方法。

针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经网络(recurrent convolutional neural networks,RCNN)的新闻标题分类方法。首先,借助MoE改进ERNIE技术进行文本编码,随后利用注意力RCNN在保留文本词序和特征的基础上进行分类。为提高分类能力,通过计算输入的融合上下文权重对RCNN进行改进。在计算MoE中各个专家权重的过程中,选择Gumbel_Softmax作为新型的门控函数以改进传统的Softmax函数,从而更好地控制平滑程度。根据实验结果,发现相较于传统的分类方法,本文研究提出的分类方法展现出显著优势,极大地减少了参数数量。在此基础上,F₁相较于传统模型提升了0.51%。经过消融实验的验证,该分类方法在分类任务上的可行性得到了证实。

遥感图像中船舶目标具有多尺度特性、背景多变及气象复杂等特点,导致小目标船舶检测存在精度低,出现误检,漏检等情况。针对上述情况,提出了一种基于YOLOv5s的小目标船舶检测改进模型。首先,为解决船舶检测中尺度变化和背景多变问题,引入了适应空间特征融合(adaptive structure feature fusion,ASFF)模块,其次,为减少检测网络的计算量和参数量引入了BoTNet注意力机制,然后为提升网络整体的检测精确度,使用了EIoU边框损失函数,最后为保证网络整体的轻量化引入了Slim-neck颈部网络。实验显示,在主要数据集LEVIR-Ship上,相较于基准YOLOv5s,mAP@0.5提升了7.1%达到了81.3%,参数量降低了0.44 M,计算量降低了0.6GFLOPs,权重降低了0.9 M。本文方法在各项关键指标中表现更为优秀,实现了复杂环境下高精度的小目标船舶检测。在验证数据集McShips上进行对比实验。实验表明,本文方法依然表现更为优秀,验证了所提方法具有普适性。

脑机接口是脑认知、脑医学、类脑研究等领域的重要研究手段之一,其微电极的精准植入是该领域研究的必要前提和重要保证。随着机器人技术、机器视觉及人工智能的快速发展,手术机器人渐渐在脑机接口植入手术中使用。面向微电极在SD大鼠(Sprague-Dawley)感知与运动皮层区域的精准植入需求,设计了一台以视觉引导为基础的脑机接口微电极精准植入系统。基于机器视觉的方法识别大鼠颅骨关键点,以此建立坐标系获取大鼠颅骨点云信息,实现靶点的高精度识别与定位,引导执行机构完成电极埋植操作。通过模型分析与动物实验,该植入系统能够准确识别实验对象手术靶点,引导执行机构快速钻透颅骨并准确稳定植入电极到目标区域,有效地提高了微电极植入的准确性。

为提高生物资产监盘审计过程中盘点准确性和盘点效率,提出了一种融入注意力机制和损失函数优化的生物资产检测模型YOLOSC。首先,将压缩-激励网络(squeeze-and-excitation networks,SENet)注意力机制引入YOLOv5s模型的主干网络中,以增强对生物资产图片中关键特征的提取能力;其次,采用完全交并比(complete intersection over union,CIoU)作为检测框回归的损失函数,以提升训练过程中检测框的回归速度与定位精度;最后,构建了一个生物资产数据集对所提模型进行针对性训练,以提升模型检测效果。实验结果表明,相较于YOLOv5模型,YOLOSC的精确率、召回率、F₁和AP分别提升了2.3%、2.1%、2.7%和1.6%,证明了所提出的生物资产检测模型YOLOSC的有效性。

针对现有的路面病害检测算法在复杂环境下检测精度低、模型复杂度高的问题,在YOLOv5基础上,提出了一种融合可变形卷积的轻量级路面病害检测算法(lightweight deformable convolution YOLOv5,LDC-YOLOv5)。首先,针对真实路面病害复杂不规整的特点,使用可变形卷积(Deformable Conv)和深度卷积(Depthwise Conv),设计了一种轻量级特征提取模块,代替原网络主干部分的C3模块,使卷积核聚焦在无规则裂缝病害上,增强病害特征提取能力。其次,针对特征融合阶段出现算法复杂度过高的问题,使用轻量级卷积GhostConv,构建一种轻量级特征融合模块,代替原网络颈部网络部分的C3模块,降低网络参数和复杂度;为避免真实路面出现光照不均,出现阴影遮挡路面病害目标而造成的病害漏检的情况,在主干网络部分,引入轻量级注意力机制TripletAttention,增强算法对病害信息上下文之间的理解能力。最后在IEEE公开数据集RDD2022和Kaggle公开数据集Road Damage上进行测试,实验结果表明,与YOLOv5s相比,mAP50在两个数据集上分别提升了1.4%和4.2%,且模型参数量仅为YOLOv5s的67.6%。

针对基于统一特征子空间的低质量人脸识别算法存在对低质量人脸的鲁棒性较差、特征表示能力有限等缺点,提出了一种基于知识蒸馏的低质量人脸图像识别算法。首先,将ResNeXt网络作为骨干特征提取网络,并引入双通道注意力模块构建具有注意力机制的教师-学生知识蒸馏框架。其次,采用教师网络的输出特征作为标签知识,将有效的识别特征传递给学生网络、采用注意力图特征作为中间层知识,弥补输出层知识信息单一的不足,通过结合两种知识蒸馏的方式丰富特征知识以保证教师网络模型知识信息的多样性。然后,将标签知识蒸馏损失、注意力图蒸馏损失和识别损失的加权平均融合作为网络总的损失函数,确保学生网络模型具有更好的学习能力。最后,在AgeDB-30和CPLFW测试集不同质量图像下进行测试,消融实验结果表明,相比无蒸馏的通用人脸识别模型,经过两种知识蒸馏的模型,在识别准确率上分别获得了2.25%、11.33%、24.64%和2.8%、10.58%、27.85%的提升。对比实验表明,与其他主流算法相比,本文所提算法在准确率上也获得了不同程度的提升。

为解决低光照条件下的图像噪声多、亮度低、细节模糊等问题,提出了一种融合零参考深度曲线的低照度图像增强与去噪算法(UMDCEAD-NET)。该算法首先设计了一个特征提取网络,以u-net为主干网络,并在主干U-Net的下采样过程融入mobile-net,以提高算法特征提取能力,保留更多图像细节信息。其次,为解决图像像素级光照不足、网络的退化的问题,利用深度曲线估计(LE-曲线)对提取特征进行迭代,结合深度可分离卷积降低网络模型的参数量,并设计了5个非参考损失函数,提高算法在不同光照条件下的泛化能力和细节保留能力。最后,结合AD-NET(attentional denoising network)对增强后的图像进行降噪处理,以减少增强图像的噪声,使得图像更符合人眼的视觉感知。实验结果显示,本文算法在公开数据集Zero-DCE平均峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)达到22.29,相比Zero-DCE++算法提高了32%,在公开数据集LOL的PSNR达到21.15,相比SGZ算法提高了3%。可见,该算法能够有效地解决增强后图像的噪声问题,使得增强后的图像暗部和亮部区域的细节信息更加丰富,与其他主流算法相比本文算法图像质量有明显提升。

为深入研究林火时空分布规律,减少森林火灾对生态环境和人类活动的不利影响,利用中外8颗气象卫星资料,基于经典的上下文方法,建立了多源卫星火点判识关键参数和动态阈值。采用卫星监测缓冲区半径核查法,对多源卫星反演的林地热点进行真实性检验,并利用2021—2022年防火期真实林地热点数据进行林火时空特征分析,结果表明:卫星火点监测准确率为84.42%,火点分类准确性为89.90%,建立的反演方法合理可靠。湖南林火空间分布“西南多,东北少”,高发区主要分布于湘南,次高发区为湘西区域;秋防期林火风险远大于春防期。2022年极端高温干旱过程,林火主要分布在湘南地区、衡邵盆地;从过程分布看,林火分布可分为4个阶段,前3个阶段林火数量呈显著增加趋势,第3阶段森林火险风险最严重。第4阶段受降水和全省禁火令的双重影响,林地热点数目显著降低。

为高效准确地模拟钢筋混凝土柱的地震损伤过程,将混凝土和钢筋单轴损伤本构模型与基于柔度法的纤维梁柱单元模型相结合,建立钢筋混凝土构件地震损伤分析方法。对钢筋混凝土柱的拟静力试验进行模拟分析,发现模拟模型可以较好地模拟构件的刚度和承载力退化过程。对钢筋混凝土柱的双向加载振动台试验进行模拟分析,结果表明模拟模型可以较好地模拟构件的非线性动力行为和损伤分布情况。此外,所建立模型可以有效模拟构件的地震损伤演化过程,描述构件的薄弱部位,且具有较高计算效率和求解精度,可用于地震作用下建筑和桥梁结构倒塌过程分析。

为研究温度对不同饱和状态全风化泥岩抗剪强度的影响,以典型季冻区全风化泥岩试样为研究对象,利用GDS非饱和试验系统,对饱和状态及天然非饱和状态下的全风化泥岩分别进行室内三轴试验,研究不同温度对其抗剪强度参数的影响,并对比分析饱和状态及天然非饱和状态下全风化泥岩抗剪强度参数之间的区别。结果表明:全风化泥岩强度受饱和度与温度影响较大。随温度降低两种土样的黏聚力均增加,内摩擦角均先增加再减小。温度与试验系统条件一致时,非饱和全风化泥岩试样黏聚力始终大于饱和全风化泥岩试样。饱和度对试样的内摩擦角影响较小,两种土样的内摩擦角分别在-5 ℃与0 ℃时达到峰值。研究成果可为季冻区不同饱和状态全风化泥岩地层中,工程的设计施工及方案优化过程中力学参数的选取等方面提供理论参考和指导。

干热岩地热开发中,高温岩体经受反复的冷热循环,会导致热储层破裂、物理力学特性发生改变。为进一步探究温度和冷热循环方式对岩石特性的影响机制,对不同高温节点热处理的花岗岩试样分别进行了自然冷却、淡水和海水冷却的冷热循环处理,研究了物理力学指标和微观结构,建立了三种循环冷却方式的花岗岩单轴压缩损伤本构方程。结果表明:随温度和循环次数的增加,质量损失率的大小为淡水冷却>自然冷却>海水冷却,但在600 ℃条件下,严重的颗粒崩裂脱落会导致海水冷却岩样的质量损失超过自然冷却;弹性模量、抗压强度和抗拉强度不断减小,水冷对高温岩石的损伤较自然冷却更大,高温的损伤效应较循环次数更加明显,海水冷却岩样的微裂纹更加发育;损伤变量同时考虑温度和循环次数的影响,并加入损伤系数考虑淡水冷却和海水冷却的损伤效应。结合受荷损伤分析单轴压缩应力-应变曲线,与试验结果对比拟合程度较高,体现了模型的合理性。

随着复合材料理念的发展,为进一步探究纳米SiO₂(Nano-SiO₂ ,NS)改性再生粗骨料与聚乙烯醇纤维(polyvinyl alcohol,PVA)耦合作用下复合改性再生混凝土力学性能,开展了坍落度、立方体抗压、轴心抗压、劈裂抗拉和抗折试验,研究了不同取代率下改性再生粗骨料混凝土随聚PVA纤维掺量增加的工作性能和力学性能变化规律。结果表明:随着纤维体积掺量增加,混凝土坍落度增大;混凝土破坏呈脆性,掺纤维的再生混凝土的破坏形态整体性更好;纤维体积掺量为0.05 vol%和0.10 vol%时,不同再生取代率下的立方体抗压强度、极限承载力、劈裂抗拉强度、抗折强度和静弹性模量都会有所减小,但在纤维体积掺量为0.15 vol%时,所有强度会反而超过且提高;PVA纤维会减小抗压极限承载力,对峰值应变出现不同正负效果,建议添加PVA纤维体积掺量为0.1vol%,如需添加PVA纤维,建议在再生取代率低于30 wt%使用。另外发现,改性再生粗骨料性能良好,可有效替代天然骨料或与天然骨料混合在实际工程中使用。

为了研究盐溶液侵蚀下玄武岩纤维对再生混凝耐久性能的影响,开展了不同玄武岩纤维掺量下再生混凝土试块在受到盐-干湿循环耦合侵蚀后耐久性能变化规律研究。基于熵权法建立了综合耐久性指标D值来评价再生混凝土耐久性能,分析了盐溶液干湿循环周期和玄武岩纤维掺量对D值的影响,并构建了GM(1,1)均值模型,用以揭示再生混凝土D值的时变规律,得到了不同条件下再生混凝土的预测寿命。结果表明:D值可以反映出不同盐溶液干湿循环周期及玄武岩纤维掺量对再生混凝土耐久性能影响规律。随着盐溶液干湿循环周期的增加,试件D值呈现出逐渐下降的趋势,且变化趋于剧烈,表现为D值下降速率逐渐增大;玄武岩纤维的掺入可以有效提高再生混凝土D值,改善再生混凝土的耐久性能;玄武岩纤维掺量为1.0%时,耐久性能改善效果最佳;在数据量较少时, GM(1,1)模型可以较为精确地预测再生混凝土在盐-干湿循环耦合侵蚀下D值的时变规律。

为高效识别列车车门的开关状态,并据此控制站台门的同步开关,提出了一种基于轻量级MobileNet网络和机器视觉的图像识别方法,实现高速铁路站台门与列车门的联动控制。在北京南站收集大量列车车门的图像资料,经过预处理后作为模型训练和测试的数据集,再利用二元交叉熵损失函数和Adam优化算法对构建的网络进行训练和优化,最终实现对车门状态的高效精准识别。验证结果表明:对列车开关门动作的识别准确率达到95%以上,识别时间控制在400 ms以内,均能满足当前行业应用需求,极大提高站台门系统的自动化和智能化水平。

针对和谐型大功率电力机车同轴车轮产生偏磨的问题,基于动力学软件SIMPACK建立机车动力学模型,利用基于磨耗数的损伤函数预测方法分析不同轴序、轮径差、曲线半径等工况对车轮踏面损伤的影响。结果表明:单个轴位或者多个轴位存在轮径差时,对2轴和3轴车轮踏面损伤影响较大,对1轴影响较小。对于不同数值轮径差,随着轮径差的增加,1轴右侧车轮踏面滚动接触疲劳损伤程度影响较小,左侧车轮踏面磨耗程度增加;2轴两侧车轮损伤程度降低;3轴左侧车轮剥离加重。左曲线工况下,R400工况,轮径差对各轴位磨耗和滚动接触疲劳影响更大;右曲线工况下,R800工况,轮径差对各轴位磨耗和滚动接触疲劳影响更大,左曲线和右曲线相比,左曲线工况下,轮径差对车轮踏面损伤影响更大。在曲线工况下,与曲线半径相比,轮径差对车轮踏面损伤的影响较小。

动车组在高速运行时,由于外界气流路面激励等因素,外车门会产生巨大的振动与噪声,其直接影响动车乘坐的稳定性以及列车运行的安全性。针对外车门背板薄壁结构在前五阶模态频率处振动巨大的现象,将粒子阻尼应用于外车门振动噪声抑制。首先通过建立外车门粒子阻尼器的离散元模型,基于该模型仿真分析不同阻尼器填充参数下系统耗能;接着基于仿真结果对阻尼器填充参数进行优化设计,并通过实验分析了各填充材质下的隔声量。实验结果显示,在安装粒子阻尼器后隔声量达到5.33 dB,较大限度优化了外车门的辐射噪声,该结果也证明了将粒子阻尼技术应用于动车组外车门振动噪声抑制的有效性。

随着城市桥梁不断并入多种交通形式,各种交通工具与行人之间相互干扰,对行人行走的安全与舒适均产生影响。为研究公铁平层桥梁上的行人响应,建立了行人-汽车-列车-桥梁耦合振动模型。对比分析了桥面板加速度与行人SMD(spring-mass-damp)模型的差异,计算了列车、汽车以不同的方式通过桥梁时的行人响应。结果表明,相较于桥面板加速度,行人SMD模型加速度的波动幅度更小,但行走的行人模型会出现突变的远大于波动区间的加速度峰值。行人-汽车-列车系统中各子系统均存在速度敏感区间,该区间内行人加速度响应显著增加。汽车与列车离桥梁中心线越远,引起的行人加速度响应越大。列车与汽车同时行驶通过桥梁时,二者引起的行人的加速度峰值会相互叠加,列车对汽车引起的行人加速度的峰值提升显著。

路感模拟是线控转向系统开发的关键技术之一,为了提高路感模拟的质量,基于传统转向系统转向阻力矩的产生原理和动力学模型计算方法,设计了线控转向系统的路感力矩;为了降低不确定性系统参数和传感器噪声引起的路感电机扭矩脉动,设计了基于自抗干扰算法的路感电机矢量控制策略,并使用粒子群算法对自抗干扰算法中的控制参数进行优化;基于转向盘中间位置操纵稳定性试验和转向轻便性试验,对路感模拟效果进行了验证。结果表明,基于粒子群优化的自抗干扰路感模拟控制算法具有较强的适应性,能有效实现对路感的精确模拟,并可有效减轻驾驶员负担,相关研究可为线控转向系统的设计提供参考。

针对平面移动类立体车库在车辆存取效率方面的瓶颈问题,提出了一种基于PSO-OBL算法的存取车辆调度优化模型。该模型旨在通过精确调控车辆存取策略和时间管理,缩短车辆存取运行时间及用户平均等待时间。为提升传统粒子群算法的寻优效能和收敛速率,将粒子间相互协作与信息交流机制融入算法框架,并结合反向学习机制以实现问题的高效求解。实验数据表明,与传统粒子群算法相比,PSO-OBL算法在顾客平均等待时间、平均服务时间、平均等待队长以及平均运行能耗等方面均实现了显著提升,研究结果将为平面移动类立体车库的存取效率提供优化理论支持和实践参考。

为科学定量评估机场场面运行效率,提出了一种考虑跑滑系统构型的离港航班场面滑行时间预测方法。首先,给出了场面滑行时间的定义,基于历史运行数据分析机场场面运行态势,梳理了更为准确的场面滑行时间影响因素;基于相关性分析结论构建了离港航班场面滑行时间的随机森林预测模型,并以石家庄正定机场和深圳宝安机场的实际运行数据为例,分析了不同跑滑系统构型下的场面滑行时间的特点。结果表明:除滑行距离以外,其他影响因素在不同跑滑系统构型下与机场场面滑行时间的相关性结果基本一致;考虑相同的影响因素时,单跑道机场比双跑道机场的场面滑行时间预测结果更佳;单跑道机场场面滑行时间趋近于无障碍滑出时间,双跑道机场场面滑行时间与无障碍滑出时间差异较大。研究结果对于提升机场场面运行效率和节能减排均有重要意义。

为提高飞机在牵引过程中的轨迹跟踪精度与稳定性,以四轮转向飞机牵引系统为研究对象,建立了飞机牵引系统运动学模型,提出了基于模型预测控制(model predictive control, MPC)的牵引车四轮转向轨迹跟踪控制方法。以双移线工况作为参考轨迹,在MATLAB/Simulink中搭建飞机牵引系统运动控制仿真模型,结合牵引车车速以及4个车轮的转角分配关系,建立牵引车四轮转向轨迹跟踪控制器。将该控制器与传统比例积分微分控制(proportional integral differential, PID)进行对比分析,得出该控制器的优越性,并分别在1.5、3、4 m/s的速度下,将牵引车四轮转向与前轮转向轨迹跟踪控制器进行仿真对比分析。在1.5 m/s的速度下,通过改变飞机牵引系统的初始位姿对所设计的控制器进行仿真验证。结果表明:在3种不同的速度下,牵引车四轮转向轨迹跟踪控制下的飞机横向误差、航向角误差以及牵引车航向角误差均小于前轮转向轨迹跟踪控制。在存在初始偏差的情况下,四轮转向轨迹跟踪控制器能够使飞机及时完成对初始偏差的修正,减小轨迹跟踪误差,同时提高飞机牵引系统行驶过程中的稳定性。

随着中国民航的飞速发展,终端区空中交通流量与日俱增,短时空中交通流量预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高短时空中交通流量预测的准确性,提出了基于数据差分处理(data differential processing)的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM) 相结合的短时空中交通流量预测模型。首先,该模型对短时空中交通流量序列进行经验模态分解;其次,为了提高预测精度,运用数据差分对时间序列进行平稳化处理;最后,将平稳处理后的序列分别输入LSTM网络模型进行预测,经过数据重构,得到最终的短时流量预测值。利用郑州新郑国际机场数据进行了实验验证,结果表明,该模型预测精度和拟合程度的典型指标RSME、MAE、R²分别为0.29%,0.08%、96.40%,相较于其他方法,预测精度大幅度提高,可以为短时空中交通流量预测提供有益参考。

银川市面积最大的湿地——阅海,春季水质差,农业面源污染的贡献大。为深入认识春灌期阅海水体中氮磷的分布规律和富营养化情况,于2021年春灌期采集了阅海及其出湖河流共28个代表性点位的水体样品,分析了阅海水体总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP)和不同形态氮磷的分布特征和规律,揭示了阅海及其出湖河流的氮磷浓度差异性。结果表明,春灌期阅海水体78%采样点的TN浓度劣于地表水III类标准,57%采样点的TN浓度属于重富营养型。春灌期阅海水体各采样点TP浓度均劣于地表水III类标准,70%采样点的TP浓度属于重富营养型。阅海中不同形态氮在水体中的来源和转化过程存在差异,酸碱度(pH)及溶解性总固体(total dissolved solids,TDS)影响水体氮磷浓度,溶解氧(dissolved oxygen,DO)对水体氮磷形态的影响不明显。阅海出湖河流与阅海水体的氮磷分布特征不同,在河湖水体流向(南北方向)上,河湖水体间氮浓度及非正磷酸盐磷浓度差异不显著。阅海水体中的氮磷污染物随出湖河流汇入黄河,阅海水体中的氮及非正磷酸盐磷可能会对黄河宁夏段水体产生一定影响,增加黄河水污染风险,应加强对阅海水体氮及非正磷酸盐磷的控制。研究结果为持续精准提升黄河流域中上游水质提供参考。

铁酸铋其较窄的带隙、较高的化学稳定性、较好的可见光响应能力等优势使之成为降解多种废水的有效半导体光催化剂。采用静电纺丝法制备纯相BiFeO₃纳米纤维,通过煅烧温度、聚乙烯吡咯烷酮(polyvinyl pyrrolidone,PVP)浓度、收集距离、纺丝电压、推料速度等单因素试验得到对刚果红最佳降解条件后,选择对光催化效率有显著影响的4个因素,进行四因素三水平的响应面分析试验,经过优化得到最优PVP浓度为12.17 wt%、收集距离为14.07 cm、纺丝电压为12.03 kV、推料速度为0.74 μm/s,在此条件下BiFeO₃光催化降解刚果红的效率可达90.43%。利用X射线衍射、扫描电子显微镜、拉曼光谱、傅里叶变换红外光谱对铁酸铋纳米纤维进行物相分析和形貌表征,结果表明静电纺丝法制备的纯相BiFeO₃纳米纤维表面粗糙有明显的颗粒感,呈一维棒管状结构,尺寸约为300 nm,这种纳米棒管结构具有更大的比表面积及更多的活性位点,能够提高BFO光催化降解效率。

人工手持打磨工具打磨作业时会产生大量粉尘,目前普遍采用负压捕集装置将粉尘限制在密闭空间,并使含尘气流定向通过除尘装置加以净化,以解决粉尘散发问题。为解决某铝件打磨车间通风防护设施效果欠佳,导致作业间粉尘无序扩散问题,提出了一种适用于小型铝制件打磨作业的“U型条缝”粉尘捕集装置结构设计方案,通过有限元模拟仿真分析方法研究了该装置的粉尘防护效果。仿真结果表明:该装置左右两侧条缝宽度为2 cm,后侧条缝宽度为5 cm,排风量为3600 m³/h,内部气流通道结构为不对称斜收口结构时,控制面风速较为均匀,人员呼吸带平均风速达到1.3 m/s,且内部气流通道噪声相对较小,粉尘防护效果较好。该装置“U型条缝”罩口和内部气流通道组合式结构设计可有效捕集打磨过程产生的粉尘,降低作业场所粉尘浓度,可为手工打磨场所粉尘防护提供借鉴。