传统的机器人定位导航方法在复杂建筑环境中存在精度不高、依赖传感器严重、无法有效处理动态障碍物等问题,导致其在实际应用中难以达到预期效果。为解决这些问题,引入了建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术,借助BIM的几何和语义信息支持,在复杂环境中辅助机器人定位导航,为机器人提供更精确的环境感知和最优路径规划,减少与环境构件的碰撞风险,并提升任务执行的精准度和效率。比较论述了BIM技术在机器人定位、建图、路径规划等方面的应用现状,分析了其在建筑环境中的应用优势和挑战,并展望了未来在智能建筑和机器人智能化领域的应用前景。

土木工程行业在信息化转型中面临着大量的非结构化的文本信息,大语言模型(large language models, LLMs)由于其强大的自然语言处理能力,为行业领域的智能化变革提供了新的机遇。采用系统性文献回顾的方法,在梳理LLMs的技术架构及在垂直领域研究现状的基础上,提出了LLMs在土木工程领域的四大应用场景及技术路线、面临的挑战及研究趋势。研究发现,LLMs已在土木工程领域有探索性的研究与应用,目前主要集中在内容生成类、智能问答类、文本摘要类及分析推理类四大应用场景,覆盖土木工程项目全生命周期阶段,并具有跨学科、跨模态融合的特性。然而,LLMs的应用仍面临知识专业性低、信息时效性差、数据质量及交互性低等挑战。基于此,提出了一系列未来研究机遇,在模型优化方面,利用参数高效微调技术注入专业知识,增强LLMs在土木工程领域应用的广度和深度;与知识图谱结合,提升LLMs在回答中的精准性、可解释性与时效性;融合多模态的数据类型,扩展LLMs在土木工程领域的应用场景;开发适用的模型评估方法,量化LLMs在土木工程领域应用的价值及性能表现。在应用场景方面,结合LLMs和土木工程领域特点,可以拓展LLMs在文档生成、问答系统、信息抽取、合规性审查等复杂任务中的应用,提高从业者与数据间的交互效率。研究旨在为学术界和企业界进一步将LLMs应用于土木工程领域提供借鉴与参考。

神字井—哈什坨洼槽位处松辽盆地长岭断陷中部,油气勘探前景良好,是松辽盆地有利的油气富集带,其构造演化及其对油气成因的影响分析对于长岭断陷下一步勘探开发具有重要意义。基于构造特征、断层古落差、活动速率及生长指数对洼槽开展构造演化分析,结合地层剥蚀特征,明确了神字井—哈什坨洼槽早期为共同沉积,沙河子组末期受挤压隆升影响,整体剥蚀分割,哈什坨洼槽西侧隆升在登娄库组时期进一步加强。同时明确了长岭断陷神字井洼槽-哈什坨洼槽断陷层构造演化为断陷-同沉积-反转的纵向演化规律,而这种早期快速沉降,晚期反转隆升,形成了较为有利的下生上储型成藏组合模式,研究成果可为长岭断陷古构造恢复与进一步勘探提供理论参考。

广义有限差分地震波场数值模拟方法能够适应起伏的地层界面,消除起伏界面造成的阶梯状散射现象,提高正演模拟的准确性。而使用时间二阶广义有限差分法求解波动方程时,由于时间差分精度低,时间采样间隔较大时往往会产生时间频散,影响正演模拟的精度。研究了标量波方程时间四阶广义有限差分正演模拟算法及其稳定性条件和频散特性,通过将时间四阶偏导数转嫁到空间偏导数项上实现时间四阶精度差分,时间频散得到有效的压制。此外相对于时间二阶广义有限差分法,时间四阶广义有限差分可以适应较大的时间采样间隔,一定程度上减少计算量。实验结果表明,所提出的算法能有效压制阶梯状散射和时间频散,具有更高的计算精度,将其应用于逆时偏移,可以获得高质量的成像剖面。

研究降雨与区域地质灾害风险的关系,构建湟水流域地质灾害气象预警模型,为该流域地质灾害预警工作提供参考。以青海省湟水流域为例,利用信息量法进行地质灾害易发性评价,采用皮尔逊相关系数对各因子进行独立性检验并利用受试者特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)与曲线下的面积(area under curve,AUC)对评价结果进行精度评定;结合降雨资料,利用逻辑回归方法建立地质-降雨耦合模型开展地质灾害气象风险预警,并进行验证。结果表明: 湟水流域地质灾害的极高易发区与高易发区主要分布在河谷平原地带及其各级支流中下游两侧,该区域是地质灾害多发区;对易发性评价结果进行精度评定,AUC为0.785;地质-降雨耦合预警模型中的易发性值、当日降雨量、前1 d降雨量、前2 d降雨量及前3 d降雨量对灾害的影响均为正值,模型对地质灾害发生的预测准确率为84.2%,AUC为0.864;基于2020年8月29日湟水流域发生的5起典型地质灾害,对建立的地质-降雨耦合模型进行验证,发现以地质-降雨耦合模型预警,4起地质灾害达到一级预警等级,另外1起达到二级预警等级;结合预警雨量阈值,利用该模型实现对2024年9月5日红崖沟村山体滑坡的预警。可见所构建的湟水流域地质灾害气象预警模型预警效果良好,预测准确率较高,能为相关部门提供防灾减灾参考。

针对当前按摩机器人穴位自动定位技术存在着装限制、适用范围局限以及定位精度较差等问题,提出了一种基于背部形态分类与多层感知机网络的人体背部穴位定位方法(morphology classification-multilayer perceptron-based accurate point location, BMC-MPAPL)。通过采集大量不同人体背部图像数据结合骨骼关键点定位技术、核密度估计和最大类间方差方法,研究了背部形态的统计分布与有效分类。为克服衣物覆盖对定位的限制,基于分类结果制作包含背部关键点和大椎穴的各类坐标数据集,同时利用多层感知机网络深度学习模型实现大椎穴的自动定位。依据大椎穴的定位结果建立人体坐标系,结合中医骨度分寸法实现人体背部60个常见穴位的自动定位。结果表明: 基于不同背部形态的大椎穴定位模型,实现了对大椎穴的高精度定位,在允许误差为20 mm时的平均精度为94.87%,较未进行背部分类的大椎穴定位模型精度提高13.37%。对于背部其他常见穴位,在患者服饰、背景没有限制的情况下,其定位精度在允许误差为20 mm时为91.58%。可见,所提方法有效提高了穴位自动定位的精度和适用性。

森林火灾严重威胁着人类生命和财产安全,森林火灾风险的精确预测对于减灾防灾具有重要意义。受地形、气象、植被覆盖和人类活动等因素的影响,森林火灾诱发的原因存在区域差异性。以四川省木里县历史森林火灾事件为响应变量,以地形、气象、植被覆盖和人类活动数据为解释变量,充分发挥CatBoost在高维稀疏数据和分类问题方面的优势,构建了一种基于CatBoost的高精度树林火灾预测模型。实验结果表明,相较于随机森林(random forest,RF)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)和梯度提升决策树(gradient boosting decision trees, GBDT)模型,CatBoost模型不仅可获得更高的建模精度,而且树林火灾的预测精度也得到了显著改善,预测准确率达91.36%,曲线下的面积(area under curve,AUC)为0.970。基于所构建模型进行火灾预测,可为木里县森林火灾的早期防范提供参考依据。

为满足具备无轨运输条件的煤矿钻探施工作业的快转快运的需要,采用无轨胶轮车集成钻机从地面直接行驶到钻场而无需二次转运,有效减少辅助运输人员并提升运输效率。通过对比整体式和铰接式底盘结构优缺点,根据实际井下巷道条件确定为窄体胶轮式底盘结构,并给出了整车设计关键性能参数。依据总体技术方案需求,对无轨胶轮车多项关键技术进行设计与分析,并对车架的行驶过程和施钻过程两种工况下的静承载能力和动态特性仿真分析,仿真结果表明:应力、位移均满足行走和施钻过程中车架承载能力的设计要求,且具有较好的稳定性。胶轮式底盘装调完成后,开展爬坡试验和全面性能测试,试验表明:整车满足15°大角度爬坡工况,各项数据符合标准规定要求,性能满足煤矿井下钻机的运输需求,能够适应煤矿井下复杂工况条件。

隧道爆破参数不当会严重影响隧道施工的安全和质量。因此,确定合适的爆破参数是隧道施工中一项重要的工作。为了解决此问题,基于深度学习模型鲸鱼优化深度置信网络(whale optimization deep belief network,WO-DBN)及多目标优化算法非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II),提出了一种进行隧道爆破参数优化的智能算法。首先,使用开发的深度学习模型WO-DBN构建了基于地质参数及爆破参数进行隧道爆破施工安全及质量预测的智能模型,以隧道拱顶下沉和超欠挖面积作为施工安全及质量评价的指标。其次,基于建立的隧道爆破施工安全及质量评价模型,采用NSGA-II以控制拱顶下沉和超欠挖面积为目标,提出进行隧道爆破参数优化的智能算法。最后,以蟠龙山公路隧道爆破施工为例,对提出的新算法进行工程应用验证。结果表明,采用新算法得到的施工参数,可以使得隧道拱顶下沉和超欠挖面积分别降低27.05%和60.30%,施工效果得到极大提高。因此,提出的智能算法可以为隧道爆破参数的实时优化控制提供技术支持,为隧道施工的顺利进行提供有力保障。

深层稠油油藏蒸汽注入过程中存在大量热损失,导致蒸汽腔发育形态不理想,并且严重影响蒸汽驱开发效果。基于汽液界面理论和传热学,引入井筒热损失率系数并建立深层稠油油藏蒸汽驱汽腔扩展模型,从而刻画蒸汽驱汽腔发育扩展情况。通过与现有的汽腔扩展模型对比,发现修正后的模型蒸汽超覆现象更严重,位于油层顶部的蒸汽波及范围也越大,将该模型与现场监测数据对比得到其误差仅为7.61%,符合实际现场开发情况。同时对模型中井筒热损失率和汽腔扩展形态进行分析,研究结果表明:井筒热损失率在注汽初期增长至峰值,然后伴随注入时间的增加而降低,油藏埋深越大则井筒热损失率越大;拟流度比作为影响汽腔发育形态的重要因素之一,其与蒸汽腔发育情况存在负相关性;形状因子则与汽腔发育形态为正相关性,即形状因子越大,蒸汽带与水平面夹角越大,蒸汽腔波及稠油范围越广,蒸汽超覆现象影响较小。该研究将理论与实际紧密结合,帮助现场快速准确预测蒸汽腔前缘位置,从而优化注汽参数和制定相应的开发方案,为中深层、深层稠油油藏开发提供理论支持。

川中地区金秋气田—天府气区沙溪庙组沙一段致密砂岩储层成岩相复杂,给储层评价与天然气勘探开发造成了较大困扰,但传统成岩相识别方法准确率低、对专业人员依赖性强、耗时长,急需准确率高、成本低、速度快的成岩相识别方法。首先,基于铸体薄片鉴定数据,通过组分三端元图确定了致密砂岩岩性,结合图像处理技术确定了孔隙、胶结物的类型与比例,并划分了致密砂岩成岩相。然后,对岩心划分成岩相数据对应的1 019个深度测井数据进行了分布范围、中位数、均匀性、偏斜性等特征分析,通过标准化将6条测井数据转换到了0~1范围,通过合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)处理数据不均衡问题。最后,选取传统机器学习算法和集成学习算法中的10种方法模型训练与性能对比。研究发现,集成学习算法(特别是极端随机树算法)在成岩相识别中表现最佳,其准确率和F₁分数均高于传统机器学习算法,显著提高了识别精度与稳定性。利用构建的极端随机树算法模型对JQ8井的成岩相进行预测验证,验证了该方法的可行性,为致密砂岩成岩相的研究提供了有效的技术手段和参考。

随着深层页岩气开发过程中大规压裂导致产量快速递减,准确掌握气液流动规律是气井稳产的必要手段,通过建立两种井身轨迹结构的气井模型,应用OLGA软件对不同油管下深模型进行瞬态计算。结果表明: 深层页岩气井A₁仅在造斜段及以上出现段塞流,而B₁井在水平段及造斜段附近出现段塞流的情况。考虑到累计产气量与积液,深层页岩气井A₁、B₁油管下入水平段跟端时最佳,与深层两种井身轨迹结构对应的常规页岩气井油管最优下深分别为水平段跟端和1/3水平段处;深层页岩气井较常规页岩气井更有利于排采和生产。随着油管尺寸的减小,产气量越小,对应气体的临界携液流量也越小;页岩气组分中轻烃的含量越大,气体产量随之增大。该研究可为深层页岩气井排水采气工艺中油管下入合理位置提供参考。

海上稠油热采平台具有空间小、注汽温度高、注汽压力高等特点,温度高达300 ℃,一旦高温高压蒸汽发生泄漏将导致严重后果,对设备及巡检人员造成巨大威胁,亟需一种有效的蒸汽泄漏监测方法。为解决该问题,综合考虑热力学、流体力学等因素影响,研究了海上稠油热采蒸汽泄漏监测机理,提出了基于机理与推理相结合的虚拟传感监测方法,首次将蒸汽泄漏间接测量方法应用到海上稠油热采蒸汽泄漏监测,搭建了蒸汽泄漏监测模型,形成了适用于海上稠油热采蒸汽泄漏监测的混合传感技术,进行蒸汽泄漏实时在线监测。结果表明: 该方法可以实现基于运行数据的泄漏判别、泄漏量估计,对蒸汽泄漏失效状态在线直接表征,能监测的泄漏率最小可达到0.5%,泄漏判别准确率在96.49%以上,与传统方法相比,能监测的最小泄漏率提升了90%,泄漏判别率至少提升了1.6%。该方法解决了现场物理传感器安装受限多、有效的监测数据难以获取且准确性受限于人员经验的问题,弥补了热采平台现场监测手段的不足,为海上稠油开发提供安全保障。

柱塞泵是液压系统重要的动力转换部件之一,其性能好坏直接影响液压系统的安全和稳定。为准确对柱塞泵的运行状态进行评估,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)结合的柱塞泵健康状态评估方法,引入遗传算法对神经网络的参数进行优化。采集柱塞泵不同运行时刻的振动信号,利用小波包对振动信号进行能量特征提取,结合信号时频域特征,构建柱塞泵健康状态特征数据集,由CNN-LSTM方法进行健康状态识别分类,并通过样本熵评估分类结果。为验证该健康评估方法的有效性,将其应用到柱塞泵的试验测试中,结果表明:该方法的识别准确率达到了99%,能够有效提高对柱塞泵健康状态评估的准确性。

为了指导爆容弹优化设计和日常维护,开展了炸药爆炸作用下20 L爆容弹响应特性研究,设计了不同质量三硝基甲苯(trinitrotoluene,TNT)爆容弹内爆炸试验,测量了爆容弹外壁面应变分布和变化规律,获得了爆容弹内部爆炸冲击超压;根据试验结果,校准了等比例仿真计算模型,利用AUTODYN程序计算了100 g TNT炸药爆炸后爆容弹内部冲击波传播规律,获得了爆炸场压力分布。结果表明,爆容弹内部压力仿真计算结果和试验结果基本相符;炸药爆炸作用下,爆容弹内部压力呈现出多峰叠加且压力基线上浮的复杂结构,最大压力出现在爆容弹拐角位置处,爆容弹外璧最大应变出现在爆心平面偏下的位置,应变最大振幅出现在起爆后10 s,显示出了结构响应相对于爆炸冲击作业的滞后效应和延迟效应。

为了研究漂浮式海上风电吸力锚尺寸对于水平承载能力的影响,以ABAQUS有限元软件为平台,采用弹塑性本构模型建立吸力锚基础的三维有限元模型,开展吸力锚不同尺寸影响分析。结果表明: 直径和高度的增加均会提高吸力锚的水平承载能力,且高度的增加对水平承载能力的提升更为明显。随着直径和高度的改变,系缆点的位置也需要进行相应的调整,当吸力锚直径与高度之比D/H>1时,需要相应地提高系缆点的位置以使其发生平动位移。直径的改变会影响锚壁的压力变化,而高度几乎不会影响锚壁压力的变化。研究成果应用到全球首座漂浮式风渔融合平台“国能共享号”示范工程中并可为相关工程设计提供参考。

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)阴极流道作为氧化剂还原的场所,流道构型和操作参数相互作用是提升电池性能的关键之一。针对PEMFC侧壁缩型流道对操作参数的设计需求,建立了一个采用阴极侧壁缩型流道的三维质子交换膜电池模型,研究了在不同温度、压强和阴极化学计量比下,电化学性能、膜表面温度分布及含水量分布的变化规律。研究表明:操作参数不变时,脊背中线、流道中线的电流密度曲线呈脉冲式波动,膜表面温度曲线、膜表面水含量曲线呈现规律性波动,且脊背中线处的电流密度、温度、水含量明显高于流道中线处;操作参数变化下,当温度从50 ℃升高到80 ℃时,电流密度从0.822 A/cm²增大至0.856 A/cm²,提高了4.1%;当压强从0.1 MPa增大至0.3 MPa时,电流密度从0.860 A/cm²增大至1.500 A/cm²,提高了74.4%;当阴极化学计量比从10增大至90时,电流密度从1.502 A/cm²提升至1.568 A/cm²,提高了4.4%。进一步建立了基于组合赋权法和改进雷达图法的PEMFC输出性能评价方法,得到操作参数在压强0.25~0.3 MPa、温度70~80 ℃、化学计量比70~90范围下,阴极的侧壁缩型流道表现出优异输出性能。

随着飞机多电化/全电化趋势的推进,多电发动机成为核心技术。设计了一种基于新型转缸式摆盘发动机的共轴高转矩永磁同步电机,实现发动机与电机一体化。首先,根据发动机性能参数和传动轴的关系,确定共轴结构和电机尺寸。其次,通过有限元软件分析扁线绕组层数和尺寸对铜损的抑制作用。同时,采用转子分段斜极、辅助槽和田口算法对电机拓扑结构进行优化,降低电机齿槽转矩、额定转矩脉动、定子铁损及气隙磁密畸变率,显著提升电磁性能。最后,对电机各工况仿真,计算驱动与发电效率,并验证在大电流条件下电机不发生退磁现象。结果表明: 电机在6 000 r/min额定转速下,输出转矩200 N·m,并处于高效运行区,电机峰值转矩可达400 N·m,高速发电恒功率区功率达到250 kW,满足设计规范要求。

分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影关联分析法计算各电气量之间的关联度;再次,选择关联度较高的电气量作为输入搭建基于图神经网络的含源配网故障诊断模型;最后,在MATLAB/Simulink中搭建了不同电压等级的含源配网故障仿真模型。结果表明,该故障诊断方法能有效强化故障信号并在不同电压等级的含源配网下对故障准确定位与分类,在数据缺失与噪声环境下也能保持良好的诊断性能,具有良好的鲁棒性与泛化性。

随着电力系统的快速发展,大规模新能源并网及源网荷储协同优化增加了电力电子设备的比重,使得电网稳定性,特别是暂态稳定性评估,变得尤为重要。针对传统方法在拓扑结构考虑不足的问题,提出了一种基于Transformer-图注意力网络(graph attention network,GAT)并行特征融合的深度学习方法,用于电力系统暂态稳定性评估。以母线电压幅值、相角及拓扑邻接矩阵作为输入特征,利用西门子仿真软件PSS/E生成批量数据,并通过Transformer和GAT并行提取特征,采用注意力机制进行加权融合。与其他方法的对比结果表明,该方法在IEEE 39节点系统中模拟了不同负荷条件和故障工况,结果表明评估精度和鲁棒性较高,能够有效提升电力系统的安全稳定性。

步进频探地雷达具有灵敏度高、动态范围大、平均功率大等优点,设计并实现了一种基于射频片上系统芯片(radio frequency system on chip,RFSOC)的步进频探地雷达收发系统。该系统主要包含发射链路、接收链路、时钟单元、可程序化逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)控制系统以及数据传输单元等模块,通过设置发射端与接收端的数控振荡器(numerically controlled oscillator,NCO)多片同步从而实现载波同频同相,保证雷达收发信号的相位相干性,并在数据传输单元中设计接收时窗。实验测试结果表明,该系统能够实现频率范围200 MHz~2 GHz、步长2 MHz的步进频率信号发射和接收,能够实现对自由空间、沙坑以及沥青路面等多个场景目标的有效探测。

为解决多源数据下物资供应链数据分配不均匀或存在特征混淆的问题,提出基于多源数据的物资供应链数据均衡处理方法。建立物资供应链数据分布空间,设定非边界和边界区域,标定区域中心,分别计算不同特征数据与中心点间的距离,采用边缘混合采样算法预先查找非均衡数据,根据数据距离特征判定其所属的边界区域。将非均衡数据看作是供应链集群中的工作节点,当集群中工作节点数量发生变化时,通过流量计算的方式求得每次循环执行节点产生的负载,将负载值转换为执行线程分数,并通过分数对比得到不均衡数据,并计算物资供应链数据内存和CPU资源耗用占比阈值,建立并行任务线程,利用调度器将工作节点中的执行线程转移到下一节点来达到负载均衡目的,从而实现数据均衡处理。试验结果表明:所提方法对电力物资数据均衡处理的响应时间短、数据吞吐量大、处理效果好、稳定性强,具有较好的实际应用价值。

为实现手术器械的准确分割,提出一种基于改进Swin Transformer的双编码网络手术器械分割方法,利用Swin Transformer和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)不同的编码优势,有效捕获图像特征的全局语义信息和局部细节信息,提高模型的表达能力。为尽可能弥补下采样过程中的特征细节损失,设计了一个多尺度分辨率特征金字塔池化(multi-resolution feature pyramid pooling,MFPP)模块,通过结合不同维度特征,获取更多尺度的上下文信息,增强局部细节信息表达。最后,在跳跃连接中增加一个坐标注意力模块,将目标位置信息与通道信息相融合,对手术器械目标进行精确感知。实验结果表明,所提方法在手术器械二值分割和部分分割中,均获得了更为精确的分割结果,进一步验证了所提方法的有效性和准确性。

城市道路承载了人们的日常活动,也对犯罪人的行为具有塑造作用。当前大部分研究仅将道路作为建成环境的部分简单分析其与犯罪分布的关系,鲜有研究细致探究道路不同结构属性对犯罪的影响,为深入挖掘这一影响机制,为一线警务部门优化警务资源配置提供指导依据,以JB市YC区为例,首先识别盗窃犯罪的空间分布热点及犯罪热点路段;其次将道路结构分为几何结构和拓扑结构两部分,构建空间句法道路线段模型,研究了道路几何结构及不同交通模式下道路拓扑结构;最后采用零膨胀负二项回归和多元线性回归研究道路结构特征对于盗窃犯罪的影响。研究发现:道路的长度、角曲率、路网支路密度对盗窃犯罪具有正向影响,越长越曲折的路段和支路密度更高的区域发生盗窃犯罪的可能性更高;道路拓扑结构中的接近度和穿行度在不同的交通方式下对盗窃犯罪呈现不同显著影响;步行交通模式道路接近度、穿行度对盗窃犯罪的发生具有显著的负相关作用;自行车交通模式下,道路接近度、穿行度对盗窃犯罪具有正向作用;电动车和机动车交通模式下,道路的接近度对盗窃犯罪均有正向影响,电动车交通模式下,穿行度对盗窃犯罪有负向影响。该研究丰富了犯罪地理学领域对盗窃犯罪的研究成果,为一线警务机关理解犯罪影响机制、优化警务资源分布、维护社会稳定提供理论依据。

图像分割是医学图像分析中的一个基本问题,基于深度学习的典型UNet架构(UNet architecture)分割网络模型及其变式被广泛应用于视网膜血管分割之中。但是UNet网络通过局部卷积模块提取图像的特征信息,难以关联图像的全局信息,无法有效捕捉像素之间的长距离依赖关系。考虑到UNet网络模型存在的问题和视网膜血管图像的特点,在UNet跳跃连接中加入注意力模块,可以捕捉血管之间的长距离依赖关系。此外,为增强网络的分割能力,使用群归一化(group normalization,GN)代替UNet网络模型原始的批归一化(batch normalization,BN),对不同的通道选择对应的分组。为更新参数和优化网络,利用侧输出层和最后的输出层设计了交叉熵损失函数。在DRIVE数据集和CHASEDB1数据集上进行了实验,实验结果表明所提出的模型有更好的图像分割效果。

遮挡行人重识别是一项具有挑战性的计算机视觉任务。提出了一种FGMS-Net网络方法,通过多个方面的改进显著提升了遮挡环境下的行人重识别能力。首先,采用改进的前景分割技术,有效地去除背景和其他杂波信息,使得特征提取更加精确。其次,针对遮挡问题,引入多尺度特征判别的方法,使得模型能够更好地捕捉局部特征,从而增强识别能力。最后,在主干网络中添加注意力机制,使得网络能够更加关注关键信息,提高整体识别性能。实验结果表明,所提方法在遮挡行人重识别任务中取得了显著的性能提升,在Occluded-DukeMTMC数据集上,累积匹配特征Rank-1和平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到了71.7%和61.6%。

多任务级联卷积神经网络(multi-task convolutional neural networks,MTCNN)人脸检测算法虽然在一些人脸检测任务上取得了不错的成绩,但是面对一些复杂的小尺度、多人脸检测任务,人脸检测的准确率仍有待提高。提出一种改进的MTCNN算法,首先,在制造数据集时微调交并比(intersection over union,IoU)阈值参数,来更精确地对人脸样本进行分类;其次,用卷积层替换网络的最大池化层,来提升网络性能;最后,在O-Net网络中引入SE(squeeze-excitation)注意力机制,提高网络的特征表达能力。试验结果表明:改进后的算法与原始MTCNN算法相比较,P-Net网络和R-Net网络检测准确率提高了1%,O-Net网络检测准确率提高了0.5%,且改进后的算法在实际人脸检测任务中表现更好。

在密集场景中,常常包含众多被遮挡或者小尺度的行人目标。这样的场景对常规的目标检测模型提出了挑战,往往会出现大量的漏检和错检问题。为了解决密集场景中行人检测时出现的高漏报率和误报率问题,提出了一种新的密集场景行人检测框架ST-YOLO。首先,将YOLOv5的骨干网络中的低层小目标检测层融入特征金字塔网络和路径聚合网络结构中,增加了一个检测小目标行人检测层;其次,对YOLOv5的颈部网络进行改进,利用基于Swin Transformer的多尺度全局信息和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)所提取的局部信息来构建聚合特征,提高网络的特征提取能力;并且在预测过程中引入了SIoU(scalable-IoU)损失函数,加快模型的收敛速度和提升检测能力;最后,使用Soft-NMS(soft non-maximum suppression)代替原非极大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法,减少非最大化抑制阶段误删除检测框问题,降低了检测算法的误报率。在Wider Person数据集上的大量实验表明,改进后的ST-YOLO算法的精度和mAP_0.5比目前主流的YOLOv9算法分别提升了5.7%和3.6%。

随着互联网规模扩展和拓扑结构的变化,网络管理面临巨大挑战。分段路由(segment routing,SR)协议,特别是SRv6(segment routing over IPv6),因其高可编程性和可扩展性,成为研究热点。基于SRv6的路径优化控制机制,解决多需求、多场景下特定节点规避与中转问题,以提高网络性能。提出了针对完全部署SRv6网络的路径转移方案,通过分叉路径优化减少路由开销。针对部分部署网络,定义关键路径并设计规避与中转路径转发方案,优化路径转发效率。实验结果表明,完全部署SRv6时,优化方案能有效减小段列表深度,减少路由开销;在部分部署网络中,仅少量SRv6节点即可实现接近全SRv6网络的性能,成功解决特定节点规避与中转问题。研究结果为SRv6在不同网络部署中的应用提供了有效支持。

以往的结构地震易损性分析一般是针对结构自身特性进行分析,很少结合研究区域的工程场地的差异性,忽略了城市内不同工程场地的位置差异性,因此,以成都市为研究区域,以三层钢筋混凝土框架结构为例,提出基于峰值加速度(peak ground acceleration,PGA)和结构最大层间位移角θ_max的钢筋混凝土框架结构地震易损性分析方法。针对三层钢筋混凝土框架结构,该方法利用层间剪切模型进行动力时程分析,求得各地震响应下的θ_max,再对θ_max及其相对应的地震动进行对数线性拟合得到两者的关系式;针对成都市区域,该方法以成都市历史地震动资料为数据基础,结合PGA计算公式,得到成都市各个工程场地位置的PGA。进而,以最大层间位移角为结构损伤指标,以PGA为地震动强度指标,研究结构在充分运行、基本运行、生命安全和接近倒塌4个不同性能水准下的结构失效概率最高分别为94.1%、89.1%、74.7%和40.8%,且结构各性能水准的结构失效概率的总体变化趋势都是由西部向东部递减,因此可以适当加强西部地区结构的抗震构造要求,适当放宽东部地区的结构的抗震构造要求,以便节约经济成本。所提出的方法对降低地震灾害损失具有一定的应用价值,为建筑结构的抗震设计提供一定的理论依据。

随着中国河道清淤疏浚工程的开展,产生了大量疏浚淤泥,淤泥的处理处置逐渐引起了人们的高度重视,采用固化技术处理是解决疏浚淤泥困扰的有效方式之一。以浙江北白荡的疏浚淤泥为研究对象,通过X射线衍射(X-ray diffraction,XRD)分析固化产物,并利用X射线断层扫描成像技术(X-ray computed tomography,X-CT)、压汞(mercury injection porosimetry,MIP)试验等手段,对淤泥固化土的孔隙率和孔隙结构进行定量分析,同时探索其在浸水条件与干湿循环条件下的力学变化规律和固化机理。研究表明:固化土中方解石含量随着固化剂掺量的增加而增加,普通砂掺量的增加,提升了土体内部中小孔隙率,但总体孔隙率呈降低的趋势;水稳性试验结果显示,固化淤泥土强度和稳定性随着固化剂含量增加都得到了明显提高,随砂掺量增加呈现先增大后减小趋势。

为探索孔隙缺陷对混凝土道路力学性能的影响,并寻求等效模型代替含孔隙混凝土道路以降低计算时间成本。基于细观力学方法计算含孔隙混凝土的有效弹性模量和泊松比、有效导热系数和热膨胀系数等力学性质参数,建立三维双层含随机分布、互不干涉且大小不一球体孔隙的混凝土道路及其等效模型,研究了集中力、车辆静荷载、温度-车辆静荷载耦合3种工况下含孔隙混凝土道路与其等效模型的力学性能,对比各模型的仿真模拟计算时间。结果表明,温度-车辆静荷载作用下,孔隙率增大对含孔隙混凝土道路在同一深度、不同时刻的温度和位移基本无影响,且同一孔隙率,距路面越远,温度峰值随时间而向后推移;孔隙率在8%以内,实际多孔模型在集中力或车辆静荷载作用下可用Eshelby等效模型、Mori-Tanaka等效模型或Self-Consistent等效模型代替,在温度-车辆静荷载作用下可用等效模型2代替;计算机算力一定时,孔隙率不变,实际多孔模型的仿真模拟用时远超其等效模型,使用等效模型进行研究可极大地缩短计算时间,计算效率最大可提高约99.8%。

在全寿命设计理念指导下,提出一种将现有落水管方案移到钢筋混凝土周边柱的方案。该方案的主要特征是:通过预埋将落水管移入周边柱内,在建筑物使用周期内用于屋面排水,待建筑寿命结束时,落水管用作拆除炮孔。为了论证该方案的可行性,首先,验证了预埋落水管材料和直径能同时满足排水功能和拆除炮孔功能;其次,结合借鉴钢筋混凝土梁轴向预埋孔爆破技术并配合使用新型爆破器材装药长袋,从装药结构和爆破操作两方面论证了落水管用于爆破拆除的可行性;最后,利用有限元分析软件ABAQUS分析了4个不同直径落水管内置入两种截面周边柱时的应力分布和应力应变规律。分析结果表明空心率较小时,预埋管对试件影响很小;为了不对周边柱有显著影响,试件空心率不宜大于2%;结合爆破拆除需要,空心率也不宜小于0.18%。随后指出了管材和混凝土孔接力服务时长足以达到建筑寿命周期;最后阐明了落水管内置后还可提升建筑的美观性,避免盗贼沿落水管攀爬的安全风险。因此,落水管内置入钢筋混凝土周边柱可行。

为研究中浅层同轴套管式地埋管换热器周围土壤温度全年变化特性,建立了二维中浅层同轴套管式地埋管换热器非稳态传热模型,基于有限体积法进行求解,并用项目实验数据进行验证。研究结果表明:单独制热制冷工况下,循环方式外进内出对土壤深度100 m温度影响较大,内进外出对土壤深度500 m温度影响较大,夏季工况在外进内出循环方式下更易出现逆向传热现象。第一年冬(夏)季结束时土壤热影响半径小于10 m,随着时间增加土壤热影响半径增大。一个运行周期结束,300 m左右以浅土壤温度升高,300 m左右以深土壤温度降低。通过正交实验可得,冬夏季进水温度对土壤深度为100 m的温度波动影响显著,夏季进水温度对土壤深度为500 m的温度波动影响显著。

暴雨雨型对基础设施防洪具有重要影响,但当前设计暴雨雨型计算面临要求资料分辨率高、未考虑气候变化的影响等问题。选取西南喀斯特区域历年防洪压力较大的典型中小流域(六硐河流域)为例,基于分布特征灵活、应用广泛的Gamma分布,采用近60年的最大24 h暴雨历时资料,评价了模型表现,率定了模型的参数,分析了参数演变特征,并基于上述结果计算了雨型不确定性、复杂度和可预测度的变化趋势。结果表明: 模型具有较高的精度,相关系数平均大于0.92;模型参数的演变趋势表明气候变化背景下最大24 h暴雨雨型呈现出形状因子减小、尺度因子增大的特征;雨型的不确定性总体增加,复杂度和可预测度表现出较高的空间异质性。研究结果将为优化暴雨雨型模型、分析其动态演变提供参考,从而更好地防治洪涝灾害,尤其是降水不确定性高、下垫面条件复杂的喀斯特区域。

渗流分析是大坝安全与稳定的重点研究内容,通过构建高精度的土石坝渗流量预测模型对于大坝灾害风险管控具有重要意义。为了进一步提高土石坝渗流预测能力,提出了一种结合长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和注意力机制(attention mechanism,Attention)的预测模型。该模型首先利用CNN挖掘数据的深层特征,然后通过LSTM提取渗流量监测数据的时间序列特征,最后将注意力机制添加到池化层和全连接层中,确定不同时间特征的重要性并分配权重。通过工程实例应用分析,与CNN、LSTM、CNN-LSTM模型相比,CNN-LSTM-Attention模型预测效果更好,其可决系数R²高达0.98以上,并且能够同时捕捉到渗流量数据的空间特征和时序依赖性,在土石坝渗流量预测中表现出了较强的可靠性与稳定性。

为帮助企业更好地适应现实业务中的动态环境,研究了运输价格不确定性的多时段多式联运路径与存储协同优化模型。首先,在运输价格确定的环境下建立整数规划数学模型。其次,在运输价格不确定的环境下建立鲁棒优化模型,并将鲁棒优化模型转化为等价的线性鲁棒对等问题。随后,在传统k-短路算法、迭代贪婪(iterative greedy,IG)算法和自适应大邻域搜索算法(adaptive large neighbourhood search,ALNS)的基础上,提出了混合启发式算法MKIGALNS求解。最后,通过不同规模的算例实验,验证了所提出模型的正确性以及算法的有效性。实验结果表示,在10组算例中,不允许存储时的平均总运营成本为439 191元,允许存储时的平均总运营成本为391 378元,因此应当进行存储决策,有利于运营成本的降低。鲁棒实验结果表明,随着不确定预算取值的变化,总运营成本以及多时段多式联运运营策略发生变化,揭示了其内在联系。

超大断面隧道穿越软岩地层时易产生较大变形,开挖方法的合理选择对于施工安全具有重要的意义。为探究双侧壁九步开挖法对超大断面隧道施工的适用性,依托重庆市500 m²超大断面软岩隧道在建工程,通过开展室内试验揭示砂质泥岩的力学特性,采用数值模拟与现场监测相结合的方法对比分析了地表与超大断面隧道结构的变形特征,并对开挖步序、临时支护措施、开挖台阶长度进行了工法优化分析。结果表明: 不同围压、不同卸荷速率下砂质泥岩岩样应力应变曲线相似,岩样三轴抗压强度及变形特征均发生显著变化。随着上台阶核心岩体的开挖,超大断面隧道洞周位移发生突变,当临时支护措施拆除后,进一步加剧了超大断面隧道变形量。不同开挖步序造成围岩先后扰动,致使围岩卸荷速率不同,影响地表与隧道结构的变形。临时横撑有效限制了拱腰收敛,其全部布设工况减小拱腰收敛量约10.0 mm。此外,开挖台阶长度越短,地表及超大断面隧道变形越小。

为解决红黏土水稳性差、易崩解的缺陷,采用工业固废[粉煤灰(fly ash,FA)、磷石膏]协同水泥(cement,C)对红黏土进行改良处理。通过室内试验探究了工业固废-水泥改良红黏土的力学特性、水稳性能和微观机理。结果表明: 随着磷石膏替代粉煤灰比率(R)的增加,改良土强度呈现先增大后减小的变化趋势。当水泥掺量为7%,R=7%时,改良土最大干密度提高2.6%,7 d无侧限抗压强度(unconfined compressive strength,UCS)提高11%,28 d UCS提高57%,满足路用底基层承载标准;7 d养护试样饱水后无明显变化,抗崩解能力增强,28 d试样水稳系数达到92.9%,水稳系数提高1.61倍。微观结果分析表明,磷石膏适量替代粉煤灰促进了新水化产物钙矾石和水化硅酸钙(calcium-silicate-hydrate,C-S-H)的生成,土体由碎散的颗粒状转变为更致密的胶凝网络结构,增强了红黏土颗粒间的黏结,同时填充了孔隙。研究结果验证了工业固废-水泥改良红黏土作为路基填料的可行性,为工程实践提供了坚实的理论基础与依据,同时拓宽了工业固废的再利用途径。

为研究各风速场下温度对大跨度混凝土变截面连续梁桥轴向应力的影响,提出根据桥梁顶板厚度不一致分别计算竖向温度梯度,并用谱解法模拟横向脉动风速场。首先,通过采用混凝土热传导方程、日最高最低温度、变截面连续梁桥顶板厚度计算竖向温度梯度变化及变化深度;其次,通过Midas Civil进行桥梁建模并采用中国规范标准静活载模拟列车移动荷载;最后,对桥梁施加静阵风荷载和脉动风荷载。结果表明: 基于采用混凝土热传导方程、日最高最低温度和变截面连续梁桥顶板厚度得到的竖向温度梯度变化及变化深度的方法,得到的左右车道轴向应力要比现有的研究要大;当桥梁处在同一种风速场模型下,梯度升温下对桥梁的危害最大、梯度降温次之、无温度变化最低;当桥梁呈同一种温度模型时,脉动风荷载时的桥梁轴向应力和轴向应力幅度都比无风和静态风要更大更急,对桥梁的危害也更大。研究成果可为大跨度混凝土变截面连续梁桥的结构设计以及安全运营提供参考。

钢拱桥的线形监测是桥梁健康监测系统的重要组成部分。运用三维激光扫描技术,融合随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对传统的具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法进行改进,对钢拱桥拱肋线形进行提取。三维激光点云数据具有全面性和细节体现的优势,能够完整地呈现桥梁结构的形状和变形信息,融合RANSAC的改进DBSCAN算法根据钢拱桥结构特征对聚类结果进行约束,能够很好地实现删除离散点及桥面、横撑、横联和腹杆部分的点云这一目的。根据融合RANSAC的改进DBSCAN算法提取出的点云进行关键点拟合,与人工提取结果进行对比,拱肋关键点提取误差均在毫米级,最大误差为9.2 mm,最小误差为0.1 mm,此提取方法能够更加准确有效地完成钢拱桥线形提取,使线形提取精度达到毫米级,大大降低了人力成本和时间成本,对钢拱桥的复杂结构有更好的鲁棒性,能很好地适应实际生产需求。

为了降低高速公路事故对通行能力和行车安全带来的影响,提出了一种涉及高速公路主线、服务区和收费站的精准协同管控策略。首先,对提出的协同管控策略进行了说明。其次,为了更真实地对高速公路事故场景的交通流进行仿真,通过设置大小车不同的随机慢化概率、加减速度和换道条件,对元胞自动机模型进行了改进。最后通过仿真验证了提出管控策略的有效性,结果表明,相比于无管控措施,采用服务区调控,在车均延误、油耗和累积碳排放上,分别能降低62.90%、69.50%和69.50%;采用服务区+收费站的协同管控模式,在3种指标上分别能进一步降低55.76%、59.58%和59.58%;精准管控措施可以显著降低事故的影响。

共轴双旋翼舵机控制是一种复杂的机电一体化位置随动控制系统,其控制精度在操纵飞行姿态时起着关键性作用。由于普通舵机在飞机独特的飞行环境适应性方面有所欠缺,其跟踪偏角精确度及稳定性仍有待提高。通过分析微型无人机操纵原理和结构,分别建立了位置环、电流环双比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)舵机控制系统和转变位置环模糊PID舵机控制系统数学模型,结合实际飞行工况,运用Fuzzy编辑和Simulink模块进行仿真,分析共轴双旋翼操纵舵机控制系统的动静态特性。结果表明: 具有电流环PID、位置环模糊PID控制的舵机控制系统较双PID控制系统的超调量减少了28.6%,调整时间减少了28%,响应速度更快;同时模糊PID参数实时调节跟踪变化,能更快适应共轴双旋翼复杂多变的飞行条件。获得的基于双环模糊PID控制系统展现出较高的精确度,满足复杂工况下工作稳定、准确和鲁棒性好的要求,对共轴双旋翼飞行器控制系统设计具有重要意义。

发展氢燃料航空器是民航业实现碳中和的最主要途径之一。相较于高压气氢,低温液氢将成为未来氢动力民航商用客机的主要燃料。液氢在输运过程中一旦发生空化将导致发动机燃料供应不稳定甚至供应中断,严重时可能会对飞行安全造成灾难性影响。采用数值模拟的方法,基于均质混合流模型,采用RANS(Navier-Stokes)法和Zwart空化模型,深入研究了液氢在飞机输运管路中的空化流动特性及发展规律,并与常温水进行了部分对比。结果表明: 空化数、进出口压比和长径比对空化的发生与发展均有重要影响。液氢的凝结过程要比蒸发过程慢得多,空化数对蒸发过程几乎无影响,主要影响最大凝结速率;液氢空化消失的临界压比低于水的临界压比,同一压比下,水比液氢更容易发生空化,且空化区尾部空泡更多,空化区更厚;减小长径比可抑制液氢空化的发生和发展,相较于减小管道长度,建议增大收缩段的管径以获得更高的出口流量。

为了提高大型机场双通道U型区运行安全与效率,研究了双通道U型区优化运行程序。首先,设计双通道U型机坪区滑行通道的使用方式与分区,并优化设计推出等待点位置;其次,基于双通道U型机坪区的分区与优化的推出等待点位,分不同情形设计航空器的优化运行方式;然后,从安全和效率的角度设计评价指标,建立对应评价模型;最后,以华中地区武汉天河机场为对象开展仿真实验。结果表明,采用提出的优化运行程序,可使总运行时间减少13.3%;总等待时间减少31.4%;等待率减少22.4%。梯度增密航班密度,直至该U型机坪区最大理论容量,并做了进一步验证。结果表明,提出的优化运行程序在不同航班量下的不同指标均有更好表现,验证了所提优化运行程序的有效性,可为双通道U型机坪区现在及未来的运行程序提供理论参考。

沉水植物菹草腐解会向水体释放大量营养物质,对水生态系统产生负面影响。为了探究滤食性底栖动物三角帆蚌对沉水植物腐解后水质恶化的减缓作用,于2023年5—7月以不同规格、不同密度的蚌与菹草组合进行了45 d试验箱模拟实验,监测水质指标的及浮游植物群落结构的变化。结果发现,经三角帆蚌的滤过,在一定程度上可以降低水体中的总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP)、化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)以及叶绿素a(chlorophyll a,CHLA)。为探究其三角帆蚌的密度效应与规格效应,投放低、中、高密度的三角帆蚌。实验结果显示不同规格密度的三角帆蚌均可以显著控制浮游植物的生物量,且三角帆蚌对浮游植物的群落结构有显著影响。其中,投放小规格(壳长4 cm)低密度(1 g/L)的三角帆蚌对水体的改善和浮游植物生物量的控制最好。

为提高废弃黏土利用率,选用水泥、碱激发剂、硅质固废材料、硫酸盐类固废材料组成的复合类固化剂对某工程废弃黏土进行固化处理,根据无侧限抗压强度(unconfined compressive strength,UCS)试验、水稳性试验、X射线衍射试验以及扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)试验,研究了该复合类固化剂固化废弃黏土的力学行为及加固机理。研究结果表明:固化剂掺量为10%~12%时固化黏土的效果较好,且固化黏土的水稳性系数均大于80%;当固化剂掺量为12%,固化黏土为28 d时,固化黏土无侧限抗压强度为2.45 MPa,是7 d时固化黏土无侧限抗压强度(1.05 MPa)的2.33倍;固化黏土中生成的大量水化硅(铝)酸钙、钙矾石等水化产物,通过改善土体内部微观孔隙结构并加强团粒间的胶结作用提高了固化黏土的性能。该复合类固化剂可有效加固废弃黏土,提高其资源化利用率,具有广泛的应用价值。