设计周期是影响定制化机械产品开发的关键因素之一,应用二次开发技术是提高定制化产品开发效率的有效方法。为使二次开发技术更好地在定制化机械产品设计平台开发应用中高质量发展,在分析定制化产品生产发展历程与基于参数化设计的定制化产品设计方法的基础上,简要介绍二次开发关键技术研究进展。从不同角度分析了定制化机械产品设计中二次开发技术的研究与应用现状,总结存在的问题。最后,结合人工智能、协同设计、云技术、数字孪生等技术,对未来二次开发技术发展趋势进行了展望,并阐述国产化开发平台的重要性,为定制化机械产品设计中二次开发技术的应用与进一步发展提供参考。

随着现代网络信息技术的不断发展,作为传统被动的网络安全防御手段已经无法有效应对不断变化的新型网络威胁,不能满足当前网络安全的需求。作为现如今主要网络防御手段,主动防御克服传统防御的诸多缺陷,能够有效应对未知网络活动,展现出很强的优势。从主动防御的发展过程出发,对网络安全主动防御目前存在的主要技术进行了梳理,总结分析了网络安全入侵防护、网络安全入侵检测、网络安全入侵预测、网络安全入侵响应4个层面的主要技术优缺点,并对其未来发展方向进行了分析与展望。

为探讨Allee效应对种群动态行为的影响,利用中心流形定理与分岔理论,研究了一类食饵具有Allee效应的离散捕食-捕食者系统的分岔。结果表明: 适当增大食饵种群的增长率,会导致系统通过跨临界分岔出现食饵的天敌——捕食者;在适当的Allee效应下,系统是稳定的,但Allee效应超过临界值,系统会发生二倍周期的翻转分岔,分岔参数图还表明随着Allee效应进一步增强,此二倍周期的翻转分岔会导致系统出现混沌。 从生物学的观点来看,在一定的生态环境中,某一物种繁殖到一定程度,会通过“物竞天择”的方式出现其天敌;适当的Allee效应有利于捕食系统的稳定,但食饵Allee效应过强,将造成捕食效能锐减,失去天敌的有效制约,食饵将经历短暂地激增、然后超过环境容纳量而消亡。为减少分岔带给系统的不利影响,利用状态反馈法控制跨临界分岔、利用混合策略控制翻转分岔。数值模拟结果显示与理论分析完全一致。

研究土壤有机碳密度的影响因素,对调节气候变化、农业可持续发展等具有重要意义。以安徽省为例,估算0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm和30~100 cm土层的土壤有机碳密度(soil organic carbon density, SOCD),运用结构方程模型分析气候、地形、植被、土壤含水量、人类活动等环境因子对SOCD的影响。结果表明:①在0~30 cm土层中SOCD呈现逐渐降低的趋势,0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm 3个土层的SOCD平均值分别为2.09、1.63和1.10 kg/m²;30~100 cm土层的SOCD平均值为4.46 kg/m²;②全省土壤有机碳密度空间分布呈自北向南方向逐渐增长趋势。0~10 cm和10~20 cm土层SOCD高于5.00 kg/m²的区域主要分布在江淮丘陵区和沿江平原区;20~30 cm土层SOCD高于3.00 kg/m²的区域呈点状分布在皖南丘陵山区;30~100 cm SOCD的高值主要分布在皖南山地丘陵区;③在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层的结构方程模型中,土地利用对SOCD的正向影响最大,影响系数分别为0.22、0.20、0.22,年均温对SOCD的负向影响最大,影响系数为-0.04、-0.03、-0.03。30~100 cm土层中受到年降雨量的影响最大,但土地利用和归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)的影响并不显著(p>0.05)。地形通过土地利用、NDVI、年降水量和年均温4个路径影响SOCD。人类足迹通过NDVI影响SOCD,对NDVI的影响达到极显著水平(p<0.001)。本研究构建的结构方程模型初步说明了不同环境因子之间的关系,对SOCD的调节和农业可持续发展提供了理论依据。

可控源音频大地电磁(controlled-source audio-frequency magnetotellurics,CSAMT)采用人工场源,具有较强的抗干扰性,广泛应用于油气勘探、矿产普查等方面。传统的二维反演技术已发展成熟,深度学习目前在地球物理探测中有了一些研究进展,但深度学习在CSAMT反演中的研究还是空缺,因此开发基于深度学习的CSAMT二维反演算法对推进深度学习在电磁勘探中的发展非常有意义。对深度学习的卷积层、池化层、全连接层和UNet网络的特点进行了介绍;对如何构建训练集、本文所采用的UNet网络以及如何设置训练的各参数进行了阐述。将训练好的网络储存下来,在做反演计算时,将网络导入程序中,用网络对观测数据进行预测,得到反演结果。设计了多个理论模型进行反演试算,实验结果验证了算法的可靠性和有效性。对深度学习反演和数据空间OCAAM反演的计算时间进行了统计,在构建训练集和训练网络时需要较多时间,但采用训练好的网络反演的时间远低于传统反演的计算时间,具有反演速度快的特点。

针对裂缝特征提取困难导致裂缝分割精度低、网络参数量计算量大的问题,提出一种改进的PSPNet(pyramid scene parseing network)网络用于自动识别电成像测井图像中的裂缝。首先将PSPNet中的骨干网络替换为优化的MobileNetV3网络,减少网络参数量和计算量;其次,引入渐进特征金字塔(asymptotic feature pyramid network,AFPN),用于增加多尺度信息的交互,增强对细小裂缝的识别能力;接着,引入多深度卷积头转置注意力(multi-depthwise Conv head transposed attention,MDTA)进行全局特征的提取,提升关键信息的提取能力;最后,采用Focal Loss和Dice Loss组合相加作为损失函数,以解决数据集类别占比不平衡的问题。实验结果表明,改进的PSPNet网络对电成像测井裂缝具有较好的分割效果。与PSPNet网络相比,mIoU(mean intersection over union)提升了3.17%,mPA(mean pixel accuracy)提升了6.38%。此外,研究成果的参数量、计算量、权重分别比原模型减少94.3%、95.7%和93.8%。同时,开发了基于CIFLog的裂缝识别系统,该系统能够满足对电成像测井的实际需要。

兰州地区开展平山造地工程产生了大量黄土堆填场,因其压实度低,缺乏必要防护,导致黄土洞穴、滑坡等地质灾害广泛发育,具有较大安全隐患。通过扫描电镜和Image J软件对不同含水率原状堆填黄土的孔隙微观结构进行定量研究,结合分形理论,获取了不同含水率下堆填黄土的孔隙类型、数量、面积、分维数变化规律,并初步分析了孔隙结构与黄土湿陷、洞穴发育的动态关系。结果表明:堆填黄土随含水率增大,大、中架空孔隙数量、面积占比逐渐减小,而小架空孔隙数量占比虽有所下降,但面积占比呈增大趋势,大、中架空孔隙坍塌是其产生湿陷变形的主要原因;堆填黄土的孔隙分维数与含水率呈线性负相关关系,与湿陷性呈正相关关系,原状堆填黄土平均孔隙分维数为1.251;基于黄土堆填场洞穴发育特点,提出应从修建排水沟渠、加固洞穴、边坡防护等3方面进行防护处理。研究成果可为兰州堆填黄土区工程建设及地质灾害防治研究提供理论支撑。

采用机器学习方法在长阳土家族自治县研究区进行滑坡危险性评价,能够为地质灾害防治工作提供科学合理的依据。通过历史滑坡点选取研究区12个评价指标(平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、坡度、植被覆盖度、工程岩组、距断裂带距离、距水系距离、降雨量、土地利用类型、距房屋距离和距道路距离)相关性分析后均被选用。计算因子信息量,联合支持向量机(support vector machine,SVM)和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)模型构建研究区的评价模型,将研究区危险性分为极高、高、中和低四个等级,生成危险性分区,并对评价模型进行评估。结果表明:极高危险区主要分布于研究区的西南部、中部和东部;I-SVM和I-GBDT模型预测的极高危险区、高危险区、中危险区和低危险区的分区占比分别为15.86%、21.29%、33.51%、28.68%和30.08%、7.41%、13.28%、49.22%, I-SVM和I-GBDT模型AUC(area under curve)值分别0.859、0.829。结果表明I-SVM模型的预测危险性分区结果更合理可靠。

九包岩滑坡自2019年开始持续缓慢变形,2021年9月雨季,在持续的强降雨作用下该滑坡于该年9月17日发生变形滑移。通过实地踏勘、钻探、位移监测等传统工程地质勘探,采用有限元数值模拟方法Midas-GTS对不同工况下边坡的渗流场、位移场进行分析模拟计算,综合分析滑坡的成因机制,并进一步引入矩阵离散元数值模拟方法MatDEM,通过自编代码对暴雨工况下滑坡滑动演化趋势进行预测。结果表明:①有限元数值模拟结果与钻探结果一致,揭示九包岩滑坡滑动带位于第四系滑坡堆积层碎石土(${Q}_{4}^{del}$)与侏罗系中统遂宁组(${J}_{2}^{sn}$)泥岩接触面;②有限元数值模拟结果与实地勘探结果显示:九包岩滑坡为以推移式为主牵引式为辅的多级浅层土质滑坡,分上下两部分滑体,两者紧密相接,滑坡区土层松散的结构以及坡体前后丰富的储水为滑坡的形成提供了物源基础,雨季丰沛的降雨为滑坡的外部诱发因素也是导致滑坡的关键因素;③有限元数值模拟结果表明:九包岩滑坡天然工况下处于基本稳定状态,降雨工况下处于欠稳定状态,持续发生极端暴雨情况下,有可能产生大位移滑坡;④离散元模拟结果表明:极端降雨情况下边坡处于失稳状态,两部分滑体通过两条滑带贯穿,滑坡进一步失稳发生大位移滑动,将造成巨大的经济损失及人员伤亡;⑤有限元离散元相结合的研究方法既能与勘察、钻探、监测相印证又可对成因机制进行定量分析,并能够对滑坡的后续演化进行预测,该方法可为类似的山地多级滑坡灾害研究提供参考和借鉴。

目前研究表明对于分期为T1N0M0的早期非小细胞肺癌,亚肺叶切除的远期疗效不亚于肺叶切除术。但这部分早期肺癌患者仍有可能发生胸膜侵犯,胸膜侵犯与不良预后相关。为此,需对比分析亚肺叶切除和肺叶切除对T≤3 cm N0M0合并胸膜侵犯的非小细胞肺癌患者的远期疗效。现基于SEER(Surveillance, Epidemiology, and End Results)数据库,将2010—2020年肿瘤分期为T≤3 cm N0M0伴有胸膜侵犯的非小细胞肺癌患者分为亚肺叶切除组和肺叶切除组,比较两组患者的肿瘤特异性生存(cancer specific survival, CSS)和总生存(overall survival, OS)。倾向性评分匹配后的单因素分析显示,亚肺叶切除与肺叶切除的CSS和OS均无显著差异。多因素分析亦显示,手术方式并非T≤3 cm N0M0合并胸膜侵犯的非小细胞肺癌患者CSS(HR=1.185, 95%CI: 0.745~1.885, P=0.472)和OS(HR=1.171, 95%CI: 0.869~1.577, P=0.299)的独立的预后因素。亚组分析显示,在各亚组中,两组的CSS和OS均无显著差异。竞争风险模型多因素亦显示,亚肺叶切除与肺叶切除的肺癌特异性死亡率无显著差异。对于分期为T≤3 cm N0M0合并胸膜侵犯的非小细胞肺癌患者,亚肺叶切除的远期生存与肺叶切除相当,可作为该患者群体的手术方式选择。

采用肟化加成反应合成一种新偕胺肟小分子化合物并进行铀促排作用评价,结合代谢组学方法探讨在动物体内促排时引起的内源性代谢物的变化,寻找与之相关的差异性代谢物并探索其代谢通路及作用机制。将小鼠分为空白组(NG)、模型组(MG)、0.42 mmol/kg新促排灵组(ZnNa₃-DTPA,YG)、0.21 mmol/kg偕胺肟组(CN)及0.42 mmol/kg偕胺肟组(EN),尾静脉注射醋酸铀酰后立即尾静脉注射阳性药(ZnNa₃-DTPA)和偕胺肟化合物,给药24 h后通过电感耦合等离子体质谱仪(inductively-coupled plasma mass spectrometer,ICP-MS)测定小鼠肾和股骨中铀含量。采用GC-MS(gas chromatograaphy-mass spectrometer)对各组小鼠血清中代谢物进行鉴定,应用正交偏最小二乘判别分析方法(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA),通过变量投影重要性值(variable importance in the projection,VIP)>1结果筛选为潜在差异性代谢物,应用质谱数据库并通过MetaboAnalyst 平台分析差异性代谢产物及其相关通路。结果表明与模型组相比0.42 mmol/kg偕胺肟化合物组分别减少肾、股骨内61.70%、54.74%铀含量;同剂量的阳性组减少肾、股骨内铀含量分别为60.70%、40%。表明偕胺肟小分子化合物具有铀促排作用。代谢组学分析显示偕胺肟组代谢轮廓与模型组明显分离,与阳性组相比更接近正常组,筛选共发现14个差异性代谢物,代谢通路富集分析后显示与之相关的代谢通路主要为酪氨酸代谢;苯丙氨酸、酪氨酸、色氨酸的生物合成及甘氨酸、丝氨酸、苏氨酸代谢等。小分子偕胺肟化合物具有铀促排效果,且优于ZnNa₃-DTPA,并对铀所致肾损伤具有保护作用。

为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)的反向传播(back propagation, BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线性惯性权重和最优邻域扰动策略改进鲸鱼优化算法,再将其最优解赋值给BP神经网络的权值和阈值,最终提高IWOA-BP的收敛速度和收敛精度。选取全国近45年粮食总产量和7种影响因素(有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积、受灾面积和农村人均消费支出)作为数据集,构建基于改进鲸鱼算法的反向传播神经网络粮食产量预测模型。多次实验表明,IWOA-BP模型在测试集上的表现均优于其他预测模型,包括长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)预测模型、极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测模型、基于鲸鱼优化算法的BP神经网络(WOA-BP)预测模型以及基于粒子群算法的BP神经网络(PSO-BP)预测模型。IWOA-BP模型和ELM模型相比,前者的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了77.12%、88.18%;和LSTM模型相比,前者的RMSE、MAPE分别降低了69.11%、47.36%;和WOA-BP模型相比,前者的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、RMSE和MAPE分别降低了43.78%、43.22%、45.96%。和PSO-BP模型相比,前者的MAE、RMSE、MAPE分别降低了89.67%、90.61%、90.82%。因此IWOA-BP预测模型的决定系数更高、预测误差更小且收敛速度更快,可有效地预测粮食产量,对于农业部门和相关政策制定者来说具有重要的技术参考价值。

为了有效利用液化天然气(liquefied natural gas,LNG)的冷能并对燃气轮机废气中的CO₂进行液化处理,提出了一种利用LNG冷能液化CO₂及CO₂动力循环的新工艺,该工艺在常规朗肯循环的基础上增加了再热循环和回热循环并且设置了多流股换热器。利用化工过程模拟软件对工艺流程进行模拟并且对回流温度、级间冷却温度和循环的最高温度和压力进行敏感性分析,得到最佳运行参数。采用㶲分析的方法,对系统的㶲效率、比功和CO₂的液化率等系统评价指标进行分析计算,并与现有工艺进行对比分析,得到新工艺的㶲效率为54.16%,比功为335.9 kJ/kg LNG,CO₂的液化率为0.621 7 kg/kg LNG,可知新工艺的评价指标均优于现有工艺。并且以㶲效率最高为目标,液化后的CO₂温度作为约束条件,采用Original优化模式对工艺流程的参数进行优化,优化后的㶲效率为54.28%,比功为337.5 kJ/kg LNG,系统性能进一步提升。

随着能源行业的发展以及世界能源需求的不断增长,地热资源勘探开发的难度不断增加,深层、超深层地热资源已经成为新能源行业开发的重点方向。随着地热井钻进深度的不断增加,钻井液热物理性质随温度压力变化对井筒温度压力的计算将会产生更为显著的影响。建立了地热井钻井过程中井筒瞬态温度压力耦合数值模型,研究了地热井钻井过程中钻井液的密度和黏度随温度压力变化对井筒温度压力计算的影响。计算结果表明,钻井液的黏度和密度对井筒温度的计算结果具有重要的影响,与不考虑黏度随温度变化的情况下相比,考虑黏度随温度变化的情况下井底温度的计算结果高出3.1%,考虑黏度和密度同时随温度压力变化的情况下井底温度的计算结果高出4.99%。可见,为了提高计算精度,在进行地热井井筒温度压力计算时应当充分考虑钻井液的热物理性质随温度压力变化的影响。

子洲气田是一个多层叠合致密砂岩气田,储层涵盖了石炭系本溪组-二叠系下石盒子组盒8段。目前,该套储层孔隙结构及其对储量动用影响尚缺乏整体规律性认识,严重制约了气田层间挖潜进程。利用铸体薄片、储层物性和生产资料,采用统计和相关性分析法,对本溪组-盒8段储层孔隙结构特征、成因及其对储量动用影响进行系统研究,给出了气田后续层间挖潜建议。结果表明:①该套储层具有典型的1+1型孔隙结构。其中,下部层组(本溪组、太原组、山2段)原生粒间孔发育,原生孔隙比例、面孔率和孔径较大,孔隙结构好,为原生孔隙主导型孔隙结构;上部层组(山1段、盒8下、盒8上)次生粒内溶孔-晶间孔-微裂隙发育,原生孔隙比例、面孔率和孔径较较小,孔隙结构差,为次生孔隙主导型孔隙结构。②储层岩石成分,尤其是石英和岩屑含量差异是1+1型孔隙结构形成的主要原因。其中,下部层组以石英砂岩为主,石英含量高、岩屑含量低,有利于原生孔隙保存;而上部层组以岩屑砂岩为主,岩屑含量高、石英含量低,不利于原生孔隙保存,而有利于次生孔隙形成。③1+1型孔隙结构对储量动用具有显著影响。其中,下部层组孔隙结构好,储层相对高渗(0.52 mD)、大泄流面积(0.70 km²)、高储量动用程度(67.9%);而上部层组孔隙结构差,储层相对低渗(0.33 mD)、小泄流面积(0.34 km²)、低储量动用程度(26.9%)。④分析认为,目前井网条件下,上部层组储量未得到有效动用。为实现气田均衡开采和提高气田整体储量动用,建议对上部层组以小井距单独开采。

为了提高单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别精度,以及解决刃磨监测中单一传感器采集信息有限的问题,提出一种基于多信息融合与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别方法。通过采集刃磨过程中的振动信号和声发射(acoustic emission,AE)信号,采用小波包分解法分析刀具振动信号,得出与刀具刃磨方向强相关的特征频段,采用参数分析法来分析声发射信号,得出特征参数。将振动信号特征频段能量值和声发射信号特征参数作为识别刀具刃磨方向的特征参量。将特征参量作为BP神经网络模型输入进行融合,在线识别刀具刃磨方向。针对BP神经网络的容易陷入局部最小值的缺点,利用PSO算法优化神经网络权值和阈值,有效解决陷入局部最小值的问题。实验结果表明,经PSO-BP与多信息融合对单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别准确率得到了有效提高,达到85%的准确率,为单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别提供了一种新方法。

故障诊断领域中常将信号处理与深度学习相结合以实现更好的诊断效果。基于此,对辛几何模态分解与ResNeXt神经网络分别进行了改进与优化,提出了一种基于优化辛几何模态分解与改进ResNeXt神经网络相结合的齿轮箱故障诊断模型。首先将采集到的振动信号经优化辛几何模态分解进行筛选重构,得到有效分量,之后送入改进ResNeXt神经网络进行故障的识别分类。通过使用渥太华大学滚动轴承变工况数据,验证了模型的可行性;通过使用动力传动故障诊断综合实验台(drivetrain dynamics simula,DDS)齿轮箱数据进行对比实验与抗噪性实验,验证了改动的有效性与模型的泛化性。

壁挂炉供热是北方农村冬季采暖的主要方式之一。由于供气管网压力波动,壁挂炉易于出现燃烧不稳定现象,甚至发生CO中毒事故。为揭示管网压力变动下燃气壁挂炉内温度场及燃烧产物的变化规律,以火排燃烧器为研究对象,通过数值模拟与实验相结合的方法研究了单排燃烧器在不同管道压力下引射装置出口处燃气组分的分布、燃烧室内温度、燃烧室出口烟气中CO及NO浓度的变化规律。结果表明:①随着燃气入口压力减小,火排出口处甲烷浓度随之上升,甲烷浓度不均匀性增强;②随着燃气入口压力减小,燃烧室出口处CO质量浓度逐渐增加,燃气入口压力为500 Pa时,CO质量浓度达到25.2 mg/m³,高于人体CO中毒事故限值23 mg/m³;燃烧室出口处NO质量浓度呈先增加后减少的趋势,在1 500 Pa时达到峰值为18.99 mg/m³;③随着燃气入口压力减小,燃烧室内最高温度先增加后减小,在500 Pa时温度最低为1 840 K,燃烧不充分,燃烧生成的热量少;可见,管网压力变小使壁挂炉燃烧的不稳定性增加且CO浓度也显著变大。本文研究结果可为燃气壁挂炉生产厂家在增强设备安全性方面提供一定的理论支持。

为了解决四开关Buck-Boost(four-switch Buck-Boost,FSBB)变换器四边形电感电流控制策略中电感电流有效值和峰值较高的问题,提出了一种电感电流临界连续模式(boundary conduction mode,BCM)控制策略,通过将现有四边形电感电流控制策略中不传输功率的续流阶段缩短至零,以降低电感电流有效值和峰值。首先,分析了FSBB变换器工作模态和电感电流在不同模式下的电流波形;其次,分析了FSBB变换器在全工况实现软开关的约束条件,获得电感电流的取值规则;接着,分析了不同模式下电感电流的变化情况,给出了临界连续模式下的控制方法,在输入输出压差较小时,通过提高第一阶段或第三阶段的占空比来提高输出功率,在输入输出电压压差较大时,使FSBB变换器工作在电感电流临界连续状态,有效地降低电感电流有效值和峰值;最后,搭建仿真模型,结果表明所提BCM控制策略可以实现零电压开通且有良好的动态响应能力。

配电网数字孪生技术是当前电力系统和信息技术融合发展的重要产物,它通过构建实体配电网的虚拟模型,在数字空间中模拟配电网的物理行为和运行状态,实现对实体配电网的仿真分析。由于配电网涉及的系统多样、状态复杂,现有配电网数字孪生仿真平台技术仍有待提升。提出了一种基于小波与长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络融合的数字孪生状态预测方法,该方法在现有小波变换以及LSTM神经网络的基础上,构造了面向电力状态以及天气因素的小波-LSTM融合模型,借助离散小波变换将高维输入数据转化为细节与轮廓系数,然后通过LSTM神经网络对数据处理求解以及结果的融合,从而形成准确的预测结果。在真实数据集上进行验证,表明小波-LSTM融合模型较现有LSTM网络在平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)指标上有显著提升。最后,还在不同行业的数据集上进行了测试,结果表明小波LSTM预测方法可适用于不同行业的状态数据,相较于小波Lasso、LSTM、STL-LSTM在MAPE方面具有更好的性能,可为未来数字孪生的状态预测提供良好的支持。

脑血管搭桥、脑组织解剖、神经吻合等软组织显微手术缺乏微力感知显微手术器械。为了拓展人手操作精度,设计了一种专为手术机器人使用的新型多自由度绳驱微操作腕式夹爪,旨在提高操作精度并增加操作过程中的接触力感知。该腕式夹爪通过丝杠驱动六根绳索实现微型化器械远端的灵巧运动。通过电机直接驱动丝杠的方式提高了绳索驱动精度,从而实现了远端腕式夹爪的操作精度和稳定性。此外,驱动绳索后端与丝杠之间设计有力传感器,实现对绳索张紧力的直接实时监测。基于绳索张紧力提出了对腕式夹爪接触力的计算模型,实现了腕式关节对外界接触力的感知测量。实验结果表明,开环控制下腕式夹爪运动跟踪误差均值<1°,力估计平均值最大为53.85 mN。

流程模型挖掘算法能够从事件日志中挖掘流程模型,不同流程模型挖掘算法处理事件日志的能力不同。目前,大量涉及流程模型挖掘算法评价的工作大都是间接评价,而间接评价存在局限性。针对这一问题,将可靠性作为模型挖掘算法的重要直接评价指标,提出一种模型挖掘算法可靠性评价的方法,用于直接评价模型挖掘算法的性能。该方法对原始事件日志进行增量预处理以得到增量子日志集合;使用模型挖掘算法对增量子日志和原始事件日志进行处理,得到流程模型;最后,通过质量评估对业务流程模型挖掘算法的可靠性进行评价。基于公开的9个仿真事件日志和4个真实事件日志,从弱可靠性、噪声干扰可靠性和强可靠性3个方面对多个模型挖掘算法进行实验,实验结果表明:Heuristic Miner、Inductive Miner-infrequent、Inductive Miner和Alpha Miner可靠性值依次为4、3.2、2.4和1.6,可靠性值越高,算法的可靠性越强。可见本文方法能够有效地评价算法的可靠性。

为了提高对下肢运动的分类准确度,提出了一种基于表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)的卷积神经网络与长短期记忆网络融合识别模型(convolutional neural network and long short-term memory network, CNN-LSTM)。首先,采集了20名受试者进行上楼、下楼、行走和蹲起4种步态动作的sEMG;接着,对采集到的sEMG数据进行预处理,并提取了两种时域和频域特征,用作机器学习识别模型的特征输入;最后,基于预处理后肌电信号数据,构建了CNN-LSTM的下肢动作识别模型,并与CNN、LSTM和支持向量机(support vector machine, SVM)模型的性能进行对比。结果显示,CNN-LSTM模型在下肢动作识别准确率上分别比CNN、LSTM和SVM模型高出2.16%、8.34%、和11.16%,证明了其优越的分类性能。研究结论为康复医疗器械与助力器械提供了一个有效的下肢运动功能改善方案。

随着对联邦学习的深入研究,发现联邦学习中的隐私保护策略并不能完全保护用户的隐私安全,并且在联邦学习训练过程中存在模型收敛困难的问题。针对以上问题,提出了一种自适应差分隐私机制(adaptive differential privacy, DP-AdaMod)。首先,利用自适应学习率算法调整模型训练过程,避免模型出现波动和过拟合现象,从而提高模型训练的效率和性能。其次,引入差分隐私技术,通过对模型梯度添加噪声来确保联邦学习的隐私安全。同时,使用Moment Accountant机制进行隐私损失的精确计算,有助于平衡隐私保护性能和精度,从而进一步增强了系统的安全性。最后,通过仿真实验验证所提方案的有效性。结果表明该方案在准确率、隐私预算消耗等方面展现出较优性能。

随着容器云技术的不断深入发展,通过预测分析云资源请求的整体趋势及高峰期,对于容器云资源的高效利用和合理分配具有重要意义。利用深度学习技术进行负载预测已经成为解决容器云资源利用率不平衡的关键技术。针对目前负载预测的单一模型和组合模型所存在的预测精度低以及捕获序列特征不充分问题,提出基于时间卷积和长短期记忆网络(temporal convolutional network-long short-term memory,TCN-LSTM)的短期云资源组合预测模型,组合模型中的空洞卷积在不减少特征尺寸的情况下增加感受野获取更长久的时间序列特征,其中残差网络可以跨层传递信息以加快网络的收敛,所获取的时间序列特征可有效提高LSTM的预测精度。利用阿里巴巴公开数据集的进行预测,实验表明所提出的模型与单一的预测模型以及其他组合模型进行对比分析,误差指标-平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低8%~13.7%,均方根误差(root mean squared error,RMSE)降低9.8%~13.1%,证明所提模型的有效性。

由于珍贵木材日益稀缺以及过度开发导致的严重环境问题,有必要通过对普通木材进行染色来模仿珍贵木材的外观。在本研究中采用计算机辅助染色技术,实现对普通木材的高精度染色,从而创造出外观类似珍贵木材的替代品,减少人们对它们的依赖。首先,基于基因表达编程(gene expression programming,GEP)的概念,提出了一种多表达式编程(multi-expression programming,MEP)算法来预测染料配比,考虑到多种染料之间的复杂相互作用,采用多基因表达,MEP算法能够处理这些复杂的多种染料之间的相互作用,从而得到更直观的函数表达式。为了提高MEP的函数挖掘准确性,自适应调整突变和重组算子的概率,并使用并行编程来增强函数挖掘效率。与基因表达编程的结果相比,MEP深入挖掘了函数关系,并在颜色预测中获得了0.113的相对偏差结果。

目前竹类研究主要以毛竹等大径级竹材为研究对象,方竹及小径级竹材的研究与应用较少。以竹材物理力学性能试验方法为依据,对3~5 年生的111 个昭通方竹片状试样进行了力学试验,测定了拉压强度、弹性模量等参数。基于试验数据,确定了强度概率分布并验证了其分布特性。结合木结构研究成果与可靠度极限状态设计法,得出了方竹的强度标准值和设计值,并通过与毛竹、落叶松等材料的对比,验证了其可行性。针对不满足规范要求的顺纹抗压强度设计值,进行了可靠度指标修正。本研究丰富了小径级竹材的力学性能数据库,也为方竹的进一步研究与应用开拓了新的方向。

中国海上风电进入规模化、高效化开发阶段。支撑海上大型风电机组需要结构性能更好和经济性更优的新型塔架形式。预应力复材双壁风电塔架是香港理工大学研发的一种新型塔架,具有耐久性好、承载力大以及稳定性高等特点,可以提高塔架服役全寿命周期的经济性。以支撑12 MW海上风电机组的预应力复材双壁塔架为实例,基于现行设计规范要求和有限元模型,对预应力复材双壁塔架的结构分析方法和设计过程进行了研究。结果表明:预应力复材双壁塔架的频率能够符合风电机组要求;塔架具有较高的压弯、受剪和受扭承载力,满足承载能力极限状态要求;塔架在正常使用极限状态下的应力、应变、混凝土裂缝宽度及塔顶变形均小于现行规范限值;采用一种简化方法评估了塔架截面的疲劳性能,截面钢管和混凝土均符合疲劳要求。可以为预应力复材双壁风电塔架的设计和工程应用提供参考。

针对红黏土地基中水平矩形锚板上拔承载特性,通过自制的可视化拉拔模型试验系统,结合数字照相测量技术,开展了饱和红黏土地基中水平矩形锚板的竖向拉拔模型试验。结果表明:锚周土体滑动面随埋深比的变化呈现不同形态,但初始角并不随埋深比发生变化。荷载位移曲线一般具有较明显的峰值特征,但随着埋深比的增大,该特征逐渐减弱;埋深比相同时,长宽比越小,锚板承载的三维特性越显著,曲线的峰值特征也越明显。承载力系数随着埋深比的增加呈增大趋势,但不同长宽比下的规律有所差别;承载力系数随长宽比的增加呈减小趋势,且不同埋深比下的变化规律较为一致。结论:对于试验红黏土,至少在埋深比4的范围内,锚板可归为浅埋型,埋深比大于8的情况则已属于深埋型。同等条件下,受黏聚力和剪胀性的影响,锚板抗拔承载力系数在红黏土地基中的数值介于松砂地基和密砂地基之间。

为了深入研究地热储层中采灌井间的连通性及水力联系,使用COMSOL Multiphysic构造裂隙-孔隙双重介质数值模型,对深部裂隙岩体渗流及示踪运移进行模拟。分析了裂隙岩体中与主流线方向呈不同倾角的裂隙组的开度、岩体基质的扩散系数和渗透率对示踪剂突破曲线(breakthrough curve,BTC)的影响。结果表明:裂隙内水的对流是影响浓度运移的主要因素;随着裂隙开度增大,示踪剂运移的速率和峰值浓度增大,且示踪剂运移受裂隙开度的影响程度随裂隙组倾角增大而呈减小趋势;岩体基质扩散系数和渗透率对示踪剂的浓度时空分布影响显著;随着基质扩散系数增大,示踪剂迁移的延迟效应提高;随着基质渗透率增大,储层的压力和浓度分布各向异性降低,出口边界处的浓度分布更加均匀。

为探究冲击荷载和爆炸荷载作用下隧道变形行为特征,提出了一种模型试验与数值模拟相结合的方法来分析不同动态荷载条件下隧道的损伤行为和模式。以海螺沟隧道为研究对象,采用模型试验和数值模拟相结合的方式,首先对缩尺物理隧道模型进行冲击测试,接着对隧道模型进行数值分析并完成验证,然后对比了小比例隧道模型和原型模型在冲击荷载下的隧道变形结果,最后分析了爆破荷载对原型隧道变形的影响。研究结果表明:本研究提出方法能够真实反映实际冲击荷载对隧道变形的影响;缩尺隧道模型的数值分析结果与试验结果较为吻合;在冲击荷载作用下,原型隧道顶部的约为缩尺物理模型的10倍;原型隧道数值模型在冲击荷载作用下顶部变形量与500 kg TNT爆破荷载造成的变形较为一致,利用冲击荷载可有效模拟爆破载荷对隧道拱顶的损伤情况;增大覆盖深度和减小冲击荷载是避免隧道造成重大损伤的有效举措。本研究的成果克服了地表爆破时现场测试的困难,为分析隧道在不同动态荷载作用下的破坏行为和模式提供一种低成本、安全可靠的测试方法,为优化爆破荷载的隧道安全、经济的设计提供技术支撑。

以往的视觉效果研究主要集中在对城市整体环境的评估,而缺少针对城市内部历史街区的研究。为评价历史街区的植物景观视觉效果,结合街景图像和机器学习方法进行分析。通过比较不同模型的性能,选取了ResNeSt模型应用于植物景观协调程度和健康程度的评价研究中。结果表明,ResNeSt模型在分类和回归任务中性能最佳,其评分结果与专家评分一致,并与公众评分具有中高度相关性。同时,植物景观视觉效果受经济因素影响显著,并且街区外侧道路的视觉效果评分普遍高于内侧道路。可见,机器学习模型在历史街区植物景观视觉效果评价中具有较高的有效性,能够为历史街区植物景观的保护与优化提供科学依据,对城市规划和旅游业具有重要应用价值。

在引水隧洞开挖与混凝土衬砌平行作业施工过程中,底板混凝土被重车碾压破坏严重影响施工质量。针对引水隧洞“边挖边衬”平行作业中由于重车碾压所导致的底板混凝土保护难题,利用ABAQUS建立底板保护数值计算模型,采用上覆“洞渣-混凝土”复合保护层的底板保护措施,开展隧洞底板成品混凝土保护数值模拟研究,分析保护层材料特性与重车偏压距离对底板受力变形的影响规律,评估不同工况下的底板保护效果。研究结果表明:该底板保护措施可有效提升底板混凝土保护效果,随着保护层混凝土标号提高,底板混凝土的受力与变形减小,减小率最高分别可达17.5%和12.4%,随着重车偏压距增大,底板混凝土最大变形量增大且变形区域范围扩散显著,且边缘处应力增长极其明显,最大增长率高达222.6%,研究结果可为隧洞底板混凝土防碾压破坏提供理论与技术指导。

西北寒冷地区长距离输调水工程冬季输水过程中渠道及河道中修建的闸墩等水工建筑物经常受到流冰的撞击破坏影响,为保障冬季输水的稳定性及安全性,需进行冰水耦合作用下流冰对闸墩的撞击破坏力学特性响应研究。应用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,基于任意拉格朗日-欧拉(arbitrary Lagrangian-Eulerian,ALE)流固耦合方法建立了冰-水耦合作用下流冰撞击闸墩的精细化有限元模型,并通过相关规范对流冰撞击力进行对比,验证了冰材料数值模型的准确性及有效性。以冰-水耦合模型、附加质量模型、无流体模型和流冰特性(流冰速度、流冰压缩强度)为变量,探究流冰对闸墩的力学特性响应规律。研究结果表明:流冰对闸墩的撞击破坏影响主要集中在流冰-闸墩碰撞接触区域,且水介质的黏滞作用显著降低了流冰对闸墩的损伤破坏;对于不同模型碰撞工况下流冰撞击时的闸墩力学特性,附加质量模型计算得到的撞击力和x方向位移峰值最大,无流体模型次之,流固耦合模型最小,表明附加质量模型进行仿真计算更有利于结构设计,而流固耦合模型能更真实模拟流冰-闸墩相互作用进程。流冰撞击力峰值和均值均随着流冰速度及压缩强度的增大而增大,表明流冰速度和流冰压缩强度对撞击力的影响不容忽视。因此,在实际工程中可设置拦冰索等措施以降低流冰撞击力确保结构安全。

路基不均匀冻胀会对高速铁路无砟轨道动力学特性产生重要影响,从而威胁列车高质量运营。因此采用建立的车辆-无砟轨道-路基空间耦合动力学模型,对路基冻胀变形下,不同波长、幅值和行车速度下影响下的轨道动力学特性变化规律进行了研究分析。研究结果表明:当路基冻胀幅值不变时时,随着冻胀波长的增大,车体振动加速度先增大后减小,轮轨垂向力随路基冻胀波长的增大而减小,轮重减载率和脱轨系数随路基冻胀波长的增大而逐渐减小;当路基冻胀波长不变时,随着冻胀幅值的增加,车体振动加速度的峰值逐渐增大,且当路基冻胀幅值为40 mm时,车体轮轨垂向力已经为198.642 kN,并在1.384 s变为0,车体发生了短暂的脱空;轮重减载率和脱轨系数随路基冻胀幅值的增大而增大,且在幅值35 mm时,轮重减载率已经超过限值0.80,对行车的安全性造成了一定影响;行驶速度增加会导致车轨系统动力学指标增大。研究结果可为高速铁路无砟轨道动力学分析与工程病害处置提供重要参考。

现行安全性评价规范缺乏针对四级、等外公路等低指标公路的线形设计安全性指导,为此提出了一种检验山区低指标复杂线形公路行驶安全性的方法:基于CarSIM/TruckSIM仿真软件平台搭建“人-车-路”系统仿真,选取代表性车型,以实车行驶数据为仿真参数设置依据,开展车辆虚拟行驶试验,利用速度、横向稳定性、驾驶操纵性、速度调控等四类指标,分析被检公路的公路几何设计符合性、速度协调性、驾驶操纵负荷、事故易发路段甄别、连续纵坡路段安全性。通过运行与实车试验相似的虚拟仿真行驶实验验证了“人-车-路”仿真方法的可行性,并且选取了1条四级公路、1条等外公路为实例,结果表明,该方法能有效检验出公路线形设计组合指标超低限的、不协调的线形单元,驾驶操纵负荷较大、均衡性较差的路段,危险路段及对应的车辆事故形态和临界安全速度,重型载重货车通过回头曲线越出行车道的位置及越出宽度;进而可以根据危险路段的行驶/事故状况提出靶向性的几何参数改善措施,增加车辆在山区低指标复杂线形公路行驶的通过性和稳定性,最终达到提高山区低指标公路的线形设计质量和行驶安全性的目的。

为解决钢桥面铺装耐久性不足问题,以两种双层沥青玛蹄脂混合料(stone mastic asphalt,SMA)铺装结构为研究对象,采用有限元分析方法确定典型桥面板最不利荷载位置,计算对比两种结构在该荷载位置下的力学响应,优选钢桥面铺装结构组合并提出设计指标要求;其次,室内制备A、B两种高黏高弹改性沥青,以沥青胶结料及混合料路用性能为考察标准,对比分析胶结料类型对钢桥面铺装沥青混合料路用性能的影响规律,优选沥青胶结料类型;最后,借助室内拉拔及斜剪试验,对铺装层与钢板之间的层间黏结状况进行评价,并结合实体工程对最不利温度条件下铺筑层的黏结性能进行检验。结果表明:跨中位置为钢桥面的最不利荷位,应以铺装层在该位置的拉应力、竖向位移及层底剪应力作为钢桥面铺装的主要设计指标;所设计的两种铺装结构力学响应规律一致,其中,结构2(SMA-13+SMA-10+沥青胶砂)的竖向位移及层底剪应力较小,宜作为优选结构;A、B高黏高弹改性沥青的路用性能较SBS(苯乙烯-丁二烯-苯乙烯三嵌段共聚物)改性沥青优势显著,又以A高黏高弹改性沥青性能最优,用其制备的混合料路用性能最为优异;拉拔试验测试结果表明,25 ℃及60 ℃温度条件下铺装层-钢板间黏结强度均满足设计要求,工程应用地区铺装结构层内温度呈周期变化规律,最高温度未超60 ℃,以该温度层间黏结强度作为设计指标科学合理,同时不利温度下实体工程各结构层间黏结强度均满足设计要求。

为实现超设计使用年限或发生严重损伤的斜拉索安全高效更换,提出了一种利用既有斜拉索锚垫板为反力系统的外置钢锚筒换索系统,设计制作了典型主梁节段缩尺模型及临时索系统全尺模型,开展了外置钢锚筒-锚垫板干接触、胶接条件下的单向轴压和偏心受压静力试验。结果表明,干接触条件下钢锚筒失效模式为偏心受压侧顶端与锚垫板接触处屈曲,灌注环氧树脂胶接触条件下其失效模式为偏心受压侧环氧树脂胶界面处屈曲。相同荷载工况下灌注胶后的钢锚筒位移及最大压应力较小,钢锚筒的受压安全性和稳定性较好。该型辅助构件可用于斜拉桥换索施工中。

高效、准确的衬砌裂缝检测可以为评估隧道结构安全提供依据。针对传统裂缝检测方法复杂和泛化能力弱的缺点,提出了一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝检测网络YOLOv5-CT(YOLOv5 CBAM Transformer)。考虑到裂缝细长的形态,网络引入了Transformer模块来改善裂缝检测效果。Transformer模块较强的长距离依赖捕捉能力使得所提出的检测模型能够充分学习到裂缝区域的上下文信息。此外,该网络在特征融合部分还集成了卷积注意力机制CBAM(convolutional block attention module)。在自采集数据集上的实验结果表明:YOLOv5-CT的AP50和AP(average precision)分别可以达到85.2%和51.3%,相比于基线模型YOLOv5提高了8.9%和12.1%,在精度上优于YOLOX、YOLOv3-MobileNet等其他单阶段目标检测网络。在640×640像素条件下推理速度达到161.3 f/s(frames per second),可以实现隧道衬砌裂缝实时检测。

近几年,时空图卷积网络(spatial-temporal graph convolutional network, STGCN)被引入交通流量预测中,具有良好的时空交通数据建模能力,取得了先进的性能,但是仍存在两个问题:①交通流量数据具有很强的时空相关性;②静态的预定义图难以捕获交通流随时间动态变化的时空依赖关系。为解决以上问题,提出了一种新的时空分解框架(spatial-temporal decomposed framework, STDF),它使用了残差连接、遗忘门、更新门,将时间模块和空间模块有机连接起来,以将输入信息进行多层次双维度的分解和预测。此外将STDF进行实例化,提出一种新的基于输入交通信号分解的动态时空融合的交通预测模型(decomposed dynamic spatial-temporal graph convolutional network, DDSTGCN),它捕捉了交通的时空相关性,并设计了一个动态图学习模块,考虑了空间依赖的动态性质。最后利用两个真实交通流量的数据(在PEMS04和PEMS08的数据集),与现有的交通流量预测算法进行对比。实验结果证明,所提方法在交通流量预测的准确率有良好的性能表现,能够有效地完成真实场景下的交通流量预测。

路内停车效率评价是开展路内停车优化与管理、建设城市智慧停车系统的必要依据。为此,提出一种基于熵权Critic-Topsis模型的路内停车效率评价方法。首先,从停车位属性、运营特性、交通影响3个方面选取停车位数量、道路剩余宽度、累计停车数等9个指标构建路内停车效率评价指标体系。其次,针对路内停车效率评价指标的数据特点,提出熵权Critic-Topsis模型的评价方法,使用熵权法和Critic法综合计算各指标权重,再利用改进的Topsis模型对停车场进行量化评价。最后,以此模型对北京市10个路内停车场数据进行实例分析,得到各个路内停车场评价结果以及排名。研究结果表明:在路内停车效率评价指标体系中,停车位数量、停车位利用率和道路剩余宽度对评价结果影响较大,权重分别为22.99%,13.72%和13.71%;在对北京市10个路内停车场实例分析中,工体东路、科苑路、花园北路等路内停车场得分较高,分别为0.659 4、0.611 3、0.608 1,并且对得分较低的春和路和岭南路路内停车场给出了相关建议和优化措施,以期完善城市路内停车长效管理体系,提高城市交通管理水平。

现有研究中影响燃油消耗的特征值选择通常没有明确标准,研究成果难以与实际飞行相结合。基于塞斯纳172的飞行训练数据对通航教练机空中阶段的燃油消耗做出预测。首先,基于作者的飞行经验以及相关性分析,从飞行员操作角度选择影响燃油流量的特征值。其次,使用回归树模型拟合不同飞行状态下的燃油流量,并将飞机实际飞行状态与燃油流量预测值相对应,便于后期从飞行技术层面研究具体的节油策略。最后,使用经过超参数寻优的随机森林模型对燃油流量做出预测。实验结果表明,本文所使用的模型精度优于现有研究成果,平均绝对误差为0.286 gallon/h,均方根误差为0.496 gallon/h,残差平方和为0.968 4,平均绝对百分比误差为4.00%。

为解决传统基于主观经验人为划设的扇区所存在的空域资源分配不均问题,满足如今空中交通运行需求,通过改进Agent方法,研究终端区三维扇区划设问题。首先,在满足传统扇区划设约束条件下,以提高扇区同交通流适应性,降低并均衡管制负荷为目标;随后,通过使用遗传算法确定Agent初始解位置以提高计算效率、设计优化Agent生长规则与空域填充规则方式改进传统Agent方法;最后,以上海终端区内数据进行实例分析验证,结果表明:相比现行与传统Agent方法所得扇区划设方案,改进Agent方法能够分别提升25.84%、18.54%的扇区形状特征与空中交通流适应性;同时在降低终端区管制负荷总和基础上,可将各扇区间管制负荷标准差分别降低53.33%、36.58%。可见基于改进Agent的空域管制扇区划设方法为中国本土特色化空域规划提供参考性意见。

在机场自治化运行条件下,对于场面运行环境的感知是制约机场实现自治化运行的一个关键因素,而机场场面交通运行过程中对于场面滑行资源占用情况是构建完整的场面运行环境的关键步骤,首先以机场场面滑行过程为研究对象,构建了机场场面滑行过程的本体模型,基于机场的场面路网结构,对路网中的滑行路径进行划分,建立了以路网节点与节点连接关系为基础的“节点-边”模型,同时以本体模型为基础,定义了场面路网的动静态属性作为路网节点的基本属性,在此基础上,以路网节点为研究对象,将航空器场面滑行过程中的存在的多种冲突场景以路网节点的动态属性进行模型表达,从而实现了航空器滑行过程在路网节点上的动态表示。以航空器动力学模型生成的速度数据为基础,设计了在航空器冲突场景下的飞行区场面滑行资源动态图的可视化表示,试验结果表明,该模型可以很好地表示场面运行过程,可以增强场面交通参与者对飞行区场面滑行资源占用状况的全域感知能力。

起竖装置作为火箭发射的关键装置,其起竖承载性能对火箭发射成功至关重要。针对某火箭起竖装置在起竖瞬间加载工况下出现的立板失稳现象,为分析立板失稳的原因,考虑起竖装置实际受载情况,建立起竖装置有限元仿真模型,对起竖瞬间工况下立板两侧的压力载荷进行提取,基于小挠度薄板弹性稳定理论,对立板局部失稳进行了解释:立板在起竖瞬间受压载荷超过了其临界失稳载荷,表现为横向弯曲变形失稳特征。根据分析结果提出立板局部补强措施,对补强后起竖装置开展有限元分析和起竖加载试验,结果表明:左、右立板对应测点应力一致性较好,测点仿真计算与试验测试结果偏差不大于10%,横向弯曲变形由补强前的5.3 mm减小到补强后的1.6 mm,证明了结构补强的有效性。相关结论为大型复杂结构局部稳定性分析提供了参考。

针对污水处理曝气控制系统存在滞后大、非线性的问题,分析了污水处理曝气控制系统的原理,建立了污水处理曝气控制系统的数学模型;并通过对传统比例-积分-微分(proportion,integration,differential,PID) 控制算法、粒子群算法和模糊控制算法的研究,提出了一种改进的粒子群优化模糊PID算法,有效解决了模糊 PID 控制过度依赖专家经验、缺少动态性能的缺点。采用MATLAB 对该系统进行仿真,从阶跃响应、抗干扰性和模型失配情况下的鲁棒性三个方面,对三种不同控制方法的快速性、准确性和稳定性进行比较。结果表明,基于改进的粒子群模糊PID 算法在阶跃响应、抗干扰能力和鲁棒性方面均优于传统PID和模糊PID控制算法,能够更快速、更稳定地实现对溶解氧的高效调节,改善了控制系统性能,有助于降低污水处理厂的运营成本。

针对液化天然气(liquefied natural gas, LNG)化工厂安全评价中存在模糊性、随机性等问题,提出了一种基于正态云模型的风险评估方法,该方法基于本质安全化选取评价指标,并通过专家评判量化事故可能性和严重度。通过结合层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)和CRITIC(criteria importance through intercriteria correlation)赋权法确定各指标权重,利用正向云发生器柔化风险矩阵阈值,并通过逆向云发生器优化评价结果,从而得出云特征数字,并生成对应的二维云图。通过将实际云图与标准云图进行对比,确定各评价指标风险等级。以企业LNG化工厂为实例,结果表明:该模型有效融合了专家意见,保留了评估结果的随机性和模糊性,实现了风险评价结果可视化,为LNG化工厂安全管理提供了一种新的风险评估工具。