海上漂浮式光伏在复杂海洋环境中的应用成为各沿海主要国家的研究热点,海上漂浮式光伏目前处于试验和试点阶段。为了探索海上漂浮式光伏技术的主要组成和当前技术现状,助力中国海上漂浮式光伏规模化、商业化发展,通过梳理海上漂浮式光伏的主要组成部分,基于国内外海上漂浮式光伏的研究和应用现状,聚焦浮体平台结构型式,分析了各类浮体平台的特点。结果表明:零气隙和非零气隙型浮体平台技术成熟度均不高,需考虑新型浮体材料的应用以降低工程成本;适应于海上复杂环境的电气设备亟待进一步突破;海上漂浮式光伏与其他海洋应用场景融合互补的商业模式应积极探索;运行和维护的策略、安全及手段需着重关注。研究旨在给出关键技术现状和挑战,为海上漂浮式光伏的开发和设计人员提供参考经验和研究方向。

地热资源赋存特征及成因模式是地热资源开发的重要依据。基于区内各类钻孔、地球物理及地球化学资料,在明确储盖、温度特征基础上,对热源、通道、补给要素开展研究,建立周口坳陷西南部地热系统成因模式,进而评价其开发前景。研究区赋存低温沉积盆地型地热资源,幔源热是主要热源,南冷北热,凸起区大地热流高于凹陷区,可达70 mW/m²以上。平均地温梯度为2.8 ℃/hm左右,为传导型传热,断裂的发育也促进了深部热流的上涌,局部存在热对流增温作用。同位素分析显示补给来自西部低山丘陵的大气降水,在裸露区下渗后沿渗透地层、不整合面向东部运移并被加热增温。新近系、古近系砂岩孔隙、寒武-奥陶系碳酸盐岩岩溶孔洞是流体主要赋存空间。第四系与新近系上部发育的粉砂、黏土沉积构成了良好的隔水隔热盖层。目前新近系开发利用风险最小,热储底板埋深400~1 400 m,向北埋深增大,砂地比平均40.9%,水量40~60 m³/h,井口水温43~48 ℃。最终落实4个孔隙型地热资源开发有利区,3个岩溶型地热资源开发有利区。

檀树岭钼矿床处于江南隆起带内,位于江南断裂的南侧,其主体岩性为花岗闪长岩。为限定其成岩成矿时代和矿床成因,对其开展了锆石U-Pb年代学、辉钼矿Re-Os年代学和全岩主微量元素地球化学研究。结果表明:檀树岭花岗岩SiO₂含量为64.5%~66.8%,Al₂O₃含量为14.4%~16.0%,K₂O含量为3.92%~4.86%,Na₂O含量为2.90%~3.91%,CaO含量为1.56%~2.8%,MgO含量为1.24%~1.53%,A/CNK为1.02~1.10,A/NK为1.37~1.59,主量元素特征显示其属于准铝质-弱过铝质高钾钙碱性-钾玄岩系列的I型花岗岩。稀土元素球粒陨石标准化曲线明显右倾,轻稀土相对富集,Eu负异常。檀树岭辉钼矿的Re-Os定年结果为(133.09±0.86) Ma,茂林岩体花岗闪长岩的U-Pb定年结果为(140.4±0.62) Ma、(139.9±0.66) Ma、(139.6±0.63) Ma,均属于早白垩世。综合年代学和地球化学结果可见檀树岭钼矿床主要岩浆活动属于太平洋构造体制,挤压与伸展的相互交替使该地区发生了大规模的岩浆与成矿作用。

针对渤海海域曹妃甸6-4油田馆陶组低阻油层成因认识不清的现状,利用黏土矿物分析、扫描电镜、粒度分析、重矿物分析、岩心核磁共振等资料并结合沉积演化研究对低阻油层微观、宏观成因机理进行系统分析。研究表明,低阻油层与常规电阻率油层相比富含较多的黏土矿物,伊蒙混层、伊利石层呈搭桥状充填孔隙形成导电网络,多孔网状分布的黏土矿物与地层水充分接触产生阳离子交换作用,构成低阻油层的微观成因;复杂的孔隙结构导致了高毛管束缚水孔隙度,这也会使低阻油层具有更低的含油饱和度,构成低阻油层的另一成因;研究区低阻油层主要发育于中期基准面上升半旋回末期,整体上河水能量较弱,携砂能力降低,诸如黏土矿物细粒沉积物逐渐富集,细粒沉积物比重增加引起储层孔隙结构复杂化、束缚水饱和度增高,构成低阻油层发育的宏观成因。

对气田区进行沉降监测及储层参数反演可为气田安全生产防护、开采规划提供重要支撑信息。以涩北气田区为研究对象,利用SBAS-InSAR方法调查了其于2022年2月—2023年9月期间的地表沉降演化特征,进一步以InSAR监测结果为观测量,通过长椭球模型反演了气田储层中心投影坐标、深度、走向等参数信息。结果表明,涩北气田区中台南气田、涩北1号、2号气田均出现沉降漏斗,年均沉降速率分别为-124~-109、-275~-34、-329~-89 mm/a,其中,涩北1号、2号气田表现出更为显著的地表沉降现象,而且3个气田区地表均在持续快速下沉;进一步以InSAR监测结果为观测量反演得到储层参数,结果显示,利用储层参数正演所得形变与观测形变差异较小,空间分布较为一致,表明基于SBAS-InSAR形变结果反演涩北气田储层参数具有一定的可靠性。

贵州三叠系地层多分布含软弱夹层顺层岩质滑坡,该类滑坡具有破坏性强、滑移机制复杂、治理难度大等特点。以贵阳市西二环滑坡为例,通过野外地质调查、理论分析和离散元数值模拟等方法,探究该类滑坡成灾机理和失稳运动演化过程。结果表明:西二环滑坡主要由白云质层状碎裂岩体组成,渗透性和保水性较好,呈现“海绵体”结构,持续性降雨是该滑坡诱发的直接原因;该滑坡首先由前部滑体剪出,且逐渐向上牵引,随后滑体后缘张拉裂隙进一步发育,在重力作用下导致滑移-拉裂破坏,模拟结果与实际情况基本吻合;西二环滑坡可分为4个变形失稳阶段:自然溶蚀裂化-开挖卸荷扩展-饱水弱化剪切-缓慢滑移堆积。研究结论对于贵州三叠系含软弱夹层顺层岩质滑坡的成灾机理分析和工程防治具有一定的参考意义。

为探索有氧运动与心血管疾病患者心脏功能、脂质代谢和炎症关联性,通过检索PubMed、Embase、Scopus和中国知网(CNKI)数据库中有氧运动与心血管疾病患者心脏功能、脂质代谢和炎性因子影响的相关研究,利用RevMan5.4和R软件进行Meta和关联性分析。结果表明:有氧运动显著降低了B型利钠肽(B-type natriuretic peptide, BNP)[标准化均数差(standardized mean difference, SMD) =-0.84,95%CI (-1.34,-0.34), P = 0.001]、收缩压(SBP) [SMD = -0.55,95%CI(-0.86, -0.25), P= 0.000 4]和舒张压 (DBP) [SMD =-0.99, 95%CI(-1.67, -0.32),P = 0.004] 、LDL [SMD = -0.53, 95%CI(-0.89, -0.18),P = 0.003]和C-反应蛋白(CRP) [SMD = -0.53, 95%CI(-0.90, -0.16),P = 0.005]。CRP和HDL、LDL、DBP呈正相关,相关系数分别为0.35、0.26和0.28;CRP与SBP呈负相关,相关系数为-0.31。由此可见,心血管疾病患者参与有氧运动能够在一定程度改善心脏功能、脂质代谢和炎症因子水平,并且心脏功能和脂质代谢、炎症之间存在相关性。

为研究复合抗拉铠装层制造成型过程中的高温热固化化学问题,探讨了T700碳纤维增强环氧树脂预浸料的固化动力学特性,通过对预浸料进行差示扫描量热(differential scanning calorimetry,DSC)分析,利用Starink法精确计算了自催化反应固化动力学参数,建立了固化动力学模型。试验结果表明:在更高的加热速率下,预浸料坯的反应速率显著增加,但达到峰值后反应速率下降更快,导致最终反应热的平均值更低。该预浸料的固化反应表观活化能为77.04 kJ/mol,所构建的固化动力学模型与试验数据高度匹配。

随着民航绿色发展的推进,航空器噪声问题已变得不容忽视。提出一种结合航空器性能的改进动态窗口法(dynamic window approach,DWA),引入连续爬升运行(continuous climb operations,CCO)的限制,构建航空器的性能约束。针对传统DWA算法中,运用遍历求解造成的解集粗糙问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)进行优化。其次,针对滚动求解在步进中无法顾及全局噪声影响时间的问题,采用速度间接表示时间,从而优化航迹评价函数。添加人口分布的影响,使模型更加合理。最后,以成都双流机场BOKIR-8T离场方向为例,对比分析改进算法(DWA-GA)与传统DWA算法、比较有无人口分布影响下的航迹,并从航空器性能参数、噪声影响范围等方面进行分析。仿真结果表明,改进算法较传统DWA算法在低分辨率的情况下求解精度更高,且人口分布对航迹有着明显的影响。

针对掘进机截割振动信号故障特征不易提取和识别困难等问题,提出了一种精细复合多尺度模糊散布熵(refined composite multiscale fuzzy dispersion entropy, RCMFDE)与河马优化随机森林(hippo optimized random forest, HORF)的掘进机截割头故障诊断新方法。首先,利用RCMFDE全面表征掘进机截割头故障特征信息,构建故障特征数据集;其次,采用HORF对故障类型进行训练和测试,实现掘进机截割头的故障模式识别;最后,将所提方法运用在掘进机截割头实验数据分析中,并将其与现有的多尺度模糊熵、精细复合多尺度散布熵故障特征提取方法做比较。实验结果显示:RCMFDE在挖掘故障特征信息方面优于其他两种熵方法,而河马随机森林在故障分类方面优于极限学习机和支持向量机等分类器,所提故障识别模型可以更加精确地识别掘进机截割头的故障类型,且识别准确率达到100%。

针对带式输送机运行时托辊堵转,引起托辊与输送带过度摩擦、异常升温等问题,基于微观摩擦理论,在考虑滞后生热情况下,结合虚功法建立堵转托辊-输送带摩擦表面温升模型;采用有限元法对堵转托辊-输送带摩擦模型进行热力耦合仿真,分析带速及载荷对温升的影响;搭建堵转托辊与输送带摩擦生热实验平台,利用红外热像仪监测其在不同参数下的温升情况。结果表明:堵转托辊-输送带的摩擦生热量与带速及载荷呈正相关,随着带速、载荷的增加,均会导致生热量的增加,且热量主要集中在堵转托辊表面;实验值与理论计算值最大误差为8.7%,验证了理论模型的可靠性,并根据研究结论提出相应措施。

中国致密油储层具有薄互层纵向交互发育、储层非均质性严重等特点,为实现产能及经济效益最大化,普遍采用一套井网分层压裂多层合采的开发方式。然而,现有压裂定向井产能模型仅适用于单层开采,忽略层间干扰的影响,对预测多层合采条件下油井的产能适用性差。为了提高产能预测的准确性,将致密油藏压裂定向井附近流场划分为主裂缝区、压裂改造区和基质未改造区,综合考虑致密储层分区流动形态,同时引入干扰系数,建立了致密油藏压裂定向井多层合采非稳态产能预测模型,研究了裂缝半长、裂缝导流能力、启动压力梯度、应力敏感、储层非均质性等因素对压裂定向井产能的影响规律。结果表明:启动压力梯度、应力敏感效应和纵向非均质性对压裂定向井的产能具有显著影响,启动压力梯度越大、应力敏感效应和纵向非均质性越显著,压裂定向井的产能越低;随着裂缝半长、裂缝导流能力及基质渗透率的逐渐增大,压裂定向井的产能越高,但各自存在最优范围。产能影响因素的重要性综合排名依次为:基质渗透率、裂缝导流能力、裂缝半长、启动压力梯度、纵向非均质性、应力敏感效应。

断控型碳酸盐岩挥发油藏地质条件和生产井间关系复杂,常规方法应用于计算动态储量的适用性差。考虑油藏缝洞发育、油气两相渗流和井间强连通性的特征,提出了挥发油藏拟压力函数并给出油相饱和度变化规律,建立了挥发油藏多相流动物质平衡理论的井组动态储量计算新方法,该方法利用井底流压计算动态储量,且井组无静压测试需求。结果表明:基于多相拟压力函数的流动物质平衡方程描述了产油率和累计产量的线性关系。对井组动态储量主控因素进行偏相关分析,认为影响生产动态特征的主要因素是平均产油量、产量递减率和地层能量。定量评价地层及流体重要参数误差对动态储量计算结果的影响,认为断控性油藏的地层压缩系数和孔隙度对动态储量计算精度影响大。将井组动态储量计算方法应用于顺北油田典型井组,利用多相拟压力代替压力绘制流动物质平衡诊断曲线,规整化产油量与规整化累计产油量关系趋势具有线性特征。实践表明,新方法为准确计算挥发油藏井组的动态储量提供了有效的途径。

鄂尔多斯盆地东部致密油藏储层浅,压力低,地应力主值小,破裂压力低,明显不同于一般中深层致密油藏。此前该区域油藏水平井压裂开发主要依赖现场经验,压裂施工设计缺少理论依据,施工参数影响规律不清楚,增产效果难以保证,亟须开展压裂施工关键参数优化研究。以产能效益最大化为目标,通过压裂模拟与油藏数值模拟一体化研究方法,使用FrSmart进行压裂模拟、Petrel构建油藏地质模型和tNavigator进行数值模拟,综合运用多种模拟软件对压裂施工关键参数进行优化设计,最终得到了适合该油藏水平井压裂施工的最优簇间距、排量和单段液量。通过调整研究区YCN-1井常规体积压裂工艺参数,簇间距改用20 m,排量12 m³/min,单段液量增至1 000 m³,显著提高了压裂和增产效果。现场试验结果表明,压裂参数优化后的YCN-1井产量比未优化的N-2、N-3井高出29.98%和50.27%。可见该方法对于指导浅层致密油藏压裂施工、提升压裂效率和增产效果具有重要的指导意义。

支撑剂性能对非常规油气储层水力压裂设计至关重要,少有学者进行支撑剂微观性能参数粒度粒形方面的研究。通过室内试验模拟页岩气储层生产过程中支撑剂破碎率及裂缝导流能力的变化规律,定量表征粒度粒形对支撑剂破碎率及裂缝导流能力的影响。结果表明:当闭合压力低于28 MPa,相同类型粒径均匀分布集中、平均圆球度高的支撑剂与分选性差的支撑剂对比,破碎率下降约15%并且裂缝导流能力提升约10%;当闭合压力超过支撑剂的抗压强度,由于支撑剂破碎产生的碎屑进一步堵塞导流通道,分选性好的支撑剂能更好地维持裂缝导流能力。实验结果为现场压裂设计页岩地层压裂设计,入井材料质量管控水平提升及支撑剂优选提供参考。

为了研究非定常飞行参数对仿蝴蝶气动特性的影响问题,以黑框蓝闪蝶作为研究对象,通过建立飞行动力学模型;依据飞行原理建立蝴蝶飞行时翅膀、躯干、地面的相对坐标,构建飞行过程中蝴蝶翅膀和躯干的运动学方程。结合蝴蝶飞行原理验证仿蝴蝶气动特性,并在自然环境流场条件下研究仿蝴蝶扑动角和俯仰角改变对升力和阻力的影响,分析其飞行流场。结果表明:翻转角与升力之间存在正相关,与阻力无关;扑动角小于120°时与升力呈正相关,大于120°与升力呈负相关,扑动角与阻力呈负相关;下扑时翅膀前缘开始产生高压区,上扑时翅膀边缘开始产生高压区。研究结果为仿蝴蝶扑翼飞行器设计提供了控制参数和翅膀设计参考,为进一步优化仿生扑翼飞行提供科学依据。

针对不同砂轮磨削性能对内圆切入磨削加工质量具有重要影响,为了实现在线监测内圆磨削加工过程中不同砂轮在相同实验参数条件下进行磨削时的磨削性能,提出了一种基于粒子群优化-反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络的不同砂轮磨削性能监测方法。首先,对采集的声发射信号、功率信号、振动信号、位移信号以及电流信号的特征参数进行特征提取;然后,根据各传感器的特征值数据样本及PSO-BP神经网络的全局寻优功能,采用初始权值和阈值,建立了PSO-BP在线监测模型对不同砂轮磨削性能进行精准监测;最后,结合实验数据将BP神经网络模型与PSO-BP模型进行了对比分析。结果表明PSO-BP监测模型比BP神经网络模型监测精度更高,平均正确率高达97.6%,并通过大量试验验证了PSO-BP神经网络模型的有效性,能够有效监测不同砂轮的磨削性能状态。

为解决现有微通道散热技术存在的不足和电子散热需求多元化的发展趋势,提出一种蛛网型微通道热沉结构,并对其几何结构参数进行了多目标优化来提升蛛网形微通道热沉的综合性能。采用Box-Behnken设计方法,对热沉的槽宽、翅宽、槽深设计变量进行响应曲面分析,拟合出蛛网形微通道的温度与压降函数;以拟合后的两函数为目标函数,用多目标粒子群寻优算法得到Pareto解集,并使用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)从Pareto解集中进行选择。结果表明,Pareto解集为不同状况下的最优解,温度与压降函数的多元统计系数R²分别为0.999 6和0.998 4,表明拟合函数的精确度高。优化后的结构与原设计相比,不仅平均温度降低了3 K,压降也降低了1 514 Pa,综合性能显著提升,表明合理的通道结构设计可以进一步提高微通道热沉的综合性能。

对于全桥LLC谐振变换器,在轻载时采用间歇控制(burst)策略是提升其轻载效率的一种有效手段。针对传统间歇控制对变换器的轻载状态效率提升效果有限和输出电压纹波大的问题,提出了一种改进型间歇控制方法。该控制方法固定了间歇导通时间,并使变换器在间歇导通时间内工作在谐振频率上,进一步提高了变换器的轻载效率,减小了输出电压纹波。为了验证所提方法的可行性,搭建仿真模型并对比分析了传统间歇控制策略与改进型间歇控制策略的仿真波形,并制作了一台额定功率100 W的实验样机,仿真及实验结果表明:全桥LLC谐振变换器采用改进型间歇控制策略时的输出电压纹波可以满足工程要求,并且相较传统的间歇控制策略,轻载时的效率最高有4.1%的提升。

光伏并网系统配备一定容量的储能装置组成的交流微电网中使用了大量的非线性元件,当微电网中带有大量非线性负载时,易使微电网系统的电流波形出现畸变,产生谐波污染。为减小微电网系统并网对受纳电网的干扰,基于LCL并网逆变器结构,通过PI+重复控制的复合控制策略,在同时满足跟踪速度和精度基础上,实现对指令电流的追踪控制,能够有效抑制谐波电流、补偿无功功率。在复合控制基础上,考虑了光伏输出功率、负载功率突变,研究微电网与电网之间在不同模式下传输的不同功率,结果表明在该复合控制下的多功能并网逆变器依旧可以实现双重功能,最后通过仿真验证,该策略实现了谐波补偿和无功补偿,同时向电网传输功率。

氢能在使用过程中只有水产生,是一种优秀的二次能源,但其环保性应考虑制氢所用的一次能源以及运输等环节,利用电网无法消纳的弃光电解水制绿氢并掺入天然气中,利用天然气管网输送,可保证氢能的环保清洁。建立了一种考虑质子交换膜(proton exchange membrane,PEM)电解槽启停特性的优化运行模型,该模型在处理间歇性能源、氢气需求量波动和时变电价时能够得到最优生产计划,实现时变电价、氢气生产、光伏出力和运行成本四者的平衡;生产计划显示不同时段电解槽负载,验证了模型的正确性。通过改变约束条件中的最低负载,结果表明,待机和空闲状态的比例随着最低负载的降低而降低,运行成本随之也有小幅度减小,当到达临界值6.1%后,运行成本不再发生变化。

为提高系统能源利用率和降低碳排放量,提出一种考虑双层电转气与需求响应的多能互补综合能源系统低碳运行模型。首先,建立高效用氢的双层电转气多能互补综合能源系统优化模型,研究氢能多方面高效益优势;其次,对需求响应进行建模,根据柔性负荷特性将其分为价格型和替代型需求响应模型;再次,引入阶梯式碳交易机制,抑制系统碳排放;最后,以南宁江南工业园区为例,在MATLAB的CPLEX环境下对模型进行求解,并通过场景对比分析验证。结果表明,该模型能充分调动需求侧参与系统优化,达到节能减排的效果。

以三级多产品双渠道供应链为例,探讨了在随机需求下的供应链库存控制问题。研究建立了一个以“单制造商-双分销商-双零售商-双客户”为基础的独立控制、信息共享及前置仓补货模式的双渠道供应链仿真模型。在节点企业中,采用了Pull/Push策略进行订货决策,并利用信息熵来衡量节点的不确定性。最后,使用鲸鱼优化算法来调整仿真模型中的库存控制参数。结果显示,在中断情况下,前置仓补货模式能够将中断渠道客户满意度提高80%。而鲸鱼优化算法则能在保证客户满意度的同时,控制总成本,降低供应链系统的不确定性。

在时变的无线场景中传输的高空核爆电磁脉冲(high altitude electromagnetic pulse, HEMP)不可避免地产生波形畸变,导致HEMP参数识别精确度显著地降低。为解决这一难题,考虑无线信道对HEMP波形的影响,利用其波形特征,研究基于极限学习机参数识别网络(extreme learning machine parameter identification network,ELM-PInet)的参数识别方法,以改善HEMP参数识别精确度。首先,从无线传输理论出发,构建HEMP波形传输模型,诠释无线信道对HEMP波形的非线性影响。随后,构建ELM-PInet进行波形畸变抑制,改善HEMP参数识别精度。最后,基于实验平台,对提出方法进行了现场辐照实验验证。仿真结果表明,相比于经典的HEMP参数识别方法,提出方法可改善HEMP参数的识别精度;针对不同的参数影响,ELM-PInet参数识别方法具有鲁棒性。同时,通过现场辐照实验进一步验证了提出方法的有效性。

针对齿轮箱在多种工况下故障特征存在差异,故障诊断易受噪声干扰,导致故障诊断模型泛化性差和识别准确率低的问题,提出一种端到端的具有混合注意力机制和软阈值化特点的时间卷积神经网络(convolutional block attention module-sparse temporal convolutional network with soft thresholding, CBAM-STCN)齿轮箱故障诊断模型识别分类方法。首先,利用希尔伯特变换将齿轮故障振动信号转换为包络谱信号;然后,将其输入CBAM-STCN故障诊断模型中;该模型嵌入的混合注意力机制模块(convolutional block attention module, CBAM),能够自适应学习通道和空间注意力的权重,提取与故障特征相关的敏感信息;嵌入的软阈值函数能够最小化模型输出和原输入之间的差异;最后,利用所提出的方法对两种工况、不同类型的齿轮故障进行识别分类。结果表明:CBAM-STCN故障诊断模型对齿轮故障智能诊断的平均准确率为98.95%。该方法对于齿轮箱故障的智能诊断具有一定的参考价值。

随着“双碳”战略目标和新型电力系统建设的不断推进,传统配电网逐渐向信息化、数字化和智能化的新型配电系统转变。为准确刻画并分析配电网中不同类型负荷特性,支撑配电网高效运行管控,提出了一种基于数据驱动的配电网典型负荷曲线分类方法。首先基于负荷数据,分析了配电网典型负荷的多种分类场景,并提出了包括错误率、精度和混淆矩阵等的分类场景性能评价指标;在此基础上,提出了一种基于数据驱动的配电网负荷分类方法,将24维日负荷向量转换成图片数据,并基于卷积神经网络识别负荷曲线图片,实现对配电网负荷曲线的精准分类;最后结合实际配电网负荷数据对所提方法的准确性与有效性进行了验证,并与已有方法进行了分析与对比。结果表明所提配电网典型负荷曲线分类方法具有更好的分类速度和分类精度。

针对智能驾驶场景下路面中小型障碍物易发生漏检、小目标障碍物难检测、模型参数量大等问题,提出了改进YOLOv8n的障碍物目标检测算法。在主干网络中融入分布移位卷积(distribution shifting convolution,DSConv),将浮点运算替换为整数运算,减少了冗余计算量,通过量化和分布移位的方式模仿原始卷积层,维持了准确率;通过添加小目标检测层,更好地捕捉小目标的特征信息,适配小目标的尺度特征;结合SimAM无参数注意力机制,引入SPPF-SimAM模块,提高特征表示的质量与多样性,在不增加参数量的情况下实现了检测精度的提升;通过组合鬼影混洗卷积(ghost-shuffle convolution,GSConv)和VoV-GSCSP模块的方式轻量化颈部特征融合网络,降低了模型的参数量和计算量。实验结果表明,改进后模型的准确率、召回率、平均精度均值相较于原始模型分别提升了1.6%、8.0%、6.2%,参数量降低了6.7%,所提算法有效提升了智能驾驶场景下中小型障碍物的检测精度,并且在检测性能与模型轻量化之间达到较好的平衡。

增值税发票商品明细部分的项目名称、规格型号等的格式和内容非常灵活复杂,且缺乏完整表格线对各信息字段进行分隔,现有方法对增值税发票进行全票面信息结构化识别还存在元素识别率低、计算复杂度过高等问题,提出一种基于计算机形态学的全票面信息结构化识别方法。该方法采用形态学操作检测发票表格线,对发票不同区域裁切并识别文字;再利用增值税发票商品明细区域版面排布隐含规则,结合计算机形态学操作获得的文字连通区域,构建完整表格结构;最后基于文本检测神经网络(text detection neural network with differentiable binarization, DBNet)和卷积递归神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)实现文本的检测和识别。提出的方法在3种版式共49张增值税发票数据集上测试,结果表明,元素识别率分别达到99.9%、97.4%和98.8%,单张平均运行时间分别为0.90、0.47和0.82 s,全票面结构化识别性能超过多个对照表格识别模型以及文献方法。

针对基于卷积神经网络图像降噪模型采用简单编码器-解码器结构而导致图像降噪性能差的问题,提出一种基于残差密集网络与注意力机制的残差密集图像降噪网络(residual dense image denoising network, RDIDNet)。首先,利用全局残差块增强网络模型的非线性映射能力;其次,引入双元素卷积注意力模块以实现RDIDNet模型解码过程中的自适应特征融合;最后,将RDIDNet降噪模型和14种代表性降噪方法进行对比,并进行消融实验,验证在基准模型上使用RDU Sub-Network、DE-CAM、PSNRLoss进行网络优化的有效性。实验结果表明,在Set12数据集、BSD68数据集中,RDIDNet在峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)、结构相似性(structural similarity,SSIM)指标上相比传统经典方法BM3D分别平均提高1.03 dB和0.027 5;比基于Vision Transformers架构的SwinIR分别平均提高0.03 dB和0.001 4;比基于CNN的最新降噪方法NHNet分别平均提高0.22 dB和0.008 9。RDIDNet降噪网络更关注低频信息、模型训练更稳定,在有效消除图像噪声的同时能有效保留图像细节纹理,具有较好的表现。

为解决垃圾自动分拣难题,设计了以人工智能计算平台Jetson NANO和YOLOv8算法为基础的生活垃圾智能分拣系统。首先,采用轻量化YOLOv8多目标检测算法将垃圾分为四大类并实现在有遮挡情况下的准确识别;其次,基于CoreXY坐标变换算法实现机械爪抓取的最佳角度判断与垃圾精准抓取;最后,基于TensorRT优化技术实现轻量化YOLOv8多目标检测算法在NANO硬件平台的部署,完成基于YOLOv8-NANO的四大类垃圾智能分拣系统整体构建。实验验证结果表明:在自制的包含四大类共13小类垃圾测试中,分拣系统可以有效实现单目标与多目标的检测,检测mAP0.5:0.95(当IoU阈值在0.5~0.95逐步增加时的平均精度)为97.3%,目标检测速度达到30.6 帧/s,垃圾分拣速度最快可达6件/min。

为了解决寒冷地区低温导致混凝土性能劣化的问题。基于纳米材料改善混凝土性能的理论,从宏观和微观两个尺度研究了纳米二氧化硅对混凝土性能的影响。抗压强度试验结果发现,低温养护下普通混凝土的抗压强度衰减10%左右;掺入纳米二氧化硅后混凝土的抗压强度提升20%左右,最佳掺量是2%。通过压汞、X射线衍射和扫描电镜等微观试验数据探讨了纳米二氧化硅对混凝土性能的改良机理。结果表明,常温和低温养护下纳米二氧化硅都能促进水泥水化,消耗水化生成的氢氧化钙,产生更多的水化硅酸钙和水化硅铝酸钙凝胶,从而降低混凝土的孔隙率,优化混凝土的微观结构,提升混凝土的性能。相比常温环境,低温下纳米二氧化硅对混凝土性能的提升效果略有下降,但其完全可以弥补低温对混凝土性能造成的不利影响。

混凝土弧形梁在支模时往往成型精度难以保证,且制作较难造价高,而3D打印技术有着施工速度快、设计自由度高等特点,因此为解决混凝土弧形梁支模复杂等问题,对3D打印弧形模壳-现浇梁建造的有效性展开研究。根据已有3D打印混凝土配合比和工艺参数,设计和打印了3根3D打印弧形梁模壳,并测量了打印成型精度;模壳内部配置钢筋笼并现浇混凝土材料,制作出3D打印混凝土弧形模壳-现浇梁;对梁试件进行竖向加载测试,验证该建造方式的有效性。结果表明:3D打印弧形模壳实体与三维模型尺寸基本一致,中部误差最大为4%,且整体打印质量和成型质量较好;竖向加载下,3根3D打印弧形模壳-现浇梁试件破坏形态相似;弧形模壳和现浇梁之间设有加固筋的梁试件的开裂荷载和极限承载力得到显著提高,其中极限荷载提升幅度约25%。

目前沥青混合料回收料(reclaimed asphalt pavement, RAP)已在众多道路工程得到了应用,但基于安全性和使用寿命考虑,对于高掺量RAP热拌/温拌再生沥青混合料在交通荷载下的路用性能仍有待深入研究。为研究高掺量RAP热拌/温拌再生沥青混合料在交通荷载下的路用性能,采用室内试验同时结合了数学分析的方法,分析废食用油(waste cooking oil, WCO)含量、RAP掺量以及拌合方式等再生沥青混合料设计参数对再生沥青混合料路用性能影响规律。研究结果表明:在多数情况下R-100RAP混合料的矿料间隙率(VMA)大于14%且空隙率(VV)大于3%,60%RAP含量的沥青混合料在添加10%WCO和1.0%沥青时,VV和VMA均处于规定范围内。R-100RAP、R-80RAP、W-80RAP和R-60RAP混合料的绝大部分劈裂强度比大于80%,展现其良好的抗水损能力,WCO的加入有利于提升再生沥青混合料的抗水损能力。W-80RAP再生沥青混合料的抗车辙性能低于含有R-80RAP和R-60RAP再生沥青混合料,但三者均展现出了良好的抗车辙性。对比W-80RAP与R-60RAP的性能,W-80RAP拥有更小的相位角和更大的刚度值,且抗老化能力更好。研究结果为高掺量RAP热拌/温拌再生沥青混合料的性能优化及高效施工提供了理论依据。

空中造楼机的出现,大幅提升了高层建筑作业的环境和效率,同时也面临着施工作业难度增大和施工工艺复杂化的挑战。随着建筑业数字化转型的不断深入,对于提高高层建筑施工的效率和质量而言,造楼机施工工艺的数字化表达显现为一种直观而清晰的解决方案。它能显著提升施工过程的透明度,优化资源配置,同时增强项目管理的决策支持能力。构建了一种造楼机施工工艺数字化表达的有效路径,旨在推动高层建筑施工向智能化管理迈进。通过理论基础和实地调研分析,明确了造楼机施工工艺数字化表达的需求,据此设计了一套造楼机施工工艺的数字化表达实现框架。研究结果不仅为造楼机施工工艺的数字化转型提供了理论指导,也为知识图谱、交互式电子技术手册、三维数字化定义(model-based definition,MBD)技术、增强现实(augmented reality,AR)技术等在施工领域的应用拓展了新的视角。

地铁车站环境舒适性问题通常采用预计平均热感觉指数(predicted mean vote,PMV)及预计不满意百分数(predicted percent dissatisfied,PPD)进行分析,基于PMV-PPD舒适性指标计算模型,研究不同环境参数对舒适度的权重占比,考虑乘客衣着状态及运动状态的时空特性,改进PMV计算模型,考虑环境温度剧烈变化对舒适度的影响,改进PPD计算模型,并基于改进的PMV-PPD计算模型研究车站公共区的环境舒适性。在此基础上,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络,对环境舒适度进行预测,研究预测方法的可行性。研究结果表明:新陈代谢率、空气温度、服装热阻、相对湿度对环境舒适度的权重占比分别为0.558、0.260、0.113、0.069;时间一定时,站台不同监测点处的PMV、PPD的最大差值分别约为15%、60%;改进后的PMV-PPD计算模型相对于传统的PMV-PPD计算模型更具有普适性;神经网络可以较好地对PMV及PPD值进行预测,PMV实际值与预测值的最大误差为8%,PPD实际值与预测值的最大误差为14%。

黔东南是中国最大且保存最好的苗族聚居区,拥有重要的民族文化遗产。苗族传统聚落是这一文化遗产的重要组成部分,研究其空间特征和影响因素对该地区的文化遗产可持续发展和保护具有重要理论和现实意义。综合运用ArcGIS空间分析、边界形态指数、空间句法及地理探测器等方法,从区域格局到个案特征分析角度出发,对聚落空间特征进行解构,并探寻其影响因素。结果表明:黔东南苗族传统聚落空间分布具有明显的集聚性与等级性。核密度最大值位于雷山县、台江县和剑河县交汇地带,整体空间格局呈现“西南和中南密集、东北稀疏”的分布特征。在自然地理环境限制下,聚落主要分布在海拔500~1 000 m、起伏度10~20 m、坡度2°~5°和阳坡90°~270°的清水江与都柳江及山地丘陵谷地中;聚落空间结构呈“团聚式”分布,外部边界呈指状形态,空间聚集中心显示聚落内部及边缘交通差异化分布。地理探测器研究结果显示,苗族传统聚落是自然-经济-社会复合系统的区域空间载体。自然地理环境因素对空间格局形成起基础作用,社会环境因素对内部空间组织与演变起引导和控制作用,经济发展因素对空间发展和保护具有决定作用。研究结论有助于认识这种复杂性,对理解苗族文化、制定保护和发展这些文化遗产及乡村振兴战略的实施至关重要。

现阶段老旧小区改造处于全面推进阶段,构建出系统且科学的老旧小区外部空间改造体系,对于推进老旧小区改造,提高居民生活质量,优化城市形象具有重要意义。研究基于文献审查和关键词聚类分析,梳理并建构了一个涵盖5个准则层23个小类的外部空间综合改造体系。其次,采用问卷调查和层次分析法,从不同主体视角出发,量化分析了各改造要素的权重。在准则层面,居民更关注设施改造和社区服务质量的提升,评价权重分别为0.256 9和0.223 1,而规划设计管理人员更注重交通和环境改造,评价权重分别为0.238 2和0.231 7。因子层权重显示所有主体均强调了景观绿化、活动空间品质、环卫设施及立面翻新最为重要,应在老旧小区外部空间改造中重点关注。

准确的高铁沿线风速预测是铁路灾害预警系统的基础需求,为了提升应对和处理强风灾害致突发事件的能力,提出一种基于减法平均优化(subtraction average based optimizer, SABO)算法优化长短时记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的高铁沿线短期风速预测方法。首先,针对风速非线性和非平稳特性,采用极小化极大(min-max, MM)方法对风速数据进行归一化处理;其次,采用SABO算法中的“-v”方法对LSTM模型的关键参数搜索寻优,并构建风速预测模型;最后,以中国宝兰高铁沿线风速采集点采集的实测风速数据为例,对模型进行有效性检验。实验结果表明:SABO算法的寻优效果更加良好,预测精度更高,所建模型的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)和均方根误差(route mean square error, RMSE)分别仅为11.96%、1.23%和16.47%,决定系数(r-square, R²)为0.995。与其他模型相比,通过SABO算法优化后的LSTM神经网络在短期风速预测上具有较好的拟合效果和更高的预测精度,可为高铁沿线大风预测预警提供一种新的方法和思路。

为解决现有路面裂缝检测算法精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的路面裂缝检测算法YOLO-CD(YOLO-crack detection)。YOLO-CD算法采用ASF-YOLO架构中的尺度序列特征融合(scale sequence feature fusion,SSFF)模块和三重特征编码器(triple feature encoder,TFE)模块,提高了对多尺度裂缝的检测性能和对目标特征的感知能力。同时,在骨干网络末端和颈部网络中引入CA注意力机制(coordinate attention),将位置信息嵌入通道注意力中,强化了对裂缝特征的提取能力。此外,在YOLOv8n原有3个输出层的基础上新增了一个P2小目标检测层,增加了网络的多尺度感受野,可以同时捕获全局和局部上下文信息,提升了算法在复杂场景中对小目标裂缝的检测能力。通过将原始YOLOv8n的检测头替换为DyHead检测头,使尺度、空间和任务3种注意力机制结合统一,进一步提升了网络对裂缝的检测性能。实验结果表明,在自建数据集PD-Dataset中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了4.1%。在公共数据集RDD2020中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了1.5%。且算法检测速度达到了89.9 帧/s,满足了路面裂缝检测实时性的要求。

为了有效地预测车辆的燃油消耗,提高燃油经济性并推动节能减排,提出一种基于Hyperband-CNN-BiLSTM的机动车油耗预测方法。首先基于实际道路测试收集到的车辆运行状态数据和油耗数据,分析了影响车辆油耗的显著性因素;其次结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)强大的特征提取能力和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)在处理时序数据方面的优势,构建了基于CNN-BiLSTM的车辆油耗预测组合模型;然后,为提高模型预测准确性,通过Hyperband优化算法对组合模型进行优化,并将车辆油耗影响因素作为模型输入特征,对模型进行训练,实现对车辆油耗的建模和预测;最后,选取CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM作为对比模型,对Hyperband-CNN-BiLSTM预测模型效果进行评价。结果表明,相较于其他模型,Hyperband-CNN-BiLSTM模型的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean squared error,RMSE)最小,分别为0.057 69和0.119 25,R²最大,为0.991 76,模型预测效果最佳。

为揭示建成环境与老年人步行活动之间的复杂关系,采用梯度提升回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)模型,结合手机信令数据、遥感影像数据及兴趣点(point of interest, POI)等多源数据,深入探讨建成环境对老年人步行活动的非线性影响及其阈值特征。研究发现,建成环境对老年人步形活动的影响具有显著的非线性特征,其中土地利用要素的相对重要性最为突出,土地利用混合度、商业服务设施用地比例及居住用地比例是影响老年人步形活动的关键因素。此外,设施临近性也对老年人步行活动产生了重要影响。最后,提出了土地利用与设施的适老化改造建议,以提升老年人步行活动水平,促进健康老龄化。

为了确定城市地下道路的互通立交合理间距设置,以武汉市两湖隧道文荟街地下互通立交为实际案例,开展了不同间距情况下的VISSIM微观交通仿真实验,分析了不同间距、主线及匝道交通量和设计速度条件,对地下互通立交分合流区事故风险的影响,并进一步利用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)、支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、多层感知机(multilayer-perceptron,MLP),开展了地下互通立交分合流区事故风险变化预测。研究结果显示:当间距由1.5 km增加至2.5 km时,行程时间、平均延误、平均排队长度、交通冲突率有显著降低,碰撞风险指标[碰撞时间(time-to-collision,TTC)]有显著的增大;当间距在2.5 km以上时,行程时间、平均延误、平均排队长度、交通冲突率降低趋势缓慢,TTC增大趋势较小;间距在2.5 km及以上时,地下互通立交整体交通运行效率显著提高,在不影响服务沿线重点片区功能定位的前提下;通过过采样技术均衡化数据样本后,XGBoost模型对于事故风险变化预测精确率达到88.3%。研究结论可为地下互通立交间距设置提供理论支撑和应用借鉴。

城市物流终端配送的路径规划是控制运输成本的关键。为解决城市低碳物流的路径规划问题,提出一种头脑风暴-自适应大邻域搜索算法(brain storm optimization_adaptive large neighborhood search,BSO_ALNS)进行求解。首先,建立以最小车辆运输总成本为优化目标的基于车辆油耗的带容量和时间窗约束的低碳车辆路径模型(capacitated vehicle routing problem with time windows,CVRPTW)。其次,利用头脑风暴算法(brain storm optimization,BSO)全局搜索,采用贪婪策略提高初始解质量,引入启发式交叉策略提升全局搜索质量;利用自适应大邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS)局部搜索,设计10种破坏和修复算子,引入自适应权重机制,结合模拟退火准则避免陷入局部最优。通过选取Solomon中不同规模的C、R、CR等类型实例对BSO_ALNS算法进行性能测试。以最短路径距离为目标,BSO_ALNS算法解与历史最优解误差均在1.5%内;以最小车辆运输总成本为目标,对比BSO和ALNS,BSO_ALNS均取得最优解。证明所提算法能够有效地解决城市低碳物流路径优化问题。

复合材料在航空航天等工程中应用非常广泛,对其材料结构的损伤累计及失效规律等力学行为进行分析研究,具有重大的工程价值。为了预测复合材料加筋壁板在压缩工况下的强度及损伤扩展,以压缩载荷下帽型单筋板为例,分别采用了1种瞬时刚度退化和3种连续刚度退化模型进行分析对比,通过对单元中材料点的刚度折减,模拟了复合材料损伤演化的过程,并将试验结果与分析结果相对比。对比结果表明:4种损伤退化模型均可较为准确地预测压缩工况下加筋壁板的承载能力以及损伤范围;与其他模型相比,连续损伤退化模型中的常数型模型精度最高。研究结果为复合材料加筋壁板的力学性能研究提供了理论指导。

为解决航材备件需求预测中,因航材消耗影响因素多,样本数据量少从而造成预测效果差等问题。提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)及最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的航材备件需求预测模型,首先利用主成分分析法筛选出航材备件主要影响因素,然后使用改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数组合,最后使用筛选结果及优化参数组合完成PCA-IPSO-LSSVM航材备件需求预测模型训练。与其他4个预测模型相比,PCA-IPSO-LSSVM模型预测精度最高,测试集的均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均相对误差(mean relative error,MRE)分别为3.24和4.23%,表明模型具有较好的预测精度和拟合效果。

为获取巴彦县侵蚀沟分布、分析各要素与侵蚀沟的空间关系、评估侵蚀沟发生风险,为侵蚀沟治理、防治提供信息和方法支持,利用高分辨率卫星多光谱影像、数字高程模型、土壤和降水量等多源数据,获得了侵蚀沟空间分布,构建了地貌、土壤、水文、气象特征信息并与侵蚀沟开展空间分析,同时采用随机森林算法评估了侵蚀沟发生风险。结果显示,研究区内的洼兴镇、德祥乡、兴隆镇可作为侵蚀沟治理的重点区,高差、坡度、坡度因子、坡长因子、汇水线密度、距汇水线距离与侵蚀沟空间关系较为显著,侵蚀沟会对土壤养分产生再分配;坡向、地形曲率、汇水量、降水侵蚀因子、土壤容重、土壤可蚀因子由于自然规律或数据空间分辨率的原因而与侵蚀沟的空间关系不明显。侵蚀沟发生风险区主要位于坡度为1.5°~6°的坡耕地区域,地貌和水文要素与侵蚀沟关系密切,斜坡起垄是相对经济有效的防治措施。

为了满足未来无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)大量运行需求,在符合安全目标水平的基础上,以效率最高为目标,为无人机制定安全放行间隔。根据无人机的运行速度误差特征,综合考虑爬升阶段和巡航阶段的运行特征,分析了同航路运行、交叉航路运行和航路网运行3种场景中的放行安全问题,并分别建立了碰撞风险评估模型,结合蒙特卡洛仿真提出了一种放行间隔标定方法。最后以实际运行物流无人机为例,将10^-7最大碰撞概率作为目标安全水平进行验证,分析确定了3种运行场景中的最小安全放行间隔。结果表明:同航路安全放行间隔T为122 s,交叉航路安全放行间隔T与两个起飞点距交叉点距离差值D相关,并满足T = (D±1 199.97)/14(T≥0),航路网系统4个起飞点之间的安全放行间隔分别为158、86、0和0 s。该方法可以为无人机运行企业进行放行间隔管理提供参考。