针对高速铁路接触网中因吊弦松弛、断裂严重影响列车正常运行的问题,提出一种基于YOLOv8n的多尺度动态旋转(multi-scale dynamic rotation YOLOv8n, MDR-YOLOv8n)算法,用于检测吊弦的异常状态。通过高速铁路接触网4C检测系统获取高清吊弦图像,进行图像扩充;设计一种卷积局部注意力机制(convolutional local attention version 2, CloAttV2)并嵌入跨阶段部分融合(cross stage partial fusion, C2f)主干网络,通过轴向自适应池化与动态稀疏注意力门控协同作用,强化全局与局部特征融合,增强对吊弦关键特征的捕捉能力;设计一种含自校正机制的多尺度特征融合轻量化动态上采样模块,通过自适应调整特征图的采样权重,有效利用上下文语义信息,降低模型参数量,显著提升抗干扰能力;设计面向旋转框的任务对齐动态检测头(oriented bounding box-task align dynamic detection head, OBB-TADDH),采用任务对齐机制优化旋转目标定位效果,减少冗余信息,提高小目标检测能力。试验结果表明,MDR-YOLOv8n在置信度0.5下的平均精度较YOLOv8n模型提升3.7百分点,推理速度提升2.3百分点,在复杂环境下能保持较高的检测性能。MDR-YOLOv8n在检测精度、推理速度和轻量化方面能够优化平衡关系,为4C检测系统的智能升级提供新方案。

针对无人机集群作战过程的高时效性、行为复杂性、信息数据庞大等特点在作战效能评估方面产生的巨大挑战,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)-极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)-沙普利加性解释(Shapley additive explanations, SHAP)模型的数据驱动效能评估方法。由系统评估指标出发,采用XGBoost算法建立效能评估模型,基于仿真数据分析验证指标数据与作战效能间的映射关系,挖掘无人机集群体系作战效能;利用PSO算法优化XGBoost模型超参数,提高评估精度与效率;为兼顾评估工作的预测性与可解释性,采用SHAP机制对效能评估过程进行解释,给出指标优化改进方向。通过Vensim平台采集的无人机集群作战仿真数据进行验证,相比支持向量回归(support vector regression, SVR)、随机森林(random forest, RF)算法、轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)算法及反向传播(back propagation, BP)神经网络方法,所提模型具有更好的评估精度及可解释性。

针对资源受限环境下联邦持续学习(federated continual learning, FCL)中的横向与纵向灾难性遗忘问题,提出一种基于模块化网络的自适应加权联邦持续学习(modular-based adaptive weighted federated continual learning, MAWFCL)方法,有效应对任务演化引发的模型知识保持与任务适应性挑战。通过构建可组合的基础参数模块与自适应控制参数,实现个性化模型构建与任务适配;引入模块相似度度量机制,提升知识复用效率;结合参数容量感知的精准遗忘策略,有效控制模型复杂度;设计基于参数距离的自适应聚合算法,缓解聚合过程中的知识冲突。试验结果表明,MAWFCL方法在准确率、灾难性遗忘抑制和通信效率方面优于现有方法,在CIFAR100数据集上的表现明显优于联邦生成重放学习(federated generative replay learning, FedGReL)方法和基于提示词的双重知识迁移(prompt-based dual knowledge transfer, Powder)方法,测试准确率分别提升10.93百分点和10.17百分点,在复杂任务中展现出显著优势。

为了克服多数传统方法在复杂网络关键节点识别中单一指标和赋权主观性的问题,提出一种基于VIKOR-GRA模型的关键节点识别方法VGKNI(VIKOR-GRA-Key node identification)。采用熵权法与灰色关联分析,在传统中心性指标选取的基础上,引入桥中心性指标;基于多个真实网络数据集验证本研究算法,与其他多种方法对比分析。结果表明,本研究方法所得关键节点排名合理,单调性及模拟恢复效果较部分传统方法更优。本研究方法具有处理复杂网络关键节点识别问题的优势,为复杂网络研究提供新的视角与思路。

为了提高数字集成电路逻辑综合阶段的延时评估精度与效率,提出一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的逻辑综合阶段延时预测方法。将时序路径表示为由标准单元构成的有序序列,提取并构建包含单元类型、扇出、负载电容和输入转换时间等关键特征参数的结构化序列数据;通过LSTM时序建模中的上下文记忆能力,捕捉路径中各级单元之间复杂的时序依赖关系,实现对路径延时的高精度预测。试验结果表明,对比现有对单元延时和线延时进行累加的机器学习估算方法,在预测精度上,基于LSTM的预测方法在保证高准确率的前提下,对不同类型的案例具有更好的适应性;在运行速度上,在多数测试案例上实现2.8~3.2倍加速。在无工艺信息的通用门级网表上验证本研究方法的预测能力,其表现优于传统静态时序分析方法,验证了该方法在早期设计阶段的有效性和应用前景。

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)舰船检测中现有模型感受野受限、多尺度特征融合低效及计算复杂度高的问题,提出通道聚合特征金字塔网络(channel-aggregated feature pyramid network, CA-FPN)。在特征金字塔架构层面,构建跨层级动态加权特征融合机制,通过可学习通道注意力权重自适应校准多分辨率特征,克服传统渐近式特征金字塔(asymptotic feature pyramid network, AFPN)固定采样约束,显著提升多尺度目标表征能力;在特征提取单元设计上,提出并行多尺度空洞卷积模块(parallel multi-scale dilated convolution block, PDBlock)、集成通道注意力(squeeze-and-excitation, SE)与空洞卷积技术,通过特征通道聚合门控机制有效缓解多尺度特征融合过程中的语义冲突。SSDD和LS-SSDD标准数据集上试验评估表明:相较基准模型AFPN, CA-FPN在保持检测精度前提下,模型参数量由1.93×10⁶降至1.17×10⁶(降幅39%),计算复杂度G_FLOPs从4.24降至3.19(降幅24%),SSDD和LS-SSDD数据集上平均精度分别提升2.8%和3.5%,CA-FPN更适应SAR舰船目标检测任务。

针对浅埋大断面黄土隧道施工中围岩应力重分布问题,结合模型试验与数值模拟,对比无支护、超前小导管及超前管棚3种工况下围岩应力重分布规律。试验创新应用3D打印滑动连接件实现三台阶分步开挖模拟,建立内部应力监测体系。结果表明,超前管棚能在掌子面前方形成纵向长-高度高的强三维土拱,显著降低围岩应力释放率(由54.9%降至14.3%),有效将上方土体自重转移至隧道两侧;同时,大幅抑制塑性区扩展(塑性区面积减少49.1%)并减小松弛区范围(高度由17.5 m降至14.1 m,面积由138 m²降至110 m²),增强了围岩自承能力并改变围岩压力特性。本研究揭示了超前支护通过强化三维土拱效应以调控应力重分布的作用机制,为浅埋黄土隧道围岩压力计算与超前支护设计等提供理论依据。

为从瞬变电磁信号中准确分析地下人工构筑物信息,提高反演成像准确性,需明确设定地下人工介质电阻率初值,以提取其响应。基于有限元分析研究四电极法所得钢筋混凝土电阻率规律,揭示钢筋混凝土厚度与钢筋间距对电阻率的影响;分析电极间距对测试结果的影响,提出电极优化布置方法及预估函数模型;制备不同工况钢筋混凝土进行试验,对比试验数据与预测值并分析均方误差,验证了模型优势。

装配式钢结构住宅目前大量运用焊接连接,焊接残余应力对结构质量存在不利影响。采用ABAQUS软件进行焊接模拟,比较事件序列法、生死单元法和场变量关联法作为焊缝激活方法的模拟效果,选择事件序列法以提高计算效率,并通过试验验证模拟方法的准确性。分别探究坡口形式、焊后热处理(保温温度、保温时间)和环境温度对Q355钢对接焊缝残余应力的影响,并给出施工控制建议。结果表明:U型坡口可抑制残余应力的产生,实际工程应结合加工成本选择坡口形式;提高保温温度和时间有利于残余应力的消除效果,推荐保温温度500 ℃和保温时间3 h为宜;低温有利于缩短焊接层间冷却时间,提高焊接效率,但考虑焊接质量,合理的环境温度应在5~20 ℃。

为获取岩体内部不良地质的探测反射声波,需要将传感器安装于隧道边墙进行地震波震动采集。然而,隧道岩体开挖面凹凸不平,传感器耦合受影响,振幅、波形等特性采集失真;同时,隧道电机、泵站多作业工序产生强噪声,干扰隧道不良地质声波响应的识别提取。对此,本研究提出基于声波衰减补偿和去噪的隧道施工不良地质探测方法,重点针对开挖产生的非平整岩体表面,通过数值仿真揭示不同耦合形式下的声波信号特征,优选适用声波采集的干耦合材料,同时针对非平整面声波传播能量衰减,基于实测数据分析振幅衰减规律,基于巴特沃斯滤波构建非平整面声波传递振幅衰减补偿方法,改进基于经验模态分解与小波变换联合的声波噪声压制方法,实现高分辨声波反射波场的识别与提取。上述方法在鄂庄煤矿巷道前方实际工程岩体表面得到了成功验证,试验结果表明,该方法能有效提高隧道非平整岩面的声波信号质量,有利于识别不良地质的声波响应信号,为隧道前方不良地质探测提供了指导。

考虑沉管下沟过程中的管土耦合作用,基于弹性地基梁理论,通过运用挠曲线方程与变形协调条件,构建背向沉管下沟管道应力解析模型。为验证解析模型的准确性,利用ABAQUS建立考虑土体塑性本构关系的有限元模型进行对比分析。对比规范模型、解析模型及有限元模型关于拱起管段长度、悬空管段长度、管道最大应力及最大弯矩等参数的结果可知,解析模型与有限元模型的误差分别为3.58%、3.50%、4.89%和3.52%,而规范模型与有限元模拟的误差最大可达13.40%。结果表明,管道下沟过程中,最大应力首先出现在沉管中间位置处,开挖80 m后出现在管沟开挖端部;在接触沟底前,管道出现3个应力集中点,在接触沟底后,管道出现4个应力集中点。这种基于相互作用机理的建模方法能够更准确地表征管道-土体系统的力学响应特性,从工程实践角度而言,该模型的建立显著提升了管道系统力学分析的精度,对保障长输管道的结构完整性和运行安全性具有重要的工程应用价值。

针对高速列车升弓整备时出现的低频振荡现象,提出一种自适应滑模控制(adaptive sliding mode control, ASMC)的动车组整流器控制策略。以CRH5车型为试验对象,构建与牵引网之间耦合系统的回比矩阵模型,结合改进sum-范数判据,分析低频振荡发生的原因及临界条件。根据低频振荡现象发生时的动车组工况,推导出动车组的状态空间模型,对电压外环及电流内环设计自适应滑模控制器,代替传统的线性比例积分(proportional-integral, PI)控制器。在Simulink/MATLAB中搭建车网耦合系统的仿真模型,与几种传统的控制策略进行仿真分析比较,结果表明,ASMC在超调量、调节时间、电压波动及低频振荡抑制方面综合优于其他几种控制,具有更好的性能,能够有效抑制低频振荡现象。

针对传统风电功率预测方法忽略时空特征交互的问题,提出一种融合双图结构与注意力机制的时空图卷积网络模型(spatial-temporal graph convolutional network with attention, STGCN-A)。基于最大信息系数构建相关性矩阵,形成基于统计相关性的空间图,结合欧氏距离构建地理邻近性空间图,实现风电机组间的双图建模;采用图卷积网络(graph convolutional network, GCN)提取空间特征,结合门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)深度挖掘时间依赖关系,引入注意力机制(attention mechanism, AM)对时间步进行动态加权,以增强时空特征中关键信息的表示能力。在实际风电数据集中开展对比试验,结果表明,该模型在均方根误差E_RMS、平均绝对误差E_MA和决定系数R²评价指标上优于传统方法,表现出较高的预测精度,具有较好的实际应用潜力。

为解决多电飞机电作动装置和电子设备等高热流密度器件的散热问题,提出一种多蒸发器并联的泵驱两相冷却系统。基于热载荷特性,完成冷却系统总体方案设计,并采用模拟仿真方法对泵驱两相冷却系统的运行性能开展分析评估。结果表明,设计的通道尺寸小于1 mm的微通道蒸发器可有效冷却电子设备和电作动装置40 W/cm²以上热流密度的热载荷;冷却系统具有良好的稳态性能和动态性能,能有效消纳40 kW发热量。提出的泵驱两相冷却系统设计方案在运行工况下均能满足各冷却对象的冷却控温需求。

为提高浸没式液冷电池模组流动传热特性,解决内部传热过程难以有效预测等问题,本研究提出一种新型浸没式液冷储能电池模组。对比新型折流板内构件式模组与传统浸没式模组内流动传热过程差异,综合考虑冷却液流速及初始温度对新型模组内电池传热特性的影响,构建冷却液外掠电池流动换热过程努塞尔数预测关联式。结果表明:相较于传统浸没式模组,新型电池模组流动及传热特性显著提高;增加冷却液流速可改善模组传热性能及温度均匀性,高温电池平均温度降低5.7%,模组内最大温差降低47.6%;提高初始温度会降低新型电池模组传热性能,提升模组温度均匀性,高温电池平均温度升高28.2%,模组内电池间最大温差降低59.5%;在给定范围内,关联式预测值与数值模拟值平均相对误差为2.0%,关联式能够准确预测新型模组传热特性。

为解决空调室外机变频功率器件的高温散热难题,提出并开发一种铝质吹胀型平板回路热管及散热器。基于一款额定制冷量7 600 W的柜机空调搭建仿真和试验平台。结果表明,采用该铝质吹胀型平板回路热管散热器可解决变频功率器件在强制风冷模式下的高温散热难题;空调室外机周边温度在53 ℃时,空调仍具备100%制冷能力;空调室外机周边温度高达62 ℃时,空调不停机。该研究保障了空调有效应对夏季极端高温天气。

以丙酮、无水乙醇、去离子水、甲醇以及丙酮-甲醇混合物为工质,研究不同加热功率(30~270 W)和充液率(30%~80%)下C形脉动热管(pulsating heat pipe, PHP)的传热性能。结果表明:在试验参数范围内,丙酮和甲醇作为工质时,C形PHP表现出优异的流型转变速度和启动性能,热阻随加热功率的增加总体呈下降趋势,但功率增加对热阻的改善存在明显的边际效应。热阻在不同功率区间表现出明显的充液率依赖特性,C形PHP的最佳充液率应根据实际的工作功率进行选择,以实现最优传热效果。在PHP未启动阶段,功率上升过程的热阻略低于下降过程;启动后,功率上升过程的热阻略高于下降过程,当充液率由50%增加到60%后,这一差异得到抑制。

为研究高热流密度散热装置的性能,搭建歧管微通道流动换热可视化试验台,对铜基微通道的换热性能进行试验研究。以去离子水为工质,通过改变加热功率(100~400 W),分析工质流量分别为120、300 mL/min时单相和沸腾流动对传热性能的影响,并观察气泡生长过程。结果表明,单相或沸腾换热时热阻均随着热流量的增加出现小幅降低;沸腾状态下,气泡沿壁面产生并从底部脱离向歧管流道迁移,歧管进口流道内聚集的气体达到一定程度时会流经下方微通道向出口流道迅速转移并逸出,提高散热性能。

为解决污水处理厂及生活垃圾焚烧发电厂等行业温室气体排放的监测难题,打破监测设备性能指标的国外依赖性,建立针对N₂O与CH₄监测设备的量值溯源体系,本研究通过手工监测和便携设备测量2种方式,分析N₂O和CH₄排放质量浓度监测结果的差异。结果显示,对于污水处理厂典型场景下的3个不同点位,手工监测和便携设备测量的N₂O平均质量浓度差分别为8.66、12.20、0.75 mg/m³,CH₄平均质量浓度差分别为45.74、64.30、214.82 mg/m³,2种测量结果差异性较大。在电厂典型场景下,手工监测与在线监测数据差异较小,与便携设备测量结果差异较大。造成差异的主要原因为便携设备易受温湿度及气体之间的相互干扰。后续应加强便携设备在水汽、高温、高湿及多种气体共存方面的研究,提高便携设备测试精准度。总的来说,手工监测更为精准可靠。

为应对大规模红肉产品生产导致的水资源消耗与污染问题,采用基于生命周期评价理论的本土化水足迹模型,对猪肉、牛肉和羊肉3种红肉产品的水足迹进行系统量化和分析。结果显示,在“摇篮到大门”的系统边界内,猪肉生产在大多数中间点和终点影响类别中均表现出最高的水足迹,其次为牛肉,而羊肉最低。3种肉类生产的水足迹在关键流程分析中表现相似,主要由饲料生产和直接排放驱动。此外,直接消耗的水和排至土壤的铜分别被识别为影响人类健康和生态系统质量的关键物质。时空分析结果表明,调整牲畜养殖结构、因地施策和提高饲料利用效率,是降低该行业水足迹的关键措施。