针对天津地区含水层越流明显、渗透性较低的特点,依托实际工程对基坑降水引发变形机理和控制方法进行研究。对比分析疏干和减压2种类型降水引发围护结构变形、土层沉降和坑外隧道变形的不同机理,揭示含水层越流对变形的重大影响及机理。进一步将降水引发变形的控制策略分为基坑降水系统优化和地下水回灌主动控制两大类。架设首道支撑、分段降水在不同地层对控制降水引发围护结构变形均有一定作用,在越流地层中深浅井降水系统比传统混合井能大幅降低坑外沉降。通过现场试验及工程应用证明,地下水回灌对于天津等地区的粉土粉砂含水层同样具有较好的水位控制效果,并进一步揭示回灌锥、井损等回灌与降水理论的区别,提出加压回灌与隔层回灌等高效回灌控沉技术。针对粉土粉砂含水层回灌堵塞问题,揭示颗粒迁移引发堵塞的机理,提出双井组合回灌、井距优化、邻井加压结合回扬的防堵塞回灌技术。本研究通过对基坑降水引发变形的机理、降水系统优化、地下水回灌等理论及应用技术的总结梳理,以期为软土地区基坑降水引发的环境影响控制提供参考,助力城市建设安全和水资源保护。

针对软土基坑稳定性分析中的若干关键问题,简要评述基坑抗隆起稳定性问题在数值模拟及理论计算方面的研究现状,介绍在极限分析上限法与极限平衡法方面取得的一些最新研究成果。考虑在实际工程中挡墙刚度可能处于刚性或柔性两种情况,提出两种不同的上限解析机构,并与数值模拟方法进行对比验证。系统阐述国内规范采用的圆弧滑动法存在的问题,提出一种合理考虑圆弧滑动半径和极限弯矩的改进圆弧滑动法并证明其合理性。详细解释承压水地层中抗突涌稳定性规范验算方法存在的不足,介绍相应的改进计算方法。所提出的改进方法可为基坑规范的修订提供理论参考。

软土地层大规模基坑群工程建设需采取一系列设计方法和施工控制技术,以保障工程安全、工期并有效控制变形,减小对周边环境的叠加影响。结合软土地区大规模基坑的实践经验,系统阐述基坑群工程的设计方法和变形控制技术,包括设置隔断墙跳坑开挖分坑方法、设置缓冲区两侧基坑同步实施方法、考虑敏感环境保护的基坑群微变形控制方法。通过设置隔断墙或缓冲区进行分区开挖,在满足不同地块开发进度要求的同时,有效控制时空效应影响程度及分坑之间的相互影响。当大规模基坑群邻近敏感环境保护目标时,根据邻近分区基坑面积大小,采用轴力自动补偿钢支撑、轴力伺服混凝土支撑系统实现基坑变形动态调整。结合典型工程案例,验证上述设计方法能够达到良好技术经济效果。

对于稳定岩体条件下土岩双元基坑,吊脚桩虽已广泛应用,但其工作机理尚未形成共识,解析计算方法也显不足。针对这一问题,基于圆弧、圆弧-平面、切面、滑切4种破坏模式及其随土体深度的变化规律,深入分析不同破坏模式的力学机制,推导出基于静力平衡方程的嵌岩深度计算公式;确定考虑土、岩分别破坏和考虑不同路径组合破坏模式的整体破坏系数S的定量判据。结合青岛、济南的工程案例,提出破坏模式判定、支护选型、嵌岩深度计算、整体稳定验算设计方法,进行土岩双元基坑全回收吊脚桩应用,并采用全回收支护结构优化,提升土岩双元基坑高质量发展水平。

针对传统多垂直杆单元模型在剪力墙分段置换过程中难以精确模拟局部剪切刚度调整的问题,提出一种基于剪切弹簧改进的多垂直杆单元修正模型。通过独立剪切弹簧与垂直杆的耦合建模,实现剪力墙分段置换过程中轴向刚度与剪切刚度的精细化表征。基于离散化理论重构模型的单元刚度矩阵,结合MATLAB开发了非线性数值分析程序,并采用修正的Newton-Raphson方法进行求解。通过算例验证表明,修正模型与实体单元模型的计算结果最大相对误差仅为0.833%,计算耗时显著降低。进一步结合实际工程案例,模拟应变与监测值误差小于1%,表明修正模型能精准反映置换后剪力墙的应力重分布规律。研究表明,提出的多垂直杆单元修正模型在保证计算精度的同时,大幅提升计算效率,为剪力墙分段置换加固的力学分析与施工优化提供可靠的理论工具。

随着互联网和在线教育的发展,人们打破时间和空间的限制,能够随时随地地学习。各种在线学习、竞赛平台产生海量的学习记录,通过对这些学习记录的合理使用,计算机化自适应测验(computerized adaptive testing, CAT)能够为考生定制个性化的测验,实现“因材施教”。本研究旨在对CAT的当前发展和最先进的工作进行全面回顾,并对后续工作进行展望,帮助未来的研究者和从业者系统了解CAT。首先介绍CAT的相关背景和理论,并对CAT进行形式化描述。接着,从技术角度出发,将现有CAT方法分为面向选题过程和面向能力估计两类,并分别介绍这两类方法。随后,整理CAT中常用的公开数据集和评价指标,介绍每个数据集的来源和相关信息。最后,对CAT的未来研究方向做出展望,并进行总结。

针对RRT-Connect算法在路径规划中搜索效率低、目标导向性弱、路径冗余节点多、平滑性不佳的问题,在改进RRT-Connect算法与人工鱼群算法基础上,提出ARRT-Connect融合算法。该算法引入中间节点,采用目标偏置策略、引力势场引导、自适应步长调节及剪枝优化,并结合B样条曲线平滑路径;改进人工鱼群算法步长与视野范围,增强全局搜索能力。试验表明,与RRT-Connect算法相比,ARRT-Connect融合算法在简单和复杂环境中平均耗时分别减少82.22%和76.92%,平均路径长度分别缩短17.41%和19.38%,平均节点数分别减少79.21%和77.84%。将其应用于现实场景,移动机器人路径长度和耗时明显缩短,路径转折更平缓,验证了该算法有效性、优越性与可行性。

为解决多尺度时空序列预测中非线性多尺度时空耦合依赖关系建模困难、传统方法因分离处理时空特征而难以捕捉跨尺度交互、现有深度学习方法受吉布斯噪声干扰与局部-全局特征融合不足等问题,提出一种频域图卷积网络(frequency domain graph convolution network, FDGCN),通过3阶段协同框架实现多尺度时空统一建模。构建超变量图,将多尺度时间维度与空间拓扑联合编码为图节点,利用自适应邻接矩阵显式建模跨尺度依赖;设计离散余弦变换-离散傅里叶变换(discrete cosine transform-discrete Fourier transform, DCT-DFT)协同降噪机制,通过DCT的偶对称扩展抑制DFT的吉布斯现象,结合尺度感知频域滤波器分离低频趋势与高频噪声;引入指数平滑注意力机制,动态融合多尺度特征,平衡局部波动与长期趋势。基于多领域试验验证,FDGCN能够实现多尺度时空统一建模,有效捕捉复杂时空依赖,降低高频噪声,提升训练效率,在交通、电力等多领域数据集上均取得优异的预测性能,兼具预测精度高、计算效率优和跨领域泛化能力强等综合优势,为时空预测提供高效解决方案。

针对目前路基病害隐匿性高、数据缺乏的问题,构建一种新型路基病害智能识别方法。该方法由基于注意力机制长短期记忆(iTransformer-long short-term memory, iTransformer-LSTM)神经网络的预测模块与弹性网络回归模块组成。通过模型试验对路面施加动荷载获取力学响应数据,以解决路基病害数据不足的问题;将力学响应数据输入模型预测路基结构的力学性能,识别病害类型。为验证这一方法,基于实际路基结构的材料配比构建路基缩尺模型,分别设计路基松散、不均匀沉降、路基裂缝和管线泄露等缺陷的路基试件,模拟实际场景下的路基病害,在模型试件中布设应变片式土压力计监测模型中不同层、不同位置的力学数据,继而对路基模型试件进行动荷载加载,采集、分析与验证试件的土压力。结果表明,构建的路基病害识别模型能根据荷载数据和位移数据预测路基结构中土压力的分布与发展趋势,继而快速、准确地识别路基中的病害类型。该研究成果为路基病害的无损检测提供新的思路。

现有多模态推荐系统存在三方面不足:未充分挖掘多模态数据与交互数据的潜在关联,导致关键特征弱化;未考虑物品中与用户兴趣无关的噪声及交互行为中偶然因素引入的噪声干扰;采用静态融合赋予各模态均等权重,无法动态感知用户兴趣变化,特征表示区分度不足。为此,提出一种用户和物品双侧协同过滤多模态推荐对比表示提升算法(two-sided collaborative filtering multimodal contrastive representation enhancement, TCFCRE),通过对比学习强化关键特征,以有效地挖掘多模态数据与交互数据之间的潜在关联。同时,为降低噪声对用户表示学习的影响,设计跨模态用户表示对齐模块,挖掘不同模态用户特征的一致性以提取真实兴趣;基于用户-物品多模态关系构建掩码矩阵生成增强视图,借助对比学习减弱隐式反馈中的噪声干扰。为解决传统静态融合无法区分模态重要性与适配动态兴趣变化的问题,设计多模态动态融合模块,为各模态表示自适应计算融合权重。在三个公开数据集上进行大量试验,结果表明,TCFCRE 相较于多种先进基线模型取得显著性能提升。

为解决邻域聚合Graph Transformer(neighborhood aggregation Graph Transformer, NAGphormer)缺乏对边特征的有效利用机制和图拉普拉斯矩阵的特征向量仅适用于无向图问题,本研究提出融合节点与边特征的增强Graph Transformer模型(enhanced Graph Transformer with node and edge feature fusion, EGT-NEF)。利用虚拟节点解决有向图中无法转换线图问题;引入线图映射矩阵使模型能够从邻域中学习边特征表示;通过图邻接矩阵的奇异值分解(singular value decomposition, SVD)来生成位置编码,将该模型扩展到有向图。结果表明,所提出的模型相较于基准模型在性能上有所提升。

多尺度粗糙集是粒计算领域的研究热点之一。经典的Wu-Leung模型在处理离散型单标记数据方面表现优异,但对于模糊的多标记数据却处理能力有限。为了解决这一问题,本研究将借鉴多标记学习的理论,面向模糊多尺度多标记数据,构建相应的信息系统,并且设计一种同步实现最优尺度选择和特征子集选择的算法。在7个标准的多标记数据集上进行试验,结果验证了所提算法在特征降维时的有效性,并在稳定性方面具有良好的可行性。

针对节点分类任务中邻居结构信息利用不充分、多层传递节点特征模糊化的问题,提出一种多层级核心聚合图神经网络(multi-level core aggregation graph neural network, MCAG)模型。MCAG模型将图数据划分为双节点和多节点连通分量,自定义核心节点筛选机制构建总核心节点组,进而扩展出核心节点子图,组合成核心节点聚合层,并与GraphSAGE层、群组归一化层融合得到节点最终表示。试验结果表明,MCAG模型在Cora等6个数据集上节点分类准确率平均提升3.28%,在Amap数据集上表现与基线模型相当,整体性能稳定;训练时间较原始架构平均缩减50%,核心节点集采样方法性能优于随机游走采样,验证了MCAG模型的有效性和优越性。

针对大多数经典模仿学习方法在少样本场景下因数据稀缺性导致模型训练效果不佳且泛化能力不足的问题,提出一种基于元学习的生成对抗模仿学习(meta-learning based generative adversarial imitation learning, Meta-GAIL)方法。通过引入元学习机制,策略网络能够在与目标任务具有相似特征的多样化任务中预先积累经验知识;采用生成对抗模仿学习(generative adversarial imitation learning, GAIL)算法对目标任务提供的少量示范数据进行微调,实现新任务快速适应性迁移。为验证方法有效性,在MuJoCo物理仿真平台开展系统性试验,将Meta-GAIL方法与基线算法进行对比评估。试验结果表明,Meta-GAIL方法通过有效融合元学习阶段获取的跨任务知识表征,在未见过的相似任务场景中展现出更强的快速适应能力,在少样本设定下的性能表现持续优于对比基线算法。

针对模型驱动方法估算精度不足及数据驱动方法易受训练数据质量影响的问题,提出基于模型-数据混合驱动的锂电池荷电状态(state of charge, SOC)估计方法,通过结合物理模型的先验知识与数据驱动的非线性拟合能力提高SOC估计精度。考虑锂电池的动态特性,利用二阶电阻-电容(resistor-capacitance, RC)等效电路模型,建立电池系统的状态空间方程;采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)初步估计锂电池SOC;将EKF的估计结果与锂电池的端电流、端电压共同作为Transformer编码器的输入,实现SOC精细化估计。算例分析结果表明,所提方法在多种工况和温度下的平均绝对误差均小于0.7%,能够有效提升SOC辨识方法的结果精度和鲁棒性。

针对基于正反馈机理的传统暂态电压稳定性判别方法在新能源接入场景下判别准确性较低的问题,提出在原有判别方法基础上增加附加判据的改进策略。根据新能源机组控制策略,分析新能源机组在扰动后恢复阶段的电压动态特性,识别出新能源接入场景下原有判别方法准确性下降的原因;对基于正反馈机理的传统电压失稳判据进行改进,提出增加判据成立持续时间阈值与安全门槛电压的改进措施。在IEEE 39节点算例和CEPRI-TAVC标准算例中分别进行仿真验证,结果表明,适当延长判据成立持续时间阈值与降低安全门槛电压有利于提高暂态电压稳定性判别方法的准确性。

针对现有研究多聚焦于虚拟电厂(virtual power plants, VPPs)单一环节可信保障,缺乏整体信任链条构建的问题,提出一种虚拟电厂分布式能源资源多层级信任链条构建方法,提升VPPs数据安全性与运行可靠性。详细分析信任链条的理论基础、模型算法、构建机制及信任链条技术与VPPs管控需求的契合性;剖析VPPs在聚合与运行典型环节中信息传递的多样化需求与挑战,阐明VPPs建设中引入信任链条增强数据管控质量的必要性;以大数据、云计算及区块链技术为基础,提出一种基于分布式协作的VPPs资源多层级信任链条构建框架,系统阐述该框架的理论基础、模型算法与构建机制,建立涵盖数据质量评估、响应延迟计算、攻击防御机制及成本效益对比的仿真模型进行验证。仿真结果表明,相较于传统VPPs,所提框架显著提升数据准确率,大幅降低平均响应时间,有效提高攻击防御成功率,降低总运营成本。该框架通过3级信任链条协同机制有效解决VPPs全环节信任缺失问题,为VPPs规模化应用提供可靠的技术支撑。

在气液两相工况下,通过优化型号Q5H26的高速离心泵,实现提升其扬程和效率的目标。对离心泵的主要部件进行三维实体建模后,通过试验验证数值模拟的可行性。针对10%含气率条件,基于多目标优化设计模型对离心泵的叶轮参数进行敏感性分析,并通过遗传算法实施优化设计,对优化后的模型进行数值模拟,计算并对比优化前后的离心泵运行效率和扬程,以评估优化效果。在气体含量为10%时,叶轮出口宽度、叶轮直径、叶片尾缘出口角及叶轮入口直径4个关键结构参数较显著影响泵的性能。在额定工况下,含气率为10%的情况时,通过优化叶轮结构参数后的模型泵的效率提高11.2%,扬程提高了1.45 m。通过这种方式,增强高速离心泵在处理含有气体的液体时的稳定性和可靠性。

为探究不同因素对高耗能企业减碳行为的影响,在考虑高耗能企业同时参与电力市场和碳市场的前提下,对政府监管下的高耗能企业减碳行为开展研究。本研究构建电碳联合市场下政府与高耗能企业的减碳行为博弈模型,分析政府静态奖惩和动态奖惩两种情景下的演化稳定策略,讨论动态奖惩机制下政府电价激励系数、监管成本、监管力度、惩罚上下限等参数对高耗能企业减碳行为和系统稳定速度的影响。算例分析结果表明:动态奖惩机制下,双方存在唯一的演化稳定策略;在不同减碳时期,政府应该平衡好政府奖励上限与电价激励以提高高耗能企业选择减碳行为概率;政府监管力度比监管成本对高耗能企业减碳行为影响更大,建议政府在减碳时期严格监管高耗能企业。

基于“点-线-面”理论框架,以城市为“点”,评估节点的发展质量;以产业为“线”,剖析其作为连接“点”的功能纽带所形成的协同格局;以区域为“面”,揭示各市通过空间关联网络形成的板块化协同效应与溢出路径。研究发现,在“点”层面,黄河流域山东段生态保护与高质量发展综合指数由2013年的0.427 8上升至2022年的0.621 8,万人发明专利拥有量和人均生产总值是制约各市发展的共性核心障碍因子;在“线”层面,各市耦合协调度具有显著的区域异质性,创新活跃区和经济发展水平较高的地区对产业协调的促进作用更强,而传统产业占比较高的地区促进作用有限;在“面”层面,整体网络密度为0.36,创新动能、经济基础与工业规模是驱动空间关联的核心正向因素。提出“强点-畅线-优面”的协同路径,通过节点功能精准赋能、产业梗阻系统疏通、空间治理结构优化等策略,构建“功能互补-循环畅通-效能优化”的区域发展新格局,为破解黄河流域生态保护与高质量发展的协同难题提供理论依据与实践路径。