摘要：[目的]随着建筑行业对资源循环利用和可持续发展的需求增加,再生骨料在混凝土结构中的应用已成为研究热点.然而,再生骨料的力学性能与天然骨料存在差异,其自身抗拉强度、弹性模量低及脆性高等缺点不可避免地会对预应力自密实再生混凝土(PSRC)梁的受弯性能产生显著影响.为明确再生骨料在PSRC梁中应用的可行性,讨论分析了 PSRC梁和预应力普通混凝土(PNC)梁的受弯性能差异.[方法]采用有限元分析方法进行研究,首先基于ABAQUS软件建立了 PSRC梁和PNC梁有限元模型,通过对比模拟试件和试验试件的破坏形态、荷载挠度曲线以及极限荷载来验证建立模型的正确性和可靠性.其次在模型验证的基础上,对PSRC梁和PNC梁的开裂荷载、极限挠度、受弯承载力及受拉钢筋应变等性能指标进行了系统对比分析.最后基于受拉钢筋在开裂处的最大应变和平均应变模拟值,修正了受拉钢筋的不均匀系数,建立了 PSRC梁最大裂缝宽度的计算式,并验证了其适用性和准确性.[结果]在相同配筋率下,PSRC梁较PNC梁的开裂荷载偏小,且两种混凝土梁的抗裂性能差距会随着配筋率的增大而逐渐减小;当配筋率在0.10％～2.24％范围内时,PSRC梁的极限挠度较PNC梁偏大4.04％～19.03％,而随着配筋率的持续增大,两种混凝土梁的极限挠度差距逐渐缩小直至基本消失,即混凝土材料性能对试件变形能力的影响会随着配筋率的增大逐渐减小;PSRC梁的受弯承载力与PNC梁相差幅度不超过3％,说明再生骨料的存在对受弯承载力影响并不大;在相同荷载作用下,当混凝土出现裂缝后,PSRC梁的钢筋应变曲线略低于PNC梁,由于PSRC梁开裂时间较早,受拉区混凝土传递的拉应力由裂缝处的纵筋提前承担,导致PSRC梁开裂处受拉钢筋应变偏大.[结论]本文基于开裂处应变模拟数据修正受拉钢筋应变不均匀系数,得到了确定PSRC梁的最大裂缝宽度的新方法,通过公式推导得出新方法的建议公式,并采用建议公式和GB50010-2010规范公式对最大裂缝宽度进行计算,发现新方法的计算值和实测值吻合较好,且该计算值较GB50010-2010规范公式的计算值对最大裂缝宽度的预测更加准确,为后续规范修订提供了参考依据.

摘要：[目的]在世界工业化飞速发展的背景下,染料污水的肆意排放对生态环境与人类生活造成了严重威胁,因此,寻求一种高效、清洁、经济的污水处理方法已成为目前的研究热点之一.近年来,光芬顿催化技术在有机染料污水处理方面具有巨大优势.BiOBr是一种可见光响应性好、光稳定性强且具有层状结构的光催化剂,但其存在光生电子—空穴对易复合的问题.Fe2O3、Fe3O4、FeOOH和纳米零价铁等单金属铁在芬顿催化活性方面具有优异性能,且其在光引入后的光芬顿催化活性优势也得到了认可.[方法]将BiOBr与芬顿催化活性良好的铁基氧化物耦合或对其进行改性将有效提高有机污水的处理效率.为进一步提高光芬顿催化技术处理水中有机污染物的效率,采用沉淀法结合煅烧法制备了具有Z型异质结的Fe2O3/BiOBr复合光芬顿催化剂.利用XRD、SEM和TEM对复合催化剂进行表征,同时以罗丹明B(RhB)为有机污染物模型,研究了复合催化剂的光芬顿催化活性及其作用机制.[结果]Fe2O3/BiOBr复合光芬顿催化剂均具有比单体催化剂更优异的光芬顿催化活性,其中1.2％Fe2O3/BiOBr具有最高光芬顿催化活性(99.59％,60 min),分别约为纯Fe2O3和BiOBr的24.8倍和3.6倍.电化学测试及自由基捕获实验结果表明,Fe2O3/BiOBr复合催化剂中的电子由BiOBr导带流向Fe2O3价带,实现了光生电子—空穴对的高效分离并促进了 Fe2+的再生,从而提高了复合催化剂的光芬顿催化效率.[结论]1.2％Fe2O3/BiOBr复合催化剂在5次循环催化降解实验中均可实现对有机污染物的完全降解且催化降解效率并未下降,证明了此复合催化剂具有良好催化活性和催化稳定性,因而有望作为光芬顿催化剂应用于绿色、经济、高效的工业化污水处理过程中.

摘要：[目的]受有限稳压直流电源影响,进行混沌电路设计与实现时,需要对混沌系统的各个变量进行幅值控制,即变量压缩成为了必不可少的前提条件.目前,对混沌系统吸引子的几何控制,如幅值控制、偏置控制等是混沌系统研究的热点方向.在已有方法基础上,提出了一种新的幅值控制方法,期望挖掘混沌系统中更多的潜在应用.[方法]本文提出了一个五维混沌系统,利用三维相图和李雅普诺夫(Lyapunov)指数验证了该系统的混沌性;分别对这个系统两个方程中的状态变量-u取绝对值,得到两个新的切换混沌系统,比较新系统和混沌系统相图,其幅值发生了变化且形状高度相似,实现了全局调幅;第2个方程中的状态变量-u取绝对值后为忆阻混沌系统,由3个不同频率下的紧磁滞回线验证了忆阻器的真实性,对忆阻混沌系统进行了详细分析,在系统的3个非线性项中加入参数k,吸引子在5个维度上的振幅均值会随之发生变化,说明忆阻混沌系统含有全局调幅参数;由随忆阻参数a变化的Lyapunov指数谱验证了忆阻混沌系统存在多稳态,随忆阻参数a变化的信号绝对均值和相图证明了忆阻参数a选择合适值时,能实现全局调幅.[结果]忆阻混沌系统的模拟电路方程、等效电路图及混沌系统在示波器上的模拟相图结果与计算机仿真结果高度相似,表明混沌电路设计具有一定的可靠性.[结论]所提出的五维混沌系统混沌化程度较高,且提出基于忆阻变量的切换变幅理论,为忆阻混沌系统的研究提供了新的方向.未来可以尝试以曲面为切换面,并通过计算机仿真实验,进一步研究切换变幅现象是否广泛存在于忆阻混沌系统中,并对其存在原理进行探索.系统在5个维度上的示波器相图与计算机仿真实验结果高度吻合,说明该系统维度高、混沌性强,具有切换幅值控制等特性,使其在工程应用上具有良好前景.

摘要：[目的]随着无人机在电力巡检、应急救援等复杂场景中应用需求的不断提升,单架无人机在任务执行时的局限性日益突出.多无人机编队能够有效提升巡检效率、扩大作业覆盖范围,但在实际应用过程中,编队队形保持、航迹协同优化及对复杂环境的适应能力仍面临诸多挑战.针对无人机集群在平面大机动飞行过程中的队形保持与路径优化难题,提出了一种结合虚拟弹簧力和hp自适应伪谱法的最优控制方法,旨在提升无人机编队协同飞行的稳定性、灵活性及抗干扰能力,为电力巡检等无人机高要求场景提供技术支撑.[方法]建立多无人机系统的动力学模型,并将虚拟弹簧机制引入编队控制体系,实现机间柔性约束和弹性自调节.通过将虚拟弹簧法与传统领航跟随法结合,设计了一种可兼顾队形刚性支撑与自适应调整能力的编队策略.在此基础上,采用hp自适应伪谱法对无人机编队的最优控制问题进行求解.该方法通过在Legendre-Gauss节点上离散状态量与控制量,构造全局插值多项式,将无人机编队路径优化问题转化为非线性规划问题,并结合动力学、能耗、速度等约束条件进行高精度数值求解.仿真实验中,设定了典型的四机菱形编队场景,全面考察了算法在不同地形、风扰和任务需求下的适应性.[结果]仿真结果显示,基于虚拟弹簧的hp自适应伪谱法能够有效实现无人机编队的平滑转弯和速度控制.在编队90°大机动转弯过程中,无人机不仅能够满足航迹偏转、速度变化等多重约束,还能保持良好的编队队形.与传统领航跟随法和人工势场法相比,本文方法在位置误差、队形保持、抗风扰能力等方面均表现出显著优势.在10 m/s强风干扰情形下,本文方法队形稳定性可达70％以上,显著优于其他对比算法.三维地形仿真和实际飞行测试进一步验证了算法的适应性和鲁棒性,方法在丘陵、山区、峡谷等多种地形下,依然能够维持较低的队形变形率和较小的航迹跟踪误差,能耗控制合理,具备较强的工程实用性.[结论]本文创新性地将虚拟弹簧弹性约束机制与hp自适应伪谱法深度融合,提出一种适用于复杂环境下多无人机编队航迹规划的最优控制技术.该方法不仅突破了传统编队的刚性约束,实现了队形的柔性保持和自适应调整,还显著提升了编队航迹优化的精度与效率.研究结果为无人机集群在电力巡检、应急救援等高难度任务中的协同编队飞行提供高效、可靠的技术路径.后续研究可进一步拓展该方法在多编队协同、复杂障碍环境下的应用潜力,推动无人机编队的智能化、实用化发展.

摘要：[目的]近年来锂离子电池发展遇到能量密度提升缓慢、成本居高不下与温度适应范围窄等瓶颈,而具有低成本和高能量密度的钾离子电池成为下一代大规模电化学储能体系的理想选择.氟代磷酸盐(KVPO4F)因具有坚固三维框架结构和高工作电压等优势,成为钾离子电池的首选正极材料.然而,较大尺寸的钾离子在充放电过程中反复嵌入/脱出会造成KVPO4F发生结构粉化,导致容量快速衰减且循环稳定性较差,由配位多面体共价键合成的结构限制了电子转移模式,极大地阻碍了 KVPO4F正极材料的动力学性能,导致其倍率行为较差且实际容量较低.为了提高KVPO4F正极材料的容量、倍率与循环稳定性,通常采用元素掺杂、碳包覆、形貌工程等策略对其进行改性研究,以改善其储钾性能,但由于晶格间距、晶面暴露与V3+含量之间的不平衡性,KVPO4F正极材料的容量、倍率和循环稳定性很难同步提升.KVPO4F正极材料的合成通常包括两个连续的热处理步骤,包括VPO4前驱体的制备以及将VPO4与KF混合后进行二次煅烧生成KVPO4F.因此,VPO4的晶体结构势必会影响KVPO4F的颗粒尺寸、晶面取向,从而影响KVPO4F的储钾稳定性.[方法]采用溶胶凝胶—高温退火法制备了系列VPO4材料,研究了不同VPO4材料对终产物KVPO4F晶格与电化学性能的影响.[结果]不同温度下制备的VPO4会显著影响KVPO4F的晶格暴露强度、晶格间距和V3+含量,且随着温度从700 ℃升高到800 ℃,KVPO4F的晶格暴露强度、晶格间距和V3+含量均先增后减.当采用经750 ℃退火处理的VPO4作为前驱体时,制备的KVPO4F具有最强晶面暴露程度、最大晶格间距与最高V3+含量,确保其在充放电过程中具有优异的结构稳定性、离子迁移能力与离子存储数量.电化学性能测试结果表明,在0.2C(1C=131 mA/g)下经过30次循环后,KVPO4F的比容量为57.3 mAh/g,远高于相同条件下的对照样品.此外,在0.2、0.5、1和2C下KVPO4F的可逆比容量分别为62.1、53.8、44.6和30.6 mAh/g.[结论]基于VPO4调控确定了前驱体VPO4对终产物KVPO4F微观结构的影响规律,揭示了电化学性能改善的内在机制,为获得高容量KVPO4F正极材料奠下良好基础.

摘要：[目的]6061铝合金因其具有良好的综合性能而被广泛应用,但其焊接接头质量存在一定局限性.本文采用激光冲击强化方法,有效提高了 6061铝合金焊接接头质量,并深入探究了激光冲击强化前后焊接接头的力学性能和组织变化规律,同时剖析了其内在的影响机理,从而为铝合金焊接工艺的优化提供坚实的理论依据和实践指导.[方法]选取6061铝合金焊接接头为研究对象,运用激光冲击强化技术对其表面进行处理.在处理过程中,严格控制激光的脉冲激光频率、冲击范围、脉宽及搭接率等参数,研究不同激光能量对6061铝合金焊接接头质量的影响,分析焊接接头在激光冲击强化前后的力学性能指标,如抗拉强度和硬度等,同时借助光学显微镜、扫描电镜以及电子背散射衍射微观组织分析技术,观察和对比焊缝处的晶粒尺寸、冲击层厚度等微观结构特征的变化情况.[结果]首先,激光能量与焊接接头的抗拉强度呈现明显的正相关性,即随着激光能量逐步增大,焊接接头的抗拉强度也随之稳定上升.其次,对焊缝表面进行硬度检测,发现经激光冲击强化后,焊接接头硬度得到了显著提升,提高幅度最高可达23％.最后,从微观结构来看,激光冲击层厚度发生了明显变化,由初始的15.83 μm大幅增加到30.77 μm,这表明激光冲击对材料表面产生了深层次的影响.同时,焊缝中心的晶粒尺寸也有明显变化,由原来的33.68 μm减小到14.5 μm,晶粒变得更加细小,微观组织得到了优化.[结论]综合上述研究结果可知,激光冲击强化技术在6061铝合金焊接接头处理中能展现出卓越的效果.金属材料表面产生的高能量能够有效减少塑性变形对材料表面及内部的不良影响,促使晶粒细化,这是改善焊接接头力学性能的关键因素.通过激光冲击强化处理,焊接接头的抗拉强度和硬度均得到有效改善,这不仅有助于提升6061铝合金焊接结构在实际应用中的可靠性和耐久性,还为进一步拓展铝合金在高端制造领域的应用范围提供了有力的技术支撑.未来可进一步深入研究激光冲击强化的最佳工艺组合参数,以实现对6061铝合金焊接接头质量更为精准和高效的提升,推动铝合金焊接技术的持续发展与创新.

摘要：[目的]随着社交软件用户群体的不断扩大,越来越多的平台采用多标签标注对文本信息进行分类.如何通过多标签文本数据挖掘来分析用户行为与心理,已成为当前研究的热点问题.本文基于深度主题特征提取模型,提出了一种面向多标签隐性知识的数据挖掘算法,以提升文本分类的准确性和数据挖掘的效率.[方法]针对多标签文本数据中隐性知识的显性化问题,基于SECI理论对文本信息中的隐性知识进行显性化转换,并利用循环神经网络的短时记忆能力提高隐性知识的转换效率.在此基础上,考虑到文本信息的复杂性,分别从局部特征和全局特征两个维度进行分析,并采用特征融合策略提高数据挖掘的准确性.由于文本信息前后文关联性较强,利用基于长短期记忆网络(LSTM)模型的门控机制,提取文本的上下文信息,以捕捉文本中的序列依赖关系;采用潜在狄利克雷分配(LDA)模型,对文本的主题结构进行建模,从而避免因人工标注标准差异导致的模型训练偏差;通过特征拼接的方式,并结合LDA主题模型和LSTM模型提取的局部及全局特征,以降低特征提取过程中信息丢失的风险;引入主题控制器,通过缩小推理范围,提高文本特征提取的有效性;构建基于高斯解码器的上下文主题层,计算词汇在特定主题下的条件概率矩阵,并利用高斯混合解码器优化文本主题建模,提高文本内容的扩充能力;使用Softmax函数计算各标签的概率,实现多标签文本分类.[结果]对比实验中,使用困惑度作为模型训练的评估指标.结果表明,本文模型的困惑度优于对照组(LDA主题模型与LSTM模型),验证了 LDA与LSTM结合的特征拼接策略可有效发挥两种模型的优势.此外,与NVDM、LSTM、LDA和VAETM模型进行对比,以准确率和查全率为评估指标,本文模型在准确率和查全率方面分别提升了 5.05％和2.75％,表明其在多标签文本分类任务中的有效性与优越性.[结论]对比实验结果表明,本文模型能够显著提升文本分类的性能,相比LDA主题模型和LSTM模型,在处理多标签文本时表现更优;能够高效挖掘多标签文本数据中的隐性知识,为文本分类、语义分析和信息检索等任务提供了一种高效、精准的解决方案.

摘要：[目的]随着大跨度桥梁悬索桥的快速发展,桥梁风振问题逐渐成为影响其安全性和舒适性的重要因素.小型水平轴风力机安装在桥梁上,不仅能够有效抑制桥梁的涡激振动,还能够提供风能用于桥梁附属设施的供电.然而,小型水平轴风力机对桥梁的影响尤其是对桥梁抖振响应的具体影响,尚未得到全面系统的研究.因此,本文旨在探讨小型水平轴风力机对桥梁抖振响应的影响规律,评估不同风力机布置方式对桥梁动态响应的具体影响,为风力机对桥梁风振的控制提供理论依据和实践指导.[方法]本文以丹麦大贝尔特桥的典型扁平箱梁为研究对象,采用风洞试验、有限元分析和谐波叠加等手段,结合大贝尔特桥的实际风环境和结构特性,模拟和分析了风力机对桥梁抖振响应的影响.在风洞试验中测量桥梁加装风力机后的静力三分力系数,依据相关数据生成桥梁受风荷载的时程响应数据.基于准定常假设和Davenport抖振力模型,结合有限元模型,计算并模拟了桥梁在不同风速下的动态响应.研究过程中设计了 6种不同风力机布置方式,考虑了风力机转轴高度和布置间距等参数的变化,探讨了不同布置方案对桥梁横向、竖向位移和加速度响应的影响.[结果]结果表明,小型水平轴风力机的安装会在一定程度上增大桥梁的位移与加速度响应.然而,通过选择适当的风力机布置方案,可以在满足控制涡激振动的基础上,对桥梁的结构安全和舒适度影响较小.桥梁横向位移的增幅整体呈现随风力机叶片转轴高度的降低而减小的趋势.当风力机布置间距为3倍梁高时,竖向位移的增幅最小.此外,通过拟合风力机对桥梁的静风荷载,提出了桥梁安装风力机后的阻力和升力单位荷载估算公式,进而有效评估不同布置方案下风力机对桥梁的影响.[结论]通过合理布置风力机参数(转轴高度和布置间距),能够减小小型水平轴风力机对桥梁动态响应的影响,且不会对桥梁的结构安全及舒适度造成较大影响.风力机的安装高度和布置间距对桥梁的动态响应具有显著影响,应根据桥梁的具体情况选择合理的布置方案,以保证桥梁的结构安全性和舒适性.本文提出了关于风力机布置间距、转轴高度与桥梁风荷载数据之间的数学模型,为未来风力机对桥梁风振控制的优化提供了理论支持.

摘要：[目的]在交流电源系统中,分布式控制系统(DCS)控制器作为核心部件,负责实时采集和处理各类关键数据,这些数据对系统的稳定运行和故障预警至关重要.然而,在实际应用中,DCS控制器数据采集过程受外部电磁干扰、硬件故障等因素影响,导致数据丢失或其他异常问题发生,使数据密度变得难以确定,进而影响系统的可靠性和准确性.基于此,提出一种针对交流电源系统DCS控制器数据多通道同步采样方法,以解决数据采集过程中的干扰和缺失问题,提升数据质量和系统性能.[方法]信号调理电路预处理来自不同通道的模拟数据信号,确保信号质量满足模数转换器(ADC)转换要求.现场可编程门阵列(FPGA)作为控制中心,利用其并行处理能力和编程灵活性,精确控制各通道ADC转换过程,实现高精度、低延迟的同步采样,有效解决了采样不同步导致的相位偏差和数据不一致问题.针对数据缺失,采用Clearbout理论进行数据插补,基于信号时频特性和已知数据点相关性智能估计并填补缺失数据,保障数据连续性和完整性.同时,结合蚁群算法优化同步采样方法,通过模拟蚂蚁寻找食物的信息素更新机制,动态调整采样参数以提升采样效率和准确性.[结果]多通道同步采样方法显著提升了 DCS控制器的数据采集性能.采集后的DCS数据频谱图与实际的数据频谱图高度一致,验证了采样方法的准确性和可靠性;采样速度明显提升,满足了交流电源系统对数据实时性的高要求.[结论]综上所述,方法结合FPGA控制实现了高精度、低延迟的多通道同步采样,解决了相位偏差和数据不一致问题;引入Clearbout理论和蚁群算法,有效保障了数据完整性并优化了采样方法;设计的多通道数据上传机制避免了数据上传过程中存在的冲突,确保了数据传输的顺畅.这些创新不仅提升了交流电源系统DCS控制器的数据采集能力,也为同类系统的设计和优化提供了参考,有助于提高整个交流电源系统的稳定性和可靠性,降低因数据异常导致的系统故障风险,对保障电力系统的安全运行具有重要意义.

摘要：[目的]随着可再生能源发电的快速发展,光伏发电因其安全可靠、调节灵活和清洁环保等优势,已得到广泛应用.在大规模光伏发电的需求背景下,光伏电站通常采用多台逆变器并联并网的方式以提高发电效率.然而,随着并网规模的扩大,弱电网中的感性阻抗对电网的稳定性和可靠性带来了挑战,表现为全局谐振抑制效果不佳及系统稳定性失控的风险.[方法]首先,构建光伏多逆变器并联系统的诺顿等效模型,并基于该模型深入分析弱电网条件下多逆变器系统的谐振特性,发现耦合谐振频率与逆变器台数呈负相关关系.其次,基于控制理论,提出结合电容电流反馈和电网电压前馈的优化控制策略,以有效解决多逆变器系统中的全局耦合谐振问题.同时,在公共耦合点(PCC)设计并联虚拟导纳的全局谐振抑制策略,从系统层面实现对全局谐振的有效抑制.最后,通过对2台和4台逆变器并联系统进行策略实施前后的仿真实验,以及与其他文献方法的对比仿真实验,验证本文策略的正确性和有效性.[结果]理论分析与仿真结果表明,全局谐振抑制策略能够显著提高系统的稳定性.通过Nyquist判据验证优化控制策略及参数的合理性.仿真实验结果显示,应用本文策略后,系统的谐波含量从17.32％显著降低至1.71％.这一结果表明,本文策略能够有效抑制全局谐振,并增强系统的稳定运行能力.[结论]本文构建了光伏多逆变器并联系统的诺顿等效模型,并创新性地分析了弱电网条件下的谐振特性.在此基础上,提出了一种结合电容电流反馈与电网电压前馈优化控制,在PCC处并联虚拟导纳的全局谐振抑制策略.该策略有效解决了多逆变器并联系统中因逆变器数量多、电网感抗大而引发的稳定性问题.通过对比仿真实验进一步证明了该策略在全局谐振抑制方面的优越性,为光伏发电并网系统的高效运行提供了重要参考.

摘要：[目的]随着人工智能领域的快速发展,基于可见光图像的目标检测技术日益成熟,并在自动驾驶、安防监控、智能交通等领域得到了广泛应用.然而,在低光场景(如黑夜或昏暗灯光环境)下,基于可见光图像的目标检测算法性能显著下降.主要原因在于可见光图像在低光条件下信息丢失严重,导致目标特征难以提取.为解决这一问题,提出了基于可见光图像和红外图像的多模态目标检测技术,该技术能够有效改善低光场景下的目标检测性能.然而,多模态检测技术的成本较高,需要对不同模态的图像进行精确配准,计算量较大,从而增加了实现难度和处理负担.基于此,提出了一种具备红外感知的目标检测网络(InSCnet),旨在通过一个可见光相机来预测红外热辐射特征,在不增加模态的情况下提升网络在低光场景下的目标检测能力.[方法]InSCnet以可见光图像为输入,通过红外预测分支(IPB)生成红外图像来预测热辐射特征,从而增强网络对低光场景的感知能力.为了有效融合多尺度视觉和热辐射特征,设计了互补融合滤波(COFF)模块.COFF通过互补融合这两种特征,增强特征间的互补性,避免了网络对单一模态特征的过度依赖.此外,采用混合特征金字塔(HyFP)模块,通过特征金字塔和注意力机制,进一步提升多尺度全局与局部特征的融合与提取能力,确保网络在不同程度的低光条件下均能保持较高的检测准确率.[结果]实验结果表明,InSCnet在LLVIP行人检测数据集上表现优异.具体而言,SmAP50达到了 0.830,SmAP50-95达到了 0.426.同时在DroneVehicle数据集上进行了实验,SmAP50达到了 0.702,证明了 InSCnet具备多类别低光检测能力.[结论]InSCnet通过引入红外热辐射特征和特征融合机制,提升了低光场景下的目标检测性能;在低光场景下能够有效检测可见光图像中难以识别的目标,为低光场景下的目标检测提供了一种有效的解决方案.未来的研究可以进一步探索如何优化网络结构.

摘要：[目的]变电站作为电力传输和分配的核心枢纽,其安全稳定运行是保障电力系统高效、可靠供电的关键.然而,传统的变电站监控方式存在自动监控能力有限、目标监测精度欠佳等问题,难以满足当下电力系统日益增长的安全需求.本研究致力于开发一种基于区域全卷积网络(R-FCN)的变电站目标识别与安全监控技术,旨在攻克传统监控方式的短板,大幅提升变电站安全保障的整体水平,为电力系统的稳健运行筑牢根基.[方法]方法融合了区域提取和全卷积网络的独特优势,构建起一套高效智能的监控体系.在数据采集环节,部署高清视频监控摄像头,从多个角度全方位、不间断地实时捕捉变电站内的图像数据,为后续的深度分析提供海量且精准的原始素材.针对采集到的图像,运用先进的R-FCN模型进行目标检测.R-FCN凭借其全卷积特性在处理不同尺寸的图像时能够巧妙地维持特征图的高分辨率,避免了传统方法在降采样过程中容易出现的信息丢失问题,极大地提高了目标监测的精度.同时,精心设计并引入区域提取模块,该模块犹如智能导航系统,能够在错综复杂的变电站背景中,精准定位各类关键设施,确保对设备的运行状态进行实时、精准的监测.对于异常行为,如人员未经授权闯入危险区域、设备突发冒烟起火等,也能及时察觉,为后续的应急处置争取宝贵时间.[结果]通过大量的模拟实验以及在实际变电站监控场景中的测试验证,本系统展现出了卓越的性能表现.在与传统目标监测方法的对比实验中,本系统的目标监测准确率相较于传统方法有了显著提升,有效提高了监控的可靠性,避免了不必要的人力、物力.[结论]基于R-FCN的变电站目标识别与安全监控技术,兼具高效的实时处理能力和精准的目标定位能力.在面对海量监控数据时,能够迅速做出响应,快速准确地识别各类目标和异常情况,为电力系统的安全稳定运行提供了强有力的技术支撑,对提升变电站整体监控水平、保障电力系统的可靠供电具有深远意义.

摘要：[目的]随着网络规模的不断扩大及攻击手段的日益复杂,网络流量异常检测技术已成为保障网络安全的关键环节,对维护关键信息基础设施的稳定运行具有重要意义.然而,传统机器学习方法在复杂网络流量特征提取方面普遍存在收敛速度慢、特征表征精度不足等瓶颈,限制了其在实际异常检测场景中的应用效果.为此,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)增强学习器与门控循环单元(GRU)的时空融合深度学习模型(C2-GRU),旨在提升异常流量的多维度检测性能.[方法]设计了一种二次融合的深度学习框架,结合CNN对空间特征的提取能力与GRU对时间特征的建模优势.通过构建C-GRU模型实现初步的时空特征融合,并进一步与CNN级联形成C2-GRU模型;通过双重卷积并行提取时空特征,从而捕捉复杂网络环境下异常流量的多维特征.[结果]在KDD99数据集上的对比实验表明,C2-GRU模型的综合性能优于其他对比模型,该模型的准确率和AUC值分别达到99.89％和0.990 2,相较于单一 CNN或GRU模型,检测性能显著提升.此外,与传统异常检测模型相比,该模型在实现高识别性能的同时,具备较短的模型运行时间,展现出更优的工程实用性.[结论]C2-GRU模型通过二次卷积融合策略,有效增强了时空特征的学习能力,能适应复杂网络环境下的异常流量检测需求.该模型在异常识别准确率与计算效率方面均具有优势,可为关键信息基础设施的安全防护提供技术支持,且能降低网络攻击引发的经济损失,对网络信息安全保障具有重要的实践参考价值.

摘要：[目的]由于架空线路长期暴露在野外且受自然环境因素的影响较大,及时监测其运行状态对电网安全运行具有关键作用.随着无人机飞控技术的发展,在其上搭载红外、紫外与激光雷达等检测模块被广泛应用于输电线路的巡检中.但目前传统方法仅在单一场景线路巡检过程中具有较优的处理效果,而面对混合输电线路巡检等复杂环境,难以快速准确地分析输电线路巡检数据,为此提出了一种面向混合输电线路巡检的点云数据处理优化方法.[方法]构建输电线路巡检点云数据处理平台,通过搭载在无人机平台上的激光雷达采集输电线路混合点云数据,且点云数据处理包括数据管理、预处理、分类与智能巡检4个环节.利用八叉树方法对混合点云数据进行抽稀处理以减少冗余数据量,从而保证数据的精准性.设计了一种神经网络模型对抽稀后的数据进行优化处理,该模型主要包括特征学习层、卷积层和分类层.特征学习层通过多次投影和最大池化处理可以避免三维点云数据自身的无序性对特征提取造成的影响;卷积层用于提取各个体素栅格与周边个体的共同特征,并引入传统输电线路特征提取算法提取体素栅格特征;分类层包含全连接层与ReLU激活函数,并以Softmax模型作为分类函数以获得混合点云数据的分类结果.[结果]选择LDLRS3100激光雷达采集某地区输电线路通道的点云数据,无人机雷达系统测距范围为360 m,飞行速度为20 km/h,飞行高度为150 m.基于Pytorch平台进行实验分析,结果表明,面向混合输电线路巡检的点云数据处理优化方法能够有效识别输电线路与地物的差别,并获取清晰的杆塔及其所处环境信息,总体准确率达到了 92.71％,明显优于其他对比方法.为兼顾最高抽稀率和最佳点云数据视觉效果,可将抽稀密度设置为0.02 m.[结论]利用八叉树抽稀法和神经网络模型对混合输电线路巡检的点云数据进行优化处理,能够快速准确地划分各类点云数据,有效提升输电线路智能巡检的可靠性.

摘要：[目的]开展电力系统二次设备的状态评价工作,有助于防范电网运行风险,提升电网运行可靠性.针对电力系统二次设备评价模型在数值差异处理方面的局限性,为解决层次分析法的逻辑性问题和熵权法主观判断能力方面的不足,设计提出了一种改进熵权法的二次设备健康状态评估算法.[方法]按照电力系统二次设备的基本特征,分别构建了用于二次设备状态评估的技术指标和管理指标,并采用正向映射、反向映射和梯形映射关系对指标参数进行了标准化处理.在此基础上,采用基于正态分布的隶属度函数进行评价,既保留了高隶属度区间的有效信息,又涵盖了低隶属度区间的信息,而且避免了低隶属度区间比重过大而造成的误判.利用层次分析的权重原则建立各评价指标的判断矩阵,根据各个指标算术平均值和标准差引入熵权法的变异系数,实现了对评价指标权重的客观表达.建立了电力系统二次设备状态评价综合模型,以某变电站内36套保护装置为例对模型进行验证.[结果]验证结果显示,评价结果和站内实际保护装置运行状态一致.评语为"良好"的隶属度值为0.890 1,"一般"的隶属度值为0.097 9,由此可以判断出该变电站内的220 kV主变保护装置处于良好运行状态,与变电站内实际保护装置的运行状态一致.样本数据的对比分析结果显示,采用层次分析法得到的评价指标隶属度函数极差为0.321 0,熵权法极差为0.341 4,可能出现误判.纵向比较AHP-熵权法、熵值法赋权算法后发现,两者隶属度极差值分别为0.125 0和0.1849,最小值分别为0.806 5和0.708 8,不会出现误判.本文算法得到的隶属度极差值为0.048 1,最大值和最小值分别为0.900 0和0.851 9,数据的波动范围更小,判断的可靠性更高.[结论]本文创新点在于:一方面采用层次分析法和熵权法相结合的组合赋权方式,有效规避了主观赋权法带来的人为因素干扰;另一方面充分考虑了设备评价的客观因素,引入了基于变异系数的熵权法权值计算方法,使得权值计算更好地反映了设备的实际运行状态.实际测算结果显示,本文方法能够更优地反映设备运行的实际状态,为设备运维提供了关键支撑.

摘要：[目的]在动态环境下,移动边缘计算(MEC)系统中的传统任务卸载策略普遍存在调度灵活性不足、对环境变化适应性弱及延迟控制能力有限等问题,难以满足时延敏感型任务的处理需求.针对上述问题,提出了一种融合无人机辅助机制的MEC卸载优化方法,以提升系统服务质量和任务响应效率.[方法]针对UAV-MEC场景下用户分布动态变化及链路状态频繁波动的特点,本文将任务卸载、用户调度与无人机(UAV)轨迹控制联合建模为马尔可夫决策过程(MDP),并采用深度Q网络(DQN)框架以学习近似最优策略.在状态建模中,充分考虑了UAV能耗约束、用户任务属性及其时效性要求等因素,并通过动作空间离散化处理以适配DQN架构.奖励函数设计中引入延迟损耗与超时惩罚机制,引导智能体自适应地学习高效的任务卸载策略.[结果]仿真结果表明,本文方法在累计奖励、平均任务处理时延及任务超时惩罚次数等指标上均优于完全本地计算和完全边缘卸载这类基线策略,展现出良好的策略收敛性和环境适应能力,尤其在通信链路波动或计算资源受限条件下仍能保持稳定性能.[结论]本文提出的基于DQN的UAV辅助边缘计算联合优化策略,能够在动态复杂环境中显著提升系统对时效敏感任务的处理效率与调度性能,为高机动性移动边缘计算系统的设计与优化提供了可行的解决思路与理论支撑.

摘要：[目的]304不锈钢是一种以奥氏体为主要晶体结构的铬镍不锈钢,因其优异的耐热性和耐蚀性,广泛应用于航空、船舶和化工等行业.然而,304不锈钢硬度较低,抗空蚀性能不足,作为水轮机叶片材料时,其表面在复杂环境下易出现凹坑、剥落等现象,显著缩短叶片使用寿命.[方法]为提升304不锈钢的使用寿命,采用激光熔覆技术在其表面制备了新型铁基合金熔覆层.通过相分析、组织观察、EBSD分析、硬度测试和空蚀试验,系统分析了熔覆层的相组成、晶体学特征、显微硬度及抗空蚀性能.[结果]研究结果显示,铁基合金熔覆层主要由a-Fe基体相和Cr23C6相组成.熔覆层成形质量良好,几乎无微裂纹,仅有少量孔隙.显微结构呈现出典型的非平衡凝固特征,由枝晶及枝晶间的网状组织构成,并从底部至顶部依次出现平面晶、胞状晶、柱状晶及等轴晶的形貌.EBSD分析表明,熔覆层内形成了高密度晶界且无明显织构.熔覆层横截面显微硬度在640～750 HV0.2之间,显著高于304不锈钢基体的显微硬度(187.6 HV0.2).这种高硬度主要归因于溶质原子引起的固溶强化、分散在网状枝晶间的Cr23C6和Cr7C3硬质相的第二相强化,以及高密度晶界带来的晶界强化.在300 min的空蚀试验中,304不锈钢基体的累计质量损失为24.8 mg,而铁基合金熔覆层的损失仅为7.8 mg,约为基体的31.5％.整个试验过程中,熔覆层的累计质量损失均低于304不锈钢基体.空蚀损伤表面分析表明,空泡腐蚀过程中气泡坍塌产生的剪切波会在材料表面形成应力积累,导致滑移带的生成,滑移带处易萌生并扩展裂纹,最终造成材料剥落形成空蚀坑.细小晶粒、高晶界密度及高显微硬度是熔覆层具备优异抗空蚀性能的关键因素.[结论]高硬度铁基合金熔覆层显著提升了 304不锈钢基体的抗空蚀性能.本研究设计并制备了一种用于304不锈钢表面改性的高硬度铁基合金熔覆层,为激光熔覆技术在水轮机叶片表面强化涂层中的应用提供了潜在的解决方案.

摘要：[目的]随着电力工程的快速发展,施工现场的安全问题日益突出,而传统的人工检查方法耗时且易出错.近年来,计算机视觉、深度学习与知识图谱技术的发展为不安全作业行为的自动识别提供了新可能.然而,现有计算机视觉方法在小目标检测方面仍存在不足,同时缺乏适用于不安全作业推理的高质量数据库.为此,本文结合知识图谱、本体模型、图形数据库和计算机视觉,通过实体检测、场景分析及空间关系推理,并引入改进的自注意力机制提升小目标检测能力,以精准识别施工现场的不安全作业行为.[方法]所提出的方法主要包括本体模型构建、知识抽取和知识推理.首先,基于工程文件、历史事故报告、安全作业隐患报告等构建施工安全本体模型,将信息划分为实体、属性、时间、空间、事件和属性值这6个类别,以规范知识表达.其次,利用计算机视觉方法检测作业实体及其属性,并提取实体间的空间关系,采用Mask R-CNN进行目标检测,并结合改进的自注意力机制提升小目标检测精度,从而优化模型性能并降低计算复杂度.最后,使用Neo 4j图形数据库存储实体及其关系,并基于数据库查询自动识别不安全作业行为,实现施工安全知识的结构化推理,提高不安全作业识别的智能化水平.[结果]以某电力工程施工现场为背景,选取了 6种可能引起高空坠落的不安全作业行为进行仿真实验.实验结果表明,本文方法在识别精度和训练效率上均优于现有方法,尤其在小目标检测方面,改进模型展现了更高的识别精度.此外,通过特征金字塔网络和统一感知解析方法进行场景分割,显著提升了模型的场景理解能力.基于Neo 4j图形数据库的知识推理方法有效整合了实体属性与空间关系,提高了不安全作业识别的自动化程度.[结论]本文方法可在复杂施工场景下精准检测不安全作业行为,提高施工现场安全管理的智能化水平.创新点主要包括:结合计算机视觉与本体模型,提高施工安全管理的自动化程度;通过修改卷积核并引入全局最大池化层优化自注意力机制,提升Mask R-CNN网络的小目标检测能力;引入图形数据库Neo 4j,实现施工安全知识的结构化存储与推理.研究成果为施工现场不安全作业行为的自动识别提供了一种高效、可扩展的解决方案.

摘要：[目的]农业园区可再生能源资源禀赋丰富,在"双碳"目标驱动下,其综合能源系统(IES)的高效运行对于推动绿色低碳转型具有重要意义.然而,当前农业园区普遍存在能源利用效率低、多能源系统调配不均、可再生能源就地消纳能力不足等问题,严重制约了农业生产效率和可持续发展水平.为此,提出了一种基于深度学习的农业园区IES运行优化方法,旨在构建更具经济性与低碳性的能源调度机制.[方法]首先,构建农业园区IES多目标优化调度模型,综合考虑燃气轮机燃料成本、电网交互成本及设备运维成本,形成涵盖多种能源形式的系统数学模型;其次,针对风光(风电、光伏)出力及负荷预测需求,设计改进型长短时记忆(LSTM)神经网络功率预测模型,并引入量子粒子群优化算法(QPSO)对网络的隐含单元数量、学习率等超参数进行动态优化,以提升预测精度;最后,针对传统黄金正弦算法(GSA)易陷入早熟收敛的问题,引入Lévy飞行机制提升更新效率,结合动态权重策略优化全局与局部搜索能力,构建改进GSA实现系统调度优化.[结果]在实例分析中,改进的QPSO-LSTM预测模型将预测误差稳定控制在5％以内,相较传统方法具有更高的预测精度和更强的全局搜索能力.在调度优化方面,改进GSA使系统日运行成本较未优化方案下降69.7％,风光就地消纳率提升27.9％,显著优于传统GSA,展现出优良的多能调度协调能力.[结论]所提出的基于深度学习的农业园区综合能源系统运行优化方法,能够实现对系统功率的高精度预测,并在此基础上有效降低系统运行成本,提升可再生能源就地消纳能力,在经济性与低碳性协同优化方面具有显著优势,为农业园区IES的高效、绿色运行提供了可靠的技术路径.

摘要：[目的]随着无人飞行器对飞行安全要求的不断提升,起落架系统的动力学特性研究已成为无人机设计领域的重要课题.聚焦六杆式起落架橡胶足垫的着陆接触力学行为,针对其非线性力学特性建模难题展开系统性研究.通过构建精确的动态接触模型,揭示橡胶缓冲件在冲击载荷下的力学响应机制,为起落架足端缓冲装置的结构优化提供理论支撑.[方法]基于连续接触力法理论框架,构建了橡胶材料的非线性接触力学模型.该模型耦合Hertz接触理论与Mooney-Rivlin应变能函数,通过非理想弹性碰撞关系表征橡胶材料的超弹性特性及其接触面动态耦合效应.在ABAQUS平台中,采用Mooney-Rivlin超弹性本构模型建立了有限元模型,并结合隐式动力学求解器对着陆碰撞过程进行了数值模拟.同时,构建了带力传感器的落震实验台,获取实测数据用于模型验证.该方法结合理论建模、软件仿真与实验验证,有效克服了传统经验公式的局限性.[结果]研究系统分析了多物理参数对接触力学特性的影响.当着陆高度在50～200 mm变化时,接触力峰值成正比增长,增幅达1.78 kN.当负载质量在5～20kg变化时,接触力峰值与其呈近似线性关系,增幅达1.02 kN.此外,足垫厚度的增加对冲击力的减小作用有限,而足垫形状优化可有效改善接触抖动现象.对比研究表明,相较于传统圆柱形足垫,圆锥形足垫受力更均匀,能有效减少接触抖动.实验验证表明,在着陆高度为100 mm的工况下,仿真模拟与实测数据的接触力峰值误差约为6％,关键参数的相位偏移控制在3 ms以内,充分证明了模型的有效性.[结论]研究表明,接触力与着陆高度、足垫厚度呈近似正比例关系,但足垫厚度影响较小;优化足垫形状可显著降低接触抖动,其中圆锥形足垫具有最佳缓冲性能.本研究的理论创新体现在以下方面:融合连续接触力法与超弹性本构模型,建立适用于橡胶缓冲件的动态接触预测方法,突破了传统方法难以处理非线性耦合效应的技术瓶颈;系统分析多物理因素对足端接触力的影响,实现了缓冲结构性能的量化评价,为足端参数优化提供了可靠的理论依据.