摘要：为应对风力机叶片大型化带来的高结构性能需求,利用植物叶脉与叶片结构功能的相似性,借鉴植物叶片叶脉分布特征,提出一种新型风力机叶片铺层设计方法。通过计算流体力学与有限元方法对仿生叶片进行模态、结构强度及稳定性分析。结果表明:相较于传统叶片,仿生叶片固有频率增加且抗扭转特性更强;仿生叶片叶尖位移量大幅降低,表面应力值减小,但腹板应力有所增加;仿生叶片前六阶屈曲因子与传统叶片相比均有所增加,表明植物叶脉结构有利于提高叶片稳定性。该文可为风力机叶片大型化提供一定的参考价值。

摘要：为提高大型风力机叶片结构强度,已逐渐使用碳纤维材料替代传统玻璃钢纤维应用于铺层设计中,但碳纤维高昂的制造成本使其难以覆盖叶片整体区域。因此,研究叶片碳-玻纤维铺层材料混掺比例及相对位置对结构性能的影响有助于获得高性能、低成本的风力机叶片。通过Ansys软件调整叶片主梁对应位置的碳纤维和玻璃钢材料比例与铺设相对位置,并采用计算流体力学方法与有限元方法相结合的方式对其进行结构静力学、模态及屈曲分析。结果表明,叶片主梁使用碳纤维与玻璃钢纤维混掺铺层可获得与纯碳纤维叶片相近的性能表现;当碳纤维接近叶尖时,可提高叶片1阶模态和屈曲因子;而当碳纤维接近叶根时,对叶片最大应力应变方面的影响较小;在确保叶片稳定及抗共振性能的前提下,当碳纤维与玻璃钢纤维铺层比例为3∶1且碳纤维接近叶根时,叶片综合性能最佳。

摘要：笼养模式下鸡/蛋自动识别与计数在低产能鸡判别及鸡舍智能化管理方面具有重要作用,针对鸡舍内光线不均、鸡只与笼之间遮挡及鸡蛋粘连等因素导致自动计数困难的问题,本研究以笼养鸡只与鸡蛋为研究对象,基于YOLO v7-tiny提出一种轻量型网络YOLO v7-tiny-DO用于鸡只与鸡蛋识别,并设计自动化分笼计数方法。首先,采用JRWT1412型无畸变相机与巡检设备搭建自动化数据采集平台,获取2146幅笼养鸡只图像用于构建数据集。然后,在YOLO v7-tiny网络基础上应用指数线性单元(Exponential linear unit,ELU)激活函数减少模型训练时间;将高效层聚合网络(Efficient layer aggregation network,ELAN)中的常规卷积替换为深度卷积减少模型参数量,并在其基础上添加深度过参数化组件(深度卷积)构建深度过参数化深度卷积层(Depthwise over-parameterized depthwise convolutional layer,DO-DConv),以提取目标深层特征;同时在特征融合模块引入坐标注意力机制(Coordinate attention mechanism,CoordAtt),提升模型对目标空间位置信息的感知能力。试验结果表明,YOLO v7-tiny-DO识别鸡只和鸡蛋的平均精确率(Average precision,AP)分别为96.9%与99.3%,与YOLO v7-tiny相比,鸡只与鸡蛋的AP分别提高3.2、1.4个百分点;改进后模型内存占用量为5.6 MB,比原模型减小6.1 MB,适合部署于算力相对有限的巡检机器人;YOLO v7-tiny-DO在局部遮挡、运动模糊和鸡蛋粘连情况下均能实现高精度识别与定位,在光线昏暗情况下识别结果优于其他模型,具有较强的鲁棒性。最后,将本文算法部署到NVIDIA Jetson AGX Xavier边缘计算设备,在实际场景下选取30个鸡笼开展计数测试,持续3 d。结果表明,3个测试批次鸡只与鸡蛋的计数平均准确率均值分别为96.7%和96.3%,每笼平均绝对误差均值分别为0.13只鸡和0.09枚鸡蛋,可为规模化养殖场智能化管理提供参考。

摘要：遥感技术为岩性识别提供了新的视角和重要途径。川藏铁路康玉隧道地处藏东南横断山怒江峡谷拥巴地区,全长20.235 km,最大埋深1314 m。针对该区地形起伏大,环境恶劣,人员难以到达,基础地质资料薄弱的现状,综合运用高分辨率、多光谱和高光谱遥感数据进行地层岩性的综合解译。在高分辨率遥感影像目视解译的基础上,运用波谱角度匹配(SAM)、最小噪声分离变换(MNF)、典型波段组合等有效提取岩性信息的多光谱、高光谱遥感数据综合处理方案,并结合GF-5号高光谱数据丰富的波段信息,进行遥感信息的有效增强、提取及自动分类。在详细野外验证的基础上,新识别并划分出一套北西向展布的中侏罗统桑卡拉佣组(J_(2~s))碳酸盐岩地层,细化了古近系宗白群(E_(2~z))等多个地层单位边界,修订原地层界线10余处,并形成了适合高原地貌起伏区快速识别及有效获取岩性、地层界线的遥感解译技术方案。该研究可为铁路规划、选线和设计提供重要的基础资料,同时亦有助于遥感岩性解译工作的推广应用。

摘要：针对利用精密单点定位(PPP)技术进行GPS水汽反演时,存在相位模糊度的收敛而导致水汽收敛的问题。该文引入PPP双向滤波处理方法,利用香港卫星定位参考站(HKSC)连续30d的GPS观测数据,分别进行PPP单、双向滤波处理。对PPP单向滤波大气可降水量(PWV)的收敛时间及对应的高程误差进行了统计;以ECMWF提供的ERA-Interim再分析资料和附近探空站观测数据为参考,对PPP单、双向滤波处理结果进行了比较和精度分析。结果表明:PPP单向滤波PWV的平均收敛时间约为30min,对应的平均高程误差为11cm;PPP双向滤波可以克服单向滤波初期的水汽收敛问题,且双向滤波PWV结果明显优于单向滤波,相对于ECMWF的平均偏差和均方根误差(RMS)分别减小25%和10%;相对于探空数据的平均偏差和RMS分别降低15%和7%。

摘要：在工程教育认证背景下,以传授工程知识、养成工程能力和培养复杂工程问题解决能力为目标,从理论和实践教学环节开展了“卫星定位原理及应用”课程教学改革研究,构建了该课程的理论教学框架体系,设计了课间实践教学方案和集中实践教学方案,实现了工程知识和工程能力的有机融合,培养了学生解决复杂测绘工程问题的能力,达成了学生从知识到能力以及从能力到素质的两次飞跃,研究成果可为相关工科专业课程建设与教学改革提供参考。

摘要：针对风洞试验对汽车设计应用的限制,提出采用STAR-CCM+软件进行模拟计算。对某SUV的空气动力学模拟过程与对其进行的风洞试验验证进行详细的描述,比较不同工况下的风阻系数结果,研究不同风速和横摆角下的风阻系数。结果表明,CFD数值仿真方法是可行、有效的,可以大大减少风洞试验的费用,缩短周期。

摘要：针对城市轨道交通工程基坑沉降监测数据长期、非等时距的特点,构建了一种基于滑动窗口的非等时距改进GM(1,1)模型。基于滑动窗口更新GM(1,1)模型变量,充分利用GM(1,1)模型适用于短期预测的优势;利用时距信息对累加生成序列赋权,削弱非等时距观测产生的影响,从而提高模型预测精度。通过对某城市轨道交通工程基坑沉降监测数据进行预测分析,发现改进GM(1,1)模型预测结果的均方根误差与平均相对误差分别为1.12 mm和9.25%,相较于传统GM(1,1)模型分别提高约32%和21%,验证了改进GM(1,1)模型能够更好地满足基坑工程沉降预测的应用需求。

摘要：针对北斗卫星导航系统BDS,研究了不同星座组合对精密单点定位PPP和天顶对流层延迟ZTD估计的影响。设计了MEO、MEO+GEO、MEO+IGSO以及MEO+GEO+IGSO等4种卫星组合方案,利用4个MGEX测站的观测数据进行了BDS静态PPP试验。结果表明:1)基于MEO卫星的BDS PPP三维位置精度最优;增加IGSO卫星可明显提高E坐标精度并缩短PPP收敛时间,但是U坐标精度略有降低。2)基于MEO卫星的BDS PPP估计的ZTD精度最优,其标准差在10 mm以内;增加GEO卫星使得ZTD估计的标准差明显增大;IGSO卫星对ZTD估计的精度影响较小。

摘要：随着中国北斗导航卫星系统新一代BDS-3卫星发射,需要对BDS反演大气可降水量的精度进行评估。选取4个中国沿海GNSS业务观测站,采用精密单点定位方法,设计了BDS-2、BDS-3和BDS-2/3等3种数据处理方案,开展岸基BDS水汽反演试验,并以GPS PWV和ECMWF提供的ERA5产品作为参考值,对BDS PWV进行精度分析。结果表明,利用新一代BDS-3卫星反演的BDS-3 PWV和BDS-2/3 PWV与GPS PWV和ERA5 PWV参考值均具有很好的一致性,其平均偏差分别为0.6 mm和0.2 mm,均方根误差分别优于1.0 mm和1.6 mm,具有较高的精度,从而验证了新一代BDS-3卫星对BDS水汽反演精度提升的贡献;BDS-2/3 PWV的精度略优于BDS-3 PWV,在一定程度上验证了BDS混合星座对水汽反演精度的影响。