摘要：The construction of water conservancy projects in cold regions experiences freezing-thawing cycles,which can greatly change the engineering properties of soil and have a significant impact on the construction of *** Hydropower Station(LHS),is a controlling station with the largest installed capacity among the 7 middle reach projects in the Yalong River,the secondary tributary of the Yangtze *** is located in a seasonally frozen soil *** on the measured data of air and ground temperature in winter in the dam core wall,the freezing-thawing variation of gravelly soil and contact clay during the filling process of the core wall are compared and analyzed,then the main impact factors of the freezing-thawing variation of soils are *** results show that under the influence of air temperature,soil freezes unidirectionally from ground surface downward and deepens gradually,and the thawing processes are different at the aspects of thawing direction and *** temperature and physical properties of soil including soil type,moisture content and dry density affect the freezingthawing processes of *** the impact of engineering construction is more remarkable than natural *** engineering construction affects soil temperature and freezing-thawing process by controlling the initial temperature of soil,the speed and duration of the technological conversion of paving,compaction,and the length of placed duration at *** to the long placed duration of soil with the slow construction method,the initial temperature of soil gradually reduces,the heat transfer process inside soil is *** the internal heat of soil releases,the decreasing rate of ground temperature of soil at different depths is fast and the frozen depth *** due to the short placed duration of soil with the rapid construction process,the initial temperature of soil is high,high internal heat of soil is supplied every day,and the heat transfer process in

摘要：针对标准蜻蜓算法存在的全局探索能力不足,收敛精度不高等自身缺陷问题,提出一种采用混沌映射和高斯分布及非均匀分布混合优化的蜻蜓算法。通过引入混沌映射使种群初始化时产生更好的混沌种群,采用高斯分布和非均匀分布来优化蜻蜓分布位置,避免其陷入局部最优,提高算法寻优能力和收敛精度。将改进后的算法应用于8种不同的测试函数和一个13杆桁架结构的优化设计,并与原始蜻蜓算法和其他群智能算法计算得到的结果比较,在算例中与原始蜻蜓算法相比结构质量减少了5.86%,改进后的蜻蜓算法收敛速度更快,收敛精度更高。

摘要：文章针对智能声呐探测中面临的水声数据有效样本稀疏和探测结果可解释性差等基础性问题,揭示了壳体声呐能够利用“身体”增强感知的机理,给出了闭环自学习的水声智能探测通用范式,为声呐设计提供新原理、新方法支撑。相较于传统声呐,文章所提出的具身认知声呐探测技术具有增强感知和自学习能力。通过实际试验数据验证,以物理模型为驱动构建的具身认知模型在检测、测向和定位等任务中均体现出显著优势。新方法对水声数据量的需求小且能够显著提高目标探测能力,为解决当前人工智能方法在声呐应用中遇到的问题奠定了基础,可广泛应用于壳体声呐。

摘要：以城市化程度较深的北京市海淀区为研究区,基于2005年、2010年和2015年的遥感影像数据,利用基于影像(IB)的算法反演城市地表温度空间分布。将数据同化算法EnKF-3DVar与CA/Markov模型集成,将海淀区的多年平均臭氧浓度空间分布数据同化进行城市地表温度的模拟预测。结果表明海淀区的城市地表温度10年间呈现先下降后上升的趋势,但总体呈现下降趋势,其中2015年的平均温度为31.139 3℃。引入EnKF-3DVar的预测模型能够显著提升模型的模拟精度,所预测的2015年的数据结果 Kappa系数达到0.821 6。在有城市公园绿地的模式下,地表温度高值区呈现缓解趋势,在无城市绿地公园的模式下,城市地表温度高值区呈现出明显的扩张趋势,最高温度达到了56.142 3℃,城市生态绿地对于城市地表温度的空间分布影响巨大,合理布局城市绿地公园意义重大。

摘要：为促进花斑木家具与现代设计的融合，研究了40余件在售花斑木家具，最终确定16个样本，并收集57份问卷以获取感性评价。采用感性工学方法分析数据，提炼出3个设计要素，将这3个设计要素应用到花斑木家具设计中。结果表明，感性工学方法有效量化分析花斑木家具设计，为从单体到整体方案的评估和决策提供了参考。

摘要：无人碾压技术是大坝填筑施工研究的前沿,有助于提高堆石坝施工质量和效率。然而,目前缺乏对多料种复杂施工环境条件下无人碾压系统的研究,且现有的无人碾压多基于RTK-GNSS和毫米波雷达对位姿与障碍物进行感知,缺乏对压实质量、环境障碍物和位姿的多模态感知;现有的无人碾压多采用外挂执行机构的方式进行改装,设备耐久性和稳定性难以得到保证。针对上述不足,采用感知设备、执行设备和控制设备统一设计和集成装配的方式,自主研发了集成多模态智能感知、智能规划决策和智能控制等功能的无驾驶舱原生集成式智能无人碾压系统。其中,智能感知采用RTK-GNSS、毫米波雷达和机器视觉等多种模态方法实现对车体位姿和环境障碍物的精准感知;基于能量守恒原则,采用加速度计等实现对有效压实功率的精准感知;智能规划决策集成了事前的全覆盖路径规划与事中的碾压参数动态优化等算法;智能控制中通过蝴蝶优化算法动态调控比例-积分-微分算法的控制参数,实现了复杂条件下循迹的精准控制;此外,基于B S架构研发了原生集成式智能无人碾压数字孪生平台,实现了碾压施工过程中物理空间与孪生空间的双向交互。研发的原生集成式智能无人碾压系统在两河口水电站堆石区、过渡区和砾石土心墙区等复杂施工条件下开展了应用研究,结果表明,相较于传统碾压施工方法,该系统一次碾压质量达标率提升2.42%,效率提升15.20%。

摘要：水源涵养林是一种复杂的森林生态系统,具有多种功能和不同的效益,其效益不能直观认识,也不是单纯由其技术性和经济性决定,需要进行系统的研究评价。利用经济学、生态学和GIS的相关学科的原理和方法进行建模,以Microsoft Visual studio 2010为开发平台,设计开发了水源涵养林的评价系统。系统由监测子系统、评价子系统和专题图子系统三大部分组成,实现过程监测、任务监测、成效监测和资源监测,还具有综合评价、满意度评价以及专题的绘制等功能,本系统采用AHP-模糊综合评价分析法为水源涵养林建设工程进行评估,可对区域的发展、规划等提供参考。

摘要：以选择性环氧化酶-2(COX-2)抑制剂Celecoxib为先导,根据其构效关系和分子模拟研究结果,应用生物电子等排原理等药物设计方法,设计合成了19个结构全新的二芳基取代-1,2,4-三唑类衍生物,其结构经IR,1H NMR,MS和元素分析确证.初步的药理试验结果表明,部分目标化合物具有一定的抗炎活性.

摘要：土石坝料压实特性对保证大坝施工质量至关重要。然而,当前坝料压实特性预测主要是对物理、力学和渗透压实特性的单输出回归预测,缺乏对各压实特性目标间相关性的考虑。针对上述问题,提出土石坝料压实特性的改进多输出高斯过程回归(IMO-GPR)预测模型。采用具有噪声的基于密度的聚类方法构建目标特定特征,对多输出高斯过程回归(MO-GPR)模型原始输入空间进行特征扩展,提高模型高维特征空间复杂映射关系解耦能力;同时,结合MO-GPR模型中的输出协方差系数矩阵,实现对多输出压实特性目标间相关性的有效考虑,以最终实现多输出压实特性精确预测。相比传统的高斯过程回归(GPR)、多输出极限学习机(MO-ELM)和MOGPR模型,所提IMO-GPR模型的预测精度分别提高了24%、20%和17%,且对噪声干扰、数据异常、数据量少等情况具有更强的鲁棒性,为土石坝料压实特性分析提供了新思路。

摘要：利用Python语言编辑Thermal-Calc指令进行合金相组成的高效计算,依据设计原则获得两种L2_(1)析出相比例大于15%的铁基中熵合金。采用大变形冷轧结合中温时效工艺进行组织调控以获得优异的强塑性匹配。结果表明,1号合金抗拉强度及伸长率分别为1592 MPa、17.50%,2号合金抗拉强度及伸长率分别为1682 MPa、13.50%。与此同时,两种合金在3.5wt%NaCl溶液中都形成了稳定的钝化膜,点蚀电位接近0 V(vs SCE),具有良好耐蚀性。两种合金基体相主要为FCC固溶体,并有少量的BCC相,大变形冷轧配合中温时效使得合金具有未完全回复的细小晶粒组织,伴有多相多尺度析出相形成,与FCC基体形成软硬相配合,提高合金的强塑性。析出强化、位错强化及细晶强化共同作用提高合金强度。合金的高塑性是由于中温时效缓解应力集中,FCC基体的良好塑性可以有效减缓裂纹形成及裂纹扩展,加之Heusler_L21相与基体的低错配度也能减缓相界微裂纹的形成,使得两种中熵合金保持高塑性。