摘要：为了进一步提高煤矿综采设备智能控制水平,实现智采工作面常态化运行,提出基于数字孪生智采工作面驱动控制的相关概念和系统架构。智采工作面数字孪生系统由物理设备、虚拟孪生体、虚实交互模型组成,通过数字化方法建立与实体设备相映射的虚拟模型,来达到综采设备在作业过程中虚实交互、智能决策、精准控制和动态演化的目的。阐述智采工作面常态化运行要求和采煤机、液压支架和刮板输送机的相关控制难点。提出了智采工作面单机数字孪生驱动控制架构,包括机理模型、控制模型、孪生数据模型和数字孪生模型同步与演化等要素;研究数字孪生虚实交互方法,利用信息物理系统来保障信息交互能力,采用知识模型来解决数据拥堵问题,为智采工作面数字孪生控制系统的虚实交互提供实时性。提出智采工作面数字孪生驱动的三机协同控制方法,包括三机关联关系、智能采煤控制、智能支护控制与智能运输控制。最后以矿山数字孪生实际应用为例,通过建立相关模型和设计相关实验方案,对数字孪生智能控制进行验证。通过展开数字孪生智能控制架构、模式等理论研究,旨在解决目前综采工作面存在的环境感知程度低、设备预测精度差和人工干预强度大等问题,实现在复杂环境条件下设备的自适应控制与人机交互,为煤矿智能化建设提供借鉴意义。

摘要：风荷载极值概率信息对于结构抗风可靠性设计十分重要,基于Hermite多项式模型(Hermite polynomial model,HPM)转换过程方法由于在估计强非高斯性风荷载极值方面表现优异,因而受到研究人员的青睐从而被广泛应用。另一方面,该方法的使用过程烦琐且有较强的理论性,不利于工程应用。为此,该文基于该方法提出非高斯风荷载极值估计的经验公式,首先系统地阐述基于HPM转换过程方法,接着对风荷载的极值分布函数模型展开讨论,之后通过回归分析提出风荷载极值分布函数的经验公式,并对其适用性和精确性加以验证。研究成果表明,仅需知晓风荷载若干统计特征的情况下,经验公式可快速估计风荷载极值,精度上与HPM转换过程方法基本相同,而在效率和便捷性方面显著提升,便于在工程中推广使用。

摘要：目前大跨空间球面网壳结构的地震动参数研究与易损性分析多关注于上部结构,忽视了下部支承体系对整体结构的影响。为选取适于评估带下部结构肋环斜杆型单层球面网壳响应的地震动参数,以6个不同矢跨比、不同下部结构的单层球面网壳为模型,研究下部支承体系对球面网壳动力特性的影响,选取多条三维地震动作为输入对模型进行增量动力分析,从相关性、有效性和充分性三个方面对18个地震动参数进行分析评估。并基于大量算例失效时刻的特征响应,建立了考虑下部结构的单层球面网壳的地震损伤模型。结果表明:有无下部支承对结构基频影响较大,随着下部结构高度的增加,结构基频不断减小,无支承柱结构与带10 m支承柱结构的基频相差高达24%;加速度谱强度、峰值加速度与结构地震响应的相关性、有效性及充分性均优于其它地震动参数,可作为考虑下部结构肋环斜杆型单层球面网壳易损性分析的地震动参数。与此同时,在下部支承结构相同时,矢跨比小的网壳结构抗震性能更好,所致结构倒塌的临界荷载更大;支承高度对网壳抗震性能的影响并非呈线性关系,因此,在结构设计时应合理选取下部支承结构高度。

摘要：对已受疲劳损伤的V125型屋面板自攻钉节点进行静力拉伸试验,获得该类节点在不同幅值疲劳加载作用后的剩余承载力,并分析其在受静载作用下的损伤演化过程,提出了风致疲劳作用下的承载力折减及退化系数计算方法,建立了静力-疲劳统一设计模型.根据实验结果,推导拟合了风速与风致疲劳折减系数的相关关系.根据我国沿海11个城市的台风风速概率信息,给出了适用于相应城市的V125型自攻钉节点的静力-疲劳承载力退化模型.结果表明:V125型自攻钉节点的疲劳极限为其静力极限承载力的20%;在风致疲劳作用下,中国台北的轻钢屋面自攻钉节点的疲劳损伤折减系数最大,上海地区自攻钉节点的疲劳损伤折减系数最小.

摘要：船体型值与图片一样也是序列相关型数据,所以用于生成图片的神经网络模型也能生成船型数据。由于船舶种类繁多、需求复杂,本文研究重点从船舶水线上下、船艏、舯、艉等区域位置特征,和船舶设计中普遍存在球艏、尾轴、艏部外板升高等全局几何特征的条件生成需求出发,训练条件深度卷积生成式对抗网络模型(Con⁃ditional Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)来实现两种特征的条件认知与生成。首先,将实现船型区域位置特征与全局几何特征的条件生成作为目标,分别建立条件深度卷积生成式对抗网络模型;然后,针对两类特征设置若干从易到难的不同分割方案和特征种类,使神经网络能够循序渐进地完成条件生成任务;最后,通过对训练过程和生成结果进行对比,初步证明所研究方法用于解决船型特征条件生成问题的可行性。本研究延续了作者之前的研究成果,属于基于计算机视觉技术的船型智能设计方法领域,旨在进一步探索引入人工智能实现船型智能设计的可行性方法。

摘要：该文考虑了海杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于深度学习的海面目标检测器。该检测器通过融合从不同数据源中提取的多种互补性特征以增加目标和杂波的差异性,从而提升对海面目标的检测性能。具体来说,该检测器首先利用两个特征提取分支分别从距离像和距离多普勒谱图中提取多层次快时间特征和距离特征;然后,设计局部-全局特征提取结构从特征的慢时间维度或多普勒维度提取序列关联性;接着,提出基于自适应卷积权重学习的特征融合模块,实现快慢时间特征和距离多普勒特征的高效融合;最后,对多层次特征进行融合、上采样和非线性映射获得检测结果。基于两个公开雷达数据集上的实验验证了所提检测器的检测性能。

摘要：利用水下机器人进行水下结构病害检测能大幅提升检测效率、降低检测成本,然而利用水下机器人拍摄得到的水下结构平面图像仅包含结构表面的有限信息。通过对水下结构三维重构可以直观地显示结构的空间构形和特征,可以多视角、全方位获取结构的表观缺陷信息。该文提出了基于水下机器人拍摄平面图像的水下混凝土结构三维重建方法,通过水下折射摄像机成像模型、SIFT特征提取和匹配算法以及点云重建的方式对水下带病害的混凝土结构表面进行三维重建。实验表明:该文提出的水下混凝土结构三维重建方法能实现病害三维立体展示,从多视角清晰获取水下结构表面病害信息。

摘要：特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)是一种致病原因不明、进行性、慢性不可逆的间质性肺疾病。为探讨富含亮氨酸重复蛋白15(leucine-rich repeat-containing protein 15,LRRC15)在IPF的作用及调节机制,本研究构建了博来霉素(bleomycin,BLM)诱导的小鼠肺纤维化和A549细胞损伤模型,检测了LRRC15的表达变化。转染siLRRC15后分别采用MTT、GFP-RFP-LC3双荧光标记系统和免疫印迹等方法检测了细胞活性和自噬的变化。结果表明:BLM处理后,小鼠肺组织和A549细胞中LRRC15表达显著上调;将设计和合成的siLRRC15转入A549细胞,LRRC15的表达极显著降低,可以部分恢复BLM引起的细胞损伤;BLM处理A549细胞后,LC3-Ⅱ和P62蛋白呈现上升的趋势;GFP-RFP-LC3双荧光标记检测发现,BLM处理后自噬体数量明显增多;进一步用siLRRC15处理A549细胞后发现,自噬关键蛋白LC3-Ⅱ、ATG5、ATG7的表达增加,P62蛋白表达下调,自噬流的强度增加。以上研究结果说明LRRC15是IPF中上皮细胞损伤的指示剂,可能通过调节自噬参与纤维化过程中的调节,本研究为进一步阐明IPF的机制提供了必要的理论依据。

摘要：针对一类带有非重复不确定参数的线性离散系统跟踪批次变化的参考轨迹问题,提出一种双环控制结构的鲁棒间接型迭代学习控制(ILC)算法。通过在内环部分设计比例-积分(PI)型反馈控制器保证闭环系统沿时间轴方向的稳定性,实现前几批次对参考轨迹的快速跟踪。在外环部分,通过高阶内模(HOIM)描述参考轨迹变化规律,并设计一个基于内模原理的高阶比例(P)型ILC控制器提升系统在批次方向上对变参考轨迹的跟踪性能,实现对变化的参考轨迹精确跟踪。针对不确定性参数带来的扰动问题,设计一类性能指标函数,将系统模型在间接型ILC控制器作用下转换为等价的重复过程模型;基于重复过程模型稳定性理论,将保证系统具有沿批次鲁棒稳定的性能指标条件转换为线性矩阵不等式(LMI)。最后通过一类永磁电机的控制仿真验证了所提算法的有效性。

摘要：得益于有机半导体的固有优点,包括分子结构可设计、溶液法可加工和机械柔性良好,以及其自身多参数、信号可调控以及高集成性等特点,场效应晶体管为气体传感器的发展注入了新活力.基于有机场效应晶体管(OFET)的气体传感器研究取得了显著进展,展现出了卓越的传感性能.本文综述了自2018年以来,OFET气体传感器领域的最新研究进展,包括化学敏感材料、界面工程、半导体层微结构调控以及柔性OFET气体传感器、集成电路和集成阵列方面的进展.最后,对有机场效应晶体管在气体传感器中的应用进行了简要的总结和展望.本综述旨在全面而深入地解析基于OFET的气体传感器,以促进科研人员对其基本工作原理和性能的深入理解并为高性能气体传感器的制造和相关产业的蓬勃发展提供有价值的参考和启示.