摘要：异常检测旨在识别偏离预期行为模式的数据.虽然半监督异常检测方法可以充分利用有限的标签数据作为先验知识来提高检测准确性,但是收集到的标记异常(即已知异常)很难覆盖所有类型的异常并且在现实场景中往往存在着一些新型的异常(即未知异常),这些异常可能与已知异常表现出不同的特性,因此难以被现有的半监督异常检测方法识别.针对该问题,提出了一种基于半监督学习的未知异常检测(semi-supervised unknown anomaly detection,SSUAD)方法,旨在同时识别已知异常和未知异常.该方法利用闭集分类器对已知异常和正常分类,利用未知异常检测器检测未知异常.此外,还考虑了异常场景中异常和正常极端不平衡的情况,设计了有效的数据增强方法来扩充异常样本的数量.在UNSW-NB15和KDDCUP99数据集以及一个真实数据集SQB上进行了实验,实验结果表明,相较于现有的异常检测方法,SSUAD在异常检测性能指标AUC-ROC(area under receiver operating characteristic curve)和AUC-PR(area under precision-recall curve)上都有明显的提升.证明了SSUAD的有效性和合理性.

摘要：实现高效、低扰动海底集矿是深海多金属结核矿产资源开发面临的关键技术挑战.海底矿粒采集过程的力学行为十分复杂,是一个涉及三维紊动流动、离散粗颗粒运动与细颗粒土体破坏的流固土多物理场耦合过程.针对吸扬式、附壁射流式、射流冲采式3种主流的深海水力集矿方法,基于K-Epsilon两层模型和离散元模型分别模拟集矿液相湍流和固相矿粒,进行矿粒采集性能和环境扰动的数值模拟研究,分析集矿流量q m和集矿头拖曳速度v对矿粒采集率η、集矿流场湍动能k和海水-沉积物混合物体积分数φ的影响,探究集矿流场中流速、压力和矿粒的分布特征.结果表明:在相同q m和v下,射流冲采式模型获得的η最大,吸扬式模型获得的η最小;射流冲采式模型对近底流场扰动程度最大,深海沉积物扩散现象也最为明显,而吸扬式和附壁射流式模型造成的环境扰动程度较小,更有利于环保要求;附壁射流式模型的η对q m和v最不敏感,且该集矿模型可以较好地兼顾高效矿粒采集和低环境扰动.研究结果可为揭示集矿机理和设计研发高效低扰动集矿装置提供科学依据.

摘要：下肢外骨骼康复机器人应用于下肢运动功能障碍人群,使患者能够通过机器恢复或改善行走和运动能力。但是,基于不同疾病,患者所需求的功能是不同的,比如肌力不足的患者需要增强助力,脊髓损伤患者需要运动代偿,步态异常患者需要步态矫正,脑卒中患者需要神经康复。为了设计对疾病更有针对性的下肢外骨骼康复机器人,本文根据各类下肢功能障碍的特点与康复需求,按照设备所提供的主要功能,对现有的下肢外骨骼康复机器人进行汇总和分析比较,总结现有设备的功能与疾病的相关性,为研究设计新型下肢外骨骼康复机器人提供一定参考。

摘要：针对交期随机的批量流车间调度问题,以最小化工件延期期望之和为目标,推导出工件交期符合3类经典随机分布条件下问题目标的闭式计算表达式.建立考虑换模时间与随机交期的问题数学模型,针对模型高度非线性特征对其线性化.设计一种基于逻辑的Benders分解(LBBD)与分枝定界相结合的优化算法,提出两种有效加速策略提升算法求解效率.数值实验结果验证了算法的有效性,通过随机交期与确定交期结果的比较,验证了考虑随机的必要性.

摘要：锌阳极因枝晶生长、析氢、形变和钝化等挑战,成为限制锌空气电池充放电循环性能的关键因素。本工作以聚季铵盐为碳源和氮源,通过硬模板法制备出具有丰富介孔结构的碳材料,并将其作为锌阳极的表面功能层(N-MC@Zn)。其中,N-MC@Zn的比表面积高达590.06 m^(2)·g^(-1),平均孔径为22 nm。研究表明,锌阳极表面构建氮掺杂的多孔碳功能层,在一定程度上有效缓解了上述寄生反应带来的负面影响。特别是多孔碳涂层丰富的孔隙为锌沉积/剥离提供了缓冲区,极大提高了锌离子的沉积动力学,稳定了其沉积/剥离过程,缓解了锌阳极的析氢腐蚀;此外,多孔碳涂层内的各向异性避免了尖端效应,抑制了枝晶生长。基于上述优势,N-MC@Zn表现出优异的充放电稳定性(140 h, 700次循环)、倍率充放电特性(0.5C~10C)以及放电容量。以上结果表明,多孔碳材料可作为高性能锌阳极功能层材料,为锌阳极涂层设计领域提供了新的视角。

摘要：为促进智能可穿戴产品技术更好地应用于老年人群,综述了近些年国内外适老化智能可穿戴研究现状。首先从人体层概述了老年群体在生理、心理和社会属性3个维度的特征变化;然后分析总结适合老年人群智能可穿戴设备的传感器、材料、形态、结构、交互方式、功能算法和评估方法七大相关开发技术;进而梳理了适老化智能可穿戴设备的生理系统、神经系统、运动系统、情绪系统和空间移动系统五大功能系统,并进一步依据产业生态层中6个相关产业的发展现状,讨论了当前适老化智能可穿戴产品的设计范式;最后厘清了智能可穿戴设备未来在适老化研究发展中需要解决的4个问题及相关展望。

摘要：基于能带理论的减隔振超结构由于其禁带特性而受到了广泛的关注,其中局域共振禁带对小尺寸结构实现低频减隔振具有重要意义,并被应用于地层土体表面波和体波减隔振。然而目前绝大多数研究集中于各向同性土体。考虑地层土体横观各向同性,研究二维橡胶-混凝土超结构对地铁振动的减隔振特性,对比分析了混凝土半径、橡胶厚度和土体各向异性对超结构全向禁带的影响。在此基础上建立不同方向透射和全尺寸透射模型,验证了弹性波在超结构禁带频率内能够有效衰减。探索了土体各向异性对减隔振超结构性能的影响,能够为地铁临近环境减隔振设计和分析提供参考及指导。

摘要：模块化多电平变流器(modular multilevel converter,MMC)与电网间的频率耦合会影响变流器的阻抗特性,常规研究未考虑频率耦合造成的阻抗模型不准确,对分析系统阻抗特性造成了困扰。针对此问题,建立考虑频率耦合下MMC的全阶阻抗模型,进而分析系统稳定性。在此基础上提出一种基于陷波滤波器的MMC阻抗优化方案,解决弱电网互联系统的稳定问题。在分析MMC传统阻抗建模不能有效发现实际低频段振荡的原因基础上,研究频率耦合在MMC建模中的产生机理和影响程度。根据频率耦合的产生机理,建立小信号模型及变量关系,推导出频率耦合下的MMC全阶阻抗模型。依据全阶模型,提出一种基于陷波器的系统阻抗优化方案,有效解决了MMC弱网互联系统的低频振荡及稳定分析问题。仿真结果验证了耦合下MMC全阶阻抗模型的准确性及低频振荡阻抗优化的可行性。

摘要：在服装生产线中,管理者通常凭借直觉和经验进行工人调度和工序编排,缺少基于历史生产相关数据的分析,难以进行产前预判。为此,充分利用历史生产数据,使用机器学习技术科学地预判工人产前效率,以提高生产线的平衡率。首先,收集了某工厂13个订单的526个生产数据并通过分位数划分法对效率进行等级划分。其次,基于生产数据的特征,在员工生产效率预测任务中选择了随机森林集成学习模型,并与其它8个模型进行了综合比较。最后,通过递归式特征消除法,从15个初始特征中筛选出实现模型最大预测性能的最优特征组以优化模型。优化后结果显示,随机森林模型展现出优异的预测性能,在回归任务中,验证集R^(2)值为0.836,而均方根误差值为0.116;在分类任务中,其验证集平衡F分数值为0.823。研究结果表明,使用随机森林模型可以实现产前工人效率的有效预测,预测结果可避免管理者在调度时做出错误决策,同时为生产线的优化和柔性调度提供参考。

摘要：偏航偏转控制有利于减小风机尾流效应,通过场级偏航协调优化减小尾流损失,可使风电场总发电量达到最大化。采用FLORIS尾流代理模型,以各风机偏航角为优化对象,风电场总功率最大为优化目标,进行场级偏航寻优。针对不同风机间距、纵列个数、湍流强度、来流风速和来流风向等多个维度,对比分析了偏航优化对尾流损失及功率提升的敏感性。结果表明:当风电场排布间距小于5D、风机纵列大于3台且仅需优化前5排、纵列机位连线与风玫瑰图主频风向夹角小于15°、风场湍流小于0.1、来流风速位于风机“切入风速+2 m/s”至“额定风速+2 m/s”区间时,场级偏航控制对于尾流优化效果最佳;若仅采用单机偏航控制风向,前排风机保留3°~5°偏航误差有利于风电场整体的发电收益。