摘要：蒸汽管道冷凝换热是工业产品中的重要过程。分析不同管道条件对冷凝换热的影响规律和气液分布特性对蒸汽管道的设计及优化具有参考价值。本文采用VOF多相流模型对蒸汽管道内的流动和热损失进行模拟分析,主要对比了不同管道壁面厚度和不同管道内径对换热特性的影响规律和气液行为,并对出口处90°拐角的二次流现象进行分析。研究结果表明,增加管道壁面厚度和减小管道内径尺寸会增大管道壁面单位面积的热流量,同时管道壁厚和内径增大引起壁面表面积增大使总热损失增加。流体流经90°拐角后形成的Dean涡使管道内壁面的冷凝水脱离壁面随高速气流进入蒸箱对食物蒸制产生不利影响。

摘要：为研究人、车、路、环境因素对信号控制交叉口右转车辆与行人交互的安全影响机理,收集了51名驾驶员在28组不同交叉口设计参数和交通运行场景下的右转行驶轨迹,以车辆平均穿行速度、最大减速度、后侵入时间为表征指标,采用CatBoost-SHAP模型分析了交叉口设计、交通运行和驾驶人特征对右转车辆行驶稳定性和行人过街安全性的影响重要度,运用路径分析探索了各因素对交叉口右转运行安全的影响路径.研究结果表明:交叉口设计和交通运行特征既对行人过街安全有直接作用,又通过影响右转车辆的最大减速度对其产生间接作用.交叉口转弯半径的增加会降低右转车辆行驶稳定性,增大行人过街的安全风险;相比右转专用车道和直右混行车道,交通岛后右转车道上的行人面临更大的事故风险,驾驶员的平均穿行速度和最大减速度最高可分别增加2.182m·s^(-1)和1.034m·s^(-2);右转车辆在行人流量增大时运行更加平稳,在后方有直行车辆跟随且鸣笛时则表现得更为激进.

摘要：为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图。通过加入Sobel边缘提取算法改进的DenseNet网络深度提取服装廓形特征,采用余弦相似度算法将其与标准的廓形库中提取的特征相比较,最终实现服装廓形的判别与分类。结果表明,该方法能够快速且准确地实现服装廓形的分类,廓形分类准确率达到了95.9%。

摘要：随着城市更新的推进,越来越多的基坑在既有邻近基坑造成的单侧卸荷条件下施工,表现出与常规基坑不同的变形特性和机制。为此,依托上海某单侧卸荷的深基坑工程(34.3m),统计分析了现场监测数据(地下连续墙侧移、墙后土体侧移、周边地表沉降、支撑轴力和墙后土压力),揭示了软土地区单侧卸荷诱发的深基坑不对称变形特性,并初步探讨了其发生机制。结果表明:单侧卸荷引起了地下连续墙侧移的不对称性,卸荷侧侧移减小76%,非卸荷侧侧移增大72%,进而导致非卸荷侧地表沉降最大值增加1倍以上,这是卸荷侧土压力减小、围护结构整体水平位移和卸荷方向支撑等效刚度变化3种机制综合作用的结果。在类似工程的设计施工中,应充分考虑基坑的不对称变形特性,选取合适的等效支撑刚度进行计算,并针对卸荷/非卸荷侧制定合理的监测预警指标。

摘要：为研究正交胶合木-混凝土组合楼板的耐火极限,设计并制作了4个正交胶合木-混凝土组合楼板试件和2个正交胶合木楼板对比试件,分别进行常温下受弯加载试验、持荷耐火极限试验和数值模拟。结果表明:常温下正交胶合木楼板的破坏模式主要包括底部规格材的顺纹受拉断裂破坏、上下两层规格材之间横纹劈裂破坏和中部规格材的滚剪破坏;常温下正交胶合木-混凝土组合楼板的破坏模式包括现浇混凝土层与正交胶合木板的界面发生剪切破坏和底部规格材顺纹受拉断裂破坏;常温下正交胶合木-混凝土组合楼板的初始刚度和受弯承载力比正交胶合木楼板的分别提高了237.8%和60.1%。受火后,正交胶合木板底发生了明显炭化,正交胶合木-混凝土组合楼板发生了明显的受弯变形。在荷载比相同的条件下,正交胶合木-混凝土组合楼板的耐火极限比正交胶合木楼板的提高了335.3%;随着荷载比由0.20增加至0.50时,试件耐火极限由74.1 min降低至30.6 min。正交胶合木-混凝土组合楼板耐火极限的数值模拟精度误差在14.1%以内,满足工程精度要求。

摘要：针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使用人体身体、手部和面部节点作为输入,构造基于人体关节和骨骼的双流结构。通过自适应时空图卷积模块生成不同部位之间的连接,并充分利用其中的位置和方向信息。同时采用残差连接方式设计自适应多尺度时空注意力模块,进一步增强该网络在空域和时域的卷积能力。将双流网络提取到的有效特征进行加权融合,可以分类输出手语词汇。最后在公开的中文手语孤立词数据集上进行实验,在100类词汇和500类词汇分类任务中准确率达到了95.57%和89.62%。

摘要：针对线路阻抗不匹配及母线电压不一致时,下垂控制无法同时实现母线电压稳定及储能间功率精确分配的问题,提出一种基于扩散算法的无下垂分布式储能控制策略.首先,将扩散算法应用于直流微电网的分布式估计中获取全局平均量,同时将电压额定值与平均电压的差值作为补偿项,用于恢复母线电压偏差.为了实现不同额定容量及不同荷电状态(SOC)的储能间功率精确分配,设计储能的标准功率并将其与平均标准功率的差值作为补偿项,用于储能间SOC的均衡.最后,利用RT-LAB平台搭建模型,分别验证4种不同工作模式下所设计控制策略的有效性.实验结果表明,所提控制策略可实现孤岛直流微电网母线电压恢复及储能功率的精确分配.

摘要：目的点云语义分割在无人驾驶、城市场景建模等领域中具有重要意义,为了提升大场景条件下点云特征的提取效率,提出一种大场景双视角点云特征融合的语义分割方法(double-view feature fusion network for LiDAR semantic segmentation,DVFNet)。方法大场景双视角点云特征融合的语义分割方法由两个部分组成,分别为双视角点云特征融合模块和基于非对称卷积的点云特征整合模块。双视角点云特征融合模块将柱状体素特征与关键点全局特征相结合,减少降采样导致的特征损失;基于非对称卷积的点云特征整合模块将双视角点云特征使用非对称卷积进行处理,并使用多维度卷积与多尺度特征整合来实现局部特征优化。结果本文提出的大场景双视角点云特征融合语义分割方法,在SemanticKITTI大场景点云数据集上达到63.9%的准确率,分割精度在已开源的分割方法中处于领先地位。结论通过文中的双视角点云特征融合语义分割方法,能够实现大场景条件下点云数据的高精度语义分割。

摘要：直流微电网低惯性响应特性常导致系统存在不确定性扰动时母线电压波动越限。针对这一问题,文中以直流电力弹簧(DCES)为核心构建智能负载,解析直流电机动能与智能负载惯量能量间的映射关系,实现需求侧等效虚拟惯量注入,快速补偿不确定性扰动造成的DCES输出电压偏差;针对多DCES协同控制,设计动态事件触发机制,以最小通信需求求解全局一致性误差,实现各DCES输出电压期望轨迹实时在线更新;提出了具有最小相位特性的反馈线性化控制器,将传统电压-电流双环控制转化为能量单环控制,构建DCES能量函数,重塑状态变量空间为Grassmann流形,实现系统完全解耦和精确线性化转换,准确跟踪各DCES输出电压期望轨迹,同时确保全局渐近稳定。基于dSPACE的实验结果表明:系统存在外部不确定扰动和内部参数摄动情形下,所提方法可实现直流微电网母线电压的平稳控制,具有动态响应快、稳定性好、鲁棒性强、抗扰性优的特点。

摘要：高维不确定性传播目前面临维度灾难和小样本的问题,难以利用有限的样本资源获得高精度的分析结果,针对此问题,提出了一种基于监督降维和自适应Kriging模型的高维不确定性传播方法。利用改进充分降维方法将高维输入投影到低维空间中,并利用Ladle估计器确定低维空间的维度。将降维投影矩阵嵌入Kriging核函数中以减少待估计超参数的数量,提高建模精度和效率。最后,创新性地定义了投影矩阵留一交叉验证误差,并基于此提出了相应的Kriging自适应采样策略,可以有效避免模型精度在自适应采样过程中发生较大波动。数值算例与工程案例的结果表明,相比现有方法,所提方法能够以较少的样本点获得高精度不确定性传播结果,对复杂装备结构的不确定性分析和设计具有一定参考作用。