摘要：超高压水射流井底岩石切槽应力卸载方法是提高破岩效率的有效手段,然而现有井下增压装置为被动增压,超高压脉冲射流输出持续时间短且难以实现输出频率可控可调,导致切槽效率低。设计一种新型电磁阀控制井下增压器,通过室内实验和数值模拟相结合的方式分析其增压性能和输出特性。结果表明:增压装置的输出特性为高压射流和低压射流组合而成的混合脉冲射流,输出波形近似方波且输出频率可调;输出特性受输入压力与结构参数的影响较大,输入压力和活塞面积比增大,使得峰值压力升高而增大了射流切槽能力,活塞行程增大延长了超高压水射流的持续时间,提高了水射流切槽效率。

摘要：为揭示盐冻环境下混凝土桥梁服役性能演变规律,对在役混凝土桥梁的耐久性设计与科学维养提供决策依据,总结盐冻环境下混凝土桥梁的典型病害和空间分布,分析盐冻环境下混凝土和钢筋材料、混凝土构件性能劣化规律与机理,并提炼出影响因子及影响规律,凝练出盐冻环境下混凝土桥梁服役状况演变的材料-构件-结构的关联特性,系统梳理规范中混凝土桥梁耐久性评价指标及其检测方法,在此基础上建立盐冻环境下混凝土桥梁的耐久性评价指标体系,并建议各指标的警戒阈值和极限阈值。研究结果表明:盐冻环境下混凝土桥梁典型病害为梁体和桥墩的混凝土剥落及钢筋锈蚀,且表现出显著的空间分布特征,北方寒冷和严寒地区,尤其是沿海与盐渍土地区混凝土桥梁的盐冻病害更加严重;盐冻环境下材料性能演变可以大致分为初始阶段、发展阶段与加速阶段,各阶段中混凝土构件的承载能力退化由混凝土与钢筋力学性能以及二者之间黏结性能下降共同导致;影响材料、构件性能劣化的因子可归结为水胶比、掺和料、外加剂、保护层厚度、钢筋种类、持载状态与初始裂缝等方面;混凝土桥梁的性能劣化主要表现为其关键混凝土构件的性能劣化,但其服役状况演变通过应力或受力状态在材料、构件、结构3个层面存在显著关联;规范中的耐久性指标可划分为材料属性、混凝土损伤、氯离子侵蚀、钢筋锈蚀4类;建立的耐久性评价指标体系充分考虑了指标的使用频率与可检测性,且可全面体现盐冻环境下混凝土桥梁典型病害特征;未来应进一步开展疲劳荷载和盐冻循环耦合作用下混凝土构件性能演变方面的研究,基于大数据和机器学习技术,建立理论和数据双驱动的盐冻环境下混凝土桥梁服役状态演变模型,并结合更深入的理论研究及先进技术,提出综合性评价指标和更精确、更效率的检测方法。

摘要：自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)技术在空中交通管制(Air Traffic Control, ATC)领域的应用有望提高通信效率、减少人为错误、提升安全性,并促进航空交通管理系统的创新和改进。然而,由于ATC通信通常涉及敏感信息,获取大量带有标签的ATC语音数据较为困难,这给构建高准确度的ASR系统带来了巨大挑战。基于Retentive Network(RetNet)和迁移学习设计了一种新的端到端ASR框架EfficientNetV2-RetNet-CTC,用于ATC系统。EfficientNetV2的多层卷积结构有助于对语音信号提取更复杂的特征表示。RetNet使用多尺度保持机制学习序列数据上的全局时间动态,可以非常高效地处理长距离依赖性。连接时序分类不用强制对齐标签且标签可变长。此外,迁移学习通过在源任务上学习的知识来改善在目标任务上的性能,解决了民航领域数据资源稀缺的问题且提高了模型的泛化能力。实验结果表明,所设计的模型优于其他基线,在Aishell语料库上预训练的最低词错误率为7.6%和8.7%,在ATC语料库上降至5.6%和6.8%。

摘要：随着无人机(UAV)系统的规模持续扩大以及对更高通信速率的需求增长,UAV光移动通信(UAV-OMC)已经成为一个有前景的技术方向。然而,传统的UAV-OMC难以支持多UAV之间的通信。该文基于光学智能反射表面(OIRS)技术,提出一个适用于UAV群的分布式OMC系统。通过在特定的UAV上设置OIRS,利用OIRS将光信号从单个UAV节点扩散到多个UAV节点。这一系统在保留UAV-OMC系统的高能效和高速度的同时,能够支持分布式UAV群的通信。对所提出的系统进行了数学建模,考虑了一系列现实因素,如OIRS的光束控制、UAV之间的相对运动和UAV的抖动等,这些因素都符合实际系统的特点。此外,该文还推导出了系统的误比特率(BER)和渐进中断概率的闭式表达式。基于理论分析和模拟结果,讨论了各个参数和系统设计的影响。

摘要：针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性,导致异常检测准确率低的问题。提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。构建混合日志图构建模块,通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构,增强日志特征间的关联性,并采用日志图构建模块构建日志图,有效保留空间结构特征。设计平衡日志图生成模块,解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。采用图日志异常检测模块进行异常检测。使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证,实验结果表明,F1 score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题,充分考虑日志数据特征的关联性,而且有效降低了漏检率。

摘要：D-阿洛酮糖是一种在自然界中存在极少的酮糖,因其具有与蔗糖相近的甜度但热量更低而备受关注。然而,D-阿洛酮糖的高效生物合成仍然面临挑战,是由于用于生产的酮糖3-差向异构酶的热稳定性较差。该研究通过理性设计,引入二硫键和属性嫁接策略,成功获得了热稳定性更高的最佳突变体M03。最佳突变体M03的T m值从52.7℃提高到69.4℃;在无需外源添加金属离子的条件下,55℃时半衰期延长至254.3 min,是野生型的54.1倍;通过分子动力学模拟和结构分析揭示了性能提升的详细机制。该研究为工业化生产D-阿洛酮糖提供了一个有潜力的突变菌株。

摘要：电力信息物理系统(cyber physical system, CPS)的运行稳定性容易受到来自信息侧与物理侧不确定因素的影响。基于随机不确定模型研究信息-物理网络相互依存的电力CPS稳定性分析方法,并提出一种鲁棒广域反馈频率控制技术。综合信息侧离散性和物理侧连续性的本质不同以及在功能上的相互影响,分别从物理域与信息域两个维度建立考虑随机不确定性的电力CPS动态模型。根据随机微分方程均方指数稳定性条件,针对电力CPS随机模型进行小干扰稳定性分析,采用基于均方范数计算的临界方差刻画随机不确定性对电力CPS小干扰稳定的影响。结合基于线性矩阵不等式约束的范数优化问题,在分布式控制方法的基础上改进设计一种鲁棒广域反馈控制器。最后通过IEEE 39节点系统进行仿真分析,结果验证了所提方法的正确性和有效性。

摘要：有效的燃料电池氢气系统控制策略可以改善系统动态性能并延长使用寿命,本文针对循环泵型燃料电池氢气系统,提出了基于梯度寻优的自适应滑模解耦控制策略。首先基于Simulink搭建了燃料电池氢气系统模型,基于该模型设计了解耦滑模控制器在补偿模型精度不准的同时实现了流量和压力的解耦,并通过李雅普诺夫原理证明了反馈控制率的稳定性。然而,滑模控制存在动态响应性能和抖振相矛盾的问题,对此,本研究进一步设计了基于梯度下降的滑模控制参数自适应寻优方法,并通过前馈控制器提高变载时的系统稳定性,同时采用滑模调优参数Map自学习的方式,在保证闭环系统稳定的同时解决了瞬态工况下的梯度寻优延迟问题。结果表明:本文设计的结合前馈的自适应滑模解耦控制器超调量较小,响应时间较短,鲁棒性较高;阴阳极压差最大值约为0.01 bar,流量供给误差最大为0.015 g/s;能够在0.02 s内迅速响应变载运行时氢气压力和流量的变化需求;相比于前馈修正之前,电堆启动工况下的压力波动降低了0.122 bar;扰动作用下,系统稳定性保持良好,氢气压力波动最大为0.01 bar。

摘要：为研究滑坡体的活动特征与规律,基于升降轨C波段Sentinel-1A数据,采用堆叠合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术,获取车邑坪滑坡2020-01-2021-12沿斜坡向和垂直向的形变速率,得到滑坡位移时序演化结果。结果表明,车邑坪滑坡沿斜坡方向的最大形变速率超过-90 mm/a,垂直方向的最大变形速率超过-40 mm/a。滑坡前缘和中部的变形较大,后缘较小,表现出滑移式滑坡的特征。根据降雨数据与时间序列结果分析,降雨对滑坡运动具有一定的影响,表现出季节性加速变形特征。同时,滑坡区域的地质、地层岩性及澜沧江水位变化也在一定程度上加速了滑坡活动。该研究可为峡谷库区滑坡变形机制的解释和灾害监测预警提供技术参考。

摘要：基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽略了点云无序和稀疏特性,特征提取不够准确.对此,设计了基于对比学习和标签挖掘的点云分割模型CL2M(contrastive learning label mining),通过自注意力机制学习不同位置处点云更为精准的特征,并引入对比学习方法,提高了点云边界处的分割精度.在对比边界学习过程中通过深入挖掘语义空间中的标签并设计了基于标签分布的对比边界学习模块,使得高维空间点云标签分布包含更多的语义信息.CL2M充分利用标签的分布规律计算分布间的距离,可准确划分正负样本,减少了常规硬划分带来的累计错误.在2个公开数据集上进行的实验结果表明,CL2M在多个评价指标上优于既有的点云分割模型,验证了模型的有效性.