摘要：建筑本体和可再生能源系统的协同作用对于降低建筑碳排放具有重要意义.以北京某办公建筑为例,基于NSGA-Ⅱ的优化算法,以运行阶段碳排放和生命周期成本为目标函数,以热舒适为约束条件,利用EnergyPlus和Jeplus+EA软件进行联合仿真,开展建筑围护结构和光储系统的协同优化研究.结果表明:配置光储系统可较大程度降低建筑电网购电量及运行阶段碳排放,虽然生命周期成本会略有增加,但其减碳效果,大于单纯依靠围护结构性能提升的传统做法;尽可能利用建筑空间配置光伏对减少碳排放及生命周期成本都是有利的;通过软件联合模拟可实现建筑围护结构和光储系统的协同优化,且较于各自独立优化,能取得更好的设计方案.

摘要：针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊逻辑设计了优化目标权重自适应模块,实时求取权重因子最优解;针对非线性系统在线优化求解困难问题,本文提出了基于神经网络的非线性滚动优化算法,采用神经网络作为反馈优化控制器,并将系统优化目标函数作为在线寻优性能指标,结合Euler-Lagrange方法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线寻优,算法计算量小,占用存储空间适中,便于采用低成本的现场控制器实现制冷站预测控制.仿真实验结果表明,本文所提出的预测控制策略与PID控制相比,在未加入优化目标函数权重自适应模块情况下,系统平均能效比提高约32.5%;进行优化目标函数权重自适应寻优后,系统平均能效提高约39.43%.

摘要：挥发性有机物(VOCs)具有毒性、刺激性、致癌性和致畸作用,主要来源于石油化工、制药、制鞋业、电子制造和餐饮油烟等人类活动.VOCs和NO_(x)是生成细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)等二次污染物的重要前体物,严重制约了社会的可持续发展,并对人类健康构成了严重威胁.因此,治理VOCs污染对于降低环境风险至关重要.鉴于实际工况条件复杂,多种VOCs(烷烃、芳香烃、卤代烃、醛酮和醇酯等)共存,它们的极性和浓度存在差异,在催化剂上的吸附、活化和转化过程不同,因此,对催化剂高效消除多组分VOCs的能力提出了挑战.目前,在众多净化VOCs的技术中,催化氧化法因其高效率、低能耗等优势在末端污染控制中越来越受到重视.本文主要介绍了近十年来通过热催化或光热催化消除污染物的代表性研究工作.首先,系统地总结了用于热催化消除单一VOC和典型多组分VOCs(例如,医药行业:甲苯和丙酮;家具涂料行业:甲苯和异己烷等)、协同消除VOCs和NO_(x),以及VOCs资源化利用(选择催化转化VOCs为高附加值产品)而设计和制备的各种具有独特形貌和结构的过渡金属氧化物纳米催化剂、贵金属颗粒纳米催化剂、贵金属单原子催化剂等,并探讨了其氧化还原性、酸性、氧物种、载体孔结构、贵金属分散度等对催化活性和稳定性的影响机制及优化策略.其次,鉴于化石燃料的日益减少,本文还概述了光热协同催化技术,该技术结合了光催化和热催化技术,通过太阳光的光热转换,能够在较低的温度下高效催化消除VOCs,并介绍了其效率和转化机制.此外,文中还深入分析了H_(2)O,CO_(2)和SO_(2)等气体对催化稳定性的影响机制.最后,考虑到我国当前大气污染防治面临更为复杂的复合污染问题等挑战,对未来发展趋势提出了展望:(1)利用活性空间和活性位点分离策略协同催化净化VOCs和NO_(x),从而实现催化氧化和还原反应的高效进行.(2)聚焦于大气污染物和温室气体的协同处理,探究CO_(2)和VOCs协同转化的路径和效率,为减污降碳和实现碳中和提供新思路.(3)设计合成新型串联催化剂用于安全转化含CVOCs的多组分污染物,以实现VOCs污染广谱性控制.(4)发展先进的原位表征技术(如原位电子显微镜、同位素示踪技术、原位拉曼光谱、原位X射线光电子能谱等)以实时检测催化剂的原子结构变化、吸附VOCs分子降解的中间体变化等,并结合理论计算确定最优反应路径,从而指导催化剂的设计与优化.(5)深入研究外场(例如,光能、电能、磁能)耦合热催化降解VOCs的技术,以期实现反应条件更温和、反应速率更高的催化过程.综上,本文综述了通过实验和理论计算手段揭示催化剂消除VOCs污染的性能与构效关系的研究进展,系统地呈现了治理VOCs污染研究的基本逻辑和框架体系,以期为后续开发高活性、高稳定性和高选择性的催化剂及其工业化应用提供借鉴.

摘要：绳索驱动的分段式蛇形空间机械臂通常具有相同结构的模块化关节,能够在狭小空间中灵巧操作,其精度是制约机器人发展的主要因素。为了提高蛇形空间机械臂的位置精度,指导蛇形空间机械臂的精度设计,以单个2-DOF关节为对象,提出一种正则化的运动学标定方法。首先,对具有多重映射关系的2-DOF关节的运动学进行分析,通过矩阵全微分理论建立包含所有几何误差参数的误差模型。然后,对2-DOF关节各部件的所有误差源进行灵敏度分析,依据3σ原则和理想的位置精度设计指标指导各部件的公差设计。最后,考虑所有的制造和装配误差,采用正则化方法对2-DOF关节进行误差辨识,用于补偿控制器中的名义运动学模型。结果表明,经过修正后的运动学模型的位置精度提高了50%,验证了运动学标定的有效性。

摘要：多目标跟踪在诸多行业中具有广泛的应用前景,但也面临着目标形变、目标重叠、目标数量变化、遮挡和自遮挡以及缺少足够的标记数据等难题。由于深度学习的快速发展,使用深度学习的多目标跟踪方法迅速发展,有效的提升了多目标跟踪的性能。介绍了深度学习的多目标跟踪研究进展,并将其分为基于深度特征、基于端到端数据关联、基于单目标跟踪器扩展和联合检测跟踪的四类方法,详细说明每类方法的设计原理及其优缺点。最后,介绍了常用的数据集和评价指标并对比相关算法的性能,针对现有的多目标跟踪算法的不足,展望未来的发展趋势,以期为多目标跟踪的深入研究提供理论支持和技术指导。

摘要：需求侧资源的灵活调节可促进本地分布式光伏电力的就地消纳。基于空调负荷的可调控性,本文以空调负荷为灵活性需求侧资源,提出与动态电价相适应的空调系统主动调控策略并对能源系统的优化运行进行分析。首先,设计了1个动态电价方案;另外,为提高需求侧电需求与光伏发电的匹配程度,在保证用户舒适度基础上结合室外环境温度变化规律,利用需求响应策略对空调负荷进行主动调控。其次,建立了能源系统中电源侧出力与需求侧负荷优化管理的协调运行模型,使用CPLEX求解器进行优化求解。最后,通过算例结果表明,当负荷曲线得到合理调控后,本地光伏的利用率有明显提升,建筑能源系统的日运行费用相应地也有明显降低。

摘要：为了提高基于移动机器人的拣选系统拣货效率,更好地满足客户动态需求和订单时效要求,提出了考虑货架后续需求频次、需求紧迫程度以及拥堵因素的货架动态储位分配策略,构建了最小化货架搬运距离的动态储位分配模型,并设计了启发式算法进行模型求解.首先,基于货架需求紧迫程度,构造贪婪算法生成动态货架储位分配的初始解;然后,基于货架在后续批次订单的需求频次及通道间负载均衡,采用邻域搜索算法进行动态货架储位优化.最后,通过与其他静态和动态储位分配方法对比,验证文章提出的模型和算法的有效性.

摘要：针对水下侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大,现有深度学习方法特征提取能力不足的问题,提出基于PP-YOLOv2引入注意力机制的改进侧扫声呐多目标识别方法.首先,针对侧扫声呐图像信噪比大、不同声呐设备生成的图像大小不一等特点,设计有效的图像预处理方法,包括噪声过滤、图像增强等;其次,基于当前目标检测性能很好的PP-YOLOv2模型设计改进,更换BotNet_dcn为模型主干网络,引入注意力机制提高网络特征提能力;最后,设计新的解耦头替换原耦合检测头,针对侧扫声呐图像的小目标进行精细化预测.结果表明:与原始PP-YOLOv2相比,所提方法在平均识别精度上提升了4.4%;与两种主流的基于卷积神经网络的方法相比,所提方法在平均识别精度上分别提升了4.66%和5.42%,同时在识别效率上分别提升32.4%和27.6%.

摘要：从分子链结构、结晶、取向和分子间作用力等方面分析了影响聚合物本征导热系数的结构因素,总结了提升聚合物本征导热系数的一些方法,并对相关研究进行了展望。结果显示,通过聚合物合成阶段的分子结构设计、加工阶段的施加外场以及后期热处理等手段的合理控制,都可以使聚合物的本征导热系数得到有效提升,但大幅提高聚合物的本征导热能力还面临着巨大挑战。

摘要：物联网盛行背景下海量大规模机器通信时代的发展带来数据流量的爆炸式增长,传统的云计算模式不再满足终端数据处理低时延和低能耗的需求,靠近终端侧分布式多节点的多接入边缘计算(MEC)正在成为解决该问题的最佳选择。计算卸载作为MEC的关键技术,卸载性能受多种因素的影响,存在很大的优化空间,如何设计出高性能的计算卸载方案成为国内外学者主要的研究目标。综述了面向MEC的计算卸载方案,介绍了MEC的概念,梳理了MEC的发展与应用、计算卸载的执行过程,对近期关于计算卸载的研究方法进行分析对比,针对不同的改进,归纳总结出以计算卸载系统环境和计算卸载时延、移动设备能耗以及综合多个评价指标为优化方向的计算卸载方案。提出当前面向MEC的计算卸载存在的资源分配问题、通用性与安全性问题,并且基于现有的这些问题展望了未来研究方向。