摘要：具有方形断面的结构或构件广泛应用于实际工程中,针对方柱绕流风荷载和风致振动特性开展研究至关重要。方柱绕流的尾流效应往往涉及多种复杂流动现象,捕捉其流动主要模态对深入分析流场特性以及流动控制具有重要意义。该文基于动力学模态分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)方法建立了能够提取流场主要模态并进行流场重构的降阶模型。基于数值模拟获取非定常流场快照;利用DMD进行主要模态提取;基于提取的主要模态对非定常流场进行重构。结果表明:DMD方法提取的前4阶模态能够准确重构原始流场,为流动控制和结构设计提供参考。

摘要：相比周期梁结构,准周期梁结构沿轴向梯度变化,具有更大的设计自由度,能够获得更好的结构性能。由于其非均质性,一般将其均匀化为具有等效性质的均质梁结构,但现有工作很少涉及准周期梁结构等效性质的计算。本文针对由周期梁结构映射而成的准周期梁结构,通过引入雅可比矩阵,基于渐近均匀化方法推导的单胞方程及其等效性质计算列式,并建立了其单胞方程及等效刚度的有限元求解列式。该方法可以处理沿轴向变形的任意微单胞构型,数值算例验证了其正确性和有效性。

摘要：互通式立交承担着不同方向交通流的流向转换功能,是道路交通网络的重要节点。目前高密度立交在城市道路网络中已愈发常见,高密度立交之间的间距比普通立交更小,车辆交织更为密集,驾驶人需要在更短的时间内进行分合流驾驶操作。为探究立交间距对驾驶人精神负荷的影响与高密度立交出入口区段的驾驶人精神负荷统计特性,在重庆市内环快速路上选择了1段包含4座连续立交的路段作为实验对象,其中3座立交为高密度立交。通过车载仪器采集47名驾驶人在实车实验过程中的心电数据,对在高密度立交出入口区段与普通间距立交出入口区段的驾驶人心率变异性时域和频域指标进行差异性分析,得到了驾驶人在高密度立交与普通间距立交出入口区段的精神负荷分布特征。研究结果表明:驾驶人在经过普通间距立交出入口区段和高密度立交出入口区段时的心率变异性时域指标不存在显著性差异,频域指标心率变异性的低、高频功率的比值(ratio of low-frequency to high-frequency,LF/HF)存在显著性差异,频域指标LF/HF可作为评价驾驶人精神负荷在立交出入口区段的主要指标;驾驶人在经过高密度立交入口区段时,频域指标LF/HF比经过普通间距立交入口区段时显著增加,立交间距不足会增加驾驶人在立交入口区段的精神负荷;驾驶人在经过普通间距立交出口区段时的心率变异性频域指标LF/HF比经过高密度立交出口区段时显著增加,即驾驶人通过普通间距立交出口区段的精神负荷更大;对于高密度立交群,驾驶人在入口区段的精神负荷水平要略高于出口区段。

摘要：研究了低成本、高处理要求下污水处理厂的低碳运行调控策略,以南方某污水处理厂为例,分析了影响除磷效率原因,发现主要的影响因素包括污泥龄、污泥浓度、溶解氧、回流比、药剂投加位置等,并根据不同季节的进水特征,制定了优化的运行参数,如污泥浓度、气水比、溶解氧水平等。通过实施低碳运行调控策略,该厂的出水水质仍可达到排放要求,且呈现稳中有降的趋势,同时,除磷药耗减少了约41%,吨水电耗下降了26.5%,碳排放间接减排0.18 kg/t(以CO_(2,eq)计),同步实现了节能降耗与清洁生产的目标。

摘要：针对车联网中车辆的动态移动以及信号的随机散射所导致的信道快速变化问题,研究了智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的车联网通信并提出了联合相移设计和信道对齐策略,以削减车联网中多普勒频移的影响并提升通信性能。提出的策略由两个阶段构成。在第一阶段设计IRS的相移以改善级联信道的衰落状态,在策略的第二阶段进行修正函数的设计,实现了直接信道和级联信道的信道对齐,从而减少直接信道快衰落状态对通信性能的影响。通过联合相移设计和信道对齐策略中设计的反射相移以及修正函数,实现了通信性能的提升。仿真结果表明,所提策略相比于相移优化策略可以提升8.8%的频谱效率。

摘要：针对现有深度学习模型在故障特征提取过程中容易受到大转数波动工况影响,导致航空发动机附件机匣故障诊断精度较低的问题,提出了一种机理约束图权重增强网络(Mechanism constraint graph weight enhancement networks,MCGWENet)的航空发动机附件机匣故障诊断方法。首先通过度量振动信号时域和频域特征的欧式距离约束图的邻接矩阵,将物理机理嵌入到所构建的图结构中;然后将振动信号的小波包分解结果作为节点特征;并结合所设计的邻接矩阵构造出可用于航空发动机附件机匣故障诊断的图;最后,通过所设计的图权重增强层抑制大转数波动对故障特征提取的影响,提升所提模型的故障诊断精度。试验结果表明,所提模型能够有效识别机匣故障,可用于航空发动机附件机匣健康管理。

摘要：设计开发了一套多功能样品前处理设备,可在线或离线完成样品处理。该设备以电渗析原理为基础,将膜交换与阀切换技术组合使用,实现了酸碱中和、除盐、过滤、稀释、浓缩、基体消除等功能。通过实验验证了仪器的可靠性和可行性。采用75μm的树脂和1.5 mm管径,得到最佳中和容量;中和能力可通过调节电流大小进行调控。饱和溶液的中和/除盐效率达100%, 2~100倍稀释,连续8次测试的相对标准偏差(RSD)<5%;浓缩连续5次进样的RSD<4.5%。基体消除能力强,甲醇处理后可直接进入分析仪器进行测试。各功能可自由组合,也可连接离子色谱、等离子体质谱等仪器,进行在线样品前处理;特别是设备中和单元,可在线自动再生,弥补了现有技术的不足。该设备可广泛应用于食品、化工、生物、医药、水处理、核电、环境和材料等领域的样品前处理。

摘要：针对自训练算法在迭代训练分类器的过程中存在难以有效选取高置信度样本以及误标记样本错误累积的问题,本文提出了基于动态阈值和差异性检验的自训练算法。引入样本的局部离群因子,据此剔除有标签样本中的离群点以及分类标注无标签样本,依据标注分批次处理无标签样本,以使模型更易选取到高置信度的无标签样本;根据新增伪标签样本的数量和对比隶属度的变化,设计一种动态隶属度阈值函数,提升高置信度样本的质量;定义密集距离度量样本间的差异性,分别计算伪标签样本与同类和不同类样本之间的密集距离之和,从而找出不确定度高的伪标签样本,并将此类样本并入下轮训练的无标签样本集中,缓解误标记样本错误累积的问题。实验结果表明,该算法在12个UCI基准数据集上均取得理想效果。

摘要：针对当前边缘缓存场景中普遍存在的用户偏好未知与高度异质问题,该文提出一种用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略。首先,建立点击率(CTR)预测基本模型,引入对比学习方法生成高质量的特征表示,辅助因子分解机(FM)预测用户偏好;然后,基于用户偏好设计一种动态推荐机制,重塑不同用户的内容请求概率,从而影响缓存决策;最后,以用户平均内容获取时延最小化为目标建立边端缓存与用户推荐联合优化问题,将其解耦为边端缓存子问题和用户推荐子问题,分别基于区域贪婪算法和一对一交换匹配算法求解,并通过迭代更新获得收敛优化结果。仿真结果表明,相较于基准模型,引入对比学习方法的预测模型在曲线下面积(AUC)和准确率(ACC)上分别提升1.65%和1.30%,且联合优化算法能够有效降低用户平均内容获取时延,提升系统缓存性能。

摘要：为开展安县大光包滑坡水激发效应及启动机理进行研究,研制适用于振动台试验的饱水白云岩相似材料是该项工作重要基础,其试验结果的有效性很大程度上由相似材料原材料及配比决定。以正交试验作为研究方法,选取水为掺和剂,9 000型超细水泥为黏结剂,40目石英砂、铁粉、重晶石粉为骨料,选择40目石英砂/固体材料(A)、铁粉/(铁粉+重晶石粉)(B)、9 000型超细水泥/固体材料(C)作为正交设计的3个因素,每个因素选取4个水平,共设计16组方案配比。对配比不相同的相似材料水稳性指标、密度、抗压强度、渗透系数、弹性模量、水稳性指标等性质指标进行测试,并对试验结果进行敏感性分析,最终确定相似材料配比。敏感性分析结果表明:B因素对于密度控制起主要作用;C因素对于抗压强度、弹性模量的控制起主要作用;A因素对于渗透系数的控制起主要作用。研制的饱水白云岩相似材料可为后续斜坡模型试验提供重要参考和依据,也可广泛应用于采矿、水利、地质及岩土等工程领域模型试验。