摘要：通过设计球体发射低速撞击试验装置,系统开展不同角度条件下球体撞击干砂靶成坑试验,定量分析撞击速度、角度对撞击坑型的影响,定性分析球体低速斜撞击干砂靶的成坑过程及机理,修正低速斜撞击条件下的成坑相似律.讨论所修正的相似律在不同撞击条件下的适用性及其在天文学上的应用.试验结果表明,坑型随撞击速度的增加而增大;坑长、坑体积随撞击角度增加而增加,坑宽随撞击角度的增加先减小再增加,坑深随撞击角度的增加先增加后减小;成坑体积可由撞击角度、撞击速度、球体尺寸、球体密度、重力参数进行缩放得到;低速斜撞击成坑过程中动量和能量共同影响耗散冲击过程.

摘要：针对输出受不对称时变约束的不确定高阶严反馈系统,提出一种基于全驱系统方法的高阶自适应动态面输出约束控制方法.所研究的高阶严反馈系统,每个子系统都是高阶形式,通过非线性转换函数将原输出约束系统转换为新的无约束系统,从而将原系统输出约束问题转化为新系统输出有界的问题.进一步结合全驱系统方法和自适应动态面控制,直接将每个高阶子系统作为一个整体进行控制器设计,而不需要将其转化为一阶系统形式,有效简化了设计步骤;同时通过引入一系列低通滤波器来获得虚拟控制律的高阶导数,以代替复杂的微分运算.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统所有信号是一致最终有界的,系统输出在满足约束的条件下能有效跟踪期望的参考信号,且可通过调整参数使得系统跟踪误差收敛到零附近的足够小的邻域内.最后,通过对柔性关节机械臂系统进行仿真,验证了所提出控制方法的有效性.

摘要：为了探讨地震作用下含导排衬垫层填埋场的损伤变形特性,开展了含导排衬垫层的填埋场边坡的大型振动台试验,并根据填埋场各处动态响应规律,提出了一种基于希尔伯特-黄(HHT)和边际谱的能量识别方法。该方法能够用于识别填埋场整体损伤和局部损伤,并根据实测位移值对该方法的有效性进行了讨论。试验结果表明,在输入波峰值加速度为0.3g时,坡脚正位移峰值及坡中负位移峰值突变;希尔波特谱峰值(PSHEA)随着高度的增加而增加,填埋场固废层希尔伯特能量大于衬垫及导排系统;输入波峰值加速度为0.3g及0.4g时,导排衬垫界处抗剪强度低面及中老固废交界震陷,边际谱峰值(PMSA)发生突变,能量传递异常。填埋场在地震作用下的损伤主要分为3个阶段:0.1g~0.2g未发生破坏阶段,0.3g~0.4g局部损伤阶段,破坏由导排及衬垫系统开始,0.5g整体破坏阶段填埋场边坡进入塑性变化;输入波幅值达到0.3g时衬垫导排层先产生滑移,峰值时刻固废交界处发生破坏。研究成果可为填埋场在地震作用下的损伤预测及填埋场抗震减灾技术设计提供参考依据。

摘要：近年来,复合环境问题多发,应用传统研究方法难以灵活快速响应新型环境挑战。人工智能(AI)技术的快速发展为可持续环境基础研究提供了新思路。本文首先提出了复杂变化的环境物质系统的关键信息近似方法和系统方程,基于此提出了稳态及动态环境物质系统的机器学习框架。文章深入探讨了人工智能在分子性能预测、材料设计、蛋白质合成等基础学科领域的应用,并阐述了这些技术在新污染物预测、环境功能材料设计、活性污泥菌群优化等环境研究领域的迁移应用。基于此,详细介绍了人工智能在水处理工艺优化和机理研究中的应用,展示其解决环境问题的应用潜力,并提出了环境系统多组分信息融合策略。然而,要实现人工智能技术在环境领域的广泛应用,仍需克服系统关键描述信息构建难、数据匮乏和多组分信息融合技术的优化等挑战。

摘要：自20世纪末以来,La-Co共替代的M型铁氧体备受关注,已成为高性能永磁铁氧体的基础材料.Co2+的未淬灭轨道矩被认为是增强铁氧体单轴各向异性的原因,但其微观作用机理尚未完全解释清楚.为了满足铁氧体材料日益增长的性能需求,理解其磁各向异性增强机理至关重要,并寻求从根源上的提升、低成本和高效的方法,以制定开发高性能产品的指导原则.本文综述了一系列研究工作,旨在确定Co离子在晶格中的取代位置,这是增强磁各向异性的关键.这些研究为进一步提高永磁铁氧体的磁性能提供了重要的材料设计参考.

摘要：针对一类增益函数存在奇异值的严反馈系统,提出了一种亚严反馈系统(sub-SFS)镇定的全驱系统(FAS)方法。首先,给出了亚严反馈系统的定义,并定义了这一类系统的可行集和奇异集。然后,揭示了亚严反馈系统可以在一定条件下通过模型变换转化为高阶的亚全驱系统,并利用全驱系统亚稳定性和亚镇定性的概念精确地描述了相应的吸引区。进一步,根据全驱系统的控制特性,可以极其容易地求得亚严反馈系统镇定的显式化控制律,得到线性定常的闭环控制系统。该方法不仅极大地降低了控制器设计的复杂性,解决了计算膨胀的问题,而且还可以利用可行性条件,有效地避免控制器奇异值问题。最后,进行了稳定性分析和案例仿真,其结果验证了本文所提控制方法的有效性。

摘要：针对通道二次流造成涡轮叶片压力面气膜轨迹发生偏转的现象,提出了沿展向分区域布置复合角的设计概念。以高压涡轮导叶HS1A为研究对象,采用数值模拟的方法,在出口雷诺数为2.3×10^(5)的工况下,分析了二次流、复合角和吹风比对气膜冷却特性的影响。结果表明:近端区二次流产生的径向潜流具有促进气膜展向覆盖的能力,相较于叶中区提高了气膜孔出口下游的冷却效率,但也会加剧射流和主流的掺混,减小气膜的有效覆盖长度;针对不同展向区域的二次流大小,精细化布置各区域的气膜孔复合角,可以将气膜轨迹的偏转角度全部修正为0°,同时将平均气膜冷却效率提升了10.42%;复合角冷却模型在吹风比为0.5~1.0时具有较好的范围适用性,吹风比增大至1.3时气膜轨迹会发生反向偏转。

摘要：针对大群体应急决策中信息不完备、共识达成困难等问题,本文构建应急决策群智知识融合模型融合广泛群体的智慧为应急决策服务,并在此基础上,设计大群体应急决策共识模型提高群体共识水平。首先,挖掘社交媒体中的公众群智知识,得到公众关注主题及权重,将其作为决策属性信息纳入到应急决策过程中;其次,基于专家的信任关系和偏好关系定义内聚系数和耦合系数,确定聚集融合权重,利用群智知识融合模型融合专家智慧和公众智慧,得到综合的群智知识结果;然后,根据应急决策问题特征确定共识反馈调整参数,基于群智知识融合的结果进行共识测度,分析聚集的内聚特征和耦合特征,识别聚集类型,并提出偏好调整建议,通过共识反馈调整得到高一致性的大群体决策结果;最后,将本文提出的模型方法应用到传染病公共卫生安全事件防控案例中,与其他文献方法进行对比分析,验证本文方法的合理性和优越性。

摘要：算力作为释放数据价值、激活数据潜能的关键驱动力,已经成为数字经济的核心生产力与支撑经济增长的新引擎。算力基础设施如计算中心或数据中心等在支撑经济高速增长的同时消耗了大量的电力能源。当前,我国经济正处于由高速增长向高质量发展的转型阶段,如何统筹算力发展与绿色低碳目标成为亟待研究的关键问题。文章在梳理我国算力发展现状的基础上,预测了未来我国算力的发展需求,并通过分析未来我国算力的增长趋势和电力能耗的关系,从顶层设计、区域布局、平台建设和市场机制等方面提出了加快算力绿色低碳转型的对策建议,为我国算力绿色低碳转型及赋能数字经济高质量发展提供支撑。

摘要：在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。