摘要：为研究滇池湖相沉积典型冻结泥炭质土力学特性,利用改进的TSZ-2型全自动应变控制仪对滇池湖相沉积的泥炭质土进行不同影响因素下的低温三轴剪切试验,讨论不同温度、围压、含水率下冻结泥炭质土的力学特性,并引入二元介质模型理论对冻土的偏应力-应变关系进行分析。试验结果表明:随着应变的增加,偏应力-应变曲线可以划分为线弹性阶段、弹塑性阶段和基本稳定阶段,体积变形主要表现为体胀形态,冻土的变形特征均可用二元介质模型理论进行解释;在不同影响因素下,冻结泥炭质土峰值强度与围压、含水率呈正相关,与温度呈负相关;在试验条件内,围压对强度的影响先增后减,而含水率对强度表现出较高的敏感性,黏聚力随着温度的降低而增大,内摩擦角在20.56°~24.89°范围内波动。基于二元介质简化模型,构建适合冻结泥炭质土方程,并对结果进行验证,具有较好的适用性。

摘要：目前针对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)系统的稳定性研究主要围绕在传统的双闭环控制,如何拓展到其他控制成为了难点。针对此问题,首先,基于多谐波线性化法提出了一种采用嵌入式重复控制器的MMC系统精确阻抗计算方法,建立了MMC的交直流侧阻抗模型,实现了嵌入式重复控制器交直流阻抗的准确计算。其次,分析了控制参数对MMC交直流侧阻抗特性的影响,研究得出嵌入式重复控制器的比例系数、内膜系数、增益系数及其他环节参数等因素对系统稳定性的影响。进而解析各参数对系统稳定的影响趋势和程度,为并网MMC系统嵌入式重复控制的参数设计提供了指导。最后,对比了接入不同强度电网时的系统稳定性。仿真结果验证了嵌入式重复控制系统在弱电网下的可行性,保障了MMC的稳定运行。

摘要：面向电力自动化领域,针对在遥感影像关键地物信息提取过程中,地物类别分布不均衡和不同域场景风格差异较大带来提取效果一般的问题,采用一种改进Deeplabv 3+语义分割网络.首先,在主干网络ResNet 101中使用IBN模块,用于增强模型对风格差异较大的遥感影像的泛化能力,同时为了进一步提高模型的分割精度,在网络中加入SE模块,加强重要的通道信息,缓解信息丢失问题;然后,损失函数使用Dice+Focal的联合损失函数,Dice Loss损失函数可缓解类别分布不均衡对小目标提取的影响,Focal Loss损失函数不仅可以使得模型更关注分类困难的目标,还可以改善Dice Loss造成的网络训练的不稳定.实验结果表明:所提出改进Deeplabv 3+与原Deeplabv 3+模型相比,将F 1-Score提高了7.78%,Intersection over Union提高了5.78%;与其他主流语义分割模型(包括FCN、UNet、SegNet)相比,所提出改进Deeplabv 3+在地物提取中实现了更好的分割精度.

摘要：针对中性点接地变压器直流偏磁电流受轨道交通动态杂散电流泄漏和段场接地影响的问题,综合考虑多列车运行工况,建立杂散电流分布扩散的车-地-网耦合模型,并采用复镜像法计算大地电位;定义接地网的自电阻系数和互电阻系数,建立直流偏磁电流与大地电位的耦合关系,根据杂散电流侵入路径的拓扑结构,构建大地电位和直流偏磁电流的场路耦合模型;设计轨道交通杂散电流侵入电网的缩比模拟试验,并通过试验与模型计算进行验证.研究结果表明:试验结果和模型计算之间的最大误差为8.41%;钢轨对地过渡电阻从3.00Ω•km增大到15.00Ω•km,直流偏磁电流的绝对平均值减小82.4%;在车辆段和正线之间采用阻断式连接装置比采用单向导通装置减小23.45%的直流偏磁电流.

摘要：数字微镜器件(DMD)的近红外光谱仪,具有波长重复性好、分辨率高和抗振动性好等优点,广泛应用于食品安全和农业生产等领域的研究。随着DMD的微小型近红外光谱仪发展逐渐趋于成熟,仪器的成本和性能仍然是研发的关键。尽管大部分将重点放在了软件开发和检测方法的研究,而仪器硬件的处理速度至关重要。只有确保光谱仪能够快速准确的采集并传输数据,才能有效实现光谱分析。在多数研究中,阿达玛矩阵的生成和解码工作通常由上位机完成,并通过FLASH存储的方式导入模板。这种方式可能会限制采集一幅完整光谱数据的时间效率。为了提高光谱采集速度和信噪比,提出一种高速驱动DMD和快速数据采集的方法,并基于DMD微小型近红外光谱仪设计一套硬件电路系统。采用现场可编辑门阵列(FPGA)和ARM的架构,创新性地实现了奇偶阿达玛模板的生成与解码过程在嵌入式系统底层执行,加快了光谱分析的速度并提高信噪比。通过与市面上DMD型光谱仪对比,研究结果显示,所研发的光谱仪完成单次光谱的采集时间仅需214 ms,相比商用DMD型光谱仪,采集效率提升了4倍。在同等3 s的采集时间内,所研发光谱仪的信噪比为4600,相比商用DMD型光谱仪,信噪比提升了1.5倍。通过所研发的光谱仪对油菜籽样品进行光谱扫描,分析了油菜籽的脂肪、蛋白质和水分的含量,并采用偏最小二乘回归(PLSR)建立了相应的模型。油菜籽脂肪含量的校正相关系数为0.9865、预测相关系数为0.9672;蛋白质含量的校正相关系数为0.9854、预测相关系数系数为0.9636;水分含量的校正相关系数为0.9875、预测相关系数为0.9614。模型评估的结果表明,该光谱仪能够满足油菜籽成分检测的需求,验证该光谱仪在商业领域具有重要的应用价值。

摘要：多维数据的查询和处理在数据库中普遍存在。高效的多维数据查询处理,一方面依赖于精细的索引结构,例如R-tree、KD-tree等被广泛应用;另一方面,也有诸多工作探索利用硬件优势设计高效的数据布局,即研究面向扫描的数据处理策略以及构建数据概要,避免高代价地访问原始数据。然而,随着数字化社会的发展,网络Web服务更加普及,传感器网络无处不在,诸如网约车、电子地图等基于位置的服务愈发盛行,使得多维数据正在以前所未有的速度产生,对查询处理提出新的要求,包括更快的查询响应、更低的存储占用。近年来,机器学习包括深度学习算法不断优化,且计算机等硬件环境持续发展,为多维数据查询处理带来更多的优化契机,不仅降低查询执行时间,同时能够节省存储资源,取得显著性优势。因此,机器学习被广泛应用于构建更好的数据管理和数据分析任务解决方案。该文提出机器学习赋能的多维数据查询处理研究框架,一方面介绍机器学习模型对多维索引结构的优化和改进;另一方面,介绍机器学习对不依赖索引结构的查询处理任务的赋能研究,包括数据布局策略和数据概要研究。在总结已有研究现状的基础上,指出该领域面临的挑战和未来研究方向。

摘要：为确保孤网模式下频率稳定性,水电站通常采用参数较小的固定PID(F-PID)控制,导致调节速度慢,难以实现全工况最优控制.针对这一问题,设计了一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播神经网络(BPNN)的水轮机调节系统(HTRS)自适应变PID控制器(V-PID),以在全工况下获得最优调节效果.首先,搭建高精度的HTRS仿真平台,并按水头和导叶开度变化范围划分工况.然后基于Hopf分岔理论确定各工况下PID参数约束条件及最大值.进一步,采用基于PID参数最大值数据集、综合ITAE指标和非线性收敛因子的IGWO计算出各工况下最优PID参数,并以最优PID参数作为BPNN样本数据,通过训练得到自适应V-PID控制器神经网络模型.最后,以某实际水电站为例,验证了V-PID控制器效果.仿真试验表明:基于V-PID控制器的非线性HTRS模型可根据工况变化在线自动调整PID参数,以结构简单、易实现为前提,实现了孤网模式下水电机组全工况最优控制.

摘要：船联网(internet of vehicle,IoS)是船舶信息交换的载体.基于区块链技术,在IoS上构建一种可信的信息交换机制,并提出相应的航行事件置信度计算与船舶信誉管理方案.该方案借鉴信息过滤的思想得到船舶综合相似度,利用加权熵值反向计算融合的评级,根据回应船舶评级偏离融合评级的程度更新回应船舶的信誉值;然后采用最小二乘法建立信誉值倒数与评级误差之间的拟合关系,从而得以更新报告船舶的信誉值;进一步设计基于船舶信誉值的DPoS(delegated proof of stake)共识机制,旨在优先选择信誉值较高的船舶作为见证者船舶,以保障系统出块环境的稳定性和高效性.结果显示,在船舶滥用行为占比为40%的情况下,航行事件真实性判定的准确率仍在75%以上.研究表明,所提出的方案不仅有效提高了航行事件真实性判定的准确率,还能识别恶意船舶并限制其滥用行为,从而保证IoS环境的安全和稳定.

摘要：【目的】跨视角图像匹配与定位是指通过将地视查询影像与带有地理标记的空视参考影像进行匹配,从而确定地视查询影像地理位置的技术。目前的跨视角图像匹配与定位技术主要使用固定感受野的CNN或者具有全局建模能力的Transformer作为特征提取主干网络,不能充分考虑影像中不同特征之间的尺度差异,且由于网络参数量和计算复杂度较高,轻量化部署面临显著挑战。【方法】为了解决这些问题,本文提出了一种面向地面全景影像和卫星影像的多尺度特征聚合轻量化跨视角图像匹配与定位方法,首先使用LskNet提取影像特征,然后设计一个多尺度特征聚合模块,将影像特征聚合为全局描述符。在该模块中,本文将单个大卷积核分解为两个连续的相对较小的逐层卷积,从多个尺度聚合影像特征,显著减少了网络的参数量与计算量。【结果】本文在CVUSA、CVACT、VIGOR 3个公开数据集上进行了对比实验和消融实验,实验结果表明,本文方法在VIGOR数据集和CVACT数据集上的Top1召回率分别达到79.00%和91.43%,相比于目前精度最高的Sample4Geo分别提升了1.14%、0.62%,在CVUSA数据集上的Top1召回率达到98.64%,与Sample4Geo几乎相同,但参数量与计算量降至30.09 M和16.05 GFLOPs,仅为Sample4Geo的34.36%、23.70%。【结论】与现有方法相比,本文方法在保持高精度的同时,显著减少了参数量和计算量,降低了模型部署的硬件要求。

摘要：反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是反馈集问题的一种更一般化的形式,更加具有普适性和实用性.近年来,这2个问题在计算复杂性上的分类工作已逐步完善,在算法领域也已出现许多重要的突破.相关研究工作分为2个部分进行介绍.第1部分详尽地介绍了反馈集和子集反馈集各种不同版本的问题,梳理了它们之间的一些重要关系,并介绍了这些问题在一般图上的计算复杂性.第2部分系统性地介绍了反馈集和子集反馈集问题在一些重要子图类上的计算复杂性,包括度有界的图类、平面图类、竞赛图图类、相交图类、禁止图图类和二部图图类.最后对反馈集和子集反馈集问题的研究现状进行分析和总结,概括了目前主流的研究趋势.