摘要：[目的]针对基于数据驱动的船舶建模策略获得的模型预测精度低、适应性差等特点,提出一种增强的双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络用于船舶的高精度非参数化建模。[方法]首先,利用Bi-LSTM神经网络的特点,实现对序列双向时间维度的特征提取。基于此,设计一维卷积神经网络(1D-CNN)提取序列的空间维度特征。然后,采用多头自注意力机制(MHSA)多角度对序列进行自适应加权处理。利用KVLCC2船舶航行数据,将所提增强Bi-LSTM模型与支持向量机(SVM)、门控循环单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测效果进行对比。[结果]所提增强Bi-LSTM模型在测试集中均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)性能指标分别低于0.015和0.011,决定系数(R2)高于0.99913,预测精度显著高于SVM,GRU,LSTM模型。[结论]增强Bi-LSTM模型泛化性能优异,预测稳定性及预测精度高,有效实现了船舶的运动模型辨识。

摘要：碳限额交易机制下,以订购大数据服务的供应链集中式决策模型为基准,建立制造商和零售商分别订购大数据服务的分散式决策模型。求解模型并比较不同供应链成员企业订购大数据服务对供应链碳减排量、产品产量及利润的影响,最后对分散式决策下占优的情形设计收益共享契约实现供应链协调。研究表明:与零售商订购大数据服务相比,制造商订购大数据服务时,碳减排量、产品产量和企业利润均较高;碳减排量、产品产量、大数据服务商的努力程度、企业的单位支付水平以及供应链成员企业利润,均随消费者的低碳偏好程度或大数据服务对消费者影响程度的增加而提高,随订购大数据服务后与订购前企业成本的比的增加而降低;零售商分享任意比例收益给制造商,均可以降低碳排放量、增加产品产量,并提高其所在供应链成员企业的利润。

摘要：大气污染日益严重,悬浮纳米粒子和病毒颗粒通过肺泡进入体内,给人体带来未知的健康危害。本文通过将磷脂双层集成在场效应晶体管延长栅极表面体外模拟局部肺泡膜,设计并搭建了肺泡膜-纳米粒子相互作用实时监测系统。通过对粒子作用下源漏电流尖峰信号的检测与分析,该系统可以获取纳米粒子/病毒颗粒与肺泡膜相互作用行为的精确定量数据。测试结果表明,所提出微传感系统表面磷脂膜具有良好的完整性和生物活性,集成磷脂双层的延长栅极性能稳定、响应快、灵敏度高,可以准确、及时捕获带电离子跨膜转移信号,有望成为膜-粒相互作用行为有效的体外研究平台,推广用于广泛评估纳米粒子对人体健康的影响。

摘要：刮板输送机是煤矿井工开采煤炭运输的核心设备,其智能化水平直接影响工作面智能化程度。分析指出目前刮板输送机智能化技术仍存在工况感知数据治理不到位、数据交互及多机协同控制缺乏顶层管控、设备维护与保养不到位、智能化技术应用不足等问题。基于矿鸿操作系统统一系统架构、统一标准与协议等优势,开发了采煤工作面刮板输送机智能控制系统,介绍了系统架构,重点阐述了该系统中刮板输送机工况感知和自适应控制这2项关键技术:以哑铃状态监测和断链故障监测为例,介绍了刮板输送机工况感知技术的实现方法;通过分析刮板输送机驱动电动机电流数据,结合采煤机采高、截深、行走速度、位置等采集数据,得出刮板输送机运煤量计算公式,由此设计了基于负载状态的刮板输送机智能调速控制策略;分析了刮板输送机链条与张力的关系,通过计算链条伸长量并与设定值作比较,控制油缸伸出(缩回)动作,实现链条张紧自动控制。在煤矿现场对基于矿鸿操作系统的刮板输送机智能控制系统进行了工业性试验,结果表明该系统能实时采集刮板输送机运行状态、故障信息、负载等关键参数并进行分析处理,数据精度高,稳定性好,故障诊断准确性高,且实现了刮板输送机与采煤机、液压支架等设备的互联互通、相互协作,数据传输延时仅为5~10 ms。

摘要：造纸工业各产品门类中,包装用纸生产规模较大,其行业整体碳排放量也较高,在“双碳”目标及“碳排放配额”等政策要求下,面临更大的碳减排压力。此外,包装用纸行业具有较为复杂的产业链结构,兼具“碳源”和“碳汇”双重特性,将常用的碳排放评估方法应用于包装用纸行业中往往存在结果不可比、时效性低的问题。本课题在行星边界框架理论和过程到行星分析框架基础上,针对造纸工业的实际特点,将评估框架拓展到环境系统,基于包装用纸的不同定量和原料构成设计了12种情景,并利用拓展到环境系统的多尺度碳排放核算模型进行评估。结果表明,在包装用纸的制造全生命周期过程中,废纸浆在原料中的占比越高,其净碳排放越高,单纯增加原生木浆在原料中的占比对降低净碳排放的作用有限,而提高秸秆浆占比可有效降低净碳排放量;在保证纸种性能的前提下适当减少纸种定量,可减少资源消耗和温室气体排放;不同的研究边界会影响碳排放评估的结果,研究边界较小会得到偏颇的研究结果。

摘要：近年来,数字孪生技术在水利领域正在快速发展。其中,数字孪生数据底板存储着水利工程全生命周期中的信息,存在数据量庞大、管理复杂、更新成本增加等问题。同时,以WebGL为核心引擎渲染加载的应用层数字孪生平台受网络带宽和计算机性能的限制,面临着轻量化处理的挑战。针对数字孪生虚拟实体维度中的几何模型数据,利用改进QEM(Quadric Error Metrics,二次误差测度)算法和Low-Poly算法进行轻量化处理,选取水轮机导水机构作为案例,研究在满足数字孪生业务需求下的最优简化程度。结果表明:轻量化的处理是必要的;轻量化处理后的模型文件大小大幅度减小;在满足数字孪生精细度等级4个精度等级的简化程度的上限分别为原始数据、40%左右、70%左右、98%左右。

摘要：针对无人直升机在飞行过程中面临的状态受限和执行器饱和等多约束问题,本研究结合时变障碍Lyapunov函数技术和辅助系统方法提出了一种抗饱和安全飞行控制策略。首先,对状态约束进行分析并建立了包含输入饱和的无人直升机非线性系统模型;其次,针对输入饱和问题,采用饱和误差构造辅助系统,并将辅助系统的输出变量反馈到控制器中以提高系统的抗饱和能力,同时针对状态约束问题,引入时变障碍Lyapunov函数对其进行处理,保证飞行状态在预设的安全约束范围内变化;最后,在反步控制技术的框架下,设计了同时存在时变状态约束和输入饱和的无人直升机跟踪飞行控制方案,并结合Lyapunov稳定性理论证明了整个闭环系统误差的有界稳定性。通过仿真验证并与传统PID控制方法相对比,验证了本文所提出控制算法的有效性和优越性。研究结果表明:所提出的控制算法不仅能够确保无人直升机的飞行状态在合理且安全的范围内变化,而且提高了整个飞控系统的抗饱和能力。

摘要：为提升随机路面与局部脉冲激励路面下的悬架平顺性,提出语义分割路面识别的主动悬架显式模型预测控制(Explicit Model Predict Control,EMPC)方法。建立2自由度主动悬架动力学模型;搭建基于空洞空间金字塔池化的DeepLabV3语义分割路面识别网络,对网络进行训练及验证;设计基于路面识别的主动悬架EMPC控制策略,将悬架动力学模型转化为预测模型,确定代价函数和约束条件,根据路面识别结果匹配代价函数最优加权权重;离线划分系统状态参数区域,求解各状态分区内系统的最优控制律;在随机路面和脉冲路面下,将所设计的控制策略与被动悬架、线性二次高斯控制(Linear-quadratic-gaussian Control,LQG)进行仿真分析对比。相较于LQG控制,基于路面识别的主动悬架EMPC控制策略可在随机路面下改善悬架性能,且在脉冲路面下对悬架的调节时间降低20%以上,悬架的平顺性得到有效提升。

摘要：为明确不同试验制度对超高性能混凝土(UHPC)抗冲磨性能的影响,通过单掺与混掺纤维的方式,研究不同试验制度下UHPC的抗冲磨性能,探讨不同试验制度对UHPC抗冲磨性能影响。结果表明,水下钢球法(1200 r/min)测得UHPC的抗冲磨强度为(51.0~71.6)h/(kg/m^(2)),随着纤维掺量(1.0%~2.0%)的增加而增大。掺入纤维后抗冲磨强度增长幅度为8%~41%,最优组为单掺2%体积掺量钢纤维组。高速水下钢球法(4000 r/min)测得UHPC的抗冲磨强度仅有(8.0~17.6)h/(kg/m^(2)),掺入纤维后抗冲磨强度增长幅度为2.5%~120.0%,最优组为1%钢纤维与1%聚丙烯纤维混掺组,随着纤维掺量的增加,抗冲磨强度呈现先增大后减小的趋势。水下钢球法动力小,钢珠难以突破纤维构成的三维网络,试块磨蚀特征并不明显,表面中心处纤维并未裸露,不能准确反映UHPC抗冲磨性能;高速水下钢球法动力大,磨蚀特征明显,表面磨蚀均匀,且花费时间少,磨蚀效率高,能准确反映出UHPC的抗冲磨性能。

摘要：注浆改造含水层是治理西部矿区砂岩水害最为直接且有效的手段。为了探究不同因素对西部矿区可注断层破碎带注浆加固特性的影响,设计了可注性试验、单轴抗压强度试验、渗透性试验来研究不同因素对浆液可注性和在完全可注的前提下注浆加固效果的影响规律及结果。研究结果表明:水灰比为1.5∶1时,注浆加固体的强度已达到现场应用的标准,并与水灰比为1∶1时的抗渗效果几乎相同且良好;在养护龄期为14 d时,水灰比为1∶1、1.5∶1这2种情况下的注浆加固体强度均达到现场应用的标准,并与养护龄期为28 d时的抗渗效果几乎相同且良好。根据研究结论和现场实际,选择水灰比为1.5∶1的浆液应用到注浆工程中,注浆后各钻孔吸水率均不大于临界值0.01 L/(min·m·m)且注浆量由平均1317.81 t下降至平均80.2 t,注浆效果明显且良好,为矿井安全开采和西部矿区水资源生态保护提供了保障。