摘要：为探明陕北地区山地苹果优质高效生产的涌泉根灌灌溉模式,选择7年生山地苹果(寒富)为试材,以全生育期充分灌水为对照组CK,其灌水上、下限分别为100%Q_(f)和85%Q_(f)(Q_(f)为田间持水率).在萌芽展叶期(Ⅰ期)和果实膨大期(Ⅲ期)分别设置4个灌水水平(轻度调亏灌水DI_(L)、中度调亏灌水DI_(M1)、偏重度调亏灌水DI_(M2)和重度调亏灌水DI_(S),其灌水上、下限分别为对照组的90%,75%,60%和45%),采用完全随机区组设计,分析了陕北山地苹果光合、产量、品质和水分利用效率对调亏灌溉(regulated deficit irrigation,RDI)的响应规律.结果表明:苹果树Ⅲ期的叶片光合特性比Ⅰ期的强,且在同一物候期,与CK处理相比,DI_(L)处理的光合能力差异不具有统计学意义(P>0.05),其余处理有所减弱;与CK相比,Ⅰ-DI_(L)和Ⅲ-DI_(L)处理的产量、灌溉水利用效率和耗水利用效率差异不具有统计学意义(P>0.05),但其余处理均有所降低;其中Ⅲ-DI_(L)处理的产量最大(31358 kg/hm^(2)),其次是Ⅰ-DI_(L)处理(31239 kg/hm^(2));DI_(L)与CK处理的综合品质较优且差异不具有统计学意义(P>0.05).因此,在山地苹果萌芽展叶期轻度调亏灌水(Ⅰ-DI_(L)处理)和果实膨大期轻度调亏灌水(Ⅲ-DI_(L)处理),可提高苹果的产量和品质.

摘要：大直径盾构隧道面临着复杂地层带来的挑战,传统的设计方法往往选择钻孔揭示的最不利地层断面或者采用平均化的地层,无法准确反映掘进面临的真实地层情况.因此,利用现有钻孔勘察信息建立耦合马尔可夫链模型,确定盾构掘进过程中最可能穿越的典型地层断面.采用不同设计参数展开数值模拟,以盾构隧道收敛变形相关指标的标准差作为鲁棒性指标,提出了一种基于地层变异性的大直径盾构隧道鲁棒性设计方法.研究结果表明,耦合马尔可夫链模型的最典型断面为盾构隧道提供了更准确的地层条件,使得鲁棒性设计更具适用性.最后,对现阶段常用的地层设计方法进行了优化,确保掘进过程中地层选择更接近实际情况,在有效降低隧道建设成本的同时,使得隧道具备更好的鲁棒性.

摘要：为更好地反映短历时暴雨特征,对雨型进行分类,基于四川省乐山国家基准气候站1981年—2021年逐分钟降雨数据资料,使用多种方法对90场历时60 min、78场历时120 min和86场历时180 min降雨选取最佳聚类数,采用K-means聚类和PAM聚类两种方法对雨型进行分析。结果表明,K-means聚类法对城市短历时暴雨雨型分类的结果比PAM聚类法更直观有效;乐山气候站历时60 min的雨型分为3类、历时120 min的雨型分为2类、历时180 min的雨型分为3类,单峰靠前的雨型最为常见。研究结果可为乐山市海绵城市建设、排水防涝规划等提供参考,同时可为机器学习在设计暴雨雨型研究中的应用提供新思路。

摘要：针对许多隧道面临的穿越活动断层挑战,该研究提出一种基于脆性缓冲理念的隧道抗错断方法。通过设计并实施模型试验,验证脆性缓冲结构在抗错断方面的有效性。研究结果表明:当断层发生错动时,采用脆性缓冲结构的隧道设计理念是可行的。通过观察破坏模式发现,脆性缓冲材料的粉碎和衬砌的部分脱空作用可有效分散局部剪切破坏,显著降低断层带区域衬砌的损坏程度。在上盘区域,拱顶处的脆性缓冲结构被压碎,与此同时,拱底处脱空。下盘区域的拱顶处脱空,而拱底的脆性缓冲结构被压碎。这种变形模式有效分散了断层位置的局部剪切变形,显著减轻了衬砌的损坏。在50 mm厚缓冲结构的保护下,即使错动位移达到100 mm,相当于实际情况下的4 m位移,衬砌模型表现出的损坏较小,突显了脆性缓冲结构在保护隧道结构完整性方面的强大性能。此外,从应变监测数据分析可以看出,衬砌的应变峰值并不出现在断层破碎带内,而是迁移至离断层位置较远的区域,显著减轻了断层破碎带内的应变集中现象。该研究为跨越活动断层带的隧道设计提供了重要的理论依据和实践指导,为抗错断方案的选择提供了参考。

摘要：海上风能资源远超陆地,而我国海域随着离岸距离增加,大陆架水深增加幅度减缓,针对此特点,如何优化设计适应我国海域水深条件的系泊系统是目前发展浮式风机遇到的重大难题之一。本文以5MW-OC4半潜式浮式风机作为研究对象,浮式风机采用悬链线式系泊方式,使用SESAM软件在渤海某海域40 m水深下对浮式风机进行频域和时域计算。系泊配件在单独和组合使用时分别进行参数敏感性分析,再将浮筒和配重块组合使用对系泊系统进行优化。研究结果表明:浅水条件下,系泊配件组合使用和单独使用时改变相同系泊参数对浮式风机整体响应影响规律相同,但组合使用时改变系泊参数对系泊系统性能优化的效果要更明显,组合使用时更改配重块位置参数时均值的优化差值能达到15.7%,而纵荡、纵摇以及张力响应的优化差值基本都在10%以内,因此选择合理的配件组合方式可以显著改变浮式系统的整体特性并影响系统的安全性和成本。

摘要：近年来,研究人员针对图神经网络(GNN)提出了许多改进的模型架构设计,推动了各种预测任务的性能提升。但大多数GNN变体在开始都认为节点的特征同等重要,而实际情况并非如此。针对这个问题,提出一种特征选择方法来改进现有模型,并为数据集选择出重要特征子集。所提方法由特征选择层和标签-特征单独映射两个组件构成。在特征选择层中使用Softmax归一化器和特征“软选择器”进行特征选择,在标签-特征单独映射思想下设计模型结构,为不同的标签选择对应的相关特征子集,并将多个相关特征子集作集合并运算得到最终数据集的重要特征子集。选取图注意力网络(GAT)和GATv2模型为基准模型,将算法应用到基准模型中得到新模型。实验结果表明,所提模型在6个数据集上执行节点分类任务时,准确率相较于基准模型提升了0.83%~8.79%;新模型也为6个数据集选择了对应的重要特征子集,这些重要特征子集的特征数量占各自数据集总特征数的3.94%~12.86%,将重要特征子集作为基准模型的新输入后仍然获得了95%以上的准确率(使用了所有特征),即在保证准确率的基础上减小了模型的规模。可见,所提方法能够提高节点分类准确率,并有效地为数据集选择对应的重要特征子集。

摘要：路网中的skyline查询在智慧交通、兴趣点发现和位置服务等领域具有重要的应用价值,但存在查询效率较低、未考虑查询结果的隐私性等问题。有鉴于此,文中提出了一种基于差分隐私的路网环境下skyline查询方法。首先,针对路网环境下的初始数据集数据量大和数据复杂的特点,对数据集进行预处理,利用基于距离属性划分的skyline层和路网Voronoi图的性质提出了3个剪枝规则,基于剪枝规则给出了路网环境下的数据集剪枝算法,从而有效地过滤掉大量冗余数据;其次,针对过滤后的数据集,利用网格索引的存储方式来节省存储空间,并设计了基于网格索引的skyline扩展树,基于扩展树和相应的剪枝规则提出了查询全局候选skyline点集的算法;最后,针对查询结果集,利用差分隐私预算分配模型来分配隐私预算,并基于信息散度进行结果集发布,有效提高了数据信息的隐私性。实验结果表明:所提出的查询方法的准确率在99%以上;其在数据集规模较大情况下的查询效率相较于传统skyline查询方法提升10%以上;在总差分隐私预算为0.01、0.10、0.50和1.00时,所提出的隐私预算分配方法的相对误差均低于等差分配和等比分配方法。

摘要：跨海斜拉桥的拉索在非极端风环境下会产生自激振动,基于现代监测与数据分析技术可即时把握拉索自激振动的数字特征,并以此反映拉索的实时动力性能。根据某跨海大桥主航道斜拉桥拉索振动加速度长期监测数据中的共性特征,提出基于振动加速度时间序列信号上包络线高斯混合模型和频域功率谱的拉索风致自激振动非平稳段自动提取方法。提出基于各自激振动非平稳时间序列进行主导频率识别,并采用带通滤波后的最后1个下降段数据进行阻尼比识别的策略,排除了振动幅值上升段环境风自然激励带入能量对阻尼比识别的干扰。基于各自激振动非平稳段主导频率-阻尼比的识别结果,通过对频率值进行聚类,得到各阶模态对应的模态频率-阻尼比数据簇。根据阻尼比数据的离散、偏态特征提出采用对数正态分布模型的e^(μ)和其累积分布函数的分位值来描述拉索阻尼比统计规律。采用各数据簇的频率质心以及阻尼比概率特征参数作为表征拉索动力性能当前状态的指标。针对背景工程的主要结论包括:桥梁拉索振动加速度信号噪声强、干扰大,在动力特征分析时须排除类似干扰;桥梁拉索的自激振动加速度幅值最高已超过3000 mm/s^(2),振动幅度较大;桥梁拉索的阻尼比平均水平约为0.03%,与设计规范推荐值相比偏低。

摘要：现有的疲劳S-N曲线已不再适用于北极的低温环境,为了评估北极海洋工程设备材料的低温疲劳寿命,有必要建立金属结构尤其是焊接结构的低温疲劳S-N曲线。本文基于等效结构应力法,计算出Q690高强钢管环焊缝的主S-N曲线,并通过共振疲劳试验对该方法进行了验证。在此基础上,结合大量的高强钢焊接结构试验结果,将温度敏感因子c引入到低温疲劳主S-N曲线的推导中,首次建立了基于低温金属焊接结构的主S-N曲线,并对文献中的疲劳S-N试验数据和ASME中的修正方法进行了对比和验证。结果表明,等效结构应力法能够较准确地计算出焊缝疲劳S-N曲线,推导出的金属焊接结构低温主S-N曲线与试验曲线吻合较好,能够满足低温地区工程要求,可为高强钢焊接结构在北极地区低温环境中的广泛应用提供理论指导。该方法可以为金属焊接结构的低温疲劳研究节省大量的成本,减少非标准试验操作造成的不必要的误差。这对北极海洋工程设备的设计、安全运行和疲劳评估具有重要意义。

摘要：针对热轧带钢在轧制过程中出现的由于换辊或其他原因导致的精轧宽展预测模型不精准、热轧领域采集数据维度高和数据量大时训练时间长等问题,提出了一种面向工况漂移的基于增量学习树模型的带钢精轧宽度预测方法。首先,根据传统精轧机理模型得出变工况产生的原因和主要特征参数;然后,将在机理与数据层次上总结得到的有效数据特征作为预测模型的输入,采用增量学习方法建立宽展预测模型;最后,通过实验设计,在实际数据上将增量学习建立的树模型与其他机器学习模型在相同指标上进行对比。结果表明,提出的基于增量学习的树模型在宽展预测中拥有较高的预测精度和较低的运行时间。