摘要：研究一类存在一步随机时滞的复杂网络分布式状态估计问题,采用伯努利随机变量刻画测量值的随机时滞情况.基于复杂网络模型和不可靠测量值,分别设计复杂网络的状态预测器和分布式状态估计器,基于杨氏不等式消除节点之间的耦合项,通过优化杨氏不等式引进的参数,优化状态预测协方差.通过设计估计器增益,获得状态估计误差协方差,同时结合预测误差协方差,获得状态估计误差协方差的迭代公式,并给出估计误差协方差稳定的充分条件.最后,对由小车组成的耦合系统进行数值仿真,验证所设计估计器的有效性.

摘要：催化过程在化工生产中起着至关重要的作用,开发高性能催化材料是提升催化效率的有效策略之一.然而,多数催化过程伴随的强烈放热或吸热效应往往影响材料的催化效率,甚至可能导致失活.近年来,相变储热材料(PCMs)因具有较好的热管理和能量存储性能,在热催化、光催化、生物催化和电化学领域展现出广阔的应用潜力.将PCMs与催化材料相结合,形成PCMs@Catalysts复合材料,可以提升能源利用效率和强化催化反应过程.利用微胶囊技术,可以实现这种复合材料的储热区及催化区的分区组装及功能集成,其中催化材料壳层不仅增强了PCMs热导率和稳定性,还能够有效防止PCMs相变过程的泄漏.同时,PCMs芯材通过吸收/释放反应过程的热量和控制壳层催化材料的温度达到提升催化效率的目的.本综述旨在深入介绍相变材料在强化催化反应方面的最新进展,并为PCMs@Catalysts复合材料的理性设计和可控制备提出见解.本文系统地总结了PCMs@Catalysts复合材料的制备方法及其在热催化、光催化、生物催化和电化学领域的应用进展.PCMs@Catalysts的制备方法主要包括物理法和化学法.物理法,如喷雾干燥法和空气悬浮法,主要通过物理手段将外壳溶液均匀地包覆在PCMs内核表面,形成厚度适中的外壳.而化学法,如原位聚合法、原位沉淀法、悬浮聚合法、诱导氧化法和溶胶-凝胶法等,则通过在PCMs表面原位生长致密的氧化物壳层来实现复合材料的构筑.在应用方面,PCMs组分提升催化反应性能的作用机制主要包括以下三种.(1)自蓄热驱动催化效应:PCMs材料在催化反应中高效储存来自环境余热或太阳能等外界热源的热能,并在移除热源后持续稳定地释放潜热以驱动催化反应的进行.(2)原位温度调节效应:由PCMs芯材存储反应过程中的热量以调节催化材料壳层微环境温度,进而调控催化剂床层温度,防止催化过程热失控并延长催化剂使用寿命.(3)热流/电子协同效应:PCMs释放的热流能够加速催化材料表面底物分子的热运动和光生电子/空穴的迁移,进而克服反应物转化的能量势垒;热流和光生电荷的协同效应有助于提高太阳能的利用率和反应物的转化率.综上,本文系统地总结了PCMs@Catalysts复合材料的合成制备方法、协同作用机制及其在不同催化领域的应用进展.展望未来,PCMs@Catalysts复合材料研究应在保证其综合力学性能的基础上,进一步提高催化性能和储/放热效率.本文旨在为PCMs@Catalysts的理性设计和精准构筑提供参考,也为其在工业领域的规模化应用提供借鉴.

摘要：为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中交通需求的周期性、随机性和非线性等特征,为减少数据噪声的干扰,引入局部加权回归周期趋势分解方法将交通需求数据分解,将其中的趋势分量和余项分量作为深度学习预测方法的输入量,周期分量采用周期估计进行预测;选用具有随机寻优能力强、寻优效率高等特点的布谷鸟寻优算法优化预测方法的隐藏层单元数量、学习速率和训练迭代次数等核心参数。应用西安市长安区的卡口车牌数据验证该方法。结果表明:本文模型的预测结果在高峰及平峰各连续4个时段内相比于自回归滑动平均模型、长短期记忆神经网络模型、支持向量回归模型,平均绝对误差降低了10.55%~19.80%,均方根误差降低了11.20%~17.99%,决定系数提升了8.62%~12.48%;相比遗传算法、粒子群算法优化的模型,平均绝对误差降低了7.36%~13.81%,均方根误差降低了4.23%~10.67%,决定系数提升了3.50%~7.01%,且本文模型运行时间最短。说明与对比模型相比,本文所建立的预测方法在面向动态交通分配的交通需求预测中具有更高的预测精度。

摘要：深度强化学习的通用插件是一种可附加于大部分原生算法之上,并与其他种类插件兼容的算法类型。根据环境的不同,原生算法加入合适的插件后形成了不同的变体,并在训练速度、稳定性等方面取得了更好的效果。根据各类变体包含的通用插件在训练流程中的共性,将它们分为了6类,包括通用网络模型、内在奖励、经验回放、自我博弈、模仿学习和课程学习。综述了这6类算法中常用的通用插件,介绍了它们的应用场景和在深度强化学习中的主要作用,提出了未来的研究重点:1)提高经验利用效率;2)设计和训练出通用神经网络架构;3)提高算法在稀疏奖励环境的探索效率;4)提高算法在现实中应对各种突发状况的能力。

摘要：导管相关性感染(CRI)作为目前常见的医院获得性感染之一,导致死亡率和发病率增加,极大影响了医疗质量与患者健康,避免导管在植介入人体时产生感染已成为临床共性问题。细菌定植形成的生物膜是造成导管相关感染的主要原因,通过在医用导管表面设计功能性涂层来限制细菌定植及生物膜形成能有效避免感染。本文从防污改性、杀菌改性及防污-杀菌改性3个方面综述了近年来医用导管表面改性策略。防污改性一般通过将亲水的非离子型聚合物(如聚乙二醇、聚乙烯吡咯烷酮)以及两性离子聚合物制备在材料表面防止细菌及蛋白质黏附。杀菌改性根据机制可分为接触灭杀、释放灭杀和多机制联合灭杀,主要通过将杀菌剂接枝或负载在材料表面来赋予表面杀菌能力。防污-杀菌改性主要通过制备复合材料及聚合物刷、构建自适应表面及亲水聚合物负载杀菌剂等方式使表面同时具备防污及杀菌的能力。最后,在上述综述基础上对医用抗菌导管存在的问题进行了分析和展望,以期为制备应用于临床的高性能医用抗菌导管提供参考。

摘要：本文提出了一种由8个磁性隧道结(magnetic tunnel junction,MTJ)构成的3位磁弹模数转换器(magnetoelastic analog-to-digital converter,MEADC),该转换器中MTJ自由层为双组分多铁纳磁体.通过对多铁纳磁体实施应变介导的电压调控,可以实现零场条件下的确定性磁化翻转.研究发现:对于给定尺寸,给定材料的双组分多铁纳磁体,压电层厚度与双组分多铁纳磁体的临界翻转电压线性相关.基于该原理,通过调整压电层的厚度使得MEADC具有8个不同的电压切换阈值,将模拟信号转换为8个多铁MTJ不同磁化状态组合.同时,设计了锁存比较器和独立的读取电路来检测MTJ的阻态,以此实现了数字信号的输出.Monte Carlo功能模拟表明:该MEADC在室温下写入成功率可达100%;此外,读写电路相互分离,使得压电层厚度与MTJ的输出参考电压无关,因此每个MTJ可设置相同的参考电压,从而具有更高的读取可靠性.微磁仿真和数值模拟分析发现:该MEADC的工作频率可达250 MHz,单次转换能耗仅为20 aJ;与基于Racetr ack技术的磁模数转换器相比,能耗降低了1000倍,采样速率提高了10倍.本文提出的MEADC可为基于自旋电子器件的存算一体电路架构提供重要的技术支撑.

摘要：喷膜防水衬砌结构在防水膜黏结作用和渗流场作用下的衬砌受力变形规律不明,影响了喷膜防水衬砌结构的使用与推广。为解决该问题,以某高速车行横洞为研究对象,首先,结合试验测得的界面法向、切向参数,采用FLAC3D有限差分软件内置的界面单元模拟不同防水衬砌结构的防水层形式;然后,通过内置的渗流模式赋予围岩渗流场与衬砌渗透属性;最后,对不同衬砌结构的力学性能和界面特性进行对比分析,模拟得到不同渗流场作用下的喷膜防水衬砌力学性能。研究结果表明:1)防水层对衬砌受力的影响显著,防水膜结构可以提高衬砌混凝土的协同受力能力,但也导致衬砌背后水压聚集;且在长期围岩荷载和高水压作用下,防水层对衬砌受力的影响更显著。2)高水压条件下喷膜防水衬砌与传统复合式衬砌的结构受力不同,应关注喷膜防水衬砌内力与安全系数变化。3)为了在保证隧道运营安全的条件下提高经济性,建议对可能出现高水压力的施工段采取排水设计和衬砌结构优化等措施。

摘要：语音识别是一项重要的社会交际功能,语音识别缺陷患者往往因不能准确识别说话者的身份而苦恼。语音识别缺陷指在没有听觉损伤的情况下,仅通过声音难以识别说话者的身份。从大脑损伤的情况来看,该症状分为先天性语音识别缺陷和获得性语音识别缺陷,先天性语音识别缺陷与颞叶和杏仁核间的功能联结障碍有关,获得性语音识别缺陷患者受损脑区主要包括颞叶和额叶等。今后应重点关注语音识别缺陷患者的筛选方法、神经机制及与其他听觉认知障碍患者的差异等方面的研究。

摘要：针对复杂约束下航天器大角度姿态机动问题,提出一种基于三维特殊正交群的姿态高效机动路径规划和时域调节方法。针对航天器大角度机动过程中的姿态约束问题,设计了基于梯度的避障策略,得到了虚拟时域中的姿态路径和期望角速度。为了满足执行机构最大输出力矩约束,提出了迭代非线性时域调节方法,通过时间缩放得到了满足控制力矩约束的高效机动角速度/控制力矩。仿真结果表明,该方法在满足航天器姿态机动过程中姿态约束和控制力矩约束的同时,相较现有同类方法,显著缩短了机动时间,为受约束的航天器高效机动规划与控制提供了新的思路。

摘要：建立了基于柱面圆周摩擦的直接测力法与间接转矩法两种刷式密封摩擦因数实验识别模型,设计搭建了刷式密封摩擦磨损特性实验装置,设计加工了8种不同结构参数的刷式密封实验件,实验对比分析了两种摩擦因数识别模型的实验结果,研究了结构参数对刷丝与转子表面正压力影响、工况参数对刷丝摩擦因数影响、干涉量对刷丝磨损影响。结果表明:直接测力法与间接转矩法测得的刷丝摩擦因数彼此相差较小,直接测力法稳定性优于间接转矩法。刷式密封刷丝与转子表面静态和动态正压力均随后挡板保护高度的增加而增大,随刷丝径向长度的增加而减小,随刷丝束厚度的增加而增大;相同干涉量下,静态正压力大于动态正压力;刷式密封刷丝与转子表面正压力在干涉加载阶段大于干涉卸载阶段,在转速升高阶段大于转速降低阶段,刷丝表现出滞后效应。刷式密封刷丝摩擦因数随刷丝与转子间干涉量的增加而降低,随转子转速的增加而降低;随摩擦时长增加,摩擦因数在磨损初期先迅速降低,之后基本保持稳定。刷式密封刷丝磨损量随刷丝与转子间干涉量的增加而增大,刷丝与转子间干涉量由0.3 mm增加至0.4 mm时,刷丝磨损量增大了296.66%。