摘要：近年来,岩屑录井在“华北型”煤田底板灰岩层注浆加固工程中发挥了重要作用。然而,现有的岩屑录井仅停留在颜色、颗粒大小及形貌特征等物理指标的识别上,难以精准判层,钻孔设计“顺层率”难以保障,制约着底板灰岩水害区域治理效果。基于石炭纪太原组薄层灰岩及其碎屑岩夹层的元素地球化学差异特点,选取淮北煤田桃园煤矿为研究区,对太原组上段薄层灰岩L_(1)灰~L_(4)灰地层(注浆治理目的层为L_(3)灰)垂直钻孔岩心进行取样,利用X射线荧光光谱仪(XRF)定量测定了薄层灰岩及其夹层的主量元素背景值,通过聚类分析、因子分析等数理统计手段建立薄层灰岩主量元素地球化学识别模式;同时对地面定向钻水平分支孔岩屑同样开展主量元素测试,并基于已建立的地球化学识别模式进行岩屑层位源解析以及识别模式验证。结果显示:高CaO丰度、烧失量(LOI)可以作为注浆加固改造目的层L_(3)灰的特征指标,MgO(0.5%±)、MnO(0.03%±)、P_(2)O_(5)(0.08%±)丰度可作为注浆目的层上覆标志层J3的识别指标;聚类分析识别模式可有效区分太原组一灰~三灰(L_(1)灰~L_(3)灰);以元素因子得分建立的识别模式可以将太原组碎屑岩夹层与薄层灰岩进行有效区分;以岩样地球化学背景值运行判别模型得到的Fisher判别方程对注浆目的层L_(3)灰岩屑来源解析的准确率为100%。基于上述认识,论证了以确保设计“顺层率”为目标的水平分支孔岩屑地球化学源解析方法应用之可行性,进而提出了一种地面定向钻“顺层率”控制技术方案。本研究基于元素地球化学理论,对地面定向钻岩屑携带的特征地球化学信息进行了目的层层位辨识,在现场快速定量测试技术手段的支持下,可为解决华北型煤田底板灰岩水害区域注浆改造顺层难题提供了新的思路。

摘要：在多能互补运营方式基础上考虑各主体合作稳定性,进一步提出由风电、光伏、水电、火电构成的多能联盟运营模式,并通过知识图谱方法对多能联盟相关研究进行关键词共现及发展脉络分析,探讨该领域研究热点及不足之处。构建多能联盟低碳运营决策方法研究框架,总体包括三部分,一是基于各主体信息对称,设计联盟内碳配共享机制,约束火电碳排放并提升联盟参与电-碳-绿证市场的交易份额,获得规模性低碳经济收益;二是联盟以综合收益最大为目标进行电-碳-绿证协同优化运营,并考虑各主体收益分配均衡性,分析主体对联盟收益多重贡献因素,改进基于shapley值的收益分配方法,提升各能源合作运营稳定性,实现联盟多能源互补高效运营;三是基于DEA建立多能联盟低碳运营决策方法,通过联盟运营效率指标变化规律,制定多能源调度优化策略。该研究可实现以合作利益最大化驱动各主体参与联盟运营,为新型电力系统低碳优化运营研究提供理论参考。

摘要：针对地表水分类评价中水污染特征空间的高冲突性以及水质类别的不均衡性等问题,以7项地表水水质指标为水质评价因子,采用SMOTE过采样技术结合遗传算法和CatBoost模型对全国主要江河和重要湖库分别进行水质分类评价,并与其他4种改进集成算法进行对比.结果表明:SMOTE预处理有效改善样本类别的不均衡性,提高CatBoost模型对少数类水质样本分类的准确性;遗传算法调参有效提高CatBoost模型的收敛速度和分类精度,优化了模型的分类性能;SMOTE-GA-CatBoost模型对江河和湖库的水质分类效果均优于其他4种改进集成分类模型,其对江河水水质分类的准确率、精确率、召回率、F1分别为97.7%、97.8%、96.1%、96.9%,对湖库水水质分类的准确率、精确率、召回率、F1分别为96.7%、96.2%、95.4%、95.8%,该模型可以实现不同水域的水质分类评价.

摘要：为了探索基于物理信息的神经网络(PINN)求解微分方程时,物理信息在训练神经网络中的作用,提出将物理信息分为规律信息和数值信息2类,以阐释PINN求解微分方程的逻辑,以及物理信息的数据驱动方式和神经网络可解释性.设计基于2类信息的神经网络综合损失函数,并从训练采样和训练强度2方面建立信息的训练平衡度,从而利用PINN求解Burgers-Fisher方程.实验表明,PINN能够获得较好的方程求解精度和稳定性;在求解方程的神经网络训练中,Burgers-Fisher方程的数值信息比规律信息能更好地促进神经网络逼近方程解;随着训练采样和迭代次数的增加,以及2类信息的平衡,神经网络训练效果得到提高;增加神经网络规模可以提高方程求解精度,但也增加了网络训练迭代时间,在固定训练时间下并非神经网络规模越大效果越好.

摘要：为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.

摘要：将双环网络拓扑结构映射到平面直角坐标系,基于直角坐标系研究双环网络的并行最优寻径方法。首先研究坐标轴上节点及其等价节点的分布规律,建立等价节点分布模型,得出基于等价节点的并行最优寻径策略及双环网络宽直径求解方法。在双环网络最小路径图(MDD)的基础上拓展,提出并行路径图(PDD)的设计思路并予以仿真实现,基于PDD图,设计两点间2条内点不交的并行最短路径的快速求解方法。仿真实验表明,宽直径分布随步长的变化呈现一定波动性,相对于传统的寻径方式,并行最优寻径明显提高了网络传输效率。

摘要：工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性.

摘要：为了提高量子密钥分发的效率和安全性,利用高维Hilbert空间中的Bell态和Hadamard门设计了一种量子密钥分发协议。首先通过量子态的动态演变验证了三维Bell纠缠态在Z基和X基下具有不同的表示特性,然后以此为基础进行协议设计,其中利用Z基测量来检测窃听,利用X基测量来产生密钥。安全性分析表明,该协议可以抵抗截获重发、纠缠附加粒子和特洛伊木马三种常见的攻击。最后将协议与其他方案进行了比较,该协议在保证量子比特效率50%的基础上,安全性也有所提升。

摘要：针对人工耳蜗预弯电极机器人植入力检测开展研究,提出了一种人工耳蜗预弯电极机器人植入力检测方法。基于人工耳蜗植入特点,将自主设计的耳蜗鼓阶模型垂直安装于悬臂梁力传感器上,将电极植入过程中竖直方向的力等价为电极植入力。搭建人工耳蜗预弯电极植入力检测实验平台,分别进行预弯电极机器人和手动植入力检测实验。实验结果表明:机器人最大植入力为0.084 N,手动最大植入力为0.238 N,验证了机器人植入人工耳蜗的优越性和可行性。

摘要：对脂肪酶Novozym 435催化高酸值米糠油酯化脱酸进行了研究。利用响应面分析法(RSM)优化脱酸条件。根据Box-Benhnken中心组合试验设计原理对试验条件进行优化,在分析各因素显著性及其交互作用的基础上,得出米糠油酯化脱酸最佳工艺参数为:酶质量分数1.1%、甘油添加量0.42 mg、温度56.4℃、反应时间23.2h。实际测得脱酸后米糠油酸值(KOH)由56 mg/g降为5.04 mg/g,游离脂肪酸酯化率达到91%,与模型预测值基本相符。