摘要：煤炭资源的地下开采会造成地表沉陷,对地表生态环境及建(构)筑物的安全使用造成一定威胁,在采前获知开采过程中的地表沉陷动态预计值,是进行开采沉陷区生态环境动态修复设计的重要基础,是该领域亟待解决的问题之一。为实现煤炭地下开采导致地表沉陷动态过程的准确预计,根据地表沉陷动态规律总结出理想时间函数模型的形态,据此引入Boltzmann时间函数模型,从下沉量、下沉速度、下沉加速度3个方面对该模型进行分析,发现其能够满足地表沉陷动态趋势;探究该时间函数模型各参数对模型图像的影响,确定其物理意义并分别定义为最终下沉量A、最大下沉速度出现时间t0、下沉急缓程度系数B,从而构建基于Boltzmann时间函数的动态预计模型参数体系;通过对单点实测下沉量进行拟合发现该模型拟合精度较传统动态预计模型更高,拟合优度R^(2)达到0.9988;对矿区地表监测点实测下沉量进行参数反演,根据反演结果建立了沉陷盆地内任意点动态预计参数与地表最大下沉量、回采速度及覆岩岩性系数的相关关系,给出了该模型各动态预计参数在地表任意点的计算方法,并利用收集的6个工作面数据验证其精度可靠;构建了融合Boltzmann时间函数与概率积分法的地表沉陷动态预计模型,可实现对沉陷盆地内任意点任意时间的地表沉陷预计;运用该预计模型求得多时期下沉量并对其进行精度验证,结果显示开采过程中的动态预计相对误差保持在6.0%以内,相对误差最小值为2.7%。

摘要：线激光在扫描金属工件时,部分金属表面存在高反光区域导致扫描效果不好,网格激光相较于单线与多线而言扫描效率更快,但存在中心提取以及光平面定位困难等问题。为了满足金属工件高效实时检测的需求,设计了一种网格激光的偏振态获取方法,对偏振片旋转角度进行标定,达到对高反光表面的最佳程度抑制。基于法向量的激光中心与光平面对应方法,利用像素Hessian矩阵特征值最大时的特征向量,将激光中心与所属的光平面对应。采用基于仿射变换的中心提取方法,将非正交网格通过仿射变换转为正交后提取中心点,提高三维重建的准确性。最后建立了测量误差与高度的误差修正模型,减少了测量系统误差。实验结果表明,网格激光传统算法扫描金属表面高反光区域,扫描结果会有边缘缺失,测量误差为0.8 mm;而本文所提方法能够有效抑制金属表面高反光带来的影响,实现激光中心提取与光平面的准确对应,测量误差达到0.39 mm,最后经过误差修正,金属表面高光区域测量精度有较大提升,测量误差可达0.1 mm。本文所提方法与网格激光传统算法测量结果相比,测量误差减少了87.5%。该方法实现了金属表面高反光抑制下的网格激光扫描三维重建,扫描效率与测量精度得到提升,为未来的工业测量提供方法和参考。

摘要：梳理了室内微生物气溶胶的来源、研究方法和影响因素,总结了室内微生物气溶胶的时空分布特征,综述了物理环境、建筑空间、通风状况对微生物气溶胶扩散的影响及其在小尺度和大尺度空间扩散机制的差异。针对研究现状,提出了进一步分析微生物的繁衍代谢特性、受环境影响的差异性,多重影响因子对微生物气溶胶分布和扩散的协同作用及二者之间的关联性等研究展望。

摘要：磁电混合悬浮带式输送机是一种新型低阻力、低能耗连续运输设备,其支承系统受输送带及其与悬浮系统连接产生的动力学特性影响,悬浮支承同步往往存在未知建模误差、耦合干扰等问题,导致系统的稳定性难以保证。通过改进磁路法建立悬浮支承系统电磁模型,以悬链线等效及截面稳定假设等依据构建支承系统动力学方程,基于自耦PID控制技术,结合交叉耦合策略实现悬浮协同。首先,考虑磁电混合悬浮系统气隙磁场分布及其磁路差异,通过改进磁路公式描述系统中电磁力变化,综合机电关系获得混合悬浮系统电磁控制方程;根据输送带—混合悬浮系统结构,整机输送带等效为若干支承点作用下的悬链线,假设物料稳定充满输送带内并形成稳定截面,对输送机支承系统进行简化,构建一种由刚体与弦组合等效的支承系统动力学模型。然后,基于动力学模型耦合问题及支承系统协同运行工况条件得出协同控制设计要求,提出一种基于自耦PID控制的交叉耦合协同控制策略,分别对系统跟踪控制和协同控制设计了自适应速度因子,并证明了协同控制方法的稳定性。仿真过程中采用30 mm作为设定气隙值,并模拟了在侧向与横向及其不同干扰条件下的系统响应。仿真结果表明,支承系统能够在设定时间内实现稳定悬浮,且在控制输出和气隙输入受到干扰时,协同误差的最大波动值分别为0.0005 mm和1 mm。实验研究通过悬浮实验装置,验证了在静态悬浮和气隙及物料加载干扰下系统的动态性能,结果显示在对应条件下,气隙波动和协同误差的最大值均为1 mm。仿真与实验结果验证了该方法的控制性能和稳定性,在实际整机大载荷物料的气隙波动干扰下,具有协同稳定的可行性。

摘要：在肖特基势垒二极管(Schottky barrier diode,SBD)漂移层表面刻蚀沟槽形成金属-绝缘体-半导体(metal-insulator-semiconductor,MIS)结构,抑制镜像力效应并减小器件的反向漏电流,是提升器件反向击穿特性的有效途径。为优化沟槽结构β-Ga_(2)O_(3)SBD的结构参数,文章利用Silvaco Atlas软件仿真不同台面宽度和沟槽深度对器件性能的影响。结果表明,参数优化后(台面宽度1.0μm,沟槽深度0.5μm)的沟槽结构β-Ga_(2)O_(3)SBD开启电压为0.6 V、比导通电阻为1.69 mΩ·cm^(2)、击穿电压为1416 V、功率品质因数为1.19 GW/cm^(2),实现了兼具低开启电压和高击穿电压的良好器件性能。与基础结构SBD和场板结构SBD相比,优化后的器件性能得到显著提升。

摘要：重大水电工程EPC项目采购作为核心环节之一,对设计意图实现、工程顺利实施至关重要。在国内建筑市场规范性程度和EPC模式应用水平均相对较低的情况下,迫切需要结合重大水电工程EPC项目的复杂性开展采购管理的适应性创新。主要从采购任务本身重要性及复杂性、实施过程中采购主体双重委托代理问题两个层面分析了重大水电工程EPC项目采购管理创新动因。在此基础上,按照分类分主体实施采购的总体原则,采用Kraljic模型将重大水电工程采购货物划分为杠杆货物、战略货物、一般货物和瓶颈货物4类。依据不同类别货物采购的特点,建立了采购管理创新路径。两个工程案例分析显示,差异化的采购管理模式有利于业主把控主要设备物资的质量和成本,提升采购效率的同时助力工程高质量完成。

摘要：图像异常检测旨在识别并定位图像中的异常区域,针对现有算法中不同层次特征信息利用不充分的问题,提出了基于多层次特征融合网络的图像异常检测算法。通过使用融合了异常先验知识的伪异常数据生成算法,对训练集进行了异常数据扩充,将异常检测任务转化为监督学习任务;构建了多层次特征融合网络,将神经网络中不同层次特征进行融合,丰富了特征中的低层纹理信息和高层语义信息,使得用于异常检测的特征更具区分性;训练时,设计了分数约束损失和一致性约束损失,并结合特征约束损失对整个网络模型进行训练。实验结果表明,MVTec数据集上图像级检测接收机工作特性曲线下面积(area under the receiver operating characteristic, AUROC)平均值为98.7%,像素级定位AUROC平均值为97.9%,每区域重叠率平均值为94.2%,均高于现有的异常检测算法。

摘要：为研究异构多核片上系统(multi-processor system on chip,MPSoC)在密集并行计算任务中的潜力,文章设计并实现了一种适用于粗粒度数据特征、面向任务级并行应用的异构多核系统动态调度协处理器,采用了片上缓存、任务输出的多级写回管理、任务自动映射、通讯任务乱序执行等机制。实验结果表明,该动态调度协处理器不仅能够实现任务级乱序执行等基本设计目标,还具有极低的调度开销,相较于基于动态记分牌算法的调度器,运行多个子孔径距离压缩算法的时间降低达17.13%。研究结果证明文章设计的动态调度协处理器能够有效优化目标场景下的任务调度效果。

摘要：基于热图检测的人体姿态估计网络取得了巨大的成功,然而由于冗余计算、量化误差以及热图解码的需求,基于热图检测的方法参数量较大。针对上述问题,设计基于非全局依赖积分回归的轻量姿态估计网络(Lite-NIRNet)。Lite-NIRNet通过局部卷积(PConv)降低网络的冗余计算,从而使网络更加轻量。为缓解PConv导致的信息丢失问题,引入坐标注意力(CA)机制融合跨通道特征,以提升网络性能。此外,设计非全局依赖的积分回归(NIR)模块,通过该模块,网络可以融入坐标进行监督,从而减少量化误差对网络性能的影响。所提的NIR可有效降低传统积分回归在期望计算时产生的偏差,从而兼顾更好的学习梯度和更低的偏差。实验结果表明,Lite-NIRNet与较先进的高分辨率网络(HRNet)相比,在COCO验证集上的参数量和计算量分别降低了73.0%和63.4%,平均精度均值(mAP)不需要额外的热图解码即可达到72.8%;在MPII验证集上,Lite-NIRNet在网络性能和复杂度之间也能实现良好的平衡。

摘要：本文提出了一种基于多尺度相关特征融合卷积神经网络的高压XLPE电缆缺陷评估方法。该方法基于数据驱动,通过训练卷积神经网络,建立特征气体浓度与缺陷类型之间的潜在关系模型,从而根据特征气体浓度诊断电缆缺陷。首先采用基于均值漂移的数据增强技术获取模拟数据,接着设计一种基于多尺度相关特征融合的1D卷积神经网络,最后利用该卷积神经网络基于模拟数据进行训练并进行缺陷识别。结果表明:该方法在模拟数据测试集和真实基础数据上的缺陷识别准确率分别为92%和88%,表明该方法能够有效地利用特征气体浓度实现电缆缺陷的诊断。