摘要：针对现有行人航位推算(PDR)方法存在误差积累并且定位与航向精度较低,从而导致PDR/全球导航卫星系统(GNSS)组合导航精度下降的问题,提出了一种面向智能移动终端的改进的PDR(iPDR)/GNSS组合导航方法。首先,设计了一种iPDR定位方法,将GNSS载波相位历元差分技术计算的航向角引入PDR航向估计中,减小由陀螺漂移引起的航向累积误差。其次,基于因子图优化将GNSS绝对位置与iPDR定位结果相融合。最后,利用智能手机采集的实测数据对所提方法进行验证。实验结果表明:与传统PDR方法相比,iPDR方法的定位精度提高了62.0%,航向精度提高了33.7%;与基于卡尔曼滤波的iPDR/GNSS组合方法相比,基于因子图优化的iPDR/GNSS方法在定位精度上提高了39.8%,有效提高了组合导航系统的精度。

摘要：固相微萃取(SPME)是一种快速、简便的样品前处理技术,能够实现分析物的富集,并便于与其他检测技术联用,从而建立准确、灵敏的分析方法。SPME技术已被广泛应用于环境监测、食品安全、生命分析、生物医药等诸多领域。SPME技术的核心是萃取涂层,萃取涂层的性能直接决定着萃取选择性、萃取效率和富集效应等,因此新型、高性能萃取涂层材料的开发一直是分析化学及样品前处理领域的热点。共价有机框架(COFs)是一种通过共价键连接形成的多孔结晶性网状高分子材料,具有比表面积大、孔隙率高、稳定性好、可设计性强、合成及后修饰简便等优点,已广泛应用于气体吸附、催化、传感和药物输送等领域。近年来,COFs在样品前处理领域引起了广泛关注,多种基于COFs的新型SPME材料被开发出来,并应用于不同类型样品中多种分析物的萃取和富集。本文主要总结了近三年COFs在纤维SPME、管内SPME以及膜SPME等方面的研究进展。通过物理涂覆、原位合成以及化学键合的方法,将功能化COFs或COFs杂化材料修饰于纤维表面,制备出SPME纤维;将SPME纤维与色谱分析技术联用,可用于环境和食品样品中多环芳烃、邻苯二甲酸酯类化合物、多氯联苯类化合物和农药等多种分析物的检测,并能够展现出良好的富集能力、较宽的线性范围和较高的灵敏度。基于管内SPME技术,COFs基整体柱型萃取管和纤维填充型萃取管能够与高效液相色谱在线联用,分别开发出针对合成酚类抗氧化剂和双酚类化合物的高灵敏检测方法。此外,COFs也被应用于膜SPME技术,并能够实现环境水中痕量多氯联苯的高效萃取。最后,本文展望了COFs在SPME领域的发展趋势。

摘要：采用稠度差值法建立水泥浆触变稠度与六速黏度计读数的关系,进而建立水泥浆触变稠度与水泥浆黏度的关系,并利用Landmark软件模拟分析不同触变稠度水泥浆地面泵压及泵注过程中当量密度(ECD),分析在其他参数不变的条件下稠度对压稳不压漏安全可泵注性能的影响,然后利用落球法测黏度原理,分析不同水泥浆触变稠度(黏度)防气窜能力,提出一种综合可泵性及防气窜能力的水泥浆触变稠度设计方法。结果表明:以某油田高压气井为例,当水泥浆触变稠度为35 Bc时,井底ECD达到地层破裂压力当量密度的临界值;当水泥浆触变稠度为31 Bc时,对直径为1000μm的气泡施加的运移阻力近169 Pa,具有明显的防气体运移能力。

摘要：主动配电网多样化需求对储能能量管理策略提出更高要求,针对储能最优经济性调度与灵活控制难以兼顾问题,本文提出一种环形通信下储能电池两层分布式能量协商管理策略。首先,通过成本分析建立了储能协商管理目标函数,并基于拉格朗日对偶法分析最优解特征。其次,设计了两层分布式能量管理策略,上层基于不动点迭代在环形通信中实现群组荷电状态同步,下层采用两模式均衡电路实现组内单体荷电状态一致。最后,基于IEEE 33系统进行了算例分析,结果表明本文所提策略能够在较低时延与调节时间内实现组间同步、组内一致控制,有效兼顾了储能经济性调度与实时灵活控制需求。

摘要：为了提升室内装饰用6063铝合金的表面性能,采用化学刻蚀、阳极氧化和表面修饰相结合的方法对6063铝合金基体进行了表面改性处理。对比分析了化学刻蚀时间(0、1、3和5 min)对表面改性膜层显微形貌、润湿性能和耐腐蚀性能的影响。结果表明,化学刻蚀处理后会在6063铝合金基体表面形成形状不规则、尺寸不等的腐蚀坑,化学刻蚀处理后6063铝合金试样的表面粗糙度和与水滴的接触角都有所增加,且化学刻蚀时间越长、表面粗糙度越大,化学刻蚀3 min后试样与水滴的接触角达到151°。6063铝合金在化学刻蚀、阳极氧化和修饰处理后,十二氟庚基丙基三甲氧基硅烷已成功自组装到阳极氧化膜表面形成硅烷膜。极化曲线和电化学阻抗谱的测试结果保持一致,即相较于未经化学刻蚀的试样,经过化学刻蚀处理后再进行阳极氧化和表面修饰处理的试样的耐蚀性能都会有所提高,且经过3 min化学刻蚀试样的耐蚀性能最好,适宜在室内装饰用6063铝合金的表面改性中应用。

摘要：深度学习方法在船载高频地波雷达(high-frequency surface wave radar,HFSWR)船只目标检测中得到应用,然而其成功的关键在于构建精准全面的目标样本库。当前基于距离-多普勒(range-Doppler,RD)谱检测结果的单一维度样本库不完备,限制了模型的学习效果。为解决该问题,文章设计了一种船载HFSWR船只目标多维样本库构建方案,包含3个维度:①基于RD谱的检测结果结合自动识别系统(automatic identification system,AIS)验证RD维度;②基于多帧航迹段识别RT(range-time)/DT(Doppler-time)维度;③基于时频TF(time-frequency)分析检测TF维度。通过对3个维度的匹配和重合目标筛除以构建样本集。最后,利用实测数据构建的目标样本库对基于U-Net的目标检测网络进行训练和测试,结果表明该样本库可满足基于深度学习的目标检测模型训练需求。

摘要：现有的多行为推荐模型忽略了不同行为之间存在的优化不平衡问题。为解决这一问题,提出了一种融入自注意力和对比学习的多行为推荐模型(multi-behavior recommendation integrating self-attention and contrastive learning,SACL)。首先,根据用户与商品的交互行为类型构建独立的交互视图,通过图神经网络挖掘用户与物品之间的关联关系,提取用户的不同行为特征和兴趣偏好特征。其次,在行为间与用户间进行对比学习,捕捉不同行为下的相同用户特征,增强辅助行为信息的利用率。然后,基于自注意力机制设计出一个多行为优化模块,根据用户的多行为特征以及对比学习特征设计定义不同的编码方式,生成具有行为依赖关系的元知识;设计了一个自注意多行为损失权重网络,根据元知识平衡不同行为的训练损失权重,从而区分对目标行为的影响差异并降低辅助行为噪声。提出的模型在Tmall和IJCAI-Contest数据集上进行的实验表明,相较于最优基线DPT,SACL的命中率(HR)平均提升了10%,归一化折损率(NDCG)平均提升了14%,验证了SACL模型对平衡优化多行为推荐任务的有效性。

摘要：针对基于联邦学习工控入侵检测模型训练时存在中心化、易受攻击的问题,提出一种去中心安全增强方案。在联邦学习训练中,通过模型参数确定参数聚合临时服务器并引入跳变机制,可以有效抵御拒绝服务攻击;利用系统流量数据中时间戳等信息,减缓重放攻击的影响;提出一种基于同态加密的流量加密方案。实验结果表明,所提方案可以抵抗每秒10000数据包的拒绝服务攻击,提高了联邦学习的安全性。

摘要：为研究钢-超高性能混凝土(UHPC)-普通混凝土(NC)组合梁受弯性能,开展了2根采用不同UHPC-NC界面处理方式的钢-UHPC-NC组合梁和1根对比钢-NC组合梁的受弯试验,研究了试验梁破坏模式、界面滑移、承载能力、变形及应变发展规律。利用有限元程序考虑UHPC-NC界面粘聚力接触关系建立了钢-UHPC-NC组合梁精细化数值模型,分析了UHPC-NC界面配筋率和界面粘结参数对受弯性能的影响。依据试验梁受弯性能与破坏特征,提出了钢-UHPC-NC组合梁UHPC-NC界面抗剪计算分析方法。研究结果表明:弯曲荷载作用下钢-UHPC-NC组合梁各部分协同工作性能良好,最终破坏时展现出显著的塑性弯曲破坏特征,相同截面尺寸下因顶面UHPC层的超高强力学性能,钢-UHPC-NC组合梁的抗弯承载力较钢-NC组合梁更高;UHPC-NC界面采用凿毛糙化和配置充足抗剪钢筋的处理方式能够可靠保证钢-UHPC-NC组合梁的UHPC-NC组合翼板始终协同受力,实现完全组合作用;数值模型计算抗弯性能与试验吻合良好,可用于钢-UHPC-NC组合梁受弯全过程计算分析;采用AASHTO LRFD规范界面参数应用所提UHPC-NC界面抗剪计算方法评估的UHPC-NC界面抗剪结果与试验梁表现基本一致,较为适用于钢-UHPC-NC组合梁UHPC-NC界面抗剪分析。

摘要：双重差分法所依赖的平行趋势假定本质上不可检验，而处理效应也可能由不可观测的时变混杂因素所驱动，导致潜在偏差。为此，在DID实证研究中，越来越多地使用安慰剂检验进行证伪检验，或作为替代的统计推断方法；包括时间、空间、混合及外部安慰剂检验。但目前文献中仍存在一些认识与操作的误区。本文系统梳理了文献中DID安慰剂检验的不同方法，针对不同的DID设计（含标准DID、交叠DID、一般DID、连续DID、DDD及队列DID），详细介绍了安慰剂检验的基本原理与操作过程，并提出规范化建议。最后，使用团队开发的Stata命令didplacebo，结合经典案例演示了标准DID与交叠DID的安慰剂检验操作。