摘要：以太原市典型传统村落店头村为例,对村内游客进行随机问卷调查,探寻游客对传统村落声景的主观感受及影响因素。研究结果发现,性别因素对于店头村声景整体评价未体现出差异性,在机动车声、交通道路声和飞机轰鸣声的喜好度上存在显著性差异;年龄和学历因素在店头村声景整体评价和大部分声源的喜好度上存在显著差异性;基于因子分析法提取店头村整体声景的感知评价主要因子,店头村声景情感偏好突出,其次是空间特性、音质特性和环境知觉性,同时年龄和学历因素会影响游客对主要因子的评价。研究结论可为类似店头村传统村落保护和振兴过程中所需要的声景设计提供理论依据。

摘要：针对小型固定翼无人机在执行任务时跟踪精度低以及容易受外界风影响的问题,设计基于Super-Twisting滑模S面(STSM S-Plane)的路径跟踪控制器,同时采用内外双环控制模式。外环即速度环采用Super-Twisting滑模控制,内环即姿态环采用S面控制。考虑到S面控制求导易导致积分爆炸的问题引入了二阶微分器,并对外界风组成进行建模研究。最后通过空间特殊曲线来验证所设计算法的控制性能。仿真结果表明,所设计的算法可以实现固定翼无人机对期望路径的精确跟踪,并具有良好的鲁棒性和抗干扰性能。

摘要：【目的】信息技术的不断发展对经济、政治、文化和军事等领域产生了深远影响,信息安全问题也变得愈发突出。将信息深度隐藏是提高信息安全的重要途径之一,开发具有信息深度隐藏功能的材料是研究的热点之一。刺激响应发光材料能够对机械力、光、温度、pH值等外部刺激产生响应性荧光信号,而具备信号开关转换功能、高对比度以及高信噪比的发光启亮型材料在信息深度隐藏领域展现出明显的优势和巨大的应用潜力。【方法】按照从分子结构改变到聚集态结构转变的顺序,总结了近五年不同类型的刺激响应发光启亮型材料,并对该材料体系进行了系统归纳。【结论】从发光机制、动力学调控、多相态转换等角度,总结了高性能刺激响应发光材料仍存在的问题,并提出了解决思路,旨在为新型高性能刺激响应发光材料的设计、制备和应用提供可借鉴的理论和实践经验。

摘要：制约微细粒煤泥高效浮选回收的主要瓶颈问题是微细粒煤泥自身性质导致的颗粒与气泡矿化效率低,但黏土矿物夹杂污染、浮选泡沫性质和捕收剂性能等因素的影响同样不可忽视。为了解微细粒煤泥浮选强化方法及技术研究进展,首先介绍了微细煤泥浮选分离难的原因,其次从增大颗粒表观粒径、减小气泡尺寸、强化流场调节、捕收剂优化、浮选设备改进、浮选工艺创新和矿浆预处理等7方面进行综述,最后深入探讨不同浮选分离强化方法及技术的优劣势。为克服微细粒煤泥自身质量小的影响,絮凝浮选是常见的增大颗粒表观粒径技术,其浮选强化效果显著但药剂选择性及成本问题不可忽视;载体浮选与超声驻波团聚均具备较好的潜力但目前尚处于实验室研究阶段。为提高颗粒与气泡碰撞概率,减小气泡尺寸是有效的手段,其中纳米气泡浮选技术在显著提高微细煤泥回收率的同时能有效降低药剂用量。强化流场调节同样是关注到颗粒与气泡的碰撞、粘附概率的影响,以湍流强化为手段有效促进了浮选指标的提升。捕收剂优化是从降低药剂成本、提高药剂选择性角度出发,其研究点主要有改善传统药剂分散性、引入极性基团、新型药剂设计等。其中药剂乳化、捕收剂替代品、复配型捕收剂及新型纳米粒子捕收剂等均不同程度地呈现了良好的强化效果,但其制备成本及可能对环境造成的影响是其亟待解决的问题。此外,针对微细粒煤泥分离挑战,目的矿物高效矿化和脉石矿物有效抑制是浮选设备优化的核心突破点;多次浮选和分级浮选是解决微细粒分选不彻底的主要工艺创新改进;分级调浆、超声波及高剪切等预处理强化技术有效地改善药剂和矿浆均匀性及药剂和煤粒的碰撞概率,从而强化浮选分离效果。在以上不同浮选分离强化方法及技术中,絮凝浮选、超声驻波团聚、纳米气泡浮选、湍流强度调控及捕收剂分子设计优化等均在实验室研究阶段,向工业化应用发展的过程中还需开展大量基础理论研究及半工业化研究,而寻求成本效益卓越的新型药剂、浮选设备升级赋能、浮选工艺智慧创新及浮选矿浆预处理精细强化或将是现有选煤厂强化微细煤泥浮选分离效果较妥当且切实可行的方案。

摘要：为实现深部煤层气的高效开采,通过研究不同温度、围压和气体压力下煤体蠕变变形和渗透率演化规律,得到多因素作用下煤体蠕变-渗流耦合关系;采用自行设计的岩石三轴蠕变-渗流装置,对焦煤进行多因素变量下的压缩蠕变-渗流试验。结果表明:温度与煤样的蠕变呈正相关性,随温度的增加焦煤煤样径向和轴向应变变化速率增大且高温(110℃)下这种变化会一直持续直至煤样破裂;围压强度3 MPa与4 MPa的焦煤煤样在温度30、70、110℃下其气体渗透率降低率最大和最小差值分别为7.8%、5.2%、6.5%和4.2%、2.1%、1.9%;焦煤煤样的渗透率最大降低率随着温度水平升高而增大,试验温度110、70、30℃下的焦煤煤样的气体渗透率最大降低率均值依次为91%、84.6%、73.25%。

摘要：综采工作面的目标具有高速运动、多尺度、遮挡等特点,现有的目标检测算法存在精度低、模型占用的内存大、硬件依赖强等问题。针对上述问题,提出了一种基于MES−YOLOv5s的综采工作面大块煤检测算法。采用轻量化设计,将MobileNetV3作为主干网络,以减小模型占用的内存,提高CPU端的检测速度;在颈部网络添加高效多尺度注意力(EMA)模块,融合不同尺度的上下文信息,并进一步减少计算开销;采用SIoU损失函数代替CIoU损失函数,以提高训练速度和推理准确性。消融实验结果表明:MobileNetV3大幅减少了模型占用的内存和检测时间,但mAP损失严重;EMA模块和SIoU损失函数可在一定程度上恢复损失的精度,同时保证模型在CPU上具有较高的检测速度,满足煤矿井下目标实时检测需求。对比实验结果表明,与DETR,YOLOv5n,YOLOv5s,YOLOv7模型相比,MES−YOLOv5s模型综合性能最好,mAP为84.6%,模型占用的内存为11.2 MiB,在CPU端的检测时间为31.8 ms,在高速运动、多尺度、遮挡和多目标的工况环境下能够保持较高的召回率和精度。

摘要：目的随着采煤机械化程度的提高和重介质选煤工艺普及,入选浮煤泥中高灰细泥的含量逐渐增加。高灰细泥是影响煤泥水沉降效率的最直接因素,对煤泥水中的高灰细泥进行处理,直接关系着煤炭资源生产和水资源利用。针对河南矿区煤泥水具有高灰细泥的特性,方法通过设计正交试验测试不同种类的絮凝剂和搅拌速度对煤泥水的沉降率的影响及其之间的相互作用的效果,提高煤泥水沉降效率。结果结果表明:六偏磷酸钠与聚丙烯酰胺的分散性能及絮凝性能更优,搅拌速度、六偏磷酸钠用量、聚丙烯酰胺用量对高灰细泥煤泥水沉降率的影响程度依次减小,搅拌速度和聚丙烯酰胺用量之间的相互关系对沉降率影响最为显著;当六偏磷酸钠用量40.08 mg/L、聚丙烯酰胺用量5.75 mg/L、搅拌速度411.12 r/min,沉降率可达95.5%,沉降率提高的原因在于高灰细泥絮凝过程中絮团成球明显,絮凝剂的桥接作用可以使分散颗粒聚团并发展为球形,长条不规则颗粒明显减少,颗粒群粒形的改变有助于煤泥水的沉降,在一定搅拌速度下粒形保持较为规整,可增加沉降概率,使煤泥水得以有效沉降。结论通过改善煤泥水中颗粒的粒度粒形特性,可以有效提高河南矿区高灰细泥煤泥水的沉降效率。研究结果可为处理高灰细泥煤泥水提供理论支持和实践参考。

摘要：针对当前基于Transformer的图像去噪算法侧重于捕获图像的全局特征,而忽视局部特征对于恢复图像细节关键作用的问题,提出一种基于局部和全局特征解耦的图像去噪网络。该网络包含2个基于混合Transformer模块(HTB)的多尺度分支和1个基于卷积神经网络(CNN)的单尺度分支,旨在将HTB强大的全局建模能力与CNN的局部建模优势有机结合,生成上下文信息丰富且空间细节准确的输出。HTB采用自注意力机制自适应地对空间和通道维度的依赖关系建模,以激活范围更广的输入像素进行重建。鉴于不同分支间可能存在的信息冲突,设计特征传递模块,通过跨分支传递全局特征并抑制低频信息,从而确保各分支间的协同作用。实验结果表明,在真实世界图像数据集SIDD上,与基于Transformer的去噪网络Uformer相比,所提网络的峰值信噪比(PSNR)提高了0.09 dB,结构相似度(SSIM)提高了0.001;在合成图像数据集Urban100上,与多阶段去噪网络MSPNet(Multi-Stage Progressive denoising Network)相比,所提网络的平均PSNR提高了0.41 dB。可见,所提网络能有效去除图像噪声,并重建出更精细的纹理细节。

摘要：构建支重轮-履带-地面多体耦合系统是研究履带机器人行驶平顺性的重要环节。以单侧五支重轮履带机器人为研究对象,在非线性悬挂系统模型以及考虑履带滤波作用的路面激励的基础上,建立了履带机器人振动理论估算模型。然后,基于履带机器人在不同等级路面及不同行驶速度工况下的仿真实验,利用均方根值定量分析了行驶速度、路面激励对机器人车体及其支重轮垂向振动的影响。最后,通过开展外路实验来验证七自由度半车的振动理论估算模型和动力学仿真模型。结果表明:随着行驶速度和路面不平度的提高,履带机器人车体的垂向振动近似呈线性增大,履带对路面激励有滤波作用。履带机器人车体质心及支重轮1,3,5的垂向振动加速度对路面激励最为敏感,车体垂向振动加速度功率谱密度幅值在频率为19 Hz左右时最大。由于支重轮5靠近驱动段,履带与主动轮啮合产生的多边形效应使其垂向振动相对于其他支重轮偏大。理论建模、仿真分析及外路实验相结合的方法为履带机器人在不同路况下的振动响应特性研究提供了新思路。

摘要：针对现有生成式信息隐藏算法嵌入容量低且提取的秘密图像视觉质量欠佳的问题,提出基于多尺度注意力的生成式信息隐藏算法。首先,设计基于多尺度注意力的双编码-单解码生成器,载体图像与秘密图像的特征在编码端分两个支路独立提取,在解码端通过多尺度注意力模块进行融合,并利用跳跃连接为解码端提供不同尺度的细节特征,从而获得高质量的载密图像。其次,在U-Net结构的提取器中引入自注意力模块,以弱化载体图像特征、增强秘密图像深层特征,并利用跳跃连接弥补秘密图像细节特征,提高秘密信息提取的准确率;同时,多尺度判决器与生成器的对抗训练可以有效提升载密图像的视觉质量。实验结果表明,所提算法在嵌入容量为24 bpp的情况下,生成的载密图像峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)平均可达到40.93 dB和0.9883,且提取的秘密图像PSNR和SSIM平均可达到30.47 dB和0.9543。