摘要：为克服传统设计降雨方法对降雨要求高且忽略空间分布等特点,基于ERA5再分析降雨数据,分析东江流域降雨时空分布特征,并选取不同时期的短时序降雨数据耦合RainyDay模型,以推估得到具有时空特征的区域设计降雨,并探讨基于短时序降雨数据推估设计降雨的可行性。结果表明,东江流域时空分布不均匀,空间上流域西南平均降雨量和极端降雨发生概率较大,而时间上有明显的季节性,降雨集中于4~9月;耦合RainyDay模型和短时序降雨数据能较好地反演和推估研究区域的设计降雨,其能够考虑不同重现期下降雨的空间分布特征,克服了传统方法简化空间分布、所需降雨数据时间序列长等缺陷。

摘要：现代战争的战场较大且兵种较多,利用多智能体强化学习(MARL)进行战场推演可以加强作战单位之间的协同决策能力,从而提升战斗力。当前MARL在兵棋推演研究和对抗演练中的应用普遍存在两个简化:各个智能体的同质化以及作战单位分布稠密。实际战争场景中并不总是满足这两个设定,可能包含多种异质的智能体以及作战单位分布稀疏。为了探索强化学习在更多场景中的应用,分别就这两方面进行改进研究。首先,设计并实现了多尺度多智能体抢滩登陆环境M2ALE,M2ALE针对上述两个简化设定做了针对性的复杂化,添加了多种异质智能体和作战单位分布稀疏的场景,这两种复杂化设定加剧了多智能体环境的探索困难问题和非平稳性,使用常用的多智能体算法通常难以训练。其次,提出了一种异质多智能体课程学习框架HMACL,用于应对M2ALE环境的难点。HMACL包括3个模块:1)任务生成模块(STG),用于生成源任务以引导智能体训练;2)种类策略提升模块(CPI),针对多智能体系统本身的非平稳性,提出了一种基于智能体种类的参数共享(Class Based Parameter Sharing)策略,实现了异质智能体系统中的参数共享;3)训练模块(Trainer),通过从STG获取源任务,从CPI获取最新的策略,使用任意MARL算法训练当前的最新策略。HMACL可以缓解常用MARL算法在M2ALE环境中的探索难问题和非平稳性问题,引导多智能体系统在M2ALE环境中的学习过程。实验结果表明,使用HMACL使得MARL算法在M2ALE环境下的采样效率和最终性能得到大幅度的提升。

摘要：提出了一种新型的强鲁棒黑盒指纹水印框架及方法。首先,提出了一种基于数字水印技术的高视觉质量的、具有一定安全性的毒化图像构造方法,将指示用户身份的信息嵌入到毒化图像,实现多用户场景下深度神经网络模型的可追溯性,并降低毒化图像被伪造的概率;其次,提出了毒化特征加强模块来优化模型训练;最后,设计了对抗训练策略,有效地学习到嵌入强度很小的指纹水印。大量的仿真实验表明,所构造的毒化图像中的指纹水印具有非常好的隐蔽性,大幅超越了WaNet等同类最优模型水印方法;以分类性能降低不超过2.4%的代价获得了超过99%的黑盒模型指纹水印验证率;且即便在指纹水印相差1位时亦能准确地进行模型水印版权验证。这些性能总体上优于同类最优的模型水印方法,表明了所提方法的可行性和有效性。

摘要：为了构筑低吸湿泡沫混凝土并再生利用热解污泥,以表观密度、导热系数和28 d抗压强度为指标,采用正交设计试验确定了热解污泥粉、甲基硅醇钠和纳米二氧化硅的合理掺量,进而研究了最优组合泡沫混凝土的物理性能.结果表明:以表观密度和导热系数为衡量指标时,热解污泥粉、甲基硅醇钠和纳米二氧化硅的合理掺量分别为30%、1.5%、3.0%,而以28 d抗压强度为衡量指标时,三者的合理掺量分别为10%、0.5%、3.0%;1.5%的甲基硅醇钠使得泡沫混凝土的吸湿性降低了90.6%~95.5%;最优组合泡沫混凝土的导热系数、表观密度和强度满足FC5自保温泡沫混凝土的基本要求.

摘要：为了解决用户负荷需求在时间上的变动和传统冷热电联供(Combine Cooling,Heating&Power,CCHP)系统大部分时间处于非设计工况下运行导致系统的能源利用效率较低的问题,提出了一种耦合压缩空气储能系统(Compressed Air Energy Storage system,CAES)和蓄热装置的新型CCHP系统(CAES based CCHP system,CAES-CCHP),建立系统的热力学模型,在给定的充、放电工作条件下对CAES-CCHP系统的热力学性能进行分析,并对影响该系统性能的CAES压气机压缩比、透平进气口压力、流经CAES的烟气质量流量3个关键参数进行敏感性分析。研究结果表明:CAES-CCHP系统能实现冷热电灵活调控,且系统的CAES功转换效率为57.41%,一次能源利用率、一次节能率及火用效率分别为76.22%,24.84%和31.97%,比传统的CCHP系统分别提高10.97%,18.15%和7.58%。

摘要：空间索引技术可提供高效的空间数据组织与管理方式,以支撑海量空间数据的挖掘与分析。针对当前空间索引存在的知识体系不明晰、选择难等问题,该文通过文献调查法和CiteSpace工具,依据空间划分及映射方法将空间索引划分为基于树结构、格网、空间填充曲线和地址编码的空间索引四大类,并综述其原理、空间结构、适用范围及在GIS领域的应用,最后对空间索引在数据组织、高效计算、可视化、可靠性等方面的研究进行展望。结论如下:基于树结构的空间索引最具普适性且可以处理多维度及多层次的数据,查询性能依赖于树结构的平衡性及数据的分布;基于格网的空间索引可以均匀划分空间以便于高效范围查询,却不适用于非结构化或动态数据集;基于空间填充曲线的空间索引可以在实现维度压缩的同时保持局部邻近性,但插入或删除数据可能导致整个曲线的重构难以频繁更新;基于地址编码的空间索引将语义地址信息转化为编码信息,便于高效检索,然而语义地址匹配仍存在较大误差和不确定性。研究结果可为空间数据组织和结构设计提供参考。

摘要：三维地质结构模型是地质空间内地质构造和地质体对象边界的数字化表征模型。随着地质数据矢量栅格一体化集成和地质数据空间查询分析需求增多,构建统一表达地质结构的一体化空间数据模型成为三维地质信息科学领域需要解决的基础性问题之一。针对规则网格、PillarGrid和SBRT模型等难以实现复杂地质结构的精细表达问题,本研究提出InterfaceGrid数据模型,充分考虑地质结构和属性的地下分布具有极强的非均匀性、不连续性和空间多尺度性,且表现出纵向分层特性和多属性场耦合的相关性。基于InterfaceGrid设计理论模型和数据结构,构建统一描述三维地质结构的InterfaceGrid数据模型,实现复杂地质结构的矢量栅格一体化表达。基于GeoAtom地原子理论构建InterfaceGrid的形式化表达框架,提出InterfaceGrid的构建流程,以及基于InterfaceGrid模型设计数据更新和空间查询算法。采用GPU光线投射和自适应采样策略实现地质网格的体可视化和在线浏览,结果显示,与SBRT模型相比较,InterfaceGrid能够更加真实地描述地质边界情况,提高了三维地质结构模型的准确性。在全球岩石圈三维网格化构建应用InterfaceGrid,验证了InterfaceGrid在大规模地质数据组织管理中的适用性,相比较PillarGrid数据量减少约1/3,更加适合基于大数据量的网络地学应用服务。

摘要：采用有限元分析方法对新型支撑轴力主动控制系统进行了研究,提出了一种支撑轴力设计方法;在对支撑不施加主动轴力的情况下,研究了花岗岩残积土地层中基坑开挖对既有隧道的影响,根据基坑侧边不同位置隧道在基坑开挖作用下的位移划分了基坑开挖影响区;基于提出的轴力设计方法,研究了基坑开挖过程中支撑轴力主动控制对既有隧道位移的影响规律;获得了隧道位移控制到预警值10 mm以下的临界控制比,分析了其在不同隧道位置时的分布规律。结果表明:该地层中的影响区范围相对已有研究的影响区更小;隧道位移与地连墙位移的控制比近似呈正比关系;基坑腰部0.6倍挖深位置附近隧道的水平位移需进行最严格的控制,靠近基坑且深度较深的区域通过水平位移控制得到的临界控制比更小,应以隧道水平位移控制为主,而远离基坑且深度较浅的区域应以隧道竖向位移控制为主;花岗岩残积土中的基坑开挖影响区以及对临界控制比的量化研究成果可为类似工程提供参考。

摘要：阐述了MXene的组成和分类,详细描述了MXene的制备方法,分析了MXene化学结构对性能的影响,总结了其在传感器、水处理、金属防腐、电磁屏蔽等表面涂层领域的研究现状。最后对MXene材料的制备及其在表面涂层应用中的挑战和发展趋势做出展望,指出MXene的无毒或低毒刻蚀、高效插层剥离以及端基官能团调控等是MXene材料在制备环节未来发展的方向,而提升与其他材料的界面作用力则是MXene在应用领域亟需优化的设计难点。

摘要：光信噪比(OSNR)与光纤通信的传输性能息息相关,因此,OSNR监测是光性能监测技术中至关重要的一环,同时,传输链路中的色散会导致光信号脉冲展宽,使OSNR监测准确性下降.针对这一问题,设计了一种卷积神经网络模型,以异步延迟采样图(ADTP)作为网络输入特征,引入实例批量标准化模块,继承了神经网络不同深度下特征发散分布的优点,提高了神经网络对色散变化的适应性.实验结果表明,在10 Gb/s NRZ-OOK信号无色散干扰监测场景下,该模型的平均绝对误差(MAE)为0.2dB,在色散变化的场景下,MAE最高降低了 0.61 dB.