摘要：“双碳”愿景下可再生能源电力快速增长,其随机波动性迫使火电机组深度调峰以实现电力平衡。然而常规火电机组调节级渐缩式喷嘴难以高效利用临界压比以下的大压差对应的理想焓降,是机组在低负荷工况采用滑压运行致使机组能耗急剧攀升的内在原因之一。本文以320 MW汽轮机常规调节级喷嘴为研究对象,开展面向深度调峰需求(20%~40%低负荷区间)的高效超音速喷嘴设计研究,并通过CFD模拟分析超音速喷嘴的低负荷区热力性能。研究表明,相比于常规喷嘴,设计的超音速喷嘴满足20%~40%负荷区间效率净增1.08%~8.40%;但受超音速喷嘴斜切结构影响,超音速喷嘴I的最优运行压力与设计值偏离了0.7 MPa。本文的研究成果可为火电机组深度调峰深度节能技术研发提供理论支撑。

摘要：为解决现有稻田株间机械除草作业性能严重依赖机具对行质量的问题,设计了一种无需避苗作业的株间除草机。该机采用双排柔性刷指作为除草部件,前排除草部件纵向梳刷拉拔杂草,同时对梳刷后稻株倒伏状态进行自动识别。后排除草部件横向振动拨耙杂草,同时根据前排识别结果实时控制振动作业的启停,用以兼顾除草率与伤苗率。基于触觉感知方法建立了稻株倒伏识别系统,通过气压传感器的电位变化获取稻株根系与前排刷指相互作用的力学反馈数据,以电位峰度及均值为辨识特征,基于支持向量机构建稻株倒伏与未倒伏辨识模型,实现稻株倒伏自动识别。应用液压马达构建了后排除草部件的横向振动系统,对前排除草部件作用下已倒伏稻株停止振动作业,实现振动作业的自适应控制。稻株倒伏识别田间试验表明:稻株倒伏识别精度为83.11%。除草模式对比试验结果表明:无感知振动模式的除草率为58.11%,伤苗率为21.39%;无感知无振动模式的除草率为27.89%,伤苗率为4%;有感知振动模式的除草率为56.17%,伤苗率为5.83%。综合试验结果可知,有感知振动除草模式更适宜稻田株间杂草机械防控的生产要求。

摘要：在实际工业系统中普遍存在输入死区、全状态约束等不可忽视的问题,其对系统的性能造成较大的影响,甚至可能会导致系统不稳定.为了克服上述问题,针对一类不确定非线性系统,提出一种快速收敛的自适应神经网络事件触发控制方法.首先,将障碍Lyapunov函数引入到反步控制框架中,采用径向基函数神经网络逼近未知非线性函数,同时设计自适应事件触发机制对输入死区进行动态补偿,通过减少控制信号的更新频率来减轻系统的通信负担,并保证系统所有状态不违反预定义的约束区间.在此基础上,引入快速有限时间稳定理论,在有限时间内能够保证闭环系统所有信号的有界性以及跟踪误差快速收敛到有界的紧集内.最后,通过两个仿真算例验证所提出控制方法的有效性.

摘要：高重频的飞秒脉冲激光器在工业加工、医疗、精密测量等各个领域都有着重要应用。为了分析“9”字腔锁模激光器的自启动性能,利用琼斯矩阵建立了非线性放大环形镜的传输函数,分析了环形镜中不同波片角度对腔内往返传输函数的影响。搭建了基于非线性放大环形镜的光纤激光器,分别使用了掺镱光纤、掺铒光纤作为增益介质,在1μm和1.5μm波段分别实现了重复频率为600 MHz和280 MHz的基频锁模。所设计的激光器具有脉宽窄、光谱宽、稳定性好、自启动成功率高的特点,激光器完成了集成化封装,能够满足微纳加工、激光医疗、光频率梳等领域对飞秒激光的应用需求。

摘要：在面对实体对关系复杂或目标邻域稀疏等情况时,现有的小样本知识图谱补全模型普遍存在关系表示学习能力不足以及忽略实体对相对位置和交互作用的问题。基于此,提出一种基于选择注意力机制和交互感知的小样本知识图谱补全模型(SAIA)。首先,通过在聚合邻域信息过程中引入选择注意机制,帮助邻域编码器聚焦更重要的邻居以减少噪声邻居的不良影响;其次,在关系表示学习阶段,利用背景知识图谱中与任务关系相关的信息学习更加准确的关系表示;最后,为了挖掘知识图谱实体之间的交互信息和位置信息,设计了一个实体对公共交互率指标(CIR)来衡量实体对三阶路径内的关联程度,然后结合实体语义信息共同预测新的事实。实验结果表明该方法优于目前最先进的小样本知识图谱补全模型。与基准模型最优的结果相比,SAIA在NELL-one和Wiki-one数据集上的5-shot链接预测中,平均倒数排名(MRR)、Hits@10、Hits@5以及Hits@1等性能评价指标分别提高了0.038、0.011、0.028和0.052以及0.034、0.037、0.029和0.027,验证了所提模型的有效性和可行性。

摘要：水体重金属遥感反演是水环境遥感领域中的难题,目前仍有相当多的基础性问题有待解决,而浅水区底质对离水反射率贡献规律是将来遥感反演模型精度其中一个重要影响因素,尤其在重金属污染这种特殊的背景下,揭示其贡献规律对提升水体重金属遥感模型精度有重要作用,测量结果对研究重金属尾矿底泥的反射率光谱特征以及区分常见水底底质有参考意义。首先利用光谱仪测量获得广东大宝山尾矿底质反射率,发现其在波长755、 1 280、 1 620和2 200 nm存在反射峰,有明显光谱特征,并与河床常见的粗沙、淤泥和石头三类底质反射率进行了对比分析,结果表明:一方面,粗沙和淤泥反射率呈一缓慢上升的曲线,与存在多个特征反射峰的矿区底泥有明显区别;另一方面,石头反射率则在波长范围550~650 nm出现一个宽而扁平的反射峰后随即在波长675 nm处出现波谷然后增大至波长750 nm后趋于平缓,其特征波长与矿区底泥均不一样。上述特征波长可作为重金属污染背景下底泥光谱的重要区分波段。测量水深为1 cm、 10 cm和深水区的离水反射率,结合水质遥感模型计算出1 cm水深情况下底质反射光、水体散射光,并将其对离水反射率贡献进行讨论。离水反射率测量结果表明,底质对浅水区影响极大,随着水深变浅,离水反射率总体不断被抬升。而水底反射光和水体散射光对离水反射率贡献规律则以波长515 nm为分界线,向短波方向以水体散射光贡献为主,向长波方向则以水底反射光为主,贡献量由底质反射能力和水体散射能力共同决定。对考虑了底质反射光后的遥感模型精度进行评价,模型计算得到波长范围350~950 nm内的离水反射率与野外测量值对比结果,二者具有显著的线性相关(R^(2)=0.964 2),相对误差在波长范围560~830 nm低于10%,甚者可低于5%,模型总体模拟精度较好,远比在不考虑底质影响时精度高,模型满足将来水中重金属遥感反演要求。研究结果对今后水体重金属遥感反演时处理底质影响提供了重要的参考数据和理论依据,有助推动该领域进一步发展。

摘要：为研究吊杆断裂对拱桥力学性能的影响,以广州海心桥为研究对象,设计并制作了几何相似比为1∶40的缩尺模型,采用缓慢卸载索力和突然断索2种方式开展吊杆断裂试验,讨论了2种吊杆失效模式对剩余构件静、动力响应的变化规律。然后采用ANSYS软件建立了有限元模型,通过瞬态分析方法对断索过程和结构响应进行了数值模拟。试验结果表明:位于L/4拱肋处的中吊杆失效后对邻近吊杆的冲击效应最为显著;吊杆索力的重分配比例随着距离断索区域的增加而减小;对于失效吊杆左右距离相同的邻近吊杆,索体长度越短的吊杆其索力分配比例越大。拱桥跨中和L/4附近吊杆断裂后的索力可近似全部由剩余吊杆承担;靠近拱脚处吊杆失效后,其一部分索力按照重分配比例由剩余吊杆分担,另一部分通过拱梁结合段直接传递到拱肋。不同典型位置处吊杆骤断后,引起邻近2根吊杆的索力动力放大系数在1.3~1.8范围内。结果可为吊杆断裂后拱桥的结构安全评估提供参考。

摘要：为解决南方水稻工厂化田间育秧水肥药人工管理作业中存在的灌溉均匀性差、化肥和农药浪费以及劳动强度大等问题,该研究设计了一种水稻田间育秧水肥药变量喷灌装置,阐述了水肥药变量喷灌装置总体结构和工作原理,进行了关键部件设计与试验;以可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)为控制核心,构建了注肥量在线调控及整机变量喷灌控制系统。采用Box-Behnken试验设计方法,对装置喷灌均匀性与主要影响因素进行试验研究,应用单目标优化方法对喷灌关键参数进行优化,并通过验证试验,得到最优参数组合为:干管入口水压0.20 MPa、球阀开度90°、喷头喷角80°,此时装置的喷灌均匀性为92.69%;构建了氯化钾肥液质量浓度与电导率(electrical conductance,EC)值的线性模型,开展了装置变量灌溉施肥性能试验,3种喷灌等级下各作业区的肥液EC值分别为1.65、1.66和1.68 mS/cm,平均喷灌强度分别为900.85、1 092.04和1 263.67 mm/h,施肥均匀系数分别为85.21%、87.86%和91.62%。采用水肥药变量喷灌装置开展水稻育秧田间管理试验,华航51常规稻和广8优165杂交稻的秧苗长势均匀度均高于95%,成毯性良好,各项素质指标满足机插作业要求。所设计的水肥药变量喷灌装置能够满足水稻田间育秧水肥药变量喷灌作业要求,对提高水稻工厂化田间育秧机械化水平、保证秧苗质量具有实际应用价值。

摘要：情绪影响身心健康及认知功能等,因而在人们的生活中扮演着重要角色.自动情绪识别有助于预警心理疾病和探索行为机制,具有巨大的研究与应用价值.在过去十余年中,研究者们提出了各种情绪识别方法,但均存在不同方面的不足:基于脑电图(Electroencephalography,EEG)信号的方法需采用专业、昂贵且不易操作的脑电仪;基于视觉和语音的方法存在隐私泄露的风险;基于手机使用模式分析的方法其可靠性和准确性有待提高等.本文利用生理信号如呼吸音、心跳音及脉搏等与情绪的潜在关联性,创新性地提出基于低成本、普适易用可穿戴硬件的情绪识别技术,借助多模态数据融合对不同类型数据进行有效利用,既减少了数据冗余又有效提升了系统性能.此外,在保证良好识别准确率的前提下,为提升情绪识别模型对不同用户的泛化性、最大化降低新用户的使用成本,本文提出了基于多源域对抗思想的情绪识别模型,借助少量来自新用户的无标签数据实现模型的无监督迁移,再辅之以极少量有标签数据微调分类器参数可进一步提升情绪识别准确率.为验证所提情绪识别方法的有效性,本文设计并实现了一套融合麦克风与光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器以测量人体心跳音、呼吸音及脉搏等生理指征的可穿戴系统.基于此系统,本文在不同设置下开展了大量实验并对不同影响因素进行了评估.实验结果表明:对于四类基本情绪,本文所提方法单被试识别准确率可达95.0%,跨被试识别准确率为62.5%,比基准方法提升了5.3%.结合有监督小样本参数微调,识别准确率可进一步提高至81.1%,比基准方法提高了12.4%.上述结果验证了本文所提方法的可行性,为泛在情绪识别研究做出了崭新的探索.

摘要：街道景观空间对市民健康和城市风貌具有重要影响。既往研究中常以归一化植被指数(NDVI)和绿视率(GVI)来分别代表二维和三维的绿色指标,但对二者的指标相关性研究甚少。采用基于深度学习的图像语义分割方法分析百度街景计算代表性街道的GVI,利用GF-1卫星数据计算NDVI,比较分析城市街道的GVI和NDVI指标特征及相关性。结果表明,1)中山市中心城区各代表街道GVI指标参差不齐,从8.06%到36.00%,其中石岐街道兴中道GVI最高;2)各街道观测点的NDVI均值随着缓冲区尺度的增加也随之呈现出不同变化,NDVI均值具有强烈的尺度敏感性;3)50 m GVI和DNVI均值的皮尔逊相关系数最高,达到0.832。在此基础上分析街道景观存在的不足并给出优化建议,为城市街景评估、空间优化、景观提升提供参考。