摘要：研究目的:为研究盾构隧道差异沉降对道床脱空的影响,本文建立包含管片、钢筋笼、螺栓的错缝拼装三维盾构隧道计算模型,并采用足尺试验对建模方法进行正确性验证。基于此,分析盾构隧道差异沉降作用下,不同道床长度与不同道床伸缩缝位置对道床脱空的影响。研究结论:(1)在相同的隧道差异沉降率下,道床伸缩缝不与隧道环缝重合有利于道床与隧道的共同受力;(2)不同道床长度不影响道床脱空的损伤程度与“纺锤形”的脱空分布形态,但会影响道床底面的脱空范围,道床长度越大,中心块道床损伤范围越大;(3)道床伸缩缝与隧道环缝未重合条件下,道床底部损伤程度加深,沿隧道环缝位置产生贯通道床底面的损伤或脱空,道床伸缩缝越靠近管片中线,道床-隧道整体性越好,道床底部损伤程度越小,损伤范围越大,因此通过优化道床伸缩缝位置、控制道床长度,可以减少盾构隧道差异沉降产生的道床脱空病害;(4)本文研究可为盾构隧道内道床脱空病害整治提供参考。

摘要：基于语音的帕金森病检测具有非介入式、成本较低和无创等优点。当前公开的帕金森病语音数据集大多来源于单一语种,存在数据容量不够大、受试者母语发音特点差异小等特点。单一语种数据集上训练的帕金森病检测模型在面对跨语种语音数据时,将出现性能下降。为避免语种差异带来的影响,提升模型在跨语种场景下的检测性能,该文引入对抗迁移学习和特征解耦的思想,提出一种帕金森病跨语种声学分析模型(CLSAM)。首先,将基于多头自注意力机制的Transformer编码块和多层神经网络级联,组成特征提取器模块,用于将从源域和目标域语音中提取的原始Fbank语音特征初步解耦为两个向量,即域不变病理信息表征向量和域信息表征向量;设计了目标任务不一致的双重对抗训练模块,显式地分离域不变病理信息和域信息;最终,提取跨语种语音数据中的域不变病理信息用于帕金森病检测。该文在公开的MaxLittle帕金森病语音数据集以及自采的帕金森病语音数据集上,采用十折交叉验证的方法验证了所提方法的有效性。实验结果表明:与传统机器学习方法以及现有的迁移学习算法相比,所提模型在跨语种场景中的检测准确率、敏感度和F1分数等性能均有明显提升。

摘要：针对低质量三维点云数据配准精度不足、效率低的问题,为了实现低质量点云的精确、快速配准,提出一种基于子图匹配和强化学习的点云配准方法.首先将三维点云配准转化为一系列离散的刚性变换连续作用结果,利用强化学习策略训练一个端到端的模型以迭代输出刚性变换动作;然后对于模型架构,采用双流主干网络分别提取源点云与目标点云的局部特征信息,设计交叉图注意力模块将源点云图和目标点云图中的相似节点关联起来,使用带选通向量的加权实现图节点的聚合,分别获取源点云图与目标点云图的全局特征表示;最后融合源点云图与目标点云图的全局特征,基于融合特征预测离散的刚性变换动作.强化学习策略的引入显著提高了点云配准算法的泛化性,在加入交叉图注意力模块后,点云配准的精度及效率也进一步被提升.在ModelNet40和ScanObjectNN这2个公共基准数据集上与最新的点云配准方法 ReAgent进行实验的结果表明,所提方法能够将旋转误差的均方差数值降低至少0.16,各向同性旋转误差数值也降低至少0.16,有效地提升低质量点云配准的精度.

摘要：当前静止无功补偿器(static var generator,SVG)设备损耗参数仅标注额定功率下的稳态损耗,难以在不同运行状态下实现损耗的动态精细化管理。针对变电站无功补偿设备运行损耗过大的问题,在SVG动态运行损耗模型的基础上,提出一种考虑静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)损耗特征的协同经济运行策略,以提升变电站无功补偿设备的运行经济性。首先,对SVG动态运行损耗模型和SVC模型进行分析。然后,提出多台SVG协同经济运行的最优投运台数判据和实时功率分摊准则。最后,提出无功功率完全补偿和考虑无功补偿价值的变电站无功补偿设备协同经济运行策略。通过搭建Simulink仿真系统,验证了所提协同经济运行策略的有效性。

摘要：基于板壳加强筋生长步序列的马尔可夫性质,提出了板壳加强筋生长式设计的强化学习驱动策略。以结构整体应变能最小化为目标,运用马尔可夫决策过程对板壳加强筋的生长过程进行建模。通过引入多智能体系统,共享加强筋生长式过程的状态奖励并记忆特定动作,降低学习复杂度,实现了加强筋生长式过程奖励值的波动收敛,达成板壳加强筋生长式设计策略。最后给出算例并将平滑处理后的加强筋布局与经典算法的设计结果进行对比,验证了基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计的有效性。

摘要：设计一套基于状态切换的杂草测绘无人机集群级联失效控制算法.首先,分析农业测绘无人机集群的作业场景特征,并基于此将杂草测绘无人机集群的单机节点状态划分为初级态、中级态和高级态3种类型;然后,结合复杂网络基本原理提出一套基于单机节点状态切换和最小负载原则的失效控制算法;最后,通过数值算例和综合对比分析验证所提出算法的有效性和最佳使用条件.可以发现,不同失效过程对集群保持结构稳定和功能稳定的影响程度不同:中级态节点初始失效时网络的受影响程度最大;高级态节点初始失效时失效控制算法的效果最为显著;单机测绘半径和集群含有的低级态单机数目是影响集群测绘面积的两个因素,二者与集群测绘面积呈正相关,且前者对于监控面积的提升效果更加显著.

摘要：随着超低功耗(Ultra-Low Power,ULP)物联网(Internet of Things,IoT)系统的发展,采用能量注入技术的快速启动晶体振荡器因对IoT系统功耗影响巨大而逐渐成为研究热点.能量注入技术可以显著降低晶体振荡器的启动时间和启动能量,但是对注入源的精度要求苛刻.为了扩大注入频偏容限以及实现高注入效率,本文提出了一种基于延迟锁定环的相位误差校正技术.该技术将注入频偏容限扩大到2%,启动过程的非注入持续时间仅为4个周期,实现了高效注入.本文所述晶体振荡器采用40 nm CMOS工艺设计并流片.在1.0 V电源电压下采用24 MHz晶体进行测试,当注入频偏高达2%时,实现了7.2μs的启动时间,启动能量为5.1 nJ.相比同频偏下的传统注入方案,启动时间缩短了99.66%.

摘要：作为数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,特征选择算法能够有效应对高维数据带来的“维数灾难”问题.然而,如何对高维的混合数据进行特征选取仍然是当前研究的重点和难点之一.基于邻域关系的邻域粗糙集模型因其能够处理名词型属性与数值型属性并存的混合数据,已成功应用于混合数据的特征选择.但是,现有邻域粗糙集对混合数据邻域关系的度量,仍然是基于等价关系的名词型数据划分与基于相似关系的数值型数据划分的简单融合,在利用模型划分的邻域空间和预定义的评价函数对高维混合数据进行特征选取时,适应性较差.为此,在邻域粗糙集模型的基础上,提出一种改进的邻域空间构造方法,并设计相应的邻域空间度量公式作为判别指标,自适应地调节邻域空间下邻域粒的大小;为了准确地表征高维混合数据邻域空间的判别能力,设计一种考虑边界数据和邻域空间大小的评价函数;在此基础上,提出一种启发式的高维混合数据特征选择算法.通过UCI标准数据集验证所提出算法的有效性.

摘要：场地条件是影响地下结构地震响应的关键因素之一,该文旨在研究场地均质性对于地铁车站地下结构地震易损性的影响。以两层两跨地铁车站为研究对象,基于ABAQUS/Standard软件平台建立了考虑土-结构相互作用的二维有限元分析模型。模型考虑了循环动力荷载作用下土体的非线性与钢筋混凝土的弹塑性力学行为。采用增量动力分析方法分别计算了结构在层层场地条件下与均质场地条件下结构的地震响应,并以层间位移角为损伤指标与地面峰值加速度为地震动强度指标绘制了地铁车站结构的地震易损性曲线。结果表明,层层场地条件下结构的响应均值要显著高于均质场地,但两者标准差一致。在地震动作用下,结构处于层层场地下的破坏概率要明显高于均质场地,这主要归因于层层场地中毗邻结构的土体产生了较大的剪切变形。上述结论可为地下结构基于性能的抗震设计提供科学参考。

摘要：【目的】定量模拟和刻画林木冠层太阳短波辐射的分布和截获情况,于时空变换下反演太阳短波辐射在不同林木冠层内的辐射通量变化,为林木培育经营和提质增效提供理论依据。【方法】首先,以公共数据集和真实扫描的校园内林木激光点云数据为例,结合设计的机器视觉算法,对林木激光点云进行枝叶分离和单叶分割,并用合适大小的椭圆形和圆柱体几何单元分别拟合每片叶片和骨架,开展林木真实模型重建;其次,运用计算机图形学方法,结合研究地点的经纬度和时刻,模拟太阳入射光线,并引入物理学的双向反射和透射分布函数及蒙特卡洛光线追踪算法,开展反射和透射光线与冠层内叶片的碰撞模拟;最后,根据仪器测量得到的不同树种叶片平均粗糙度和折射率,结合光线追踪算法,实现林木冠层内短波辐射分布计算和木林冠层光截获效率评估。【结果】利用本研究方法计算时空变换下不同树种(芒果、橡胶、紫薇、樱花)4株树冠及一片香樟树林的直射、反射和透射太阳辐射通量,其中直射辐射通量占比约86%、反射辐射通量占比约5%、透射辐射通量占比约9%。叶面积指数高的树冠会拦截更多直射和透射光线;在太阳高度角较小时刻(上午或下午),斜射的太阳光线反射后易与树冠中其他叶片发生二次求交,产生较多反射辐射通量。同时,由于林木的趋光性,中午树冠光线拦截率高于上午和下午10%左右。比对采用本研究方法计算的树冠辐射通量拦截比值和样地手持光电仪器实测结果,绝对误差小于6%。【结论】在测绘科学、计算机图形学及林学多学科视角融合下,本研究基于激光点云重建树木真实表观形态结构,并将蒙特卡洛光线追踪算法与物理学的双向反射和透射分布函数相融合,真实模拟光线在树冠中的传播过程,可准确获取林木冠层内太阳短波辐射分布与树冠辐射通量拦截值,对研究时空变换下林木太阳辐射吸收、光强与树冠形态结构的耦合关联及不同表型参数的林冠辐射传输模型均有重要启示意义。