摘要：在减污降碳协同增效的背景下,对污水处理厂开展全面、准确的碳排放核算,并提出减污降碳协同的工艺优化方案具有重要的现实意义.本文在团体标准《污水处理厂低碳运行评价技术规范》(T/CAEPI-2022)的基础上,提出了一种更全面的城镇污水处理厂碳排放核算方法,考虑了进水溶解性CH4、污水化石碳、外加碳源以及受纳水体残余污染物引起的碳排放.以浙江省某城镇污水处理厂(8000 m^(3)·d^(-1))为研究对象,利用该方法核算了其直接和间接碳排放,并利用BioWin进行了减污降碳协同工艺优化.结果显示,该厂2022年度总碳排放为2472.49 t CO_(2)eq,比现有标准的核算结果高出9.01%,其中,电耗碳排放占总碳排放的54.55%.利用BioWin软件建立了污水处理厂工艺概化模型,通过敏感性分析确定对模型输出结果影响显著的参数并校正模型.选取影响出水水质和碳排放的5个关键工艺参数:好氧区溶解氧、硝化液回流比、污泥回流比、排泥量、碳源投加量,基于模型进行了减污降碳优化方案设计与模拟.工艺优化后总碳排放降低了17.25%,且出水水质显著提升,预计每年降低成本约299074.70元,经济和环境效益可观.

摘要：考虑航天器交会模型不确定性的问题,提出基于一般非线性相对运动方程的自适应控制策略.针对复杂非线性系统中由外部扰动及目标星轨道参数引起的线性与非线性不确定性问题,通过自适应神经网络对模型结构进行参数化近似.结合自适应反推技术和李雅普诺夫稳定方法进行自适应控制器设计,能够实现控制目标,保证所得闭环系统的渐近稳定性.为了探究同时存在模型不确定性和输入约束的情况下航天器相对运动的自适应控制设计,提出辅助控制系统来分析和解决输入约束的影响.针对相对运动提出的自适应控制策略保证了闭环系统的稳定性,使得模型未知参数的自适应估计满足最终一致有界性.对不同案例分析比较的数值仿真结果验证了提出控制方法的有效性.

摘要：目的为实现院前急救资源的优化调度,解决救护车需求量的评估难题,构建了一种基于多模型融合的院前急救需求量预测模型。方法采用回顾性研究设计,提取历史院前急救调度记录及其对应时间段的天气数据,利用5折交叉验证法训练三类初级学习器,并将初级学习器的训练结果进行Stacking融合,将融合结果作为新特征输入次级学习器,使用次级学习器输出救护车需求量的最终预测结果。结果实验结果显示,多模型融合预测模型在平均绝对误差和均方根误差两个评价指标上优于单一模型,该模型能够更精确地预测救护车需求量。结论基于多模型融合的院前急救需求量预测模型通过有效利用历史急救数据和天气数据,能够提高救护车需求量预测的精度和泛化能力,为院前急救资源的优化调度提供有力支持。

摘要：离散迭代模型是一种能精确描述数字控制变换器特性的工具,然而传统的离散模型通常计算复杂而且不够直观,不利于控制器的设计。该文对离散迭代模型进行合理近似,推导出数字控制DC-DC变换器在前沿和后沿调制下的二阶全局等效电路模型,解决了传统模型直观性和精确性之间的矛盾。该模型可以反映具有不同脉冲宽度调制方法的DC-DC变换器的稳态和动态行为。在等效电路的基础上,分析了数字控制的特性,推导出了z域传递函数,从而得到了不同调制方式下控制-输出的频率响应,并且分析了两种调制方式对系统稳定性的影响。此外,等效电路模型可以准确地跟踪详细开关电路的工作波形,并且对系统参数变化时系统的稳定边界做出精确预测。最后,搭建了DC-DC变换器的样机,验证了模型和理论分析的有效性。

摘要：为了定量评估空心板梁桥铰缝损伤程度,为后续维修加固提供决策依据,将单块空心板比拟成正交异性板,视空心板桥上部为铰接正交异性板结构,引入铰缝剪力与铰缝两侧挠度差关系式作为板间传力方程,建立二维可考虑不同位置、不同长度及不同程度铰缝损伤影响的铰缝剪力计算模型(HJSFM),并导出荷载作用下铰缝处剪力Fourier级数形式的解析解.在此基础上,以设计荷载和加大荷载下铰缝的损伤演化为依据,提出轻、中、重3级铰缝损伤程度评级方案(HJDRS),形成铰缝损伤评估模型(HJDAM).以有限元模拟结果对本模型铰缝剪力计算值的正确性进行验证,并将本铰缝损伤评估模型应用于一座铰缝损伤的空心板梁桥.研究表明,剪力计算模型得到的铰缝剪力的精度满足工程需要,并且该损伤评估模型可行.

摘要：针对现有服装图像生成方法多样性不足、兼容性欠缺的问题,提出新的基于草图的兼容性服装生成方法.允许用户输入草图和参考服装图,生成多样化的服装图像,使得内容上忠于草图的描述,风格上与参考服装兼容.设计由2个编码网络和1个解码网络构成的新颖网络框架,其中编码网络用于提取参考服装和用户绘制草图的特征,解码用于生成图像.构建真实性判别网络和兼容性判别网络,设计由对抗损失、重建损失、感知损失、风格损失和边缘损失相结合的多项联合损失函数,引导网络生成逼真的服装图像,并与参考服装图像的风格兼容.定量实验结果表明,所提方法提高了图像生成质量,整体表现优于基线方法;定性实验结果表明,所提方法生成图像更符合草图描述,可以生成多样化的结果.

摘要：随着新一代信息技术和人工智能技术与工业日益深度的融合协作,工业系统的运维从传统的人工定期运维向基于状态的智能维护迈进,其中健康状态评估作为智能运维的关键环节,通过源源不断的数据对系统的演化进行持续感知分析,为预测性维护提供决策支持。以核电站为研究对象,提出面向多部门协同环境下设备-系统-子功能-功能多层级融合的健康状态评估框架。针对工业系统控制的设备群具有大量状态参数的特点,提出基于偏差赋权的加权平均融合算子融合设备级参数,可快速定位并突出异常设备参数,避免评估结果因融合参数较多而展现“健康”假象;鉴于系统在不同健康状态下样本数据量的差异,提出考虑不平衡样本的非对称多分类学习方法融合系统健康值,多个健康等级之间通过信息有向迁移建立可自学习优化的健康评估模型,实现子功能健康状态及时自感知评估;最后基于集成学习融合多个子功能所属的健康评估器,得到宏观的运行功能健康状态评估决策。在提出的框架指导下对核电站反应性功能进行逐级健康状态评估,验证所提方法的有效性。

摘要：针对基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的人体肢体运动估计建模困难的问题,提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络(Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net),来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提高肢体运动估计精度的目的.首先,设计深度神经网络从sEMG数据中学习肢体运动状态与sEMG量测之间的映射关系和噪声统计特性.其次,采用渐进量测更新方法对先验状态估计进行修正,减小运动估计的线性化误差,提高PUKF-net模型的稳定性.通过结合深度神经网络和渐进卡尔曼滤波的优势,使得PUKF-net具有良好的模型适应性和抗噪能力.最后,设计基于sEMG的人体肢体运动估计实验,验证了PUKF-net模型的有效性.相较于长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)和其他卡尔曼滤波网络, PUKF-net在肢体运动估计中的均方根误差(Root mean square error, RMSE)下降了14.9%,相关系数R2提高了5.1%.

摘要：以计划行为理论与价值-信念-规范理论为理论基础,综合考虑影响出行者低碳出行意愿的潜变量,以分析出行者低碳出行行为及内在机理.基于杭州市实证数据,建立多原因多指标模型,标定潜变量适配值.构建混合选择模型与无潜变量的Logit模型,对比分析出行者工作日方式的选择行为.建立二元混合选择模型,分析碳激励下高碳人群的出行行为转变.结果表明,态度、知觉感知控制、激励态度等潜变量显著影响出行者的低碳出行意愿与出行方式选择,混合选择模型比无潜变量的Logit模型具有更好的拟合优度,预测精度提升了4.6%,碳激励下64.4%的高碳人群倾向于选择低碳出行,碳激励可以有效促进公众的出行方式转变,变量态度、出行时间在公众出行方式转变上存在一定的异质性.

摘要：“以竹代塑”产业重点产品的识别和环境效应评价对于实现可持续发展目标、减缓塑料污染、引导市场向环保产品倾斜具有重要意义.本研究基于竹产品替代塑料产品在减少塑料污染和温室气体排放方面的环境作用,提出了“以竹代塑”效应(Effect of Bamboo as Substitutes for Plastic, EBSP)的评价方法,构建了竹产品EBSP的评价指标,建立了“以竹代塑”产品的分级模型,实现了六类30种典型“以竹代塑”产品的分级评价.结果表明:(1)基于替代减排率(Emission Reduction Rate of Substitution, ERRS)、材料替代率(Substitution Rate of Material, SRM)和产品更新比例(Product Renewal Ratio, PRR)构建的竹产品EBSP评价模型能够有效反映不同竹产品替代塑料产品的环境效益差异,实现了竹产品EBSP的精准量化和产品的合理分级,是一种科学、有效的“以竹代塑”产品分级方法.(2)六类竹产品的平均EBSP排序为:一次性竹产品>竹家居用品>竹包装产品>竹工程材料>竹家具产品>竹工艺产品,一次性竹产品的EBSP是整体平均水平的1.96倍,表现出非常强的环境效益.(3) PRR是影响竹产品EBSP的关键指标,使用寿命相同的竹产品中,替代减排效率越高,环境效益越强.(4)一次性竹产品(竹牙刷、竹刀叉勺、竹餐盒等)应作为“以竹代塑”产业政策支持和产品研发设计、推广应用的重点对象.