摘要：催化加氢是许多大宗和精细化学品生产的关键步骤。当反应物中存在多个可还原官能团时,需要对特定基团进行选择性氢化,以生产高价值化学品。然而,由于对催化剂活性位点与官能团之间相互作用的深入理解不足,实现基团的定向加氢转化仍然具有极大的挑战性。某些催化剂以牺牲活性为代价,换取相对较高的选择性。为解决这一问题,本文提出了“基团辨识加氢”新概念,为加氢催化剂的定向设计提供了不同视角。该新概念以实现催化剂对目标基团的定向活化或辨识响应为原则,同时要求反应选择性的提升不以牺牲活性为代价。本文回顾了实现这一目标的几种策略。首先,可以通过调整催化剂活性位点和目标基团的轨道对称性和能级匹配度,从能量空间实现调控。其次,也可以通过调整催化剂几何结构,从物理空间实现调控,以提高催化剂活性、选择性及稳定性。此外,通过调控反应微环境,实现基团的辨识吸附和活化也是一种有效的策略。基于“基团辨识加氢”概念设计的催化剂在几类具有挑战性的加氢反应中表现出优异的选择性加氢性能,显示出显著的工业应用价值。最后,通过正交分解法对电子和几何效应进行解耦,为以上策略的量化解析提供了方法学基础。

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：从“双碳”总体目标和行业转型现实背景出发,旨在回应“低碳循环”型社会建设背景下的住居需求与发展,探究住居建筑设计新需求、新趋势、新特征,构筑满足资源循环型社会需求的长期耐用型建筑物。基于实际项目,从设计方法论角度,提出“低碳可循环+产业化+低成本+高品质”的新型住居建筑设计集成策略。

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：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：为了突破单一激光淬火硬化层深度较浅的局限性,采用激光和电磁感应双热源耦合方法进行复合淬火,以提高重载工况下42CrMo钢的硬化层深度。设计了滚动体-圆盘线接触滚动疲劳试验装置,分析了硬化层深度对42CrMo钢滚动接触疲劳性能的影响。使用扫描电镜、显微硬度计、激光共聚焦等设备分析了不同深度硬化层在模拟风电主轴轴承套圈与滚动体配合使用下的滚动疲劳损伤机理。结果表明:在相同的疲劳试验条件下,当硬化层深度达到6.3mm时,磨损表面损伤程度有所减轻,磨痕深度降低到23.61μm,表层裂纹扩展角度下降到15°,裂纹长度减小到400μm,同时扩展受到阻碍。硬化层深度为6.3 mm的试样沿X和Y方向的最大压应力分别达440.3MPa和395.3MPa,并且一定的残余压应力可以提高材料的接触疲劳性能。该研究结果可为重载轴承的深层强化提供参考。

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：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：针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。

摘要：飞机机身与机翼大部件对接及孔精加工任务,存在装配对象质量大、所需精加工孔数量多、需要在总装现场进行加工等难点。为解决上述问题,设计了一种飞机大部件对接及精加工系统。在数字化测量系统的定位下,AGV平台装载运输机翼大部件,配合位姿定位系统进行机翼与机身的调姿对接,由孔精加工系统完成孔的精加工。经试验验证,系统的定位误差小于行程的0.1%,精加工孔的尺寸精度满足IT7精度。大批量孔精加工试验中,对接与精加工150个孔用时总计36 h,验证了其部署于实际生产线中的可行性。