摘要：【目的】目前,LiDAR退化环境检测方法存在需要启发式阈值、计算间接评价指标、检测效率低的问题。【方法】本文提出一种基于改进XGBoost的LiDAR退化环境检测方法。实现了从环境的几何结构角度直接检测单帧点云的退化情况。本文基于LiDAR点云数据构建分类特征体系,用于建立XGBoost决策树。在此基础上,采用模糊综合评价算法计算每个特征的综合重要性度量指标,用于构建有效的特征子集,从而提高检测精度。同时,通过一种基于Spearman秩相关系数的双向特征筛选策略来加速构建特征子集,从而提高模型的训练效率。针对XGBoost的初步检测结果,本文基于滑动窗口策略和多数投票策略对其进行二次修正,提高最终的LiDAR退化环境检测的精度。为验证本文方法的有效性以及对LiDAR退化环境的检测效果,通过搭建实验平台,采集真实场景数据并设计了相关实验。【结果】实验结果表明,本文方法各组成部分的有效性均能够被合理地验证;LiDAR退化环境检测成功率为94.41%,非退化误检测率为1.24%;相较于LOAM退化检测模块,检测成功率提高了10.91%,误检测率降低了95.26%,检测效率提高了56.97%。【结论】本文方法实现了高效率、高精度的LiDAR退化环境检测。

摘要：利用清洁可再生的太阳能将CO_(2)光催化还原为高附加值化学品是解决能源和环境问题的一条非常有前景的途径.MOF具有结构明确、可修饰性强以及良好的CO_(2)捕获能力,近年来在光催化还原CO_(2)中得到了广泛的应用.本综述按照MOF材料光催化还原CO_(2)的C1产物进行了分类讨论,特别强调了MOF材料在吸光、材料设计及捕集CO_(2)的能力对光催化CO_(2)还原性能的作用.此外,介绍了较为典型的MOF在光催化还原CO_(2)成C1产物所取得的研究进展,提出了MOF材料在光催化CO_(2)转化中应用的机遇、挑战和未来前景,旨在以绿色和可持续的策略合理设计更具创造性的MOF光催化CO_(2)体系.

摘要：稻蟹共生种养是全面推进我国特别是东北地区乡村振兴的特色产业,但养蟹稻田和常规稻田水分循环和水土环境特征究竟有何差异尚不清楚。为定量表征稻蟹共生种养模式水分循环和水土环境特征,在辽河入海口两处大型养蟹灌区(营口灌区和大洼灌区)布设12个典型田块,以常规稻田为对照,对养蟹稻田逐日蒸腾蒸发量、逐日渗漏量、灌溉定额、水体和表层土壤养分动态、养分淋失以及水稻和螃蟹产量等进行定量研究。结果表明:稻蟹共生模式对水稻产量无显著影响,但河蟹产值的增加,使得养蟹稻田综合经济效益比常规稻田显著提高38.89%~76.49%(P<0.05)。与常规稻田相比,养蟹稻田灌溉定额和渗漏总量分别显著增加3.29%~20.93%(P<0.05)和5.66%~10.83%(P<0.05),水分生产率显著降低1.85%~9.28%(P<0.05),但单位用水综合产值显著增加33.34%~70.23%。与常规稻田相比,养蟹稻田田面水NH_(4)^(+)-N、NO_(3)^(-)-N、速效磷和速效钾含量分别显著降低19.99%~37.24%、35.25%~56.22%、18.69%~20.30%和8.12%~9.36%(P<0.05),减轻了地表径流养分面源污染潜在风险。与常规稻田相比,养蟹稻田表层土壤NH_(4)^(+)-N、NO_(3)^(-)-N、速效磷和速效钾含量显著提高60.00%~83.88%、18.21%~44.97%、28.34%~54.56%和10.47%~21.24%(P<0.05),提升稻田土壤肥力。与常规稻田相比,养蟹稻田NH_(4)^(+)-N、NO_(3)^(-)-N、速效磷和速效钾淋溶损失量分别显著增加20.60%~25.20%、26.24%~44.75%、14.15%~18.83%和4.31%~16.94%(P<0.05),促进养分向深层剖面(20~100 cm)转移。本研究揭示了稻蟹共生系统具有提高单位用水综合产值、降低径流污染风险、提升地力和增加稻田综合经济效益等巨大潜力,但其促进稻田养分淋失的问题不容忽视。本研究可为养蟹灌区绿色可持续发展和农民增收致富提供理论依据和技术支撑。

摘要：随着我国油气管道服役年限不断增加,每年都要进行大量的阀门更换、支路改造、管线切除及更换等抢维修作业。考虑到我国地形地貌、气候条件等诸多不利因素的影响,业内对于管道内封堵作业提出了更高的要求。针对管道封堵存在的技术问题,介绍了油气管道封堵抢修技术的国内外发展现状,并分析了传统油气管道封堵技术以及新型管内智能封堵技术的施工工艺及特点,明确了对于高压油气管道智能内封堵技术具有更好的适用性。相关理论成果对于推动国内管道安全封堵技术的发展有着积极作用。

摘要：炭烟颗粒和NO_(x)作为柴油机尾气的主要污染物严重危害了人体健康与环境.因此,炭烟与NO_(x)的催化净化得到了广泛关注.本文设计制备了具有独特孔结构的三维有序大孔(3DOM)ZSM-5分子筛催化剂,并将其作为载体,制备了一系列3DOM ZSM-5担载MO_(δ)(M=Mn,Fe,Co,Ce,Pr,W)的催化剂.所制备催化剂均具有独特的多级孔结构,有利于炭烟与NO_(x)等小分子的捕捉与传质,可进一步增强催化剂的催化性能.其中,MnO_(δ)/3DOM ZSM-5催化剂具有最佳的同时消除炭烟与NO_(x)的催化性能,其炭烟燃烧的峰值温度最低(453℃),80%以上NO转化率的初始温度最低(184℃)且温度窗口较宽(184~362℃).该催化剂优异的催化性能与其良好的氧化还原性能、丰富的酸位点、充足的活性氧以及丰富的多级孔结构有关.动力学测试结果表明,MnO_(δ)/3DOM ZSM-5催化剂具有最高的本征活性.根据催化剂的活性测试和原位漫反射红外光谱(in situ DRIFTS)结果,推断了该催化剂在不同温度下的反应机理.在低温(300℃)主要以炭烟燃烧为主,包括活性氧机理和NO_(2)辅助机理.

摘要：海洋环境复杂多变,为提升欠驱动无人船(underactuated marine vehicle,UMV)的自主航行与故障应对能力,提出基于有限时间正切漂角视线制导的指令滤波路径跟踪控制策略.在包括内部动力学未知、时变大漂角和执行器故障的复杂情况下,该策略可使UMV在有限时间内遵循所需的路径.首先,构建有限时间漂角观测器,用于快速精准地估计时变大漂角;随后,引入有限时间正切漂角视线制导律,不仅能提升制导性能,还能有效避免因非光滑制导指令产生高频震荡导致UMV失稳;此外,通过采用有限时间指令滤波控制技术降低计算负担,并提出滤波补偿方案减少滤波误差;最后,基于径向基函数神经网络和有限时间理论,设计自适应有限时间容错路径跟踪控制器,使得UMV的纵向速度和艏向角跟踪误差在有限时间内能够收敛到原点附近的小邻域.仿真实验验证了所提出方案的有效性和优越性.

摘要：【目的】由于点云的非结构化和无序性,现有的深度学习点云分类网络存在局部特征和全局特征挖掘不充分并且缺乏有效的上下文特征融合的问题,难以实现地物精细分类。因此,本文提出了一种顾及局部-全局特征多尺度卷积注意力网络的点云地物分类方法。【方法】首先,针对点云的非结构性,构建局部加权图学习中心点和邻域点的位置关系,动态调整核权重,以获得更具代表性的局部特征。同时提出全局图注意力模块,考虑各点之间的全局空间分布,应对点云无序性的同时,可以有效捕获全局上下文特征,从而有效整合不同尺度信息。此外,设计自适应加权池化模块进一步实现局部和全局特征的自适应融合,最大程度提高网络的分类性能。【结果】应用开源Toronto-3D点云数据集和实测校园点云数据集验证本文方法有效性,实验结果表明,在Toronto-3D数据集本文方法的OA和MIoU分别为97.21%和85.46%,相较于Pointnet++、DGCNN、RandLA-Net、BAAF-Net和BAF-LAC等网络模型,OA提升了1.99%~8.21%,MIoU提升了3.23%~35.86%,在校园数据集本文方法的OA和MIoU分别为97.38%和85.70%,OA提升了0.58%~10.53%,MIoU提升了2.01%~32.01%。【结论】本文方法实现了复杂场景下高精度、高效率的自动化地物精细分类。

摘要：针对发动机导管无法通过垂直于轴线去除余量来实现精准装配的问题,提出了一种在装配阶段对发动机导管进行二次优化设计方法。首先,对导管模型进行简化处理,提出了用二次设计的导管与原导管对应关键点的距离均值与对应角度变化量均值两个参数表示导管相似度,通过实验证明了参数设置的正确性,确定了导管二次设计方法流程。然后,建立了导管二次设计的多目标优化数学模型,选用NSGA-Ⅱ求解模型的Pareto解。最后,用某导管的模型数据进行实例验证,结果表明模型求得的Pareto前沿上的每个解都小于CAD系统中手动寻优的最好解,证明了方法和数学模型的有效性,多目标优化的应用提高了该方法的准确度与效率。

摘要：为评估飞行员在执飞任务中的脑力负荷,建立了基于任务需求负荷(TDL)和人员负荷能力(SWC)的脑力负荷量化评估模型,并据此提出剩余脑力负荷(SMWL)和脑力负荷占用率(ORMWL)的评估方法。采用信息熵法对信息显控界面上的信息量进行量化。基于多属性任务组(MATB)平台设计的执飞情境实验,对15名被试人员在不同任务水平下的脑力负荷状态进行评估,以验证所建模型的有效性。结果表明:SMWL模型方法的脑力负荷值与NASA-TLX主观量表值存在显著相关性。此外,任务水平的增加对人员的脑力负荷值有显著的U型影响。因此,通过所建模型,基于SMWL和ORMWL的概念,可以对飞行员执行飞行任务时的脑力负荷进行实时、定量的评估,为脑力负荷的量化提供了一种新的思路。

摘要：Ni作为可以同时提高强度和韧性的合金元素被广泛应用于高强度钢的生产中,但是当Ni的质量分数低于5%时,Ni元素的添加对于基体性能的改善不明显。然而对于低碳低合金钢而言,添加Ni会引起淬透性的变化,以及由此带来的协变相变产物的演变是不可忽略的。本工作设计了2种不同Ni含量的高强度低合金钢(0.92Ni钢和2.94Ni钢),通过末端淬火实验和热模拟实验研究了Ni含量对0.92Ni钢和2.94Ni钢淬透性及相变温度的影响,利用SEM和EBSD表征了0.92Ni钢和2.94Ni钢协变相变产物的显微组织和晶体学特征。结果表明,Ni含量的增加可以显著提高2.94Ni钢的淬透性,降低其相变温度。在0.5℃/s的低冷速下,2.94Ni钢的组织为板条贝氏体和少量呈薄膜状弥散分布的马氏体/奥氏体岛(M/A岛),形成以密排面分组(CP分组)为主导的相变模式,大角晶界密度、板条束(block)边界密度和V1/V2变体对含量较高,硬度也较高;而0.92Ni钢的组织为粒状贝氏体和呈粗大块状分布的M/A岛,形成以Bain分组为主导的相变模式,大角晶界密度、block边界密度和变体对含量较低,硬度较低。热力学和动力学分析表明,在0.5℃/s的低冷速下,Ni含量增加显著提高了2.94Ni钢的相变驱动力,转变速率更快;提高了未转变奥氏体中最大C含量的上限,促进了贝氏体的完全转变,减少M/A岛的含量。