摘要：针对井下高气液比工况气液高效分离难度大的问题,提出了一种旋流-重力耦合式井下气液分离器结构。结合实验研究、数值模拟及实验设计方法,对气液分离器结构参数进行显著性分析和优化设计,建立显著性结构参数与气液分离效率间的数学关系模型,确立了结构参数的最佳匹配方案。分析了入口流量、压力及气液比对气液分离器性能的影响规律。结果表明,重力沉降与旋流分离的结合设计可以实现高气液比条件下的液相沉积,进而实现气液两相的高效分离。分离器的分离效率随着进液量升高而升高,增幅逐渐趋于平稳。随着气液比增大,分离效率呈现先增加后降低的趋势。得出该气液分离器的最佳进液量为42m^(3)/d,最佳入口压力2MPa,最佳气液比为700∶1,在最佳工况下分离效率为97%,模拟结果与实验结果呈现出较好的一致性。研究结果将为高气液比条件下气液分离装备研发提供新的思路和参考。

摘要：本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统,研究重放攻击下多智能体系统的H_(∞)一致性比例-积分-微分(PID)控制问题.首先,根据智能体的测量输出设计状态观测器,对智能体的状态进行有效估计,观测器设计过程中考虑了系统测量输出从传感器传输到观测器过程中受到重放网络攻击的影响.然后,利用智能体与其邻居智能体的估计状态差设计PID控制器.利用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论,证明在该控制策略下,多智能体系统在重放攻击存在的情况下达到预期的H_(∞)性能指标.最后,利用线性矩阵不等式(LMI)方法求解观测器和控制器增益,利用数值仿真验证了所设计的观测器和PID控制器的有效性.

摘要：为有效评估不同认知次任务下L3级自动驾驶车辆接管时的风险,开展了驾驶接管风险评估模型研究。设计了城市快速路紧急接管场景并开展不同认知次任务下的驾驶模拟试验。考虑轨迹场、势能场和行为场因素,构建了接管风险评估模型。采用接管风险指数法,验证了所建模型的有效性。结合实测数据,量化不同认知次任务和回避操作类型对接管风险场场强的影响。结果表明:被试者进行接管操作后1~9 s内模型接管风险指数分布情况的M-W检验和K-S检验结果均为p<0.05,说明模型可以有效评估车辆在接管过程中的接管风险。此外,模型接管风险指数的均方根误差均值(0.062)小于碰撞时间倒数的均方根误差均值(0.098),说明模型在表征风险的准确性方面要优于碰撞时间倒数。研究结果可为接管过程中的车辆运行风险评估和避撞设计提供借鉴和参考。

摘要：针对无速度传感器感应电机驱动系统,基于二阶滑模的电压模型磁链观测器可以有效提升传统开环电压模型观测器的转速估计鲁棒性。然而,现有二阶滑模电压模型观测器仍然存在以下2个问题:1)滑模观测器常数增益与可变稳定性条件间的不匹配问题;2)由于存在直流偏置,需要采用非理想积分器来估计转子磁链。针对这2个问题,该文提出相应解决方案:1)改进二阶滑模观测器结构,并根据稳定性条件设计可变增益,以同时实现宽调速范围内的观测器稳定性与抖振抑制;2)根据滑模观测器的输出,设计一种带直流偏置补偿的积分器,以提升磁链估计精确度。最后,在3.7 kW的感应电机实验装置上进行对比实验,证明所提方法有效性。

摘要：针对熔池信息与背景相似度高、噪声多、预测实时性差、识别精度低等问题,提出了基于改进CeiT网络模型的GTAW焊接熔透状态识别方法.首先通过MobileNetV3对Image-to-Tokens模块进行轻量化改进,提升预测的实时性能;其次设计DGCA模块改进LeFF模块来增强特征间的远程依赖关系、丰富类标记中所包含的分类信息;最后将LeFF模块中的底层特征和高层语义特征进行融合,提高模型对熔池特征的表示能力.仿真结果表明,与MobileNetV3,ResNet50,ShuffleNetV2,DeiT和CeiT模型相比,所提出的模型获得了更高的准确率和较快的检测速度.

摘要：基于深度神经网络的地震速度反演方法面临的挑战是:时间域地震数据与空间域模型信息间语义映射的弱对应关系导致多解性;神经网络将地震数据映射到速度模型过程中缺少有效引导,易受噪声干扰,影响反演精度。为此,提出一种基于特征强化U‑Net的地震速度反演方法。首先,通过多炮地震数据特征叠加使输入网络的地震时间序列信号与对应速度模型之间的空间关系更加明确;其次,基于多尺度特征融合的思想设计具有不同尺寸卷积核的模块,以增强网络对有效特征的学习能力;然后,利用注意力门引导网络,增强网络重点关注的特征;最后,结合瓶颈残差和预激活的思想,在网络中加入预激活瓶颈残差,避免梯度消失和网络退化。实验表明,该方法在地震速度反演方面具有更高的精度,并在抗噪声测试中效果较好,具有一定的泛化能力。

摘要：为了探究紫花苜蓿(Medicago sativa L.)青贮过程中叶绿素及其降解酶含量的变化规律,试验采用双因素试验设计(添加剂×3,天数×13),处理包括对照组(Control)、添加乳酸菌(Lactic acid bacteria,LAB)(植物乳杆菌,105 cfu·g^(-1)新鲜物质基础)组和添加混合酸(Mixed acid,MA)(添加量4%)组。结果表明:与对照青贮相比,LAB和MA处理的青贮pH值较低,乳酸含量较高。对照组中叶绿素a和叶绿素b含量低于LAB组,高于MA组。在苜蓿青贮过程中,LAB抑制了叶绿素降解酶的活性,抑制了叶绿素的降解,MA则相反。综上:添加LAB可以改善紫花苜蓿青贮发酵品质,且LAB组的紫花苜蓿青贮中叶绿素含量最高,叶绿素降解酶含量最低。本研究为调制生产富含功能性成分的苜蓿青贮饲料提供了理论基础。

摘要：自主无人系统的智能运维是提升系统自主性以及安全可靠运行能力的有效手段,面临分布式运维和隐私保护两个方面的挑战.现有工作未充分考虑自主无人系统的计算资源受限特点及对量化隐私保护的需求,无法应对上述挑战.因此,本文提出了一种支持隐私保护的自主无人系统分布式智能运维框架,基于联邦学习、区块链和隐私保护技术,采用离线学习与在线监测、本地模型与全局模型相结合的方式,利用基于联邦学习的运维模型训练机制,基于区块链的运维模型共享机制,以及基于差分隐私的局部模型共享机制,有效解决系统面临的资源受限和隐私保护问题,为系统提供安全可靠的运维环境以及支持多端融合、自主更新的运维能力.实验结果表明,所设计的框架可以支持高效智能运维方法的构建,针对框架所设计的联邦学习和隐私保护方法是有效的.

摘要：为高效利用交通资源,在线网约出行(ORH)服务整合车辆供给和乘客请求信息,派遣符合条件的车辆提供非巡游的出行服务。人们在享受ORH服务带来的便利时,也面临着严重的隐私泄露风险。为此,许多研究利用密码学技术设计隐私保护的ORH服务。首先,本文介绍了隐私保护的ORH服务主要面临的城市动态场景下高效计算密态行程开销、实时动态规划密态行程、安全共享不同ORH服务的运力资源等挑战。然后,回顾了欧式距离、路网距离和行驶时间三类行程开销的安全计算方法,其中,欧式距离计算效率高,但误差大,现有路网距离和行驶时长的安全计算方法多数面向静态路网场景,针对城市动态路网场景的安全计算方法有待进一步研究。分析了面向司机、乘客、ORH平台的行程规划问题的求解方法,现有研究往往仅针对司机、乘客或ORH平台的单一目标进行行程规划,事实上行程规划不但要考虑ORH平台自身收益,更要同时兼顾乘客和司机的用户体验。综述了隐私感知的行程预处理方法,单车单客模式、单车多客模式的行程安全共享方法,并总结了其不足与启示。多车单客、多车多客动态模式的行程安全共享有待进一步研究。最后,从城市动态路网下高效的密态行程开销的安全计算与比较、多方隐私保护的大规模密态行程动态规划与安全保障、跨服务域的去中心化密态行程协作共享、ORH服务的法律法规合规保证四方面展望了隐私保护的ORH服务的未来研究方向。本文旨在保护多方隐私的前提下,提高ORH服务质量、促进多ORH服务合作,使得网约出行更加智慧、更加安全。

摘要：工程结构抗震韧性的提升是城市韧性建设的基础。研究具有“保险丝”损伤熔断、损伤可识别、易更换理念的新型结构地震损伤控制构件,对结构体系抗震韧性水准的提升具有重要价值。在前期常规平板型损伤控制保险丝研究的基础上,该文提出了一种利用面内预起拱机制进行梁柱节点损伤控制的保险丝装置。阐明了建议的结构损伤控制保险丝装置(简称保险丝)的构造与工作机理。设计了6个不同预起拱情况、不同长细比的保险丝试件,并采用拟静力加载方式对保险丝的受力机理与抗震性能进行研究。对试验结果的分析发现:与平板保险丝相比,面内预起拱型保险丝的滞回曲线更饱满,受压强度更稳定;预起拱延缓了强度退化;随着长细比减小或预起拱高度的增大,强度退化变缓;分肢转角超过0.07 rad左右时,保险丝受损导致强度逐渐下降,建议对其进行更换。力学模型计算结果与试验结果基本吻合,可估算预起拱型保险丝特征强度。