基于多特征融合和深度学习的微观扩散预测

准确地预测社交网络中的信息扩散节点可以对谣言、计算机病毒等不良信息的传播以及信息泄露做到早检测、早溯源和早抑制。为了提高微观扩散预测精度,该文提出了一个基于多特征融合和深度学习的微观信息扩散预测通用框架(MFFDLP)。为了获取信息扩散的时序特征,基于信息扩散序列和社交网络图,采用门控循环神经网络提取局部时序特征和全局时序特征,并融合形成信息扩散序列表征;为了获取用户交互行为和兴趣爱好的动态表示,根据历史信息构建信息扩散图,使用级联图注意力网络提取信息扩散子图中节点特征和边特征,并通过嵌入查找,融合形成当前信息扩散序列中相应节点的动态扩散表征;使用双多头注意力机制,进一步捕获静态和动态扩散特征的上下文信息,实现了高精度微观扩散预测。在3个公共数据集上的对比实验结果表明:所提方法优于对比方法,在微观扩散预测的精度上最高提高了9.98%。

仿生手指的触觉感知系统设计及性能

机器人的类人能力离不开完善的感知系统,而触觉感知系统能极大地扩展机器人的应用范围。该文以人手指为仿生对象,基于液体压强传导原理研制了一种具有柔性外壳、指甲、指骨、液体、压敏元件和温度敏感元件的仿生手指,并研究了仿生手指的触觉感知能力。结果表明:仿生手指的触摸压力曲线变化率和接触温度曲线变化率能够反映物体的硬度和导热性能,表明仿生手指具有硬度和温度感知能力。由仿生手指触摸振动信号提取的峰值均值和平均功率特征值能够表征织物粗糙感,由仿生手指触摸振动信号频谱图提取的主频率和功率谱重心频率特征值能够表征织物细密感,表明仿生手指具有纹理粗糙度和细密度的感知功能。基于支持向量机模型,使用仿生手指触摸振动信号的峰值均值、平均功率、主频率、功率谱重心频率及6个频段强度作为特征参数,进行织物表面纹理识别,平均识别准确率为92.8%,高于人主观分类的平均识别准确率(88.8%),表明仿生手指能够对织物表面纹理进行有效识别与分类,且优于人主观分类识别织物能力。研究成果可为触感智能机器人、触肤产品质感量化评定等提供技术支持和理论支撑。

氯化铷添加剂对钙钛矿太阳能电池性能的影响

在钙钛矿前驱体溶液中加入添加剂,是改善钙钛矿薄膜质量、提高钙钛矿太阳能电池性能的重要手段。该研究采用氯化铷(RbCl)作为添加剂,通过扫描电子显微图像、 X射线衍射图谱、光致发光光谱等表征手段,研究了不同比例添加RbCl对钙钛矿薄膜形貌与结构的影响,并通过外量子效率测试等方法,比较了不同比例RbCl添加后的钙钛矿太阳能电池器件性能。结果表明:RbCl的添加有利于引导钙钛矿晶粒生长,增大晶粒尺度,形成致密薄膜,从而抑制界面处载流子复合。适量添加RbCl后,钙钛矿太阳能电池的光电转化效率从18.88%提升到20.06%,开路电压、短路电流密度和填充因子等参数均显著提高,钙钛矿太阳能电池性能得到明显改善。

地源热泵系统长期稳定性及运行策略案例研究

北京某住宅小区设有412个钻孔埋管换热器,自2014年冬季开始采用地源热泵系统为小区内的高层住宅和联排别墅供暖制冷。至2020年11月,埋管区域的地温已从最初的14.78℃降至13.00℃,而且系统在冬季的稳定运行也存在一定风险。该文整理此系统2014—2020年的运行数据,对地源端供回水温度、冷热负荷及系统运行效率进行分析。在利用单孔3-D有限元模型获得土层综合热物性参数后,基于所建立的群孔2-D有限元模型,结合系统冷热负荷特征及地源端换热能力,综合考虑地温变化、运行中的停机状况、地源端供水温度及系统取/排热量等几个方面,对系统的长期稳定性进行评估和预测。结合小区复合供暖系统的特点,对3种运行策略(冬季停机1个季度、增大夏季用量和冬季采用燃气锅炉调峰)进行比较,结果表明采用燃气锅炉调峰是目前最合适的应对地温降低和冬季运行不稳定的措施。

基于机器学习的火源热释放速率预测方法

火源热释放速率的准确测量对深入理解火灾演变过程至关重要,然而目前被广泛使用的氧耗法所需设备造价昂贵,成本较高。该文提出了一种基于机器学习的综合性框架,用于输入温度数据预测火源热释放速率。基于火灾动力学模拟(FDS)软件模拟ISO 9705房间内不同参数的火灾场景,获取不同位置的温度数据,并建立火灾数据库。分别基于最小绝对收缩和选择(Lasso)、随机森林(RF)两种模型的递归特征消除(RFE)算法进行特征筛选,得到两个不同的低维特征子集,并设置对照组。基于不同的特征子集,分析比较了线性回归(LR)、K最近邻(KNN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)3种典型模型对热释放速率的预测性能。结果表明:基于随机森林模型的递归特征消除算法筛选所得的特征子集训练的LightGBM模型预测效果最佳,预测结果的根均方误差(RMSE)和均绝对误差(MAE)分别为23.89 kW和15.49 kW,决定系数为0.991 6。该基于机器学习的综合性框架预测效果优异且实施成本较低,为预测火源热释放速率提供了有效途径。

基于机器人建模的航空装配测控仿真分析方法

在航空飞机数字化装配过程中,需要对装配环境中的运动调姿机构的运动能力和靶标测量机构的测量能力进行仿真,以确保调姿机构实现给定运动空间的灵活调姿及测量机构实现对目标测量点的无遮挡、高精度测量,从而测控结合完成装配。而航空领域常用的仿真平台如DELMIA、CATIA和SA等,目前无法实现结合设备位置规划、运动控制评估和测量场分析的综合仿真。为了在同一体系下实现航空装配数字化测控系统的综合仿真,该文提出一种基于机器人建模的航空装配测控仿真分析方法。将数字化装配环境中的零部件及工装、调姿机构、测量机构、环境干扰物体等关键要素在机器人仿真平台中分别建模为不同的机器人,进而按照装配需求编写控制程序,使系统按照需求控制各个机器人联合运动执行仿真分析,以完成测控算法验证,并可进一步设置动态优化问题对测调参数、测量设备站位等现有仿真平台难仿信息进行优化。以高遮挡环境下的多个激光跟踪仪对大量测量点的联合测量可达性仿真分析和多激光跟踪仪站位仿真规划为例,阐述了测量机构的机器人建模方法、仿真系统的搭建方法、仿真激光测量系统的原理和站位规划的实施方式,验证了所提方法的可行性。该方法简单、高效,当环境改变时可快速重规划。

能源地下综合管廊热力响应特性现场试验

能源管廊是基于土壤源热泵系统地埋管换热器和地下综合管廊提出的一种新型能源地下结构。该文依托焦作市龙源路地下综合管廊工程,在管廊底板中铺设换热管形成能源管廊底板,实测进/出口水温及管廊底板温度、应变等变化规律,探讨不同运行模式条件下能源管廊底板换热性能与热力响应特性。现场试验结果表明,换热过程中管廊底板不同位置的温度基本一致,但是温度应力存在差异;横向温度应力大于纵向温度应力,且横向温度应力由北至南逐渐变小;纵向温度应力中部位置大,两侧小;夏季散热工况受到最大热致压应力为1.35 MPa,冬季取热工况受到最大热致拉应力为0.89 MPa,均未超过管廊底板混凝土的强度值,换热过程不会影响管廊底板的结构安全;能源管廊底板的单位管长换热功率随进水温度的升高而增大;600 L/h流量条件下换热功率最高,间歇运行相比连续运行可以提升换热功率;不同的初始温度将导致换热功率出现巨大差异,冬季取热工况换热功率低于夏季排热工况换热功率。

基于Kalman滤波的供水管网水力模型用水量动态估计

节点用水量的动态估计是供水管网水力模型动态更新的主要工作,以扩展Kalman滤波(EKF)为代表的数据同化方法已被应用于管网水力模型参数动态校核和估计中,但现有研究未考虑用户节点24 h用水模式对节点用水量估计的影响。该文研究了节点用水模式先验信息对EKF方法节点用水量动态估计结果的影响。根据用户24 h的用水模式和t时刻用水量估计值预测t+1时刻节点用水量,并采用t+1时刻管网测量数据校正t+1时刻节点用水量预测值。案例管网的应用结果表明:与现有研究中应用的EKF方法相比,考虑用水模式的扩展Kalman滤波(IEKF)方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了15.93%,节点用水量时变曲线的Nash-Sutcliffe效率(NSE)系数值提高了0.40,且2种方法的计算时间相近;与推断测量Kalman滤波(IMKF)相比,IEKF方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了12.20%,节点用水量时变曲线的NSE系数值提高了0.35,计算时间缩短了99.8%。在节点用水量估计问题中,考虑用水模式可以显著提高EKF方法的计算精度。

基于网络效率的城市轨道交通网络抗震韧性评估

该文基于震后轨道交通网络主体结构的破坏场景,以恢复震后通行能力为目标,分析了地震灾害作用下城市轨道交通网络的韧性。采用Space L方法构建轨道交通网络模型,选用客流加权的网络平均效率表示网络连通性能。采用地震易损性模型计算网络主要结构单元(车站、隧道和桥梁)的破坏概率,采用Monte Carlo方法模拟网络主体结构单元的震后状态;考虑破坏单元修复时间存在不确定性,模拟了破坏单元的震后修复过程;根据震后不同时刻网络性能曲线和韧性三角形,定量化评估轨道交通网络抗震韧性指数和韧性损失。以北京地区城市轨道交通网络为例,分析了地震烈度、恢复策略和修复队伍数量对网络连通性能、恢复过程和韧性指标的影响。结果表明:轨道交通网络在遭受地震破坏、蓄意攻击和随机破坏后的韧性特征存在差异;震前提升少量重要单元的可靠度可提升网络灾前抵抗能力,但对网络灾后恢复能力和韧性指数的提升效果不明显。该研究可为城市轨道交通系统抗震安全性评估提供理论支撑和参考。

船用螺旋桨水动力、空化和低噪声集成设计

该文以开源软件OpenProp为基础,集成螺旋桨无空化噪声理论公式、空化噪声估算经验公式和新Burrill图谱,构建了船用桨水动力、空化和低噪声集成设计软件OpenProp+。OpenProp+的核心功能包括:完成桨叶几何设计并可信预报敞水性能曲线;判断桨叶有无空化产生,量化并确定空化范围,输出无空化工况的声压谱源级与中纵剖面声指向性图,估算空化噪声谱源级。当设计桨叶时,先确定相对最优的叶片数、直径和转速等总体参数,再优选叶型参数,设计考虑具体包括确定弦长分布规律、应用大侧斜设计要素、适当增加0.70R~0.95R(R为桨叶半径)叶截面最大厚度。桨叶最佳侧斜角临界值位于侧斜度50.0%~70.0%,设计初值可取60.0%。OpenProp+一体化设计效果由低噪声5叶桨设计给予检验,反馈良好,可直接服务于船用桨工程设计。

突发事件协同研判行为的演化博弈分析

突发事件协同研判中多个主体决策立足的收益路径不同,易导致突发事件研判失效、风险事件损失扩大,是目前亟待解决的关键性问题。该文以前景理论-心理账户(PT-MA)为基础,应用演化博弈模型研究了突发事件协同研判的参与主体(公众、一线人员、应急指挥部)之间复杂行为的互动机制,分析了各博弈主体策略选择的稳定性,并对关键参数变化下的行为演化路径进行仿真分析。模型分析结果表明:三方主体的协同研判策略选择存在3个平衡点;当应急指挥部的感知收益提高且处罚力度加大时,系统将达到最优。仿真分析结果表明:通过调整初始概率、收获感知参照点和惩罚力度3个参数,主体策略趋于正向,且收敛速度随着参数的增加而显著提升。因此可以通过加大奖励措施,提升决策初始概率值;通过表彰先进个人和组织公益宣讲等,降低收益感知参考点;通过完善相关惩罚条例并增加监督举报措施,提高消极策略的惩罚力度。以此促进协同研判主体的策略选择向积极方向演化。

基于注意力机制的两阶段融合多视图图聚类

多视图图聚类旨在挖掘多视图图数据中蕴含的簇结构,近年来得到了研究者的广泛研究。然而,现有大多数方法在不同视图信息的融合过程中同等对待各个视图,未能根据视图质量分配相应权重,而且处理具有属性和图的数据时面临一定困难。该文提出了一种基于注意力机制的两阶段融合多视图图聚类算法。首先,应用图滤波器过滤高频噪声,各个视图获得更适用于下游聚类任务的节点平滑表示;其次,基于注意力机制融合各个视图特征滤波后的平滑表示,并为拓扑融合阶段提供初始化权重;然后,在拓扑融合阶段,将不同视图加权融合的Laplace矩阵与融合的特征表示输入编码器得到嵌入表示,并构造优化函数对权重和嵌入表示进行优化,可以为质量较好的视图分配较大权重,同时产生更加紧凑的嵌入表示;最后,通过对嵌入表示执行谱聚类得到最终的聚类结果。将该算法和已有的相关聚类算法在真实数据集上进行了实验分析。结果表明,相比已有算法,所提出的算法在处理多视图图数据方面更加有效。

用于液体火灾的环保泡沫制备方法与关键参数

当发生液体火灾时,常使用泡沫快速扑灭。但传统泡沫存在较多缺陷,如泡沫所含成分全氟辛烷磺酰基化合物(PFOS)难以降解,长期积累会造成环境污染;热稳定性差,灭火后液体火灾易发生复燃。该文通过添加瓜尔豆胶制备了一种适用于液体火灾的环保型多糖聚合物泡沫,分析了该环保型多糖聚合物泡沫的发泡性能和稳定性能,明确了发泡剂、稳泡剂的浓度和配比,并与氟蛋白泡沫灭火性能进行了对比。结果表明:当脂肪醇聚氧乙烯醚葡糖苷(AEG)和椰油基糖苷(APG-0810)这2种环保型表面活性剂的质量比为2∶8且质量分数均为0.5%时,泡沫综合值最佳。随后分别添加质量分数为0.3%、 0.4%和0.5%的瓜尔豆胶,发现质量分数为0.4%时,泡沫的灭火效果最好,灭火时间为82 s,比氟蛋白泡沫灭火时间缩短10 s。使用该环保型多糖聚合物泡沫灭火后,25%复燃和90%复燃的对应时间分别为501和638 s,比氟蛋白泡沫延长了96.5%和114.1%,表明该环保型多糖聚合物泡沫具有良好的抗复燃性。该成果可为针对液体火灾的抗复燃泡沫配方研发提供参考。

航空煤油多液滴蒸发特性实验

燃烧室中燃料经喷油嘴或甩油盘等装置破碎、雾化成含有密集微小液滴的液滴群,液滴群在燃烧室的高温对流环境中先蒸发,而后与高压空气混合燃烧。该文开展了多液滴蒸发实验,旨在解决以往研究中以单液滴蒸发代替实际工况中液滴群蒸发产生的忽略液滴间相互作用的问题,为多液滴蒸发数值模拟理论提供实验数据支撑。该研究使用高速摄影机拍摄石英纤维悬挂的航空煤油液滴在高温400、500和600℃静止工况下蒸发的过程,并处理特定帧数的图片得到液滴蒸发特性曲线;多液滴蒸发实验中选择的液滴间距范围为1~4倍液滴直径。结果表明:多液滴的平均蒸发速率随着液滴间距的增大而增大,最终趋近于单液滴的平均蒸发速率,且近似成指数规律;液滴间距超过临界间距时,双液滴可看作2个独立的单液滴,此时的平均蒸发速率与单液滴平均蒸发速率基本没有区别;当2个液滴足够接近时,双液滴的平均蒸发速率降到单液滴的80%~90%。随着温度升高,液滴之间的影响距离会增大。该文得到了双液滴和三液滴蒸发的实验数据,以及双液滴关于液滴间距和温度的经验公式,实验结果与理论分析结论相吻合,为多液滴蒸发模型提供了实验数据支撑和理论创新依据。

面向智能制造的微服务聚类与选择方法

智能制造要求工业软件能够实现敏捷开发,对工业软件应用微服务架构是当下重要的研究方向。为了提高开发效率,需要将微服务形式的功能组件发布在互联网中并构建微服务库进行管理,供用户根据需求挑选。面对用户日益复杂的业务需求,需要微服务库能够将其所包含的大量微服务进行组合来拓展所能实现的功能。针对服务组合过程中的检索和选择2个环节,分别设计了基于微服务的功能需求与非功能需求的服务聚类和服务选择算法,在微服务库中选出最优的微服务组合提供给客户。实验结果表明,所提出的聚类与组合方法取得了良好的效果,提高了用户的满意度并实现了微服务的高效利用。

人工韧带体外摩擦磨损测量方法

人工韧带是韧带重建术中的重要植入物,临床上常见因摩擦磨损而导致人工韧带断裂失效等不良事件,因此磨损被认为是影响人工韧带使用寿命的重要因素之一。针对目前人工韧带体外摩擦磨损测量方法不明确,以及缺少摩擦磨损情况量化研究方法等问题,该文对人工韧带进行了2.0×10^(6)次体外磨损试验,测量人工韧带磨损量并获取其磨损表面形貌,对磨损产生的磨屑进行提取与表征。结果显示:经2.0×10^(6)次磨损后,人工韧带磨损率为(6.94±2.30) mg/10^(6)次;人工韧带磨损后表面部分组织起毛且编织状结构受损,丝线排序松散并出现断裂;从润滑介质中提取的磨屑大部分呈类球状,少部分呈纤维条状,且小尺寸磨屑较多,大尺寸磨屑较少。该研究结果可为完善人工韧带的体外磨损测试标准提供有力的参考依据。

基于文献计量学的土壤盐渍化研究动态定量综述

土壤盐渍化研究纷繁复杂,传统的文献综述方法因主观性强较难全面准确把握学科动态。该文引入文献计量学,提出了一种学科方向研究动态的定量综述方法;基于WoS(Web of Science)和中国知网(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据库近30 a土壤盐渍化及盐碱地治理与利用的相关文献,定量综述了该学科领域研究动态和发展趋势。结果表明,国内外土壤盐渍化研究呈上升趋势,但总体上处于研究的初始阶段,仍有很大发展空间;中国、美国、印度、澳大利亚等国在土壤盐渍化及盐碱地改良与利用研究上贡献突出,中国学者发表论文数量最多,是土壤盐渍化研究的主力;核心作者间合作密切,但跨背景、跨机构、跨国家的合作仍然较少;研究热点已从上世纪90年代的灌溉排水与盐碱地改良,转移到当前的土壤植物盐分互作机制及耐盐植物培育、土壤水盐调控机制与优化控制技术、盐渍土改良剂研发技术及其规模化应用、盐碱地遥感监测与盐渍化影响评价等方向,代表着土壤盐渍化及盐碱地治理与利用研究从排水改良为主向综合利用延伸的发展趋势。

新型建筑工业化视角下集成数字交付理论体系构建

集成数字交付(IDD)是一种新型项目管理模式,它利用数字化技术整合工作流程并连接项目利益相关者,能够为新型建筑工业化提供管理机制层面的支持。目前,中国IDD模式的实践仍处于起步与探索阶段,存在实施流程不明确、技术体系不清晰和数据利用不高效的问题。针对这些问题,该文结合中国装配式项目的工程管理特征,构建了IDD理论体系,涵盖项目流程框架、关键技术体系和数据应用模型3个部分。利用价值链模型和典型工程案例分别从理论与应用角度分析了IDD模式为建筑业带来的赋能和增值效果,为中国建筑业推广IDD模式提供了科学依据和实践指导。

建筑工业噪声对工人学习效率的影响——基于脑电的研究

为研究建筑工业噪声对建筑产业工人学习效率的影响,招募29名建筑工人作为被试进行实验。将工业噪声类型分为平稳噪声与复杂噪声,每组被试均随机进行特定噪声类型下的对照组(日常白噪声)、低噪声组(均值60 dB(A))、中噪声组(均值70 dB(A))和高噪声组(均值80 dB(A))4个不同级别噪声干扰下的实验。通过脑电(EEG)特征提取与认知科学结合的方法收集并研究被试在不同噪声类型与级别下的行为与认知状态数据。结果显示:与平稳噪声环境相比,复杂噪声环境更容易导致工人的学习效率降低。相同噪声类型下,噪声级别大小对工人学习效率的影响无显著差异。不同噪声类型对工人认知状态的影响无显著差异。复杂噪声环境下不同级别的噪声对工人认知状态的影响无显著差异。平稳噪声环境下不同级别的噪声对工人的认知负荷的影响不存在显著差别,但是对注意力的影响存在显著差异。相关性分析结果表明:注意力与认知负荷呈负相关,反应时间与正确率不相关,注意力和认知负荷与正确率不相关,注意力与反应时间呈负相关,认知负荷与反应时间呈正相关,由此验证了认知状态在噪声与工人的学习效率之间存在中介效应。该研究结果为制定针对性措施降低噪声对建筑工人认知状态的影响提供了科学依据。

锚碇大体积混凝土智能通水温控方法与系统

大型桥梁锚碇的锚块部分属于典型大体积混凝土结构,施工期面临开裂风险,开展适应性智能通水温控方法与系统研究对混凝土温控防裂及提高混凝土质量具有重要意义。该文提出了锚碇真实温度场及应力计算、温流耦合控制算法,以及基于“端-边-云”控制模型的智能温度控制策略;研发了适应锚碇的智能通水温控系统装备和平台,包括供水、换向、控制和热交换系统,以及基于微信移动、Web客户端的多端软件平台,实现了混凝土通水温控的远程实时在线感知、真实分析、反馈控制和诊断预警。研究成果应用于龙门大桥西锚碇施工建设的全过程,节约了人力和用水,且未发现温度裂缝,成果可供同类工程温控防裂设计和施工参考。