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基于事件触发的电池储能系统电量状态一致性控制
黄小龙;徐文权;针对微电网中电池储能系统过度充电和放电问题，提出了在具有事件触发的控制协议中引入虚拟领导者的方法，使各储能电池电量状态（SoC）跟踪参考目标进行充/放电，实现电量状态平衡。首先，将单个储能电池转化成一阶动力学模型，接着将电池储能系统SoC问题转化成虚拟领导跟随一致性问题进行分析。其次，为了避免过度充电或放电问题，控制协议对充电和放电的阈值进行设置；同时引入事件触发机制设计分布式控制协议，在达成SoC均衡控制目标的前提下减少通信负担。本文不仅给出了电池储能系统渐近实现电量状态平衡的充分条件，而且证明了具有事件触发机制的控制器不会出现芝诺行为，所提方法通过跟踪虚拟领导者状态可实现储能电池充/放电SoC一致性的控制目标。最后，本文通过充/放电两个数值仿真验证了所提方法的有效性。
换电式锂电池液冷板设计
乐宁建;朱於峰;杨淑盈;蔡瑜萍;针对电动汽车换电模式下锂电池包散热不良的问题，设计了一款适用于标准锂电池包的钎焊式液冷板，其采用三层铝平板钎焊。为了保证液冷板在150 kPa水压下能与电池底板贴合，工作时最大变形量需小于0.5 mm。仅依靠增加上下板厚无法满足变形量及应力要求，通过在板内钎焊翅片，翅片孔距小于85 mm即可满足变形量需求。由Solidworks Flow Simulation仿真可知错齿式翅片换热性能优于直通式翅片，孔距为10 mm的错齿翅片换热效率与孔距为5 mm时相近，但优于孔距为50、80 mm的错齿翅片；错齿孔距为10 mm时最大变形量小于0.1 mm，经过150 min降温测试，孔距为10 mm的错齿的降温效果比80、50 mm分别降低了12.5、6.3℃，钎焊液冷板为换电式电池热管理提供了一种新的解决方案。
高光谱与多光谱图像融合技术综述
张星月;陈明举;胡潇;李森远;宋晓飞;饶杰;高光谱与多光谱图像融合作为提升遥感图像空间分辨率的关键技术，已成为多源遥感图像融合领域的研究热题。首先，简要阐述了多源遥感图像融合的概念。然后，从融合层次、结构和方法 3个方面系统综述了高光谱与多光谱图像融合的进展：将融合层次归纳为像素级、特征级和决策级3类；将融合结构概括为串联型、并联型和混合型3类；将融合方法详细划分为基于全色锐化和基于监督学习等多类，并分析了传统方法、深度学习及其二者结合的融合方法的区别与联系。最后，讨论了高光谱与多光谱图像融合技术在农业监测和气候变化研究等领域的应用，总结了其在多源信息挖掘和特定场景个性化需求等所面临的问题与挑战，给出针对性的改进方案，并对未来发展进行了展望。
结合Conv2Former和CycleGAN的雪景风格迁移
吴蓥;姚娅川;庞尚珍;针对无人机视觉着陆过程中定位跑道时出现的跑道数据集样本单一、数量不足等问题，提出了一种面向样本扩充、基于循环一致性生成对抗网络（CycleGAN）的图像风格迁移方法U-Net-Conv2Former-SENet CycleGAN(UCS-CycleGAN)。针对雪景风格迁移效果不佳，所生成图像易产生变形以及模糊、结构失真等问题，在生成器中使用U-Net代替原来的残差网络（ResNet），并加入Convolutional Transformer(Conv2Former)模块；对于风格迁移后的图像色彩失真的问题，在判别器中融入SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)注意力机制。采用结构相似度（Structural Similarity Index,SSIM）和核方法感知哈希距离（Kernel Inception Distance,KID）作为客观评价指标。相较于原模型，UCS-CycleGAN算法的SSIM提高了55.08%,KID降低了29.45%，人眼视觉感知效果与其他无监督风格迁移算法相比优势显著。
结合密度峰值聚类的主动学习研究综述
李茜苒;王继奎;机器学习应用广泛，但传统有监督学习依赖于大量有标签数据。现实中数据多无标签，人工标注成本高，主动学习能够通过选择有价值样本降低标注成本。结合密度峰值聚类的主动学习方法旨在通过密度峰值聚类算法来优化主动学习的样本选择过程，提高样本的利用率和选择效率。本文首先介绍了密度峰值聚类和主动学习的基本内容，列举并解释了通过密度峰值聚类进行主动学习、通过两阶段聚类进行主动学习、结合主动学习和密度峰值聚类的协同训练算法、基于密度聚类和邻域的主动学习方法以及结合聚类边界采样的主动学习这5种结合密度峰值聚类的主动学习方法。然后，讨论了近三年结合密度峰值聚类的主动学习方法在图像分割与分类、数据流分类和网络攻击归因领域的应用。最后，对该方向的研究热点和未来发展方向进行了展望。
超弹性NiTi形状记忆合金的新型蜂窝结构变形行为研究
李润佳;于超;提出一种基于超弹性NiTi形状记忆合金(SMA)的新型反四手性构型蜂窝结构,与传统反四手性蜂窝结构通过直线形韧带连接相邻刚性节点的设计不同,该结构采用圆弧形与椭圆弧形韧带优化节点连接方式。为系统探究其变形行为,本文结合实验测试与有限元分析方法,重点研究载荷水平与几何参数对结构力学响应的调控规律。实验结果表明,该新型结构具备优异的大变形能力与负泊松比特性,最大峰值位移可达结构段长度的50%;韧带外圆弧半径与韧带宽度作为关键几何参数,对结构力学性能具有显著影响。理论研究层面,通过耦合应力诱导马氏体相变与塑性变形机制,建立NiTi SMA的三维宏观本构模型,编写ABAQUS用户自定义材料子程序(UMAT)完成模型的有限元移植,并基于该模型对新型结构开展数值模拟。对比分析显示,有限元预测结果与实验数据具有良好一致性,验证了该数值模型描述和预测新型结构的力学响应的准确性,可为新型结构的工程设计与性能优化提供可靠的理论支撑。
网垫生态边坡室内模型试验及其稳定性分析
黄世杰;韩培锋;欧小红;杨国成;为探究河道内水流入渗作用下的3D固土网垫生态边坡稳定性,采用正交设计试验方法,根据有无网垫、边坡坡度、草籽密度、水流流速4种因素开展室内边坡入渗失稳试验,分析4种因素对于边坡在水流入渗作用下的稳定性影响差异及主次关系。在此基础上,通过数值模拟进一步研究网垫加筋对边坡稳定性的改善效应,揭示各工况下边坡安全系数与应变的变化规律,明确网垫与边坡稳定性的内在关联。结果表明:影响边坡固土能力的因素主次排序为:坡度>水流流速>网垫>草籽密度;影响边坡冲蚀面积的因素主次排序为:坡度>草籽密度>流速>网垫。综合两项指标的最优组合分析可知,当网垫铺设于边坡中底部、坡度为30°、草籽密度为45 g·m-2、水流流速为3 m·s-1时,边坡获得最佳固坡效果。数值模拟结果进一步验证了3D固土生态网垫具有显著的固坡性能,可为河道生态护坡工程设计提供科学参考。
“梅花形”螺栓组合梁正截面抗弯研究
孟佳宝;陈信堂;吴德义;孙强;为验证“结构胶+高延性混凝土”钢板-砌体组合梁耐久性和安全性,通过对已持载8年的组合梁进行对比试验,探究该改造方式的可靠性。并且针对其中的螺栓布置方式进行优化,提出了“梅花形”螺栓的加固方式,形成了“正三角形”与“倒三角形”结合的新型钢板-砌体组合梁。研究表明,新型组合梁的抗弯极限承载力能够提升10.4%,且组合梁的抗变形能力、持荷稳定性明显提升,能够有效延缓钢板的屈曲变形。在此基础上提出了该形式组合梁正截面抗弯临界屈曲承载力简化计算公式,为“梅花形”螺栓加固方式在实际工程中的应用提供理论参考。
拉结式双钢板剪力墙抗剪性能有限元分析
张煊铭;陈金彤;为研究拉结式双钢板剪力墙在荷载作用下不同参数的抗剪承载力性能,引入混凝土损伤塑性因子,采用ABAQUS有限元软件建立了4组试验模型,并验证了模型的可靠性。在此基础上,获取了不同混凝土强度、钢板强度、钢板厚度、拉结件类型下的荷载-位移曲线、应力、位移云图,对比分析了相同参数不同变量下的屈服荷载、屈服位移等指标,同时计算了试件的极限位移。与基本试件进行对比分析,结果表明:随着混凝土强度的提高,试件承载能力逐渐提高,但是变形能力逐渐降低;随着钢板强度提高,结构承载与变形能力均有所提高,但在弹性阶段,其对模型的初始抗侧刚度影响较小;拉结件类型对模型的初始抗侧刚度影响较小,相较于其他拉结件类型,栓钉的极限位移增加205.78%,屈服位移增加56.94%,屈服荷载增加52.33%,对结构力学性能提高较大;不同钢板厚度,峰值位移差异较小,综合经济性与力学性能,推荐使用6 mm钢板;本文研究成果可对双钢板剪力墙的设计提供一定的参考依据。
纤维混凝土密拼双向叠合楼板受弯性能研究
王林虎;孙传智;邓继兵;程进生;仝雷;针对当前超高层、大跨度建筑对叠合板的需求,本文提出一种以玄武岩纤维混凝土为预制底板的密拼双向叠合板结构,通过预制底板密拼与后浇混凝土实现连接。通过3块试件的静载试验和理论分析,研究纤维混凝土对底板受力性能的影响,对比单向叠合板与密拼双向叠合板的破坏形态、荷载—应变关系、承载力及挠度变化。结果表明:施工阶段纤维混凝土显著提高楼承板受弯性能;使用阶段板底纤维有效限制裂缝发展,密拼双向叠合板开裂弯矩高达44 kN·m,较无纤维板大幅提升;其正截面极限承载力达264 kN·m,抗弯承载能力优于单向叠合板。钢筋桁架与后浇混凝土粘结良好,密拼接缝处钢筋有效抑制拼缝发展。提出的极限承载力计算模型,计算结果与实验数据高度吻合,可为工程设计提供依据。
关联规则挖掘的Apriori算法综述
赵洪英;蔡乐才;李先杰;关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。
山苍子油抗霉菌及抑制黄曲霉产毒的有效成分研究
余伯良,罗惠波,周健,张佳宁采用平板法比较山苍子油及其柠檬醛等5种主要成分对8种霉菌的抗菌效力。结果表明,在培养基pH4.5时,其抗菌效力从强到弱依次为柠檬醛、香茅醛、山苍子油、香叶醇、芳樟醇、甲基庚烯酮。柠檬醛对5种霉菌的最低抑菌浓度为0.10%,而甲基庚烯酮对6种霉菌的最低抑菌浓度在0.40%或0.40%以上。同时,在对上述6种试剂与黄曲霉产毒关系的实验中还发现,柠檬醛、香茅醛、山苍子油对黄曲霉产生黄曲霉毒素具有较强的抑制作用,其中以柠檬醛的抑制作用最强,可以减少85%的黄曲霉毒素产生。
关联规则挖掘的Apriori算法综述
赵洪英;蔡乐才;李先杰;关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。
MATLAB在有限差分法数值计算中的应用
赵德奎;刘勇;介绍了应用有限差分法求电位分布的一般步骤,给出了Matlab仿真的程序设计流程图,并 针对静电场中轴对称情形下的正六边形电位分布进行Matlab仿真。
多变量灰色预测模型算法的Matlab实现
黄现代;王丰效;文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想,得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解,给出多变量灰色预测模型的Matlab程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。
灰色预测与一元线性回归预测的比较
刘晓叙;在介绍灰色预测和一元线性回归预测基本方法的基础上,用两个例子对两种方法的预测值进行了比较,结果表明:对所用的两个例子,灰色预测的GM(1,1)模型对数据的预测值精度较一元线性回归要好。