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位错环对CoNiCrFeMn高熵合金屈服强度的影响
李自强;张灿;师明星;为研究位错环等微观缺陷对高熵合金(HEAs)力学性能的影响，本文采用分子动力学方法，系统探究Shockley位错环和Frank位错环对高熵合金力学性能的作用规律。结果表明，在1×10-2、1×10-3、1×10-4s-1 3种应变速率下，完美晶体的弹性模量为164 GPa，说明应变速率不会影响高熵合金的弹性模量；但完美晶体及预置位错环的高熵合金，其屈服强度均随着应变速率的增加而增大。Frank位错环在拉伸过程中分解为Shockley位错段与Stair-rod位错段，且在700 K时形成结构较为完整的层错四面体；该层错四面体迁移至{111}界面附近后被吸收，进而释放部分应力。而同一条件下，预置Shockley位错环的高熵合金内部会产生大量位错堆积现象。因此，预置Shockley位错环的高熵合金，其屈服强度高于预置Frank位错环的高熵合金。
生物质纤维素基太阳能蒸发器研究进展
张晓然;黄华波;喻湘华;李亮;季家友;近年来，淡水资源短缺已成为人类社会面临的重要挑战之一。利用太阳能驱动蒸发器进行海水淡化或污水处理，逐渐成为研究领域的新兴热点。生物质纤维素基材料因其优异的生物相容性、可再生性和可持续性备受关注，这类材料来源广泛且易于获取，不仅具有高效的光热转换效率，还能提供良好的隔热性能，完全符合绿色发展的理念和要求。为构建蒸发效率更高、环境友好性更强的纤维素基太阳能蒸发器，本文综述了近年来生物质纤维素基材料在太阳能蒸发器中的应用研究进展，重点介绍了木材、藻类、纸基材料、棉织物、竹基材料等纤维素基底材料，并对其应用场景与性能表现进行了系统讨论。研究结果表明，通过结构优化设计，可有效减少热损失，提升蒸发器的光热转换速率与效率，同时赋予其良好的防污性能和耐盐性。本文进一步针对生物质纤维素基太阳能蒸发器的基底材料提出优化策略，阐明提升材料的耐盐性、抗污染性及抗菌性能是该领域未来发展的关键方向。
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。
基于RGBD图像色调映射的分割算法研究
张兵;詹旭;唐青林;针对高背景复杂度、不同光照条件等因素导致的图像分割效果不佳的问题，本文提出了基于RGBD图像色调映射的多特征融合高斯自适应阈值分割算法。首先，利用Modified Mantiuk算法对高动态范围RGBD图像进行色调映射，增强图像的局部区域对比度，并限制对比度增强的程度，以改善图像的背景复杂度指标和光照指标；然后，融合低动态范围图像的8方向L、A、B通道梯度与深度梯度、深度法向量、深度信息等特征，形成多特征融合图；接着，采用基于中心像素点邻域内像素的空间距离接近度与像素融合值相似性机制计算局部阈值，动态判定像素属于前景或背景，进而实现前景分割；最后，通过实验对比验证，与超像素等3种算法相比，该多特征融合高斯自适应阈值分割算法在不同测试集上的准确率达到99.25%，精确率达到98.84%，召回率达到97.46%,F1分数达到98.08%，表现出较强的精度和鲁棒性。
基于FFSC-PI的光储系统直流母线电压优化控制方法
吴浙勋;林其友;林棋涛;葛愿;在光储系统中，为保障蓄电池与直流母线间的能量传输稳定性，解决光伏发电不确定性、负荷频繁扰动引发的直流母线电压波动大、系统抗扰能力弱的问题，本文基于储能双向DC-DC变换器的小信号数学模型，设计了一种前馈自耦比例积分控制（FFSC-PI）策略。该策略以自耦比例积分控制(SC-PI)为基础进行系统补偿，通过引入速度因子耦合比例-积分环节，并结合前馈控制，既保证了SC-PI各增益的物理量纲统一，又增强了系统鲁棒性。仿真与实物实验结果表明：面对复杂工况，FFSC-PI控制策略不仅能稳定维持直流母线电压，其动态响应性能还优于双闭环前馈比例积分控制（FF-PI）策略与SC-PI控制策略。
基于DGC-SwinT的轴承故障诊断轻量化方法
何良钊;姚娅川;针对传统滚动轴承故障诊断方法在强噪声环境下特征提取和泛化能力不足以及模型参数量过大的问题，本文从时频特征增强与深度特征解耦的角度提出一种基于膨胀分组卷积（DGC）和Swin Transformer（SwinT）的轻量化轴承故障诊断方法。首先，针对故障冲击在时频域的瞬态突变特征，采用同步压缩小波变换构建时频敏感特征空间，这种方法可以有效地突出信号中的关键特征，抑制次要信息和干扰项；其次，设计了多尺度特征融合模块，该模块从时频信号中充分提取低级特征，通过DGC降低模型计算量；然后通过故障调制产生的跨尺度依赖关系构建高阶信息交互块对重要特征进行加权，依托SwinT模型捕获全局依赖关系的优势，深度挖掘长程周期性故障信息；最后，通过CWRU轴承数据集和SEU轴承数据集进行实验。实验结果表明所提方法在存在噪声干扰信号条件下准确率高达99%，具有高度鲁棒性。该方法为旋转机械的在线监测系统提供了新的技术参考，特别适用于风电齿轮箱、高铁牵引电机等复杂工况下的早期故障预警。
考虑旋转梯度效应的弹性薄膜黏附接触行为研究
叶秀桦;王宇星;沈火明;张郭勇;针对微机电系统等微纳尺度器件中黏附与尺度效应耦合的关键力学问题，建立了一个考虑尺度效应的弹性球体与薄膜黏附接触半解析模型。首先，采用偶应力理论描述材料尺度效应，并结合Maugis-Dugdale黏附模型确定了界面应力；然后，运用黏附共轭梯度法与离散卷积-快速傅里叶变换技术求解压力分布与表面变形；最后，系统探讨了薄膜厚度、特征材料长度、剪切模量比及黏附参数的影响。结果表明，黏附参数固定时，增大特征材料长度、减小薄膜厚度或剪切模量比，均会使接触压力峰值升高，压缩与拉伸变形减小，表现为接触刚度增强，并显著影响拉脱力。特别地，当薄膜无量纲厚度为2时，拉脱力随特征材料长度增加呈先减小后增大的趋势，并在无量纲特征材料长度大于3后趋于稳定；薄膜越薄，拉脱力越大，且特征材料长度对其影响范围越窄。当无量纲厚度小于1时，拉脱力在特征材料长度约0.25处达到极小值后保持稳定。本研究结果为微纳薄膜结构的黏附控制与力学设计提供了理论参考。
无人机路径规划与轨迹优化方法综述
曹立佳;邓程文;周杰;陈雨雨;郭川东;刘艳菊;无人机在巡检、测绘、物流、应急等任务中对安全、实时与高机动自主飞行的需求日益增长，推动了运动规划技术的持续发展。然而，现有研究尚未对路径规划与轨迹优化的方法进行系统分析，也未明确阐明不同方法在最优性、计算复杂度、环境先验依赖等维度的适用场景。为此，从统一视角系统梳理无人机规划方法的发展脉络：在路径规划方面，综述图搜索、采样规划以及人工势场与智能优化方法，并分析其优势与局限；在轨迹优化方面，重点讨论多项式最小snap（四阶导数）、B样条梯度优化、显式输入与状态约束下的时间最优与数值最优控制，以及遗传算法、粒子群和蜂群算法支撑的多目标能效与安全优化框架。讨论了深度强化学习在复杂与未知环境下的规划进展，分析其在自适应与鲁棒性方面的潜力及样本效率与安全可验证性等挑战，并为规划与优化、深度强化学习融合与多无人机协同规划等方向提供参考。
铁路桥梁基础冲刷监测技术与安全评估研究
孙峥;张明;殷亚洲;王君明;谭长瑞;基础冲刷导致的铁路桥梁灾害频发，已经成为威胁涉水铁路桥梁结构安全的重要原因。为确保铁路桥梁的安全运营，桥梁基础冲刷的实时监测与结构安全评估显得尤为重要。本文总结了基础冲刷监测技术与安全评估方法在铁路桥梁结构安全领域的应用现状与发展趋势，重点聚焦于动力特性量测技术在桥梁安全监测与安全评估中的应用与创新，系统分析了相关技术的核心概念、关键方法、主要特征；并在此基础上提出一种基于动力特性分析的桥梁安全监测方案，在西南山区某无砟轨道高速铁路简支梁桥项目中进行为期30d的连续监测。实施结果表明，监测到的桥梁响应在承台处具有明显的变化，且在顺列车与水流方向分别达到峰值0.0939 m/s2和0.1202 m/s2，监测数据均在正常范围内，能够为桥梁结构安全性的准确评估提供坚实的数据支撑，并为铁路桥梁全寿命周期的设计和安全运维提供参考。
基于CLD-YOLO的高粱病虫害识别方法
任方俊;华才健;陈玉章;针对自然环境下的高粱病虫害检测难度大的问题，提出了一种基于改进YOLOv8n的高粱病虫害检测模型CLD-YOLO。首先，在主干网络中引入ODConv结构替代传统卷积，以减少背景噪声干扰，增强模型对高粱叶片特征的聚焦，从而提升识别精度。其次，在主干网络的SPPF模块之后引入LSKA注意力机制，充分融合卷积与自注意力的优势，有效突出病虫害的细节特征，进一步提高检测精度。最后，在颈部网络采用DySample动态上采样技术，使其能够更精准地定位和识别高粱的病虫害部分，显著提高了高粱病虫害的检测能力。实验结果表明，CLD-YOLO在高粱病虫害图像识别任务中的mAP50%达到了90.9%，精确度为90.5%，计算量为7.3 GFLOPs。相比于YOLOv8n，mAP50%提升了3.8%，精确度提升了5.1%，计算量下降了9.9%。改进后的模型具有更高的识别精度，目标定位更加准确，适用于自然环境中高粱病虫害的精准识别，为高粱病虫害智能化识别提供了理论参考。
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。