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征稿启事
，特别欢迎具有副高以上职称或具有博士学位的专家向本刊投稿。本刊免收审稿费和版面费；对副高以上职称或具有博士学位的专家，且有省部级以上课题支撑的研究论文一经刊登，将依据论文质量、项目及人员（职称及学位）情况酌致稿酬。《四川轻化工大学学报(自然科学版)》六大栏目
位错环对CoNiCrFeMn高熵合金屈服强度的影响 智能导读
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 智能导读
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 智能导读
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 智能导读
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 智能导读
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。
跨模态深度伪造检测技术综述 智能导读
车召旭;周顺勇;谢乐惠;刘盈盈;梁蔚;林伟;生成对抗网络、扩散模型及多模态生成技术快速发展，使图像、视频与语音深度伪造内容的逼真度持续提升，给数字媒体真实性鉴别带来严峻挑战。围绕深度伪造检测研究进展，基于伪造内容在“生成—渲染—编码—传播”链路中的异常形成过程，构建信号层伪影与语义层不一致相结合的综述分析框架。首先，从图像、视频、语音三类单模态出发，系统梳理基于频域统计、设备指纹、重采样痕迹、光照几何、生理信号与时序结构等线索的检测方法；其次，围绕跨模态场景，归纳时序失配、生物与物理约束破坏、语义与情感冲突等关键证据，总结时序对齐建模、联合约束建模、异常分布学习及多级融合实现路径；进一步分析现有基准数据集与评价指标，指出当前评测体系在长时序、开放场景与系统级安全评估方面存在不足。综述表明，深度伪造检测正由依赖模态内统计异常的判别模式，逐步转向面向跨模态一致性约束与风险敏感评估的综合检测范式。
基于周期性延时衔接法的顺序等效采样方法 智能导读
杨龙;刘永春;曹勇;田伟;杨帅;针对时域反射法（TDR）仪器在长线缆故障测试领域受到采样时基系统延时范围的限制，提出了基于周期性延时衔接法的顺序等效采样方法。与传统顺序等效采样方法进行详细对比，分析了该方法在延时范围和采样速度上的优势。采用可编程延迟芯片法实现采样时钟信号的精密步进延时，通过延时芯片的最大延时范围与采样时钟多个周期相衔接的方式扩展延时范围，在简化步进延时电路硬件设计的同时，保证了步进延时精度，大幅降低了硬件成本。利用现场可编程门阵列（FPGA）按照时间顺序对样点数据进行排序，还原被采信号。实验验证了该方法的延时范围可达10 μs，步进延时精度为10 ps，能够显著提升TDR仪器在长线缆测试领域的性能。
基于无模型自适应控制的无人机姿态控制方法 智能导读
韩强;刘翰林;阳前果;孟凡钦;针对固定翼无人机在高原复杂环境下因空气稀薄、低温及强湍流导致的姿态控制性能退化问题，提出一种改进紧格式无模型自适应控制（ICF-MFAC）方法。该方法在传统紧格式动态线性化框架下，设计了融合误差反馈与微分收敛加速的双重优化机制：通过引入历史输出误差项增强控制律对系统动态变化的快速追踪能力，并利用微分项抑制稳态振荡以提升收敛速度。仿真结果表明，在高原环境下，ICF-MFAC与传统MFAC相比较，滚转角的RMSE值从0.0613 rad降至0.0511 rad，降低了约16.6%；俯仰角的RMSE值从0.012 rad降至0.0098 rad，降低了约18.3%。与传统MFAC及PID相比，所提方法在姿态跟踪精度、收敛时间及稳态误差抑制方面均获得显著改善，有效提升了无人机在高原环境下的姿态控制鲁棒性与动态响应性能。
基于视觉先验驱动的可控文本到图像生成技术综述 智能导读
林志豪;陈明举;罗扬铭;段雪阳;解晨;以扩散模型为代表的文本到图像生成技术虽已取得突破性进展，但单一文本模态难以精准控制图像的空间结构与外观风格，视觉先验驱动的可控生成技术可以有效解决该问题。现围绕从“单一控制”向“多维协同”的技术演进路径，系统梳理了视觉先验驱动下涵盖经典U-Net架构与新兴扩散Transformer（DiT）范式的潜空间可控图像生成体系。在此基础上，构建了“先验注入—特征冲突—协同消解”的核心分析框架：从几何结构、布局定位与外观风格3个维度，解析单一视觉先验的表征与注入机制；并重点论述基于实例感知与动态裁决、注意力机制调控，以及时步调度与特征层解耦等协同消解策略，以解决多条件融合时的结构-布局、布局-外观及结构-外观之间的交互干扰与特征冲突。此外，归纳常用数据集与量化评价体系，深入剖析了多维可控性评估面临的挑战与新兴细粒度度量范式，梳理图生成技术的场景化应用，并前瞻该领域的未来发展趋势。
基于MLP与iTransformer融合的中长期光伏发电功率预测 智能导读
王文;朱文忠;刘德飞;吴宇浩;罗缘;为了提高光伏发电功率的中长期预测精度，提出一种基于多层感知机（MLP）与iTransformer融合的MLPformer模型，可实现光伏发电功率的精准有效预测。MLPformer创新性地将时间序列的变量相关性特征提取与时间特征提取分开进行，解决了现有单一模型对时间序列特征提取不足的问题；设计多层感知前馈（MLPforward）单元，提升iTransformer模型提取变量相关性特征的能力；设计多层感知机模块（MLPBlock），实现时间依赖性特征提取与非线性关系捕获。实验验证表明，该模型在中长期光伏发电功率预测中具备更高的准确率，在两个公开光伏发电数据集上，与当前最优的iTransformer模型相比，均方误差平均下降4.49%，平均绝对误差平均下降4.79%。
关联规则挖掘的Apriori算法综述 智能导读
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 智能导读
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 智能导读
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 智能导读
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 智能导读
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 智能导读
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。