期刊信息
期刊荣誉
期刊荣誉：
《中国核心期刊（遴选）数据库》收录期刊
《中文科技期刊数据库》收录期刊
《中国期刊网》《中国学术期刊（光盘版）》全文收录期刊
《中国期刊全文数据库（CJFD）》全文收录期刊
《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊
《CAJ-CD规范》优秀期刊
四川省高校特色科技期刊
美国《化学文摘（CA）》收录期刊
波兰《哥白尼索引（IC）》收录期刊
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
低温锂金属电池电解质设计策略研究进展 智能导读
李星;兰筱锋;文炫中;王明珊;锂金属电池凭借高能量密度成为特种电源领域的研究热点，但其低温性能衰减严重制约了该电池在极地科考、航空航天等极端场景的应用，开发高性能低温电解质是突破该瓶颈的核心途径。本文围绕低温下锂金属电池性能衰退的内在机理，从锂离子在体相电解质迁移、界面脱溶剂化、穿越固体电解质界面(SEI)及电荷转移等关键过程入手，系统分析了低温环境对离子传输各环节的影响机制。在此基础上，重点综述了近年来低温电解质的3类核心设计策略：弱溶剂化体系构建、局部高浓度电解质设计、功能添加剂与界面工程调控，并从溶剂化结构优化、动力学性能平衡、界面稳定性强化等角度总结了研究进展与代表性成果，探讨了不同策略间的协同作用。结合当前研究现状，分析了理论模型构建、性能权衡效应突破、固态电解质潜力挖掘及工程化应用等方面的挑战，最后展望了低温锂金属电池电解质的未来发展方向，可为低温高能量密度锂金属电池的设计与产业化提供系统参考。
反胶束液液微萃取在亚甲基蓝检测中的应用 智能导读
余欣忆;钟俊怡;陈燕;吴诗语;方一义;余婷婷;亚甲基蓝是一种水溶性染料。受亚甲基蓝污染的水体可诱发癌症，造成环境污染，进而引发生态灾难。反胶束辅助液液微萃取(RM-DLLME)是一种简单、快速、环境友好的新型样品制备技术。本实验采用RM-DLLME技术结合分光光度法检测水体中亚甲基蓝。通过优化萃取条件，如改变表面活性剂种类及浓度等，进行富集优化，建立了反胶束液液微萃取—分光光度法检测水体中亚甲基蓝的新方法，最优萃取条件如下：V_(反胶束溶剂(3.1 mmol/L十二烷基硫酸钠-异戊醇溶液))∶V_(亚甲基蓝水溶液(pH4.8))∶V甲醇=2.0∶27.5∶2.5，经旋混离心后，取上相用分光光度计于659.0 nm波长处检测。该新方法的检测限(LOD)为0.7μg/mL，定量限(LOQ)为2.2μg/mL，富集倍数为15.0，相对标准偏差(RSD)为4.2%，对5种水体的加标检测回收率为90.1%～96.8%。结果表明，该新方法检测限、定量限较低，富集效果较好，在5种水体中基质效应小，适用范围广。
双向全桥LLC谐振变换器变频移相混合控制策略研究 智能导读
赵子萌;张春;聂猛;李涛;针对目前双向全桥LLC谐振变换器反向运行电压增益小于1，且现有常用提高反向增益的方法会产生较大损耗的问题，本文提出一种提升反向运行电压增益的控制方法。该方法在变频控制的基础上融入双重移相控制，优化了传统变频-单重移相控制策略。在Matlab/Simulink中搭建变换器反向运行仿真模型，结果表明：采用变频-双重移相混合控制，可在不增加辅助电感的前提下使反向运行电压增益大于1，实现开关管的零电压开通与副边零电流关断，且动态响应性能良好；在负载与频率相同的条件下，变频-重移相混合控制与变频-单重移相控制产生的回流功率分别为0.001 35 W和0.042 50 W，前者仅为后者的3.2%。该混合控制策略简单易行，增强了变换器反向运行时的电压调节能力，大幅减小移相控制产生的回流功率，提高了变换器运行效率，降低了运行成本，拓宽了其应用场景。
发电机定子线棒主绝缘高压水剥除工艺及性能研究 智能导读
程耳号;胡波;王延明;陈夔宁;杨玥;欧凯;针对传统人工剥除定子线棒主绝缘效率低、劳动强度大的问题，采用高压水射流剥除主绝缘并优化工艺，借助金相显微镜、布氏硬度计、XRD等表征剥除后电磁线性能，测试表面电阻，分析过滤介质水水质与固体悬浮物粒径。结果表明：高压水剥除最优工艺为射流夹角30°～60°、喷射距离<30 cm、压力20～30 MPa；剥除后电磁线的表面形貌、铜材物相、表面硬度及表面电阻与人工剥除试样无显著差异；介质水经1200目滤布过滤后可直排或回用。整体工艺安全可靠，具备良好推广应用价值。
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10μs，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MS-TransINR结构的图像去雨算法 智能导读
周顺勇;周思利;张惠琴;刘云峰;蒲虹旭;针对无人机及自动驾驶技术发展背景下视觉系统性能提升的需求，图像去雨技术成为解决复杂环境感知的关键挑战。传统卷积神经网络因其局限性难以有效处理复杂雨纹，而现有Transformer单输入架构存在多尺度信息利用不足的缺陷。为此，提出一种基于Transformer的多尺度隐式神经表示MS-TransINR（Multi-Scale Transformer-based Implicit Neural Representation）。首先，通过双向多尺度Transformer构建全局依赖关系并融合隐式神经表示以编码高频细节；然后，进一步设计全局坐标组群注意力模块，通过特征分组加权机制增强跨尺度上下文交互；最后，改进双向反馈传播单元，结合通道-空间注意力实现粗粒度与细粒度特征的双向协同优化。实验结果表明，所提方法在Rain200L数据集上PSNR达到40.78 dB，较对比算法（NeRD-Rain）提升0.45 dB；在Rain200H数据集上SSIM为0.9224，在细节恢复与异常值控制方面优于现有方法。
基于多策略蛇优化算法的多无人机路径规划 智能导读
李汶娜;谭飞;许哲铭;黄军付;沈浩;针对多约束下多无人机三维路径规划搜索效率低、规划路径质量欠佳的问题，提出一种融合多策略改进的蛇优化算法（ISO）。首先，通过减法平均优化器重构蛇群在勘探阶段的位置更新规则，克服因方向性缺失导致的效率损失；其次，结合边界选择思想构建理想域，利用优质信息引导雌性和雄性种群进行双模差分变异，实现广域搜索与精细化搜索的柔性切换；最后，设计动态边界博弈机制，保留精英信息的同时使算法识别并逃离局部最优。在6个基准测试函数上验证了改进算法的寻优能力。将该算法应用于不同复杂度场景下的多无人机路径规划任务，结果表明，改进算法在路径长度、协同约束、适应度值等方面均优于对比算法，在两个不同场景中，其优化后的适应度值较标准蛇优化算法分别降低了80.8%和71.7%。
基于自适应反步滑模算法的四旋翼姿态控制 智能导读
罗森;詹旭;针对四旋翼无人机低空飞行时环境复杂且易受多源外界干扰导致位置偏移的问题，提出一种基于串级控制的自适应积分型反步滑模控制算法。首先，建立四旋翼无人机动力学模型，设计内外环积分型反步滑模控制策略并证明系统在有限时间内稳定；其次，以时间乘绝对误差积分作为适应度函数，采用差分进化算法（DE）整定控制器参数；最后，构建半波长离散阵风模型模拟外界干扰并开展对比仿真实验。实验结果表明，PID控制器总误差为10.3 m，反步控制器和积分滑模控制器总误差均为0.4 m，所提自适应反步滑模控制器总误差仅为0.2 m。经差分进化算法参数整定后的自适应积分型反步滑模控制器，能有效抑制滑模控制带来的抖振问题，且在外界干扰下系统具备强鲁棒性。
基于CNN-LightGBM-MLP的异常流量检测方法 智能导读
张康;朱文忠;针对网络环境中具有隐蔽性的复杂攻击流量与正常流量高度相似，致使原始特征判别力不足、攻击样本易被误判为正常流量，同时数据类别分布普遍失衡的问题，提出一种基于CNN-LightGBM-MLP的异常流量检测方法。首先，利用一维卷积神经网络（1D-CNN）提取局部高维特征作为下游模型的第一类特征输入；然后，预训练Light Gradient Boosting Machine（LightGBM），计算叶子节点作为深度特征进行嵌入，并利用通道注意力机制增强判别性特征，将其作为第二类特征；最后，联合两类特征进行融合模型训练，通过多层感知机（MLP）输出分类结果。在CICIDS2018数据集上进行多分类任务测试，结果表明，针对隐蔽性复杂攻击流量的分类任务，所提方法取得了98.28%的准确率，其精确率与F1分数均优于对比方法，展现出优异的稳定性与可靠性。本研究为复杂攻击的检测提供了有效方案，对未来的网络安全与流量管理实践具有重要参考价值。
基于GRU-EKF融合算法的锂离子电池SOC估计 智能导读
付鸽;张子文;汪明;伍志明;侯书增;动力电池荷电状态（SOC）的精准估计，是保障新能源汽车安全运行与性能优化的关键。受车载电池系统复杂、行驶工况与环境多变影响，传统SOC估计方法难以达到高精度要求。为此，本文提出一种门控循环单元（GRU）与扩展卡尔曼滤波器（EKF）融合的SOC估计方法（GRU-EKF）。该方法以二阶RC等效电路模型为基础，先通过EKF获取电池SOC初始估计值，并将其作为反馈输入GRU网络完成SOC回归预测，得到更新值；再通过权重系数对初始值与更新值进行加权融合，实现SOC高精度估计。经多工况、多温度数据集训练与测试验证：GRU-EKF融合算法的SOC估计绝对误差小于0.02，均方根误差与平均绝对误差均控制在0.01以内；与单一EKF、GRU算法相比，其误差曲线波动更小，估计精度提升超过28%。
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。