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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。
基于MBD-RTDETR的多场景生猪计数技术
钟长华;宋弘;吴浩;江俊卓;俞婧婧;为了实现生猪资产的数字化管理，提出了一种基于MBD-RTDETR模型的改进算法，用于在多场景下统计生猪数量。该算法以RTDETR为基础，结合MobileNetV4主干网络进行优化，降低了模型的复杂度和参数量，提升了运行效率和部署灵活性；同时，引入BiFPN结构增强了模型的多尺度特征捕捉能力，并引入DAttention注意力机制，提升了模型的精度。为进一步提升性能，算法还结合区域掩膜算法和ByteTrack跟踪算法，最终实现生猪的区域内计数与过线计数。与RTDETR基准模型相比，MBD-RTDETR在多个性能指标上均有所改进，参数量减少了48.72%，计算量降低了36.03%，模型大小减少了48.31%，同时P提升了1.45个百分点，F1分数提升了0.42，AP提升了1.07个百分点。改进的MBD-RTDETR模型为生猪的智慧养殖提供了技术参考。
基于差分进化算法的四旋翼无人机积分滑模控制软着陆
詹旭;高鸿;丁世昌;针对四旋翼无人机在飞行轨迹跟踪和着陆时地面冲击过大的问题，提出了一种基于滑模参数切换的积分滑模控制方法。首先，通过构建并解耦四旋翼飞行器的动力学模型，并结合积分滑模控制原理设计控制律；然后，采用差分进化算法，以四旋翼位置的绝对积分误差作为优化目标，对滑模控制参数进行优化。最后，为评估软着陆性能，本文引入冲量作为评价指标进行实验比较。实验结果表明，积分滑模控制方法、线性滑模控制方法和PID控制方法在软着陆时的冲量分别为0.0053、0.0172和0.0733kg·m·s-1。所提出的积分滑模控制方法在动态响应速度、超调控制、稳态误差、轨迹跟踪误差以及着陆冲击方面均优于传统PID和SMC控制方法，展现出更高的控制精度和显著的稳态性能。
基于模态分解与多尺度混合的短期风电功率预测
梁北京;符长友;邱治博;曹超;随着风电在电力系统中所占比例的不断增加，短期风电功率预测对于保障电网稳定运行至关重要。为此提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）和改进的多尺度混合循环神经网络（TimeMixer-GRU）的风电功率预测模型。首先，运用CEEMDAN技术将原始风电功率序列分解为具有不同频率特征的子序列，揭示其波动规律。然后，对各子序列采用可分解的多尺度混合网络，进行不同层次的池化下采样得到不同尺度的序列，并基于此分解提取季节性和趋势性，得到多尺度的时间特征。最后，通过循环神经网络对各子序列的不同尺度序列预测，将得到的各个子序列的预测值重组，输出预测结果。通过对真实风电功率数据的实验分析，结果表明该模态分解与多尺度混合方法能够有效提取风电功率序列的关键信息，提高短期风电功率预测的准确性与稳定性，为风电资源的高效利用和电网的可靠调度提供有力的技术参考。
弦振动筛网振动特性分析
王志恒;柳忠彬;严培轩;杨彪;彭帝;随着钻井加深，钻井泥浆的复杂性和超细颗粒增多导致固液分离难度增大。针对钻井超细泥浆脱水效率低、固相含水率居高不下等问题，本文提出一种筛网弦振泥浆滤饼脱附方法，通过单激振源激励作用于筛网致其产生弦振动引发共振效应，辅助实现滤网滤饼脱附。建立滤网弦振动模型研究不同振动频率下滤网振幅、加速度和应力应变特征。结果显示，滤网横向幅值波动随频率变化呈抛物线运动，在50 Hz时幅值波动区间为-8.02 ～ 9.62 mm，相较传统振动筛网高出92.4%；滤网纵向幅值随频率波动剧烈，在40 ～ 50 Hz时，存在多个幅值波峰，且幅值变化极值发生在滤网侧位；滤网速度、加速度随频率发生变化显著，在40 ～ 50 Hz时，正负速度波动差异较大，质点具有较大加速度，更易促进钻井泥浆滤饼脱附。
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。
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。