检索结果-内蒙古大学图书馆

核动力工程 2025年第2期46卷 255-260页

作者：郑腾蛟段鹏飞侯捷徐云龙中国核电工程有限公司北京100840 首都经济贸易大学管理工程学院北京100070

核电厂智能化技术的应用,使核电厂运行控制更加集中化、自动化,同时也带来了新的、更深层次的人因问题。情境意识(SA)作为复杂人-机系统下影响人员效能的重要因素,有必要开展核电厂智能控制系统下的人员SA特征与提升手段研究。本文以控... 详细信息

核电厂智能化技术的应用,使核电厂运行控制更加集中化、自动化,同时也带来了新的、更深层次的人因问题。情境意识(SA)作为复杂人-机系统下影响人员效能的重要因素,有必要开展核电厂智能控制系统下的人员SA特征与提升手段研究。本文以控制系统自动化水平[智能控制系统对比数字化控制系统(DCS)]为自变量,选取典型场景开展实验,运用多模态生理测量技术与主观量表,辨识智能控制系统下人员SA特征,并提出SA失误预防措施。实验结果表明,相较于DCS,智能控制系统应用下操纵员的皮肤电导数据和注视点个数呈现显著性差异;操纵员为确保自动动作按时执行,注意力水平趋于集中,且沟通频率变低;操纵员注视点个数显著增多,操纵员更多地关注界面中参数的变化情况。智能控制系统在事故发生和事故处理阶段对人员的情境意识水平要求更高,但注意力水平/情绪唤醒度在事故情况下是逐步升高的,无法在事故发生和处理阶段快速达到最高水平,可能存在需求与实际不匹配的情况。本文研究可为核电厂智能控制系统在主控室应用的设计优化与落地提供人因数据与理论支持。

关键词：智能控制系统情境意识(SA) 生理测量

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二道次高温后Q345B钢的高周疲劳及γ-P-S-N曲线研究

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材料科学与工艺 2025年第2期33卷 57-66页

作者：葛业豹缑瑞宾张春雨于敏王念徐浩安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100 安徽工程大学机械工程学院北京100124 北京工业大学材料与制造学部安徽芜湖241000 安徽科技学院建筑学院安徽蚌埠233000 蚌埠特种设备监督检验中心安徽蚌埠233000

为评估二次火灾后钢材的疲劳性能,以工程常用钢Q345B为研究对象,通过不同道次的升温、自然冷却模拟多次火灾环境,采用轴向拉伸与高周疲劳实验,对室温和经历二道次700、800℃高温自然冷却后的Q345B试样的拉伸与疲劳性能进行研究。结果表... 详细信息

为评估二次火灾后钢材的疲劳性能,以工程常用钢Q345B为研究对象,通过不同道次的升温、自然冷却模拟多次火灾环境,采用轴向拉伸与高周疲劳实验,对室温和经历二道次700、800℃高温自然冷却后的Q345B试样的拉伸与疲劳性能进行研究。结果表明:经过高温热处理的Q345B钢屈服平台更为明显;同一道次热处理温度越高,拉伸性能降低越明显。随着热处理温度的升高,组织中珠光体减少,显微组织趋于结构均匀化;在二道次高温自然冷却后Q345B钢微观组织中的珠光体基本消失,显微组织由铁素体组成。根据实验结果,建立二道次高温自然冷却后Q345B钢的中值S-N曲线模型,随着温度的增加,Q345B钢的疲劳强度及寿命下降明显;在同一道次下,不同温度的中值S-N曲线趋于平行。通过采用单侧容限系数法得到基于置信度和试件存活率的安全疲劳设计曲线,即概率γ-P-S-N曲线,利用该模型可对火灾后Q345B钢的疲劳性能进行有效评估。

关键词： Q345B钢二道次高温拉伸疲劳试验中值S-N曲线概率γ-P-S-N曲线

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钢纤维增强尾砂胶结充填体的力学性能与损伤机制

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工程科学学报 2025年第2期47卷 234-248页

作者：熊艳碧刘晓辉程海勇吴顺川张京刘伟铧庹儒军刘泽民昆明理工大学公共安全与应急管理学院昆明650093 华北科技学院安全工程学院廊坊065201 昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093

为探究钢纤维(SF)对充填体的力学性能与损伤破坏机制的影响,以纤维增强尾砂胶结充填体(FR–CTB)为研究对象,研究SF掺量对充填体力学性能的影响,采用数字图像相关(DIC)技术监测试件的全场应变,跟踪试件的裂纹发展,此外,从微观层面进一步... 详细信息

为探究钢纤维(SF)对充填体的力学性能与损伤破坏机制的影响,以纤维增强尾砂胶结充填体(FR–CTB)为研究对象,研究SF掺量对充填体力学性能的影响,采用数字图像相关(DIC)技术监测试件的全场应变,跟踪试件的裂纹发展,此外,从微观层面进一步研究了SF对充填体的增强机理.结果表明,随着SF掺量和养护龄期的增加,FR–CTB的单轴抗压强度、劈裂抗拉强度以及抗剪强度均表现出了不同程度的增长,SF掺量为20 kg·m^(-3)时增强效果最好,但是当超过20 kg·m^(-3)后增强效果显著降低.钢纤维的存在较大程度上约束了充填体裂隙的扩展,削弱裂隙尖端应力集中,有效阻止了裂纹的扩展,改善整个试件的变形.此外,添加钢纤维后,尾砂颗粒、纤维和水化产物形成了一个完整且更致密的结构,在加载过程中由于SF与尾砂–水泥基体之间的相互作用,SF的增强作用主要体现在桥接和拔出行为,水化产物的存在增加了SF表面的粗糙度,从而增加了SF与水泥–尾砂基体之间的摩擦力来吸收外部载荷的能量,提高FR–CTB的力学性能.最后利用SPSS曲线估计建立各龄期充填体强度计算模型,模型精度较高,可对掺钢纤维充填体强度进行预测.

关键词：尾砂胶结充填体钢纤维力学性能损伤演化微观特征

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关闭矿井地表抬升变形特征及其影响因素

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煤田地质与勘探 2025年第2期53卷 118-129页

作者：罗锦李英明郭庆彪赵光明安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿业工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001

【目的】关闭矿井地表残余变形持续时间长、演变过程复杂,可能出现抬升等非常规现象,从而影响关闭矿井开发再利用。【方法】为探究关闭矿井地表抬升变形机理、特征及影响因素,以安徽淮南某矿为例,利用数值模拟分析地下水位回升后地表抬... 详细信息

【目的】关闭矿井地表残余变形持续时间长、演变过程复杂,可能出现抬升等非常规现象,从而影响关闭矿井开发再利用。【方法】为探究关闭矿井地表抬升变形机理、特征及影响因素,以安徽淮南某矿为例,利用数值模拟分析地下水位回升后地表抬升传导过程,研究采高、地下水位高度和垮落带岩体强度因素变化对地表抬升特征的定量影响。【结果和讨论】结果显示,地下水位回升导致采空区上方岩层孔隙水压力增大,水位从30 m回升至150 m时,采空区中央孔隙水压力从5.99×10^(2)kPa增加至2.17×10^(2)kPa,而采空区四周区域孔隙水压力减小。在采高临界值之内,随着采高增加,覆岩回弹值和地表抬升值均增大,深埋岩层回弹显著,地表抬升存在滞后效应,在渗流时间达4个月后地表才开始抬升。水位回升高度对覆岩回弹和地表抬升有直接影响,地下水位升高,覆岩整体呈现回弹趋势,但随水位升高,覆岩回弹趋势降低,水位回升高度超过146 m后地下水位引起的回弹效果将会减弱。垮落带弹性模量衰减会显著加剧地表抬升效应,且抬升值与衰减程度呈线性正相关,垮落带弹性模量未衰减时地表抬升值为86.4 mm,衰减程度增加至50%时,地表抬升值为160 mm。研究成果明确了不同因素下地表抬升的变形特征及传导机制,为关闭矿井地下水回升引起地表抬升的进一步研究提供了重要参考。

关键词：关闭矿井水位回升地表抬升源动态机理流固耦合淮南矿区

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信任分布式容积卡尔曼融合滤波的目标跟踪

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华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第05期 31-37页

作者：朱洪波王坦安徽理工大学电气与信息工程学院

针对无线传感网络在遭受恶意攻击时的目标跟踪问题，提出一种基于信任的分布式容积卡尔曼融合滤波算法，以提升目标跟踪的精确性和鲁棒性．该算法包括测量更新、K-means降维两簇聚类融合和时间更新三个关键步骤．首先，各节点利用局部... 详细信息

针对无线传感网络在遭受恶意攻击时的目标跟踪问题，提出一种基于信任的分布式容积卡尔曼融合滤波算法，以提升目标跟踪的精确性和鲁棒性．该算法包括测量更新、K-means降维两簇聚类融合和时间更新三个关键步骤．首先，各节点利用局部测量对目标状态估计进行更新，获得当前时刻的局部后验估计；其次，各节点基于局部交互的所有后验估计与融合先验局部估计之间的相异性特征，执行K-means降维两簇聚类，相异性较小的节点估计被划分为可信节点估计，而相异性较大的则视为不可信节点估计；随后，不可信节点估计被剔除，可信节点估计通过自适应权重融合以提高可靠性；最后，各节点利用当前时刻的局部融合估计，预测目标下一时刻的状态估计(即先验估计)．仿真结果表明：本算法当应对虚假数据注入攻击、拒绝服务攻击、随机攻击、重放攻击和混合攻击等恶意网络攻击时，均表现出优越的鲁棒性．

关键词：分布式容积卡尔曼滤波聚类融合目标追踪状态估计网络攻击

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降解氨基甲酸乙酯的酯酶挖掘及酶学性质表征

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食品科学 2025年第2期46卷 99-107页

作者：刘庆涛朱司宝王天文李闯钱森和张温清程凡田淑芳安徽工程大学生物与食品工程学院安徽芜湖241000 芜湖市绿色食品产业研究院有限公司安徽芜湖241000 安徽宣酒集团股份有限公司研发中心安徽宣城242000

本研究在NCBI数据库中挖掘出4个在pH 4.5及7.0条件下均具有氨基甲酸乙酯(ethyl carbamate,EC)降解能力的酯酶(ES1、ES5、ES8和ES9),实现它们在大肠杆菌中的可溶性表达,并对其进行纯化及酶学性质表征。结果表明,ES1、ES5、ES8和ES9最适... 详细信息

本研究在NCBI数据库中挖掘出4个在pH 4.5及7.0条件下均具有氨基甲酸乙酯(ethyl carbamate,EC)降解能力的酯酶(ES1、ES5、ES8和ES9),实现它们在大肠杆菌中的可溶性表达,并对其进行纯化及酶学性质表征。结果表明,ES1、ES5、ES8和ES9最适温度分别为70、70、55℃及55℃,ES1、ES5、ES9最适pH值呈碱性,ES8呈中性;4种酶在温度高于45℃或pH值低于5.0条件下稳定性显著降低;4种酶的活性受到Fe^(3+)、Co^(2+)、Cu^(2+)的强烈抑制;4种酶在体积分数10%乙醇存在条件下,可分别保持50.48%、48.44%、42.60%及33.59%的酶活力。4种酶在质量分数为5%NaCl条件下,可分别保持24.09%、20.41%、16.11%及10.73%的酶活力。4种酶在pH 4.5条件下对EC的米氏常数(Km)值分别为210.7、213.8、256.2 mmol/L及127.2 mmol/L,催化常数(kcat)/米氏常数(Km)值分别为214.31、203.20、161.46 L/(mol·s)及257.43 L/(mol·s)。结构分析推测,ES9底物通道入口较窄,可能影响EC的进入,从而影响ES9对EC的最大反应速率;而ES9具有相对较高的EC亲和力,可能归因于ES9与EC之间较强的氢键作用力。本研究获得了具有良好乙醇耐受性及EC水解性能的酯酶,丰富了EC水解酶酶库,为未来控制低酒精度的传统发酵食品中EC含量提供了新方法。

关键词：氨基甲酸乙酯氨基甲酸乙酯水解酶酯酶传统发酵食品食品安全

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花卉大棚喷药机器人远程控制系统设计——基于互联网

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农机化研究 2025年第2期47卷 61-67页

作者：陈可飞王铁广李文勤邢凯方赛银李明西南林业大学机械与交通学院昆明650224 安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000

针对花卉薄膜大棚传统人工施药效率低、喷洒不均匀且漂浮药物对人体健康造成伤害等问题,设计了一种可实现远程手机控制的悬挂式喷药机器人系统。首先,根据花卉的生长特点和大棚空间结构,在不改变现有大棚结构的前提下,通过增设导轨的方... 详细信息

针对花卉薄膜大棚传统人工施药效率低、喷洒不均匀且漂浮药物对人体健康造成伤害等问题,设计了一种可实现远程手机控制的悬挂式喷药机器人系统。首先,根据花卉的生长特点和大棚空间结构,在不改变现有大棚结构的前提下,通过增设导轨的方式引入喷药机器人,并依据花卉精准施药的基本要求,在SolidWorks中建模并优化喷药机器人的机械结构;其次,以MCU esp8266模块作为核心控制单元,对继电器、电机、电磁阀和药液泵等硬件进行控制,采用PWM方式调节继电器的导通时间,进而实现喷药机器人根据不同行进速度作业;最后,通过WiFi无线通信模块结合物联网平台设计远程控制APP端,实现喷药机器人启停和环境数据采集等功能。系统测试表明:在无遮挡和有遮挡物环境中,数据传输的成功率分别约为98%和93%,丢包率分别约为1.98%和7%,且喷药机器人在不同的速度下运行稳定。测试结果能够为喷药机器人在大棚内行走稳定性和对花卉自动施药提供技术参考。

关键词：花卉大棚喷药机器人远程控制物联网手机APP

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基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型——以贵州地区煤矿为例

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煤炭学报 2025年第2期50卷 1393-1408页

作者：解北京李恒栾铮雷振李晓旭李卓中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院北京100083 贵州理工学院矿业工程学院贵州贵阳550003 北京工业大学城市建设学部北京100124

煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存... 详细信息

煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存在诸多挑战。以贵州地区煤矿视频监控数据集为例,提出了一种基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型,该模型精准实时的完成了煤矿人车检测任务,对网络进行瘦身的同时几乎没有损失检测性能。具体来说,在网络模型设计阶段,以YOLOv8s为基线提出了一种名为FCW-YOLO的煤矿人车轻量级检测模型,首先将Faster-Block和坐标注意力和开发到网络的特征提取模块中,设计了一种新颖的C2f-Faster-CA轻量级架构,旨在减少网络的冗余通道同时自适应捕捉全局关键信息;其次,采用了WIOU边界回归损失函数以增加模型对普通质量样本的关注,降低了训练样本不平衡带来的回归误差等问题。在模型压缩阶段,联动剪枝算法对提出的FCW-YOLO模型进行通道级别的稀疏,模型可自动识别不重要的通道并对其进行删减,实现了煤矿人车检测模型二次轻量化设计FCWP-YOLO。在自建的煤矿人车检测数据集上的结果表明,提出的模型参数量,计算量和模型大小分别为2.3 M,4.0 GFLOPs,6.0 MB,对比基线模型分别实现了4.9倍、4.7倍、4.4倍的压缩效果,平均检测精度为88.7%,提高了1.1%,每张图像的处理时间仅为5.6 ms。对比多种轻量级架构和先进的检测模型,该方法精度表现优异,计算成本更低,实时性能更好,为资源受限的煤矿场景提供了一种可行的煤矿人车检测方法,满足煤矿视频监控部署要求,可为煤矿人车智能巡检任务提供实时预警。

关键词：煤矿工人检测煤矿载人车辆检测深度学习模型压缩轻量级架构

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一种基于SwiftNet面向室内RGBD场景的高效语义分割算法

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重庆工商大学学报(自然科学版) 2025年第03期 84-93页

作者：王博许钢苏世林安徽工程大学电气工程学院

目的针对室内场景中的复杂光照、多样化的材质以及空间结构，现有的RGBD语义分割算法未能充分利用深度图像提供的形状信息，且计算成本高等问题，提出一种基于SwiftNet面向室内RGBD场景高效语义分割方法。方法首先，在轻量级多尺度道... 详细信息

目的针对室内场景中的复杂光照、多样化的材质以及空间结构，现有的RGBD语义分割算法未能充分利用深度图像提供的形状信息，且计算成本高等问题，提出一种基于SwiftNet面向室内RGBD场景高效语义分割方法。方法首先，在轻量级多尺度道路RGB场景语义分割算法(SwiftNet)中引入深度图像，通过利用深度图像的颜色稳定性和其为每个像素提供的到相机的距离信息，能够降低光线、颜色和距离等因素对分割结果的影响；然后，针对深度图像的几何形状特征进行专门提取，把深度特征分解为位置分量和形状分量，同时引入两个可学习权重以独立地与它们协作，再对这两个分量的重新加权组合应用卷积获取深度数据中固有的几何形状信息，不会在推理阶段引入计算和内存增加；最后，为了更快地捕捉更丰富的上下文信息，改进深度聚合金字塔池化模块使其并行提取上下文信息，称为快速聚合金字塔池化模块(FAPPM)。结果通过在公共室内数据集NYUv2和SUNRGBD上的评估实验结果表明：相较于当前表现良好的ESANet模型，在两数据集上分别获得的2.21%和3.2%的MIoU提升，同时能够达到33.36的FPS。结论验证了该算法在处理复杂的室内环境语义分割中展现出的高效与准确性，为室内应用的后续智能机器人任务提供了良好的支持。

关键词： RGBD语义分割形状感知卷积室内场景特征融合深度学习

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基于改进YOLOv10n的红外图像遮挡行人检测算法

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重庆工商大学学报(自然科学版) 2025年

作者：温福新许钢凌成张星宇韩超安徽工程大学电气工程学院

【目的】针对红外图像行人之间存在互相遮挡，导致行人检测算法检测精度较低、模型参数量过大和难以部署到移动端等问题，提出一种基于YOLOv10n改进的轻量化红外图像行人检测算法YOLOv10n-SCM。【方法】首先，引入SCConv卷积模块与主干... 详细信息

【目的】针对红外图像行人之间存在互相遮挡，导致行人检测算法检测精度较低、模型参数量过大和难以部署到移动端等问题，提出一种基于YOLOv10n改进的轻量化红外图像行人检测算法YOLOv10n-SCM。【方法】首先，引入SCConv卷积模块与主干网络中的C2f模块相结合，形成C2f-SCConv模块，增强模型对细节特征的捕捉能力，提高整体的检测效率和性能；其次，在颈部网络引入CCFM模块，该模块通过降低计算量，使得模型在保持高效率的同时，能够更好地处理尺度变化带来的挑战，从而提升了模型在复杂场景下的检测性能；最后，构建C2f-EMA模块，并用它来替换原有的Neck端中的C2f模块。C2f-EMA模块通过更好地获取上下文信息，进一步提升了模型对红外图像中行人特征信息的提取能力。【结果】实验结果表明：在实验建立的红外图像行人数据集上，改进后的算法模型mAP值比原模型提高1.7%，同时参数量与计算量分别降低了38.3%和26.8%，更好地满足了对于红外图像遮挡行人检测要求。【结论】改进后算法满足了实时性与准确性之间的平衡需求，降低了行人漏检与误检的情况，展现出更高的实用价值。

关键词：红外图像 YOLOv10n 行人检测轻量级网络注意力机制

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