基于核主元分析法的核电厂设备状态监测技术研究

为解决核电厂传统监测手段的局限性，提出将核主元分析法（KPCA）引入核电厂设备在线监测领域中，并设计了监测模型建设方法以及在线监测策略。为验证算法的有效性，将其应用在国内某核电机组电动主给水泵的真实监测案例中。仿真结果表明，KPCA算法可适应核电厂设备监测的要求，能比现有阈值监测手段提供更为早期的故障预警。同时，相比于常规的主元分析法（PCA），KPCA算法能够提取各变量之间的非线性关系，识别出设备不同的运行模式，有效减少误报警。      

圆柱形压电换能器的测井声场有限元仿真

为了研究圆柱形压电换能器测井声场特性，该文采用有限元ABAQUS中动力学隐式算法和动力显式算法相结合的方法，借由压电单元、声学接触单元及无限单元解决了压电耦合、流固耦合及截断返回（波）问题，建立了圆柱形压电换能器的声波测井有限元-无限元耦合分析模型，通过重启动分析方法，完成了对整个声波测井过程的仿真分析。结果表明，通过与有限差分法结合完全匹配层（PML）的算法对比，该文建立的声波测井有限元-无限元耦合分析模型在解决测井声场分析问题上具有较高的可靠性。在激励电压作用下，于井轴接收到的返回波的声压量级衰减严重，而测井环境中的流体介质密度、固体介质密度对于井轴接收到的返回波的声压量级衰减影响较小。     

二维Mxenes-Ag微纳复合膜表面增强拉曼研究

作为新兴的超高灵敏检测技术，表面增强拉曼光谱(SERS)在环境、医药、食品、生理检测等多个领域有巨大的应用前景。由于该技术的检测灵敏度完全依赖于等离激元微纳结构的理化特性，其增强基底的设计和制备成为该领域的研究关键和热点。本文采用二维MXenesAg微纳复合膜作为增强基底，并通过优化Ag纳米颗粒的大小和分布来系统研究其SERS检测性能。相比传统的SERS增强基底，二维MXenes-Ag微纳复合膜具有更大的比表面积和更多的增强位点，MXenes作为吸附层的同时也可以为拉曼检测分子提供电子，使得检测分子发生电荷转移，在电荷转移的过程中会增强拉曼信号的强度，更容易吸附检测分子以获得更大的SERS增强。研究结果表明，该基底对典型SERS探针分子耐尔蓝(NB)与亚甲基蓝(MB)的检测限分别为1×10^-11和1×10^-12mol·L^-1。此外，为分析该SERS增强基底的应用潜力，其增强SERS信号的重现性和均匀性也进行了探究，典型环境污染物福美双和食品添加剂三聚氰胺的检测限为10和100μg·ml^-1。本研究成...     

一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习方法

元学习期望训练所得的元模型在学习到的“元知识”基础上利用来自新任务的少量标注样本，仅通过较少的梯度下降步骤微调模型就能够快速适应该任务。但是，由于缺乏训练样本，元学习算法在元训练期间对现有任务过度训练时所得的分类器决策边界不够准确，不合理的决策边界使得元模型更容易受到微小对抗扰动的影响，导致元模型在新任务上的鲁棒性能降低。提出一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习（semi-ARMAML）方法，在目标函数中分别引入半监督的对抗鲁棒正则项和基于信息熵的任务无偏正则项，以此优化决策边界，其中对抗鲁棒正则项的计算允许未标注样本包含未见过类样本，从而使得元模型能更好地适应真实应用场景，降低对输入扰动的敏感性，提高对抗鲁棒性。实验结果表明，相比ADML、R-MAML-TRADES等当下主流的对抗元学习方法，semi-ARMAML方法在干净样本上准确率较高，在MiniImageNet数据集的5-way 1-shot与5-way 5-shot任务上对抗鲁棒性能分别约提升1.8%和2.7%，在CIFAR-FS数据集上分别约提升5.2%和8.1%。     

基于扩展有限元法的混凝土重力坝裂纹扩展研究

针对混凝土重力坝裂纹开裂扩展问题,基于扩展有限元(XFEM)理论,以Koyna大坝为例,分别建立基于附加质量法和无质量地基法的传统抗震分析模型和基于流固耦合法和粘弹性边界法的新型抗震分析模型,并针对两种模型进行线性时程分析和非线性裂纹扩展模拟分析。结果表明,以流固耦合法和粘弹性边界法建立的坝体-地基-库水抗震分析模型的动力峰值响应整体减小了约30%;传统模型的裂缝张开位移有一定程度的夸大,基于流固耦合法和粘弹性边界法建立的坝体-地基-库水抗震分析模型的裂纹扩展路径与实际振动台试验结果更接近。