气候变化与人类活动影响下大清河流域上游河流径流响应研究

河北雄安新区的设立,引起了各界对雄安新区所在的大清河流域的广泛关注,特别是其水资源的变化特征与影响因素是了解雄安新区水资源情势的重要参考。研究解析了人类活动和气候变化对大清河流域上游径流过程的相对影响,采用SWAT模型模拟了大清河流域上游径流过程,并结合弹性系数法验证比对,分离了人类活动与气候变化对大清河流域上游径流过程的贡献率。结果表明,1981-2015年,大清河流域上游山区倒马关站及紫荆关站径流量均呈减少趋势,倒马关站及紫荆关站年径流量递减速率分别为0.10m3/s及0.07m3/s。人类活动为影响径流的主导因子,其贡献率为53.4%～60.8%;气候变化较人类活动影响径流稍小,其贡献率为39.2%～46.6%。研究结果可为支撑未来雄安新区建设区域水资源规划和管理提供依据。     

高强钢激光-MIG复合焊对接间隙下的焊缝成形机理

采用光纤激光-熔化极稀有气体保护(MIG)复合焊对不同对接间隙下的3 mm厚低合金高强钢进行焊接。在焊接速度恒定的条件下,研究了不同对接间隙下焊缝的成形过程,并与零间隙下相同工艺参数的激光-MIG复合焊的焊缝形貌进行对比。结果表明:在有对接间隙时,焊缝及其热影响区的上下宽度基本一致(呈U形),而在零间隙下,焊缝及其热影响区的宽度均呈上宽下窄(Y形)的形态。焊缝成形机理如下:在激光-MIG复合焊进行有对接间隙的焊接时,电弧等离子体的形态有三种不同的变化(与任一侧试板起弧燃弧形成的"分叉电弧"以及与两试板同时起弧燃弧形成的"十字电弧"),电弧的三种形态不断变化,形成"摆动"态;"摆动"态电弧等离子体的作用是预热和熔化工件侧壁,激光热源作用在熔池上起到加大熔深、稳定电弧和消除电弧热源导致的侧壁未熔合的作用;对接间隙下电弧热源作用的范围较大,使得母材受热更加均匀;与零间隙焊缝相比,有间隙下的焊缝组织更均匀。     

柔性银包铜基导电线路的制备与性能

针对导电银浆价格高、导电铜浆易氧化等问题,采用银包铜粉作为导电填料,聚氨酯改性丙烯酸树脂为树脂基体,通过丝网印刷在聚酰亚胺薄膜上印制导电线路,并用热固化的方式进行固化,从而获得导电性能优良的柔性银包铜基导电线路。结果表明:当银包铜粉的含量为65%(质量分数)时,制备的导电胶各项性能达到最佳值,满足丝印要求,平均膜厚为29.25μm,固化后得到的导电膜电阻率达到最低值1.06×10~(-3)Ω·cm。     

积分值五次样条拟插值

为了解决连续区间上积分值的函数重构,提出一种直接构造方法.首先利用积分值的线性组合得到结点处函数值的六阶逼近;然后将该近似函数值代入到传统的五次离散样条拟插值算子的泛函值上,得到积分值五次样条插值;最后基于五次样条拟插值的收敛阶,得到该方法对高阶导数逼近的收敛阶.实验结果表明,与传统的积分值样条插值方法相比,该方法简单、有效,可以推广到积分值高次样条拟插值上.     

特定领域的命名实体识别方法的研究

在特定领域的命名实体识别技术中,针对不同领域有各种不同的识别方法。不同领域文本具有其独特的文本特征,这导致已有领域的识别方法难以适应新的特定领域。针对该问题,提出一种基于条件随机场、半监督学习和主动学习相结合的方法,将其形成一个统一的技术框架来适应各个特定领域的命名实体识别。该方法首先选取特定文本的基本通用特征构建特征集合,训练条件随机场对特定领域进行命名实体的初步识别,再通过主动选取置信度低于选定阈值的样本进行人工标注,并迭代扩展训练样本来达到高识别效果。为验证所提方法,针对轨道交通领域文本进行了实验,实验结果表明该方法行之有效,在轨道交通领域取得了较好的识别效果。     

基于压缩感知的电力系统故障选线研究

为了解决电力系统故障选线中信号的采样、传输和存储问题,提出了一种全新的基于压缩感知理论的信号压缩的方法.该方法的采样频率不用考虑奈奎斯特采样频率.采样的信号是有选择性的部分信号.并通过设计重构算法来准确恢复该全部信号.考虑到一般条件下信号稀疏度不确定性,采用一种分割增广拉格朗日收缩算法(SALSA)来重构这些稀疏度不确定的信号.通过采用快速傅里叶变换基与高斯随机矩阵并且和SALSA相结合能够很好地实现信号压缩重构.对重构信号采用小波分解,获取重构信号的主要特征,分析零序电流模极大值的极性,找出其中一条与另外两条零序电流模极大值极性不同的线路,从而确定此线路为故障线路.     

面向SDN数据层的双虚假IP地址动态跳变技术

嗅探攻击是一种常见且隐蔽性很强的网络攻击方式,这种攻击方式对通信数据的机密性造成了严重威胁,然而传统的防御手段受制于网络攻防对抗的严重不对称性,难以有效应对这种威胁。文章提出了一种面向SDN数据层的双虚假IP地址动态跳变技术,首先利用双虚假IP地址破坏通信数据在空间维度上的关联性,然后通过周期性IP地址跳变破坏通信数据在时间维度上的关联性,从而提高嗅探攻击者重组通信数据的难度以及成本。抗攻击有效性分析以及仿真实验表明,文章所提技术在提高抗嗅探攻击能力的同时,能保证较低的CPU消耗和通信时延。     

通信人工智能的下一个十年

移动通信技术走过了37年的发展历程,人工智能技术也已走过了64年的发展历程。从早期的各自独立演进,到5G与人工智能开始深度融合发展,“5G与人工智能”已被业界视为一组最新的通用目的技术组合,对垂直行业的发展起到提振生产力与赋能的作用。首先介绍了早期移动通信和人工智能各自的发展路线,并重点回顾了人工智能与通信技术在3G到5G阶段开始融合发展。针对通信人工智能,详细阐述了当前人工智能技术在移动通信生态系统中各领域的发展情况,包括通信网络基础设施、网络管理与运营、电信业务管理、跨领域融合智能化、垂直行业与专网等,并总结了通信国际标准组织对人工智能技术在移动通信系统中的分级定义与演进路线。面向下一个十年,展望了通信人工智能未来的发展路线与演进趋势,并结合3GPP与ITU-R的5G/6G时间表,前瞻性探索了基于3GPP和O-RAN路线的网络智能化、基于体验感知与意图的网络管理与运营系统的发展、网络AI信令体系、面向智慧中台演进的电信业务与支撑体系、跨领域融合的智能化体验管理与策略管理、从SLA向ELA的演进以及面向垂直行业的智能专网等。最后建议行业达成共识,在下一个十年中全面加速推进人工智能在通信生态领域的发展。     

基于卷积模块注意力机制深度学习模型的激光熔覆裂纹识别

为改进传统人工方法对熔覆区域裂纹检测耗时、准确率低的现状,提出了一种融合注意力模型的熔覆区裂纹自动识别方法,以便对裂纹进行标识和检测.基于U-net网络构造的熔覆裂纹语义分割网络存在对局部小特征提取能力不足的问题,而通过增加注意力模型(CBAM)层,提取特征空间和特征通道的权重信息,就可以对激光熔覆区微观裂纹进行实时的像素级标注和检测.实验结果表明:引入注意力模型的深度学习模型可使熔覆裂纹的识别和检测准确率提升2.7个百分点;融合注意力模型的网络在熔覆区域裂纹测试集上的准确率为79.8％.深度学习模型标注的准确度和速度均已超过人工标注,为激光熔覆裂纹的识别提供了有效方法.     

分段变步长MPPT算法在风力发电系统中的应用

针对传统定步长爬山搜索(HCS)法在风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)控制过程中的快速性和准确性矛盾,提出了一种基于爬山搜索法和模糊控制的分段变步长MPPT算法.该算法根据发电机P-ω特性曲线对最大功率点(MPP)跟踪过程进行分段,使系统能够根据工作点所在的区域选择合适的跟踪算法和步长完成最大功率跟踪.在Matlab/Simulink中分别对提出的模糊分段变步长算法和传统爬山搜索法进行了仿真.仿真结果表明:所提算法明显地改善了系统跟踪MPP的速度和稳态精度,在MPPT方面明显优于传统的爬山搜索法.