高陡边坡下部变形塌方应急处理措施

在建筑基坑、道路路堑、水电站坝基和厂房基坑等诸多边坡工程领域中的边坡变形塌方尤为常见,应急处理措施的研究和实施对工程建设的安全性至关重要。为此,文章在总结国内若干典型工程边坡塌方处理措施的基础上,概括了边坡变形过程中和塌方后常规的处理措施,并以老挝某水电站厂房后边坡变形塌方后的治理措施为案例,提出了高陡边坡下部变形塌方的应急处理措施。     

基于扩张状态观测器的双永磁同步电机同步抗扰控制北大核心

对于双永磁同步电机系统中由于参数摄动和随机摩擦扰动引发的转速失同步现象,提出了一种新的双永磁同步电机滑模控制方法。首先,设计了扩张状态观测器去估计系统状态与实时扰动,并结合滑模跟踪控制器来提高电机在扰动作用下的跟踪性能;其次,将交叉耦合结构与滑模同步控制器结合,对电机转速的同步误差进行抗扰控制并且提升系统的同步性能。仿真结果表明,扩张状态观测器能准确估计电机系统机械角、转速及系统总扰动;设计的滑模控制器能够有效提高电机系统在扰动作用下的跟踪与同步控制性能。     

特征分离编码的景区短期客流量预测模型

为增强景区科学管理、缓解交通压力、减少安全隐患、提升游客体验，提出基于特征分离编码和注意力机制的网络模型(feature separation encoding and attention mechanism network, FSEAMNet)预测景区短期客流量。该模型包含序列到序列(sequence-to-sequence, Seq2Seq)结构，将不同分布规律的特征进行分离并独立编码，融合成最终的编码向量序列。在每个解码时刻，注意力机制将编码向量序列重新组合成一个上下文向量，解码器从上下文向量解码出未来的游客数量。通过真实的景区数据库数据构建训练集、测试集。实验结果表明，与其它模型相较，FSEANet的预测误差最多可下降82.80%,该模型在工程应用案例分析中对未来一周客流量预测的每日相对误差均在10%以下。所提模型能对实际景区未来短期客流量实现较准确的预测。     

基于深度学习的GIS腔体内部异物分割北大核心

针对机器人在清扫GIS腔体中由于光照强反射现象影响金属异物的视觉检测问题及嵌入式平台计算资源有限的挑战,提出一种轻量级网络QG-QDeepLabV3+用于GIS腔体内异物分割。通过四元数卷积神经网络保留像素彩色通道间相关性,减少网络参数量;同时提出QG(quaternion gabor) Attention机制,将异物多方向、多尺度细节特征与深度特征融合,以提高分割精度。实验测试结果表明,相比于现有先进算法网络参数量下降近71%,同时异物的分割轮廓以及分类识别准确率上有了较高提升。     

基于线性自抗扰的并联液压系统同步控制北大核心

针对并联液压系统的强耦合、非线性、以及内外不确定性扰动造成同步性差的问题,提出基于线性自抗扰控制的同步控制策略。首先,基于流量连续性方程建立并联液压系统的压力与负载微分模型;然后,基于自抗扰控制理论,变换系统的状态空间方程,并将参数不确定性、扰动不确定性、模型不确定性等视作“总扰动”,设计了三阶线性自抗扰同步控制器;最后,在AMESim中搭建了并联液压系统模型,并导入MATLAB/Simulink模块,通过联合仿真验证了所提控制方法的有效性,进一步地与PID控制进行比较。结果表明,基于线性自抗扰的同步控制策略下的并联液压系统的同步精度高,鲁棒性强,为对并联液压系统同步性要求较高的重载工业工程提供了新的控制思路。     

基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测

地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标影响差异问题,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。进一步地,针对不同序列长度对预测效果影响差异问题,本文还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的LSTM水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、S-LSTM和VA-LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制LSTM网络在面临复杂、大规模、噪点多的数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法的强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。     

“全民健身”背景下高校体育与社区体育协同发展探究

中共中央将提高全民健康水平作为《“健康中国2030”规划纲要》的根本目标。为响应中共中央健康规划刚要，积极推动健康中国建设，国家体育总局据此编制并组织开展《全民健身计划（2021-2025年）》。而社区作为最基础的社会组织，在推动全民健康中凸显着重要作用。本文以社区体育资源需求扩增为切入点，通过重点分析学校体育资源的多样性与专业性，寻求提高高校体育与社区体育资源共享程度。通过文献资料法等方式了解目前我国高校体育、社区体育各自资源的优势以及存在的问题，探索两者之间相互协作的意义以及协同发展的途径。通过调查法了解龙岩学院以及学院周边两个社区（东华社区、溪圣社区）的体育文化建设等相关方面，拟通过两者之间的强强联合，共同推动社区体育文化建设，促进我国体育事业的进一步发展，逐步实现全民健身目标。     

考虑气象因素的WOA-TCN楼宇IES多元负荷预测

<正>准确且可靠的综合能源系统多元负荷预测是IES优化调度的数据基础，为此开展了小型楼宇IES多元负荷预测，提出了基于鲸鱼优化算法的时序卷积神经网络组合预测模型，经小型楼宇IES数据集验证，该方法能够有效降低多元负荷预测误差，获得准确且可靠的多元负荷预测结果。     

Levenberg-Marquardt算法在行波管电子枪多参量优化中的应用

行波管作为一种广泛应用于电子对抗等领域的真空电子器件，其性能在电子信息化飞速发展的21世纪被提出了更高的要求。电子枪是行波管中一个至关重要的部件，因此电子枪的优化设计是提升行波管性能的有效方式。行波管电子枪根据性能要求由迭代综合法或非迭代综合法计算得到各电极参量的初值后，进一步对电子枪参量进行优化时，一般采用参数扫描法，针对多参量多目标函数优化时往往处理数据量大，优化速度慢。本文构建了对电子枪电性参量、结构参量同时进行优化的Levenberg-Marquardt算法，可以处理多目标函数多参量问题，提高优化效率，并以此为基础对一个可应用于行波管的电子枪的电极参量及其外加磁透镜的磁极参量进行了优化，最终电子枪发射性能参数达到阴极总发射电流2.5114 mA,注腰半径11.23μm,注电流密度633.6504 A/cm²,面压缩比79.2650。