公路路基变形破坏及其测试技术研究进展与展望

路基变形是公路病害的主要原因之一,其在公路建设、管理、运营、养护过程中带来的隐患日益凸显。目前以遥感测绘、地球物理探测、多传感器为代表性的相关技术,在路基变形测试中发挥了重要作用。为研究道路工程领域动态和行业发展趋势,梳理近年来道路工程领域理论、方法、技术及装备研究现状,阐述了公路路基变形的主要形式及影响因素,分析了路基变形测试技术类型及其优缺点,进一步讨论了对全周期智慧监测体系的认识及其发展趋势。构建路基变形监测体系是感知路基状态、路基稳定性评估和灾害预警的主要途径。随着人工智能和先进测试技术的快速进步,路基变形测试技术呈现出动态化、透明化、智慧化等新特点。加强公路测试基础理论、技术与装备的研发,形成基于立体空间的多手段路基健康监测体系是未来道路安全运维的重要发展方向。     

采用时序InSAR技术的广汉市地面沉降监测及影响因素分析

随着城市化进程的不断推进,建设施工活动和地下水开采等频繁人类活动对城市地表稳定性的影响程度逐步加深。基于2018年3月~2021年12月的Sentinel-1A数据,结合永久散射体干涉技术中利用振幅离差指数提取高相干点的方法,采用小基线集干涉技术,获得了广汉市的地面沉降速率和沉降时序,据此分析了广汉市沉降的特征及原因。结果表明,在研究时段内,广汉市接近90%的地区未出现严重沉降现象,小汉镇、金雁街道、三星堆镇和向阳镇出现小规模沉降,施工区及其周边沉降相对严重,最大沉降速率为-31 mm·年-1。此外,沉降主要出现在2018~2020年,建筑施工活动和降水是引起地面沉降的主要因素。     

基于有序Logistic回归模型的北京高校男生有氧能力

为探索北京高校男生有氧能力的影响因素,通过随机抽样法抽取134名18~25岁北京高校男生,空腹抽静脉血测血液指标,用德国MetaMax 3B系统实时监测气体代谢,通过线性递增方案测得VO2max相对值。基于Spearman相关、有序Logistic回归等分析方法进行分析处理。结果表明：北京高校男生有序Logistic回归方程：Ln{P(Y≤1|x)/1-P(Y≤1|x)}=-2.757-0.067*X1-0.025*X2+0.066*X3+0.018*X4-0.009*X5;Ln{P(Y≤2|x)/1-P(Y≤2|x)}=-0.771-0.067*X1-0.025*X2+0.066*X3+0.018*X4-0.009*X5（X1=体重、X2=心率(heart rate, HR)、X3=每搏输出量(stroke volume, SVI)、X4=心室射血时间(ventricular ejection time, VET)、X5=血红蛋白(hemoglobin, HGB)）。回归方程模型系数综合检验步(step)、块(block)、模型(model)检验的P值均小于0.01;拟合优度检验的-2对数似然值(-2LL)为159.374,Cox&SnellR2为0.331,NagelkerkeR2为0.373;预测等级1准确率为45.5%,等级2准确率为100%,等级3准确率为100%,综合为81.8%,说明Logistic回归模型性能良好。Hosmer和Lemeshow检验预测值与观望值无显著性差异（P>0.05）。可见北京高校男生定量负荷心功能、血液指标与有氧能力的多元Logistic回归模型拟合度较好,且HR、SVI、VET、HGB是有氧运动能力的重要预测因素。     

基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别

针对传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法在时空特征提取存在不足,提出一种改进的Inception与双向长短期记忆（ bi-directional long short-term memory,BiLSTM）联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。     

西安中深层同轴套管换热井取热能力及热影响半径

深井换热技术是目前公认最环保的地热能开发利用技术,以同轴套管换热井最常见,取热能力和影响半径是这一技术推广过程中存在争议且急需解决的问题。以西安草滩2500m深同轴套管换热井为研究对象,基于实测地层温度和围岩热物性参数,通过原位测试及数值模拟技术,分析换热井的取热能力,探讨换热过程中围岩地层温度变化特征及范围。结果表明:目标换热井30年可持续取热功率可达350kW,平均延米140W/m;围岩地温衰减程度和范围随着取热功率增大而增大;换热井不同深度影响半径不同,深部地层整体大于浅部,350kW取热功率下取热30年最大地温影响半径可达110m。     

电动汽车动力电池组液冷散热优化

电动汽车动力电池在充放电过程中快速产生大量的热量,开展高效散热设计有利于提升电池组工作效率及其安全性。采用冷板和电池组相结合的方式进行电池组液冷散热设计,以50℃作为临界最高温度进行研究,结果表明冷板与电池组采用侧面侧方布置时电池表面平均温度最低,温度均匀性较好。满足散热设计对应的相间侧向所需质量流量最小且为0.05 kg/s,而相间上向模型的压降最小。因此,电池组散热设计时可优先选择电池单体与冷板相间布置的结构。     

Sentinel-1A影像在山区管道地表形变监测中的适用性评价指标构建

Sentinel-1A卫星数据覆盖范围广、重访周期快、获取成本低,通过合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术能够高效获取管道沿线大面积地表形变信息。但是山区管道所处地形复杂、起伏大、植被茂盛,监测中易存在叠掩、阴影、失相干等现象,Sentinel-1A卫星数据在管道不同区段的适用性有差异。为了对Sentinel-1A在山区管道地表形变测量中的适用程度进行评价,本文以三段不同山区地形的管道为研究区,结合Sentinel-1A数据、Sentinel-2数据、ALOS DEM数据进行相关性分析,构建适用性评价指标。结果显示：管道沿线Sentinel-1A影像的叠掩阴影占总面积的比例与坡度的Pearson相关性为-0.914,Spearman相关性为-1,呈显著负相关;影像相干性和归一化植被指数的Pearson相关性为-0.972,Spearman相关性为-0.99,呈显著负相关。使用回归分析和归一化的方法建立了山区管道沿线Sentinel-1A数据的坡度适用性指标和植被适用性指标,指标可对山区管道沿线域使用Sentinel-1A数据进行形变监测的适用性进行评价。     

基于孤岛划分约束的有源配电网故障恢复策略

为提高供电恢复效果,更好地应对当前有源配电网信息-物理耦合程度不断加深的形势,提出了一种考虑信息流、能量流、业务流多流融合以及智能软开关(soft open point,SOP)作用的孤岛划分算法,基于该算法实现供电恢复策略。首先,为保证负荷的可靠恢复,该策略深入研究信息-物理耦合并建模,对节点信息重要度排序,讨论其对负荷恢复的影响;其次,构建了SOP的稳态模型,分析了SOP的工作原理及控制模式;接着,为了更大程度、更加灵活地恢复负荷,考虑SOP的作用,建立考虑光伏时变性及负荷运行特性的有源配电网孤岛划分模型;最后,算例仿真验证所提策略的有效性。     

基于节点分类的区域货流分布预测方法

为了更加精确地预测区域货流分布并准确描绘区域经济之间的联系与互动,提出了基于聚类算法与改进重力模型相结合的区域货流分布预测方法。首先,通过Pearson相关性检验对货运影响因素进行分析,针对不同区域之间的异质性和相似性,采用K-means++算法进行节点聚类,对起讫点（origin-destination, OD）对进行精细化研究;其次,引入货运影响因素、社会联系强度以及由距离成本和时间成本构建的阻抗函数作为参数,对传统重力模型进行改进,灵活地适应不同地区的交通特征,使得模型更具通用性和适应性;最后,以云南省为例,利用构建的改进重力模型进行货流分布预测,并与传统重力模型预测结果进行比较。结果表明：改进重力模型预测精度比传统重力模型提升了57.75%,稳定性提升了54.66%。该方法预测精度明显提升,为区域货流预测提供了更为可靠的方法。     

农机与社会、经济协调发展分析

由于农业系统的复杂性和灰色性,用灰色系统理论来解决农业系统中的问题是科学的。本文利用灰色系统理论建立了农机、社会、经济协调发展模型,并用此模型对吉林省某村作了实证研究,得到了许多有益的结论。