沈阳工业大学学报

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    基于电力北斗系统的高压电力终端局部放电监测算法设计
    张小东, 张益明, 杨启帆, 王关霖, 顾冰凌
    2026, 48(4): 1-9. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.01
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    【目的】当前高压电力终端线路局部放电监测装置存在局部放电模式误判、误报率较高的问题,且无法对无通信信号覆盖区域实现实时局部放电监测。为此,本文基于电力北斗系统与改进DBN模型,开展高压电力终端局部放电监测算法研究。【方法】本文提出的高压电力终端局部放电监测算法,主要包括基于电力北斗系统的数据采集与同步,以及基于灰度图矩-KHA-DBN的局部放电模式识别与定位两部分。在数据采集与同步阶段,利用北斗系统短报文通信与定位功能,实现无通信信号覆盖区域内电力终端监测数据的实时传输,并同步携带监测设备的地理位置信息;同时利用北斗系统同步授时功能,完成多终端传感器采集时间的统一校准,提高多区域监测数据共享的同步性,进而依靠数据的时空特性提升局部放电定位精度。局部放电模式识别与定位阶段主要涉及数据采集、特征提取与模式识别3个环节。通过分析局部放电模式与产生机理,设置内部放电、沿面放电、电晕放电与悬浮放电4种典型局部放电模式,并采用高频电流法采集上述4种放电模式信号与设备正常状态信号;为降低多类放电模式模态混叠的影响,采用空间关系特征增强方法,将监测数据时频分布图划分为若干区域,分别提取3个低阶灰度特征参数;基于多尺度排列熵理论选取合适的尺度参数,对强时序特征数据进行细化处理并计算熵值,进一步增强多尺度数据特征的独立性。本文采用改进KHA优化DBN参数,并将优化结果作为DBN初始参数。具体而言,首先通过Logistic混沌映射生成KHA初始种群,再采用高斯变异操作更新IK适应度值以完成KHA参数寻优;在确定DBN初始参数后,利用训练样本集对DBN模型进行训练,并分析不同隐藏层数与节点数对识别准确率的影响;最后确定灰度图矩-KHA-DBN局部放电模式识别算法的最优结构。【结果】搭建模型训练数据采集试验平台,采用与实际场景数据规模相当的样本开展测试,分析了隐藏层数与节点数对局部放电模式识别准确率的影响,确定最优隐藏层数为5、节点数为26。与基于极限学习机、支持向量机的局部放电模式识别算法相比,本文算法的平均识别准确率分别提升了4.87％和3.22％,展现出更优的模式识别性能。【结论】本文算法可识别的局部放电模式类型较为齐全,能够满足工程实际应用需求。融合电力北斗系统后,利用北斗系统短报文通信、定位与同步授时功能,可实现电力终端监测数据自动化传输、终端定位与多区域传感器采集时间校准,还可为提高局部放电故障定位精度提供理论支撑。
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    基于AR数字化模型的高压绝缘子故障检测及处置技术
    李靖翔, 赖皓, 江志波, 潘立邦
    2026, 48(4): 10-18. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.02
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    【目的】配电网作为电能分配的核心环节,其运行稳定性直接影响电力供应的连续性与可靠性。高压绝缘子作为配电网中的关键组件,具备电气隔离和导线支撑功能,但在长期运行中易受到环境因素、气候变化及材料老化等影响而发生故障。一旦发生故障,不仅可能降低配电网的运行稳定性,影响电能供应质量,还可能引发短路、跳闸等事故,对电力企业和用户造成严重经济与社会影响。因此,实现高压绝缘子故障的及时、准确检测与处置对于保障配电网安全稳定运行具有重要意义。【方法】针对上述问题,本文提出了一种基于自回归(auto regressive,AR)数字化模型的高压绝缘子故障检测与处置技术。设计并实现了用于配电网高压绝缘子状态数据实时采集的模块,可高效处理特高压直流输电系统中的差值信号,为后续数据分析提供高质量数据基础。在此基础上,建立AR数字化模型,通过参数估计和滤波处理提取信号关键信息,有效抑制噪声干扰。进一步,通过比较滤波后残差序列及其方差,实现对异常数据的精确识别。故障检测阶段,采用极限学习机建立高压绝缘子故障检测模型,将异常数据残差序列输入模型,可快速准确地判断故障类型、故障位置及故障时间,实现精准检测。基于此,构建高压绝缘子故障快速处理模型,通过预设处置流程与算法,实现故障的快速维修和更换。【结果】实验结果表明,该方法能够实现高压绝缘子状态的实时监测与故障预警,有效提升故障检测的准确性与效率,缩短故障处置时间,降低运行成本。同时,该技术具有较强的适应性和可扩展性,可为配电网的安全稳定运行提供可靠技术支撑。【结论】综合研究结果可知,所提出的基于AR数字化模型的高压绝缘子故障检测与处置方法不仅提高了故障检测的准确性和效率,还为配电网安全稳定运行提供了一条可行的技术途径。该方法在实践中具有重要应用价值,有助于减少因绝缘子故障导致的电力中断,提升电力系统整体稳定性与供电质量。
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    考虑需求不确定性的电能量-灵活爬坡市场均衡模型
    孙田, 闵睿, 郭倬辰, 刘学, 蔡元纪
    2026, 48(4): 19-28. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.03
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    【目的】随着可再生能源渗透率的持续提升,“鸭子曲线”问题将愈发严峻,系统净负荷曲线短时间内的迅速爬升现象会更加突出,这对电力系统的灵活性提出了更高要求。灵活爬坡产品作为一种新型辅助服务交易品种,可通过激励机组在本时段预留灵活爬坡容量,以应对下一时段的净负荷变化,提供该产品的机组也能借此获得相应回报。当前研究对灵活爬坡需求价格曲线的不确定性考虑不足,对该产品影响市场均衡的讨论较为欠缺,且未充分纳入多资源主体的不同特性,上述问题仍需要进一步研究解决。【方法】本文提出了一种考虑源荷不确定性的灵活爬坡需求价格曲线计算模型。该模型结合系统净负荷中负荷与新能源功率预测误差受不同因素影响的特征,采用分位数回归方法拟合得到系统负荷预测误差的上、下限曲线方程,进而计算出系统灵活爬坡需求;在此基础上,结合系统净负荷预测误差的概率密度分布函数,确定灵活爬坡需求价格曲线。以该计算模型为基础,本文进一步构建了考虑多类型资源接入的电能量-灵活爬坡市场均衡模型,将原有仅以发电成本最小化为目标的数学模型,扩展为电能量与灵活爬坡产品供应的总成本最小化模型。【结果】以IEEE30节点系统为算例,结合某地实际光伏与负荷数据开展仿真分析:首先通过计算误差回归曲线得到净负荷预测误差,进而绘制系统灵活爬坡需求价格曲线,为灵活爬坡产品定价提供依据;其次通过多场景市场均衡分析发现,所构建模型下的电能量出清价格可有效反映系统灵活爬坡供需关系,实现机组及系统的经济性最优;再次对各场景光伏出力曲线的分析表明,该模型能有效减少弃光现象;最后验证得出,独立储能的接入可替代部分高发电成本的燃气机组,从而降低系统总购电成本。【结论】通过所构建模型,系统可有效调整灵活爬坡产品的采购量,减少因未采购灵活爬坡容量产生的损失成本,显著提升系统运行经济性;在市场价格的引导下,灵活爬坡产品能够激励更多灵活资源并网并提供灵活爬坡容量,为新能源消纳能力的进一步提升创造条件;此外,独立储能可较好地匹配系统灵活性需求,在缓解系统灵活性供需压力的同时,为自身争取更多盈利机会。
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    基于多目标粒子群的EV充电与能源调度优化技术
    朱延杰, 高宇豆, 李园
    2026, 48(4): 29-35. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.04
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    【目的】针对电动汽车的广泛使用导致电力系统峰谷差增大、电网局部过负荷等问题,提出了一种基于多目标粒子群优化的电动汽车充电与能源调度策略。该策略在满足用户用电成本最低和电网安全运行的基础上,通过对电动汽车充电方式的优化调度,降低了电网负荷的峰谷差,有效保障了电力系统的安全可靠运行。【方法】设计采用多目标粒子群算法求解电动汽车优化调度函数。构建了粒子群状态评价指标,并以此为依据动态调整粒子群算法的惯性权重和学习因子,利用Sigmoid函数映射方式确保惯性权重和学习因子随评价指标的变化而动态调整。在此基础上,利用高斯变异防止算法陷入早熟收敛或停滞状态,进一步提高了算法的可靠性和稳定性。【结果】研究通过建立电动汽车优化调度目标函数,利用多目标粒子群算法对该函数进行求解。从算法的收敛速度、目标函数值的标准差等方面对算法性能进行了对比分析,最终选定自适应权重优化结合高斯变异的粒子群优化算法作为求解方案。对固定电价和分时电价的优化策略进行了仿真分析,仿真结果表明,本文提出的调度策略在分时电价和固定电价下均可实现削峰填谷效果。【结论】采用自适应权重优化和高斯变异粒子群优化算法虽然收敛速度有所降低,但其具有稳定性和可靠性方面的优势。优化调度之后固定电价负荷曲线峰谷差较原始负荷峰谷差减小37.26%,分时电价负荷曲线峰谷差较原始负荷峰谷差减小53.62%。该算法对不同分时电价策略同样适用。本文的创新点在于:1)提出了一种粒子群收敛状态评价指标,用于评估种群收敛状态,并以此为依据,动态调整粒子群优化算法的惯性权重和学习因子,充分发挥了粒子群优化算法的性能;2)针对多目标函数优化,引入了基于高斯变异优化的粒子群变异策略,避免了种群处于早熟收敛或停滞状态,提升了算法的稳定性和可靠性。
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    基于时空辐照分布特性的光伏电站发电超短期预测算法
    李慧, 陈少梁
    2026, 48(4): 36-42. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.05
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    【目的】针对光伏电站内部空间辐照分布不均匀导致发电预测准确性不高的问题,突破传统方法在捕捉时空动态特性方面的局限性,提出一种融合时空辐照分布特性的超短期预测算法,以提升晴天及阴天等复杂条件下的预测可靠性,满足电网实时调度需求。【方法】通过三个关键维度(大气层外太阳辐射照度、大气质量、大气透明度)构建辐照度计算体系。结合时角修正和太阳高度角确定入射角度;引入太阳常数和大气衰减系数以量化外层辐射强度;通过大气质量和透明度参数表征大气衰减效应;整合直接辐射与散射辐射,形成完整的辐照度计算框架。为提高预测准确性引入相似日概念,通过计算日相似度和前趋势相似度,并结合二者建立目标函数以选取与预测日辐照度分布相似的历史日期。在发电预测方面,结合多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)和深度置信网络(deep belief network,DBN)构建MLP-DBN模型,利用相似日选取方法及太阳辐照度数据构建预测样本。将太阳辐照度样本输入MLP模块,得出发电初始预测值并计算残差,DBN模块根据残差进行精准预测,通过相关表达式计算隐藏层及输出层输出,并建立目标函数以调整网络权值,训练MLP直至均方误差最小化,最终输出光伏电站超短期发电预测结果。【结果】实验结果表明,在晴天和阴天条件下,本文算法计算出的辐照度与实际值高度吻合,而传统方法存在明显偏差。此外,发电预测曲线显示,本文算法的预测结果更贴近实际值,得益于高效的历史相似辐射日筛选机制。定量分析进一步表明,该算法在晴天和阴天下决定系数均优于对比方法,尤其是在阴天条件下的稳定性突出,验证了其强鲁棒性。本文算法模型能够从样本中学习复杂非线性关系和高层次特征,从而精准捕捉不同气象条件下的细微差异。【结论】本研究既通过整合辐照度时空分布特性和深度学习技术准确刻画了大气辐射传输过程,又通过深度网络有效提取了天气相关的非线性特征。该方法为光伏电站参与电力市场竞价和电网调度提供了可靠的技术支持,对促进新能源消纳具有重要实践价值。
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    基于投票集成学习的输变电工程造价预测模型
    刘云, 张文静, 王冬超, 周波, 韩进棚
    2026, 48(4): 43-50. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.06
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    【目的】随着数据技术的发展,输变电工程领域积累了大量多源异构数据,同时电网工程造价的影响因素具有多样性和非线性特征,这两大问题导致传统造价预测模型准确率普遍偏低。针对这一痛点,本文旨在提升输变电工程造价预测的准确率,为工程成本管理提供可靠的决策依据。【方法】本文提出一种融合强关联性样本平衡算法与投票集成学习算法的造价预测方法。首先,利用Pearson相关系数筛选影响输变电工程成本的关键因素,并对数据进行归一化处理;其次,运用样本平衡算法随机生成多个不同规模的训练子数据集,基于各子数据集分别构建卷积神经网络(CNN)子模型;最后,依据各子模型在验证阶段的表现,计算不同类别预测结果的权重,通过加权投票集成策略得到最终预测结果。该方法设计原理为:Pearson相关系数可精准锁定关键影响因素,有效削减冗余信息;样本平衡算法能够解决数据分布不平衡问题,确保模型对各类样本具备均衡的识别能力;投票集成学习可融合多个CNN子模型的优势,显著增强模型的泛化能力。【结果】以某地区电力企业220 kV变电站的30组项目成本样本数据为实验对象,选取前20组作为训练集,后10组作为测试集开展验证。在参数条件一致的前提下,基于Pearson相关性分析的CNN投票集成模型,其训练与测试阶段的性能均优于Pearson-CNN算法及单一CNN模型。实验结果显示,该模型的训练准确率与测试准确率分别达到97％和96.7％,训练集与测试集的损失函数分别为0.35和0.45,平均预测精度高达97.2％,整体表现出优异的预测性能。【结论】本文模型可有效融合多源异构的不平衡数据。该模型通过将Pearson相关性分析、样本平衡算法与投票集成学习相结合,显著提升了预测性能,解决了输变电工程领域因数据不平衡导致的预测精度不足难题,有助于优化工程成本管理流程,为工程决策提供更为精确、可靠的数据支撑。
    • 材料科学与工程
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    挤压态AZ31镁合金在不同加载路径下的织构演化与VPSC模拟
    毛萍莉, 刘玮頔
    2026, 48(4): 51-57. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.07
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    【目的】依托于丰富的镁资源,军工、医学和数码等产业对包括镁合金在内的轻质合金的加工成型需求大幅增加。镁合金的密排六方晶体结构导致其室温塑性变形能力较差,加工过程中易形成强织构而产生各向异性,进而限制了镁合金的应用范围。为了改善镁合金的各向异性,提升其力学性能,需明确不同加载路径与应变对其织构演化的影响规律。【方法】本文开展相关实验与模拟分析,以商用AZ31(Mg-3％Al-1％Zn)镁合金热挤压棒材为研究对象,围绕“加载路径-应变-织构演化”关联机制展开相关研究。经400 ℃×8 h退火处理后,在0.001 s-1准静态加载条件下,分别沿挤压方向压缩(ED-C)和挤压径向拉伸(ERD-T),制备应变为3.5％、6.5％和9.5％的变形样品。采用电子背散射衍射(EBSD)技术表征织构演化特征,结合黏塑性自洽(VPSC)模型,设置两种变形机制组合对织构演化特征进行等应变模拟。【结果】两种加载路径下的主导变形机制均为基面滑移,次变形机制均为｛1012｝拉伸孪生。相同应变下,ED-C加载路径中｛1012｝拉伸孪晶的形核与生长更显著,其贡献量远大于ERD-T加载路径;ED-C加载路径下织构随应变的增加而发生显著转变,9.5％应变时织构最大强度可达16.25,晶粒c轴朝向ED方向,而ERD-T加载路径织构强度随应变的增加增幅微弱且演化缓慢;VPSC模拟中,ED-C加载路径下组合1的模拟结果与实验极图、织构强度变化吻合度更高,ERD-T加载路径下组合2的模拟结果更贴近实验实际。【结论】｛1012｝拉伸孪生的大量开启会使晶粒取向改变,且其贡献量决定织构转变的显著程度,AZ31镁合金呈现出织构最大密度区域趋近于与加载力轴平行的特征。建立的VPSC模型可有效表征不同加载路径、不同应变下AZ31镁合金的织构演化过程,该模型对变形机制组合具有较强依赖性。
  • 材料科学与工程
    650 ℃下热暴露时间对Ti65合金蠕变性能的影响
    王源晨, 刘建荣
    2026, 48(4): 58-64. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.08
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    【目的】高温长时热暴露过程中微观组织的变化与表面氧化会对高温钛合金的力学性能产生不利影响,进而对其高温服役安全性构成威胁。在高温服役条件下,合金的蠕变性能对关键工程构件的服役可靠性至关重要。【方法】为分析高温热暴露对高温钛合金蠕变性能的影响,以Ti65高温钛合金为研究对象,在650 ℃下对其进行10、20、55、100和200 h的热暴露实验,对热暴露过程中合金的微观组织与表面氧化形貌进行了观察与分析。在650 ℃/100 MPa/100 h条件下对热暴露后的Ti65合金开展了蠕变实验,分析了热暴露时间对Ti65合金微观组织、表面氧化行为和蠕变性能的影响。【结果】在650 ℃条件下,随着热暴露时间的延长,元素扩散过程加剧,片层αs相内的α2相和α/β相界附近硅化物的尺寸与含量均逐渐增大,表面氧化层厚度也逐渐增大。在650 ℃/100 MPa/100 h条件下,Ti65合金的蠕变总应变随着热暴露时间的延长而逐渐下降,其中弹性应变基本保持不变,塑性应变逐渐下降。这是因为α2相与硅化物对蠕变过程中的位错运动具有显著阻碍作用,二者含量的增加使得热暴露后Ti65合金的蠕变性能提升,进而导致Ti65合金蠕变总应变随着热暴露时间的延长而逐渐降低。【结论】上述研究成果为明确Ti65合金构件在高温长时服役下的性能演变规律以及提升其服役安全性提供了理论参考。
    • 机械工程
  • 机械工程
    基于增益调度输出反馈的车辆路径跟踪控制策略
    王晓伟
    2026, 48(4): 65-73. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.09
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    【目的】随着自动驾驶技术的飞速发展,高精度路径跟踪控制已成为自主地面车辆的关键技术。然而,实际应用中车辆横向速度通常难以直接测量,导致依赖全状态反馈的传统控制方法性能受限。同时,车辆动力学的高度非线性、行驶工况的时变性与外部扰动等因素,进一步对控制器的跟踪精度与鲁棒性提出了严峻挑战。为解决上述问题,本文设计了一种在横向速度不可测情况下,仍能保证自主地面车辆具备高精度、高稳定性与强鲁棒性的路径跟踪控制器。【方法】首先建立车辆动力学模型,在此基础上提出一种融合增益调度与鲁棒H∞理论的车辆路径跟踪控制策略。该策略通过三大核心设计形成协同作用:采用仅利用系统可测输出量的输出反馈结构,摆脱了对横向速度等不可测状态信息的依赖;引入增益调度技术,通过构建以纵向速度为调度变量的参数依赖函数,在线动态调整控制器增益,以适应车辆不同行驶状态下的动力学特性变化;嵌入H∞控制理论,通过优化系统性能指标,有效抑制模型不确定性、参数摄动与外部扰动的不利影响,确保闭环系统具备良好鲁棒性。【结果】为验证本文所设计控制器的有效性,设计典型行驶工况下的硬件在环仿真测试实验。结果表明,与传统控制器相比,设计的控制器横向误差与航向角误差降低30％以上,控制精度得到大幅提升;车辆关键状态量(横向速度和偏航率)响应平滑,其最大值被严格限制在稳定的物理极限范围内,有效保障了行驶过程中的横向稳定性。【结论】将增益调度策略与鲁棒输出反馈控制相结合,是解决自主地面车辆路径跟踪控制中状态不可测、参数时变与外部扰动问题的有效途径。本文设计的控制器不仅在理论上保证了系统的闭环稳定性,更显著提升了路径跟踪的综合性能,为自主地面车辆的实际应用提供了可靠的技术支撑。
  • 机械工程
    新型准零刚度系统在联合控制器下的分岔控制
    孙自强, 李政鸿, 赵贵仁, 闫明, 赵鹏铎
    2026, 48(4): 74-81. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.10
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    【目的】在现代工程领域,准零刚度系统凭借其优异的动态特性和高灵敏度,已成为控制器研发的前沿方向,该系统通过降低刚度,可在负载变化及外界干扰下保持高度的稳定性与可靠性,故在舰船设备隔振中得到广泛应用。但现有准零刚度隔振器普遍存在零刚度区间较窄的问题,且受其几何结构与刚度阻尼非线性特性的影响,隔振过程中易产生分岔现象,进而导致系统失稳,制约了其工程应用效果。【方法】为解决上述问题,本文设计了一种新型准零刚度隔振器,该隔振器由倾斜连杆与拉伸弹簧构成的负刚度机构和竖直双压缩弹簧构成的正刚度机构并联组成。首先通过静力学分析确定了该隔振器的结构参数与零刚度条件,与传统三弹簧准零刚度隔振器进行了对比分析,并采用三阶泰勒级数展开对系统力学表达式进行简化。随后开展新型准零刚度隔振系统的动力学分析,运用谐波平衡法求解系统方程,通过力传递率评估其隔振性能并与对应线性系统进行对比。此外,引入线性与非线性联合控制器对系统鞍结分岔区域进行控制,分析不同控制参数下系统幅频特性与力传递率的变化规律。【结果】新型准零刚度隔振器在满足零刚度条件时,其零刚度区间达到0.4,较传统三弹簧系统的0.2扩大了1倍,能在更宽的频率范围内实现有效隔振,且在线性与非线性联合控制器的适当调节下,可有效消除系统鞍结分岔现象,显著提升系统运行稳定性。【结论】本文的核心创新点在于提出了一种新型准零刚度结构及其线性-非线性联合控制策略,该策略显著扩展了系统的准零刚度特性区间并大幅提升了系统鲁棒性,所设计的隔振系统为舰载设备提供了更高的运行可靠性与使用寿命保障,联合控制器的引入有效应对了多变量耦合作用,确保系统具备优异的动态响应性能与稳定裕度,研究成果为准零刚度系统的性能优化与工程应用提供了坚实的理论基础与实践指导。
    • 建筑工程
  • 建筑工程
    历史建筑钢筋混凝土材料性能退化机理与承载力多尺度分析
    王晓龙, 商怀帅, 解宗龙, 孟维广, 顾立龙, 徐少辉, 董培嵩
    2026, 48(4): 82-90. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.11
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    【目的】本研究旨在系统评估青岛地区历史建筑中钢筋混凝土材料的老化状况及其对结构承载力的影响。由于青岛地区历史建筑长期暴露于沿海高湿、高盐环境中,材料性能退化显著,对结构安全构成潜在威胁。研究聚焦于材料微观结构变化、力学性能衰减及其与宏观承载力间的关联,为科学保护与加固历史建筑提供理论依据和数据支持。【方法】研究选取青岛市三处典型历史建筑(北京路、黄岛路、平度路)作为对象,采用现场取样与实验室测试相结合的方式,开展宏观与微观两个层面的分析。宏观方面进行了混凝土抗压强度测试与钢筋拉伸试验;微观方面则利用扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射仪(XRD)分析混凝土的微观结构与物相组成,并通过金相显微镜观察钢筋的微观组织。同时,基于ABAQUS软件建立梁、板构件有限元模型,模拟不同强度钢筋在多种位移条件下的荷载-位移响应,量化材料性能差异对构件承载力的影响。【结果】试验结果表明,部分建筑混凝土抗压强度显著降低,如平度路建筑柱体强度仅为8.8 MPa,远低于设计预期;钢筋锈蚀严重,部分样本屈服强度未达到现行HPB235级标准,且混凝土中氯离子含量高达0.56％～0.84％,远超规范限值。微观分析显示,混凝土碳化明显,孔隙率增大,C-S-H凝胶结构松散,钢筋中存在非金属杂质与不均匀微观组织。有限元模拟进一步揭示,历史钢筋的构件极限承载力显著低于现行HRB400级钢筋的构件,如在梁构件中承载力差距可达18～19 kN,证实了材料老化对结构安全具有实质性影响。【结论】本研究证实了材料老化与环境侵蚀是导致青岛地区历史建筑承载力下降的关键因素。模拟分析与试验结果表明,应重视历史建筑中钢筋实际强度的检测评估,并建议采用SEM、XRD、红外热成像等现代检测手段进行定期结构健康监测。研究强调,制定修复与加固策略时应结合材料实际性能与微观退化机理,实施针对性干预。该综合评估方法不仅为历史建筑的结构安全评估与维护提供了科学依据,也为相关保护政策与技术标准的完善提供了重要参考。
  • 建筑工程
    楔角对楔形桩网结构路基的沉降影响
    邓友生, 陈茁, 吴阿龙, 董晨辉, 庄子颖
    2026, 48(4): 91-99. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.12
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    【目的】楔形桩在单桩承载中具有显著优势,但其在桩网结构路基系统中的沉降特性,尤其是楔角对沉降、桩土相互作用与土拱效应的影响机制尚不明确,本文旨在系统探讨楔角对楔形桩网结构路基沉降特性的影响机理,为优化设计提供理论依据。【方法】采用室内模型试验与有限元数值模拟相结合的方法进行相应分析,在大型模型箱中进行模型试验,以黄土为地基土,选用榉木桩模拟楔形桩,通过分级加载监测沉降、应力与应变变化。同时建立8组不同楔角(0°～1.9°)的足尺有限元模型,验证模型有效性,系统分析楔角的影响规律。【结果】楔角增大会导致下部复合地基沉降增加,使得整体沉降大于等直径桩结构,但上部路堤沉降随楔角的增大而减小,上覆荷载能够增强桩土相互作用,减弱楔角影响。楔形桩的桩土应力比显著低于等直径桩,表明楔角有效缓解了桩顶应力集中现象,提升了桩周土荷载的分担能力;桩土应力比总体上随着楔角的减小而增大,但当楔角接近0°时,可能出现逆规律。在200 kPa荷载下,桩顶平面沉降极值差和方差均随着楔角的增大而减小,说明较大楔角有利于提高路基平整度并控制差异沉降。楔角通过调节桩土差异沉降,影响路堤填土剪应力重分布,抑制了土拱效应,且此效应在直接受荷区表现得更为显著。【结论】楔角是影响楔形桩网结构路基性状的关键参数。较大楔角虽可能增加整体沉降,但能有效减小路堤沉降、缓解应力集中、控制差异沉降并抑制土拱效应。综合考虑各项性能,当楔角约为1.43°时,展现出较优的综合效果。本文深入探讨了楔形桩网结构的工作机制,为工程优化设计提供了重要参考。
    • 人工智能
  • 人工智能
    基于时空解耦的多尺度轨迹预测方法
    赖粤, 蔡梓漫, 王晓旭, 张子睿, 吴茂强, 余荣
    2026, 48(4): 100-108. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.13
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    【目的】在复杂异构交通场景中,自动驾驶车辆需要同时关注机动车、非机动车及行人等多类交通主体的轨迹,其准确预测对安全决策与路径规划至关重要。然而,现有方法在长时趋势建模和局部细节捕捉方面存在不足,限制了预测精度与泛化能力。【方法】针对上述问题,提出了一种时空解耦Transformer轨迹预测模型(spatial-temporal Transformer model,STTM),引入“空间-时间解耦”框架,并结合多尺度建模机制以兼顾局部与全局特征。首先,采用多头自注意力(multi-head self-attention,MHSA)机制建模不同交通主体间的交互关系,挖掘同一时刻的空间相关性;随后,引入多尺度时间卷积网络(multi-scale temporal convolution network,MS-TCN),在时间维度上实现从短期扰动到长期趋势的多粒度建模。为进一步强化时序特征表达,通过局部与全局建模路径,设计了过去可分解(past decomposable mixing,PDM)模块实现跨尺度特征融合;最后,通过多预测器协作与动态融合机制,构建未来多预测器生成(future multipredictor mixing,FMM)模块,生成稳定且多样化的预测轨迹。【结果】在ApolloScape数据集上进行实验验证,STTM在不同交通主体类别上的轨迹预测加权平均位移误差和加权终点位移误差分别为1.212 7 m和2.244 6 m,明显优于现有方法。【结论】STTM通过MHSA机制与MS-TCN的协同作用有效建模复杂时空交互,并结合PDM与FMM模块提升预测结果的稳定性与多样性。本文方法在预测精度、泛化能力及复杂环境适应性方面均表现优异,为多主体交通场景下的轨迹预测提供了一种高效可行的解决方案。
  • 人工智能
    面向泛在电力物联网的信息安全主动防护技术
    楼斐, 张艺凡, 陈齐瑞, 钟震远, 陈博
    2026, 48(4): 109-117. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.14
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    【目的】泛在电力物联网(UPIoT)用户侧智能终端所采集到的海量用电数据面临隐私泄露风险,而传统集中式处理模式存在传输与存储安全隐患,现有联邦学习方案也因存在固定隐私预算、异构数据适配不足及业务集成优化缺失等问题,难以平衡安全与性能参数。本文提出了分层聚合联邦学习架构,构建覆盖数据全生命周期的主动防护体系,解决了数据隐私、训练效率及系统可信性问题,以支持电力数字化转型。【方法】本文设计了“用户终端-边缘聚合节点-电网中心”三层架构。用户侧设备与边缘节点对数据进行本地化处理,通过轻量级长短期记忆网络(LSTM)模型提取统计特征与频域特征,仅向云端传输脱敏后的梯度与权重参数,避免敏感数据集中式暴露。引入差分隐私增强机制,基于拉普拉斯分布动态注入噪声,根据数据敏感度自适应地调整隐私预算,结合稀疏化与量化技术,将参数传输量降低92%。构建了聚合过程的可信机制,采用SM2椭圆曲线密码算法实现设备身份双向认证,通过区块链存证技术记录参数更新的日志,确保数据来源可验证、处理过程透明。【结果】实验结果表明,分层聚合联邦学习方案在多维度性能上显著优于传统集中式及基础联邦学习方案:在隐私保护方面,与传统集中式及基础联邦学习方案相比,分层聚合联邦学习方案的反演攻击成功率分别降低了33%和16%,数据重构误差分别提高了53%和37%;在模型精度方面,与传统集中式及基础联邦学习方案相比,分层聚合联邦学习方案在多区域中的均方误差和平均绝对误差均达到最低值,同时其训练过程中均方误差和平均绝对误差也下降得更快,即分层聚合联邦学习方案具有更快的收敛速度;在通信效率方面,与传统集中式及基础联邦学习方案相比,分层聚合联邦学习方案的单次迭代传输数据量降至128 kB,通信耗时缩短至4.5 s,其效率显著优于传统集中式及基础联邦学习方案;在可信验证方面,分层聚合联邦学习方案的身份伪造攻击识别率达到100%,异常事件平均追溯时间仅为2.3 min,能够满足电力系统实时性要求。【结论】分层聚合联邦学习架构通过边缘预处理、动态隐私保护与可信聚合的协同设计,能有效解决电力物联网用户侧数据安全与模型性能的协同优化问题。该架构在隐私保护强度、训练收敛效率、通信开销控制及系统可信度方面均表现出优势,可为智能电网数据安全防护提供技术方案。未来可进一步探索其与需求响应、可再生能源消纳等业务的集成,以促进泛在电力物联网的安全规模化应用。
  • 人工智能
    具有时滞效应的随机SIQRS传染病模型与最优跟踪控制
    张翼, 刘璐, 金正红
    2026, 48(4): 118-126. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.15
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    【目的】为了模拟传染病传播的复杂动力学行为、实现对传染病扩散的有效遏制,构建了一个融合多重现实因素的随机SIQRS传染病模型,并提出基于随机非线性时滞系统的最优跟踪控制方法。【方法】首先,在传统的SIQRS传染病模型的基础上,融入了媒体报道效应、时滞效应、疫苗接种策略、饱和发生率及高斯白噪声等关键现实因素,构建更贴近实际传播场景的随机SIQRS传染病动力学模型,以精准刻画复杂社会环境下的传染病传播特性。其次,结合系统模型特性、最优控制理论与跟踪控制方法,提出了基于随机时滞系统神经网络的最优跟踪控制策略。该策略引入自适应动态规划技术和神经网络算法,构建临界神经网络模型,进而设计适用于连续时间随机非线性状态时滞系统的自适应动态规划神经网络最优跟踪控制器。该控制器具备优异的自适应能力,可灵活应对系统的时滞非线性特性和外部随机干扰,保障控制策略的有效性与稳定性。【结果】数值仿真实验验证了本文所构建随机SIQRS传染病动力学模型和最优跟踪控制策略的有效性。结果表明,该模型能够准确模拟复杂环境下的传染病传播过程;基于随机时滞系统神经网络的最优跟踪控制策略不仅大幅降低了感染者和隔离者在总人口中的比例,还显著加速了疫情的有效控制进程,实现了对传染病传播的快速高效控制。【结论】本文构建了一种具有媒体报道效应、时滞效应、疫苗接种、饱和发生率及高斯白噪声的随机SIQRS传染病动力学模型,并设计了基于随机非线性时滞系统自适应动态规划神经网络的最优跟踪控制器。该控制器在传染病传播中成效显著,为传染病防控提供了新的视角和有效技术手段。本文创新性地融合了随机SIQRS传染病模型、最优控制理论和跟踪控制理论,提出了基于随机时滞系统神经网络的最优跟踪控制策略,通过模拟和优化控制参数,实现了对疫情发展的动态监测和有效干预,从而降低了传染病的传播速度、缩小了感染范围。
  • 人工智能
    面向巡检无人机集群作业的数据传输与协同控制优化方法
    刘岚, 覃平, 张宸瑞
    2026, 48(4): 127-136. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.04.16
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    【目的】为解决复杂电磁干扰与动态拓扑工业巡检场景下,无人机集群控制面临的频谱资源分配僵化、能量效率低以及数据传输易受干扰中断的问题,本文提出了一种基于动态带宽比例因子的数据传输优化模型及无人机集群协同作业控制方法,以提升数据传输完整性并为集群协同提供可靠通信保障,实现高效协同作业。【方法】首先,基于Shannon定理引入动态带宽比例因子,实时感知空闲频谱资源并自适应调整带宽分配比例,联合优化频谱利用率与传输能耗。其次,构建融合多目标效益的集群协同控制函数,包括区域覆盖效益最大化、环境不确定度衰减、信息素回访机制以及偏航与碰撞代价量化。然后,结合耦合动力学模型与滑模控制策略,设计集群协同控制器,以确保无人机在动态环境中稳定跟踪期望轨迹。最后,通过消融实验评估动态带宽优化、多目标协同控制及耦合动力学-滑模控制这3个方法的贡献,并与现有控制方法进行对比测试。【结果】实验结果表明,动态带宽优化方法可使控制成功率提升9.2％、轨迹跟踪误差降低17.8％、一致性指数提高9.7％;多目标协同控制方法可使控制成功率提升13.4％、轨迹跟踪误差降低30.8％、一致性指数提高21.0％;耦合动力学-滑模控制方法实现控制成功率提升10.8％、轨迹跟踪误差降低25.9％、一致性指数提升27.4％。完整方法在动态场景下全面优于各消融组。进一步对比测试显示,本文方法在成功率、轨迹跟踪精度及一致性方面均显著优于具有防撞安全约束及考虑搜索收益平衡的控制方法。【结论】本文提出的基于动态带宽比例因子的数据传输优化模型及无人机集群协同控制方法,通过动态带宽优化、多目标协同控制及耦合动力学-滑模控制的协同作用,有效突破动态电磁环境下的数据传输瓶颈,提升了传输完整性,实现了高效协同作业。实验结果充分验证了该方法在提升无人机集群整体可靠性与稳定性方面的优越性能,为高动态工业巡检场景提供了高鲁棒性与强适应性的解决方案。