沈阳工业大学学报

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    基于决策树和多代理系统的配电主站故障自愈方法
    周宇晴
    2026, 48(3): 1-8. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.01
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    【目的】由于传统故障自愈方法存在故障定位精度和效率较低等问题,为提高配电系统故障处理能力,提出了一种基于决策树和多代理(agent)系统的配电主站故障自愈方法。【方法】采用分层多代理技术构建配电主站故障自愈系统,包含节点区域代理层和馈线代理层。节点区域代理层采集配电网数据以及利用梯度提升决策树(GBDT)算法完成故障定位,并将故障数据传至馈线代理层。馈线代理层汇总数据,并综合考虑重要负荷恢复顺序、转供裕度和线损这3个方面的影响,构建了故障自愈优化模型,通过多agent演化算法进行求解,从而得到最优的配电主站故障自愈恢复方案。【结果】基于IEEE-29系统对本文方法进行实验分析,结果表明GBDT故障定位算法在迭代150次后准确率接近97％,该方法的重要负荷恢复量、网损、转供容量裕度和故障自愈时间分别为100％、90.58 kW、11.26 kW和2.79 s,且自愈恢复率均大于91％、自愈控制操作复杂度最高不超过5,均优于其他对比方法。【结论】GBDT故障定位算法能够实现更理想的准确率和效率,并且该方法能够在最短时间内恢复全部的重要负荷,保证网损最小。此外,本文方法的自愈能力较为稳定,能够更好地协调新能源发电,并能适应新型电力系统的快速发展,实现电力系统的高质量供电。针对传统故障自愈方法的集中式处理模式导致的工作量大、准确率较低等问题,本文方法基于多代理系统构建配电主站故障自愈系统,通过分布式协同监测各个节点的运行状态实现故障快速精准的检测与恢复。相比于决策树算法,GBDT算法通过在每轮迭代中拟合前一轮残差构建新学习器的方式逐步提高分析精度,更适用于配电主站一级的故障定位,为故障自愈提供精准的数据支撑。相比于传统寻优方法,GBDT算法采用多agent演化算法进行故障自愈优化模型求解,通过将目标分配至各agent并行执行,大幅提升了寻优效率,并汇总所有agent的优良解形成最终方案,保证了全局最优效果。
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    微型电流互感器计量绕组误差智能检测
    姜晓, 郑楷洪, 江泽涛, 谢锐彪, 王浩林
    2026, 48(3): 9-15. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.02
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    【目的】微型电流互感器是一种用于电流测量的关键装置,其核心部件包括一次绕组、二次绕组及磁路系统。其中,一次绕组直接串联于被测电流回路中,主要承担感应被测电流所产生磁场的功能;二次绕组与测量仪表或保护装置连接,用于输出与一次电流成比例的电信号。磁路系统由高性能磁性材料构成,如高导磁率的铁氧体或纳米晶合金等,具备优异的导磁性能,能够有效引导和汇聚磁场,确保互感器在复杂电磁环境下依然保持稳定可靠的性能。然而在实际应用中,由于微型电流互感器励磁绕组在饱和区内表现出显著的非线性特性,传统线性建模方法在励磁电压计算中易产生较大误差,严重制约了互感器在智能电网等高要求应用场景中的测量精度与稳定性。为提升微型电流互感器的计量精度,突破现有技术瓶颈,本文提出了一种微型电流互感器计量绕组误差的智能检测方法。【方法】针对微型电流互感器励磁绕组的非线性饱和特性,提出分段线性化建模方法,构建微型电流互感器等值电路,以实现运行状态下的实时信号采集,从而有效弥补线性模型在饱和区适用性不足的问题,为后续误差分析提供更为准确的数据支撑。设计融合Sine Tapers窗函数与离散小波变换的混合滤波算法,对采集信号进行多重滤波处理,并结合维纳滤波与小波阈值去噪技术,有效提高信噪比,实现高频噪声与有效信号的精准分离,显著提升信号质量。对滤波后的数据开展相关性分析,采用奇异值分解提取主元子空间,并在残差子空间中构建统计量,利用主元分析方法将信号分解为主元子空间与残差子空间,通过统计量与贡献率计算实现误差的定量检测与精确定位。引入期望值运算对温度漂移进行补偿,基于误差波动量建模实现快速暂态响应,结合统计量变化实现对计量绕组误差的实时监测与智能检测。【结果】实验结果表明,本文提出的基于多谱自适应小波滤波与主元空间分解的微型电流互感器误差检测方法相较传统方法具有显著优势,信号采集结果与伏安特性曲线的拟合度更高,在比差与角差检测中均表现出较高的检测精度与可靠性。【结论】本研究通过多学科技术的深度集成,有效解决了微型电流互感器误差检测中的关键技术难题,实现了计量绕组误差的高精度检测与快速定位,可显著提升电力系统运行的测量稳定性与安全性。
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    架空输电线路不均匀染污绝缘子直流闪络特性分析
    覃平, 沈家旭
    2026, 48(3): 16-23. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.03
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    【目的】绝缘子在架空输电线路的运行中承担着关键的绝缘和机械支撑作用。然而,在复杂多变的自然环境下,绝缘子表面易附着灰尘、盐分等污秽物,形成不均匀染污。这种不均匀染污会显著改变绝缘子的电气性能,影响其直流闪络特性,增加线路发生闪络事故的风险,可能引发停电等严重后果,对电力系统的安全稳定运行构成威胁。因此,本文旨在分析不均匀染污绝缘子的直流闪络特性。【方法】通过制作不均匀染污绝缘子模型,模拟实际运行中污秽分布不均的情况。基于电磁场理论,模拟架空输电线路中不均匀染污绝缘子的直流闪络过程。为全面探究污秽对绝缘子闪络特性的影响,选取灰密和盐密作为关键参数。其中,灰密反映绝缘子表面非可溶性污秽物的含量,盐密则表示可溶性污秽物的含量。风速会影响污秽物的沉积速率及分布特性,故采用调节风速的方法,模拟不同污秽程度下污秽在绝缘子表面的附着状态。在不同风速条件下,记录各灰密与盐密组合下绝缘子的直流闪络电压。【结果】不均匀染污会显著改变绝缘子表面的电场分布,使原本均匀的电场出现局部增强,而局部区域电场强度过高,则可能提高闪络发生的概率。非可溶性污秽物所形成的灰密在一定程度上可降低闪络风险,因为其虽改变了表面粗糙度,却不具导电性,能够在一定程度上抑制电流传导,使闪络电压升高。相反,盐密中的可溶性污秽物在潮湿环境下易形成导电通道,显著降低绝缘性能,导致闪络电压下降。为验证分析结果的准确性,进一步对试验数据进行了拟合分析,结果显示拟合系数较高,表明所得结论与实际情况具有较好的一致性。【结论】通过模拟风速对绝缘子表面污秽状态的影响,真实地反映了实际运行环境,为研究不均匀染污绝缘子的直流闪络特性提供了新思路与新方法。本研究为架空输电线路绝缘子选型、防污闪措施的制定及电力系统的安全稳定运行提供了重要的理论依据和技术支持,有助于降低因绝缘子闪络导致的停电事故发生率,提升电力供应的可靠性。
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    基于改进灰色模型的电力用能行为分析与预测
    朱萌, 翟千惠, 李明, 陈可, 何玮
    2026, 48(3): 24-31. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.04
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    【目的】传统灰色模型因其对小样本、贫信息数据的适应性较好而被广泛应用于短期负荷预测,然而其在处理兼具指数和线性增长趋势的复杂电力用能数据时,存在预测精度不足、对数据噪声敏感、泛化能力较弱等固有局限,难以满足现代精细化电力管理需求。针对传统灰色模型的不足,提出一种综合改进预测框架,以显著提升电力用能行为预测的准确性和实用性,为电力系统智能化管理提供更可靠的数据支撑。【方法】在数据预处理阶段,采用标准差法识别并剔除异常值,采用线性插值法对采集周期密集的电力用能数据进行缺失值填充。在用户用能行为分析阶段,应用K-means聚类算法处理负荷曲线,利用肘部法则确定最优聚类数,识别相似用能模式用户群。在预测模型构建阶段,提出改进灰色模型,即通过融合传统灰色模型与线性回归模型,构建灰色线性回归融合模型。该融合模型通过累加生成序列,利用融合方程进行拟合,并结合序列变换与最小二乘法进行参数估计。利用融合模型预测残差序列,引入傅里叶变换进行频谱分析和降噪,构造傅里叶基矩阵并利用最小二乘法求解相关系数以修正原始预测值。【结果】基于某地区205户用电用户实际数据进行验证后发现,改进模型通过聚类分析成功识别4类典型电力用能模式。将提出的改进灰色模型与传统灰色模型、灰色模型+线性模型、灰色模型+残差修正三种基准模型进行对比后发现,改进灰色模型在用户类别和预测时间点方面,平均绝对误差和平均绝对误差百分比均显著低于其他三种模型,尤其在前几个预测时段其优势更为明显,表明改进模型更适用于短期负荷预测。【结论】改进灰色模型融合K-means聚类、线性补偿和傅里叶残差修正为一体,K-means聚类为精细化用户管理提供了分类基础,线性回归有效弥补传统模型线性拟合缺陷,傅里叶残差修正显著降低噪声与系统误差,三者结合使得改进模型在精度与泛化性上实现显著提升。改进模型在短期负荷预测方面表现优异,对电力实时调度、需求响应、经济用能和降低成本等方面具有重要实践价值。改进模型主要适用于短期电力负荷预测,未来将探索融合机器学习或引入更多因子以提升其中长期电力负荷预测能力。
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    考虑配电网电源侧故障的区域检修负荷转移方法
    韩君孝, 范钟, 李永清, 张小江, 张乐桢
    2026, 48(3): 32-39. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.05
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    【目的】配电网电源侧故障易引发三相电流不平衡问题,进而导致区域供电中断,威胁电网安全稳定运行。传统负荷转移策略通常仅关注功率平衡,未充分考量负序电流分布对系统恢复的影响,易造成恢复效率偏低或开关操作频繁等弊端。为此,针对配电网电源侧故障场景,提出一种区域检修负荷转移方法,以期实现故障后电网的高效恢复,并优化负荷损失、网损及开关操作次数。【方法】采用对称分量法求解故障复合序网中的负序电流,通过对比故障相电压相量与负序电流的相位差值并合理设定门槛值,精准定位待恢复区与失电区。区域划分完成后进行负荷转移,构建以联合负荷损失最小、联络开关操作次数最少及附加网损最小为目标的多目标负荷转移优化模型,并设置拓扑结构、负荷可控性等6个方面的约束条件。鉴于多目标函数间存在相互冲突,采用遗传算法与启发式搜索算法相结合的混合算法进行求解,该算法可有效避免陷入局部最优解。基于拓扑分析与判定结果,搜索可用联络开关与初步负荷转移方案,结合多方面影响因素,运用混合算法获取最优转移路径,生成最佳负荷转移方案,通过调整联络开关状态,实现负荷由待恢复区向失电区的转移,从而恢复配供电。【结果】为验证本文方法的有效性,选取某地区10 kV配电网开展仿真测试。测试结果表明,本文方法的负荷损失均值仅为0.215 3 kW,附加网损数值相对较小,联络开关操作次数最少仅为9次,且各节点电压普遍维持在较高水平,同时保障了供电可靠性。【结论】本文方法通过精准分析负序电流分布、合理划分故障影响区域,并基于多目标优化实现负荷转移,有效规避了传统策略中的性能折中现象。该方法能够兼顾供电可靠性、经济性与快速恢复性,为配电网电源侧故障处理提供了全新技术路径,具有显著的工程实用价值与推广前景。未来研究将进一步结合动态拓扑重构与智能预测技术,增强其在复杂故障场景下的适应性。
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    基于北斗卫星的无人机电力巡检系统设计
    徐昊亮, 张弛, 李春亮, 王琼, 吴相荣
    2026, 48(3): 40-47. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.06
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    【目的】传统电力巡检方式主要依赖人工巡检,存在效率低、成本高、危险性大的问题,难以满足现代电力系统对高效、安全、智能化巡检的需求。近年来,无人机技术的快速发展为电力巡检提供了新的解决方案。无人机具有灵活性强、覆盖范围广、成本相对较低等优势,能够有效提升巡检效率,降低人工巡检的风险。然而,无人机电力巡检系统在实际应用中仍面临诸多挑战,尤其是在复杂环境下精确定位、导航和数据传输等方面。北斗卫星导航系统作为中国自主研发的全球卫星导航系统,具有高精度、高可靠性和全球覆盖特点,为无人机电力巡检系统提供了强大的技术支持。【方法】本文通过引入北斗卫星技术,设计一种能够在复杂场景下保持高准确性和稳定性的无人机电力巡检系统,以提升电力设备的监测和维护效率。本文研究的核心在于对无人机电力巡检系统的硬件框架进行重构设计,以实现与北斗卫星技术的深度融合。在硬件框架重构的基础上,设计了基于北斗卫星定位PPP-RTK函数模型的软件算法。该算法可实时获取无人机的高精度位置信息,从而有效克服复杂环境对巡检精度的干扰。通过这一技术路线,实现了无人机在复杂场景下的稳定、精准巡检。研究过程中,通过对硬件框架的重构,确保无人机能够稳定接收并高效处理北斗卫星信号,并依托大量实验数据对系统性能进行了充分验证。【结果】实验结果表明,在复杂场景下,本文所提出的无人机电力巡检系统可显著提升巡检结果的准确性和稳定性,有效降低环境因素对巡检质量的影响。验证了融合北斗卫星技术的无人机电力巡检系统在复杂场景下的有效性和优越性。【结论】通过硬件框架的重构设计和软件算法的优化,显著提升了无人机在复杂环境下的巡检能力,为电力设备的监测和维护提供了更加可靠的技术支持。本文的创新之处在于将北斗卫星技术引入无人机电力巡检系统,并基于PPP-RTK函数模型实现了高精度定位,有效解决了传统系统在复杂场景下的巡检难题。该研究不仅提升了无人机电力巡检的准确性和稳定性,更为电力设备的智能化、精准化监测与维护提供了新的技术路径,具有重要的理论价值和实践意义。
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    智慧电力物联网固件多粒度漏洞检测方法
    王蓓, 苑宁萍, 李秀芬, 韩俊飞, 潘涛
    2026, 48(3): 48-55. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.07
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    【目的】电力物联网设备固件的安全性对保障关键基础设施稳定运行至关重要。然而,固件特征复杂且分析维度单一,导致现有漏洞检测方法存在精度低、适应性差的问题。为此,研究一种适用于泛在物联背景下的智慧电力物联网固件多粒度漏洞检测方法,以提升漏洞检测的全面性与准确性。【方法】本文设计了i2vBi模型,将地址空间操作数映射为8类控制装载基址,从而精确生成指令词向量;利用Softmax函数计算上下文词概率,训练极大似然估计模型,并通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)聚合指令向量,得到蕴含前后向语义信息的基本块嵌入向量。利用基本块嵌入向量构建属性控制流图,以提取函数内部的细粒度结构特征;采用主邻域聚合(principal neighbourhood aggregation,PNA)算法,并结合多种聚合器与基于节点度的缩放器,自适应地聚合节点邻域信息,生成表达力更强的图嵌入向量,完成函数级别的中观粒度特征提取。随后,利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与自注意力机制从图嵌入向量中提取函数执行顺序的局部模式特征,并将该顺序特征与基本块嵌入向量构建的属性控制流图特征输入多层感知机进行融合,形成最终的综合特征向量。引入语义分析维度,将已知漏洞函数转化为自然语言文本,通过基于双向编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)表示的语义嵌入模型进行掩码建模与均值池化,生成语义向量;计算其与目标函数综合特征向量的余弦相似度,通过设定阈值实现基于语义相似度的多粒度漏洞判定。【结果】为验证本文方法的有效性,在包含真实电力物联网固件镜像的数据集上进行了测试。实验结果表明:本文方法的曲线下面积(area under the curve,AUC)值稳定在0.85～0.95之间,显著高于对比方法,证明了其优异的整体分类性能;Kappa系数位于0.85～0.95的高位区间,表明检测结果与真实情况具有高度一致性;海明距离值始终保持较低水平,说明本文方法的误报率与漏报率得到了有效控制,预测结果更为精确。【结论】本文方法通过融合指令、基本块、函数控制流及语义等多个层次的特征,有效克服了特征维度单一的局限。该方法不仅显著提升了漏洞检测的精度与鲁棒性,而且因其对代码语义的理解而具备更好的环境适应性。研究成果为实现智慧电力物联网固件的自动化、智能化安全分析提供了可靠的技术途径,对增强电力物联网系统的整体安全性与稳定性具有积极意义。
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    面向视力障碍群体的仿生电磁触觉传感器设计
    王璐, 周祎晨, 党钰, 黄珊, 翁玲
    2026, 48(3): 56-62. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.08
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    【目的】视力障碍群体的规模与需求不容忽视,触觉传感器在辅助阅读领域的应用尤其值得关注,它既可集成于机器人或假肢系统,又能为视力障碍群体提供有效的盲文阅读工具,研究具有信息交互能力的视力辅助装置与盲文识别技术,对于实现视力障碍群体的技术支持具有重要意义。【方法】基于仿生原理模拟仿生毛发功能,采用具有磁性的铁镓合金丝作为仿生毛发,以霍尔元件作为毛发根部的感受器,并根据盲文字母阵点的尺寸,设计了一种仿生电磁触觉传感器。基于磁化强度、磁感应强度理论及力学方程,推导了传感器作用力与输出电压之间的关系曲线。搭建了由信号发生器、功率放大器、激振器、数据采集卡、计算机和直流稳压电源组成的动态特性测试系统,测试了触觉传感器的动态特性。【结果】测试结果表明,触觉传感器在0～1.5 N范围内可以实现作用力与电信号的转换,输出电压在0～1.5 N作用力范围内随力的增加逐渐增大,当接触力小于0.5 N时,二者近似呈线性关系。传感器在1 Hz频率、0.2～1.4 N作用力范围内的输出电压稳定性较高;在1 Hz、1.0 N作用力下的灵敏度为34.5 mV/N;在1 Hz、0.5 N作用力时响应时间和恢复时间分别为20 ms和18 ms。利用所设计的仿生电磁触觉传感器,构建了由二指机械手、电机驱动滑台、数据采集卡和计算机等组成的盲文识别系统,通过对盲文阵点的扫描,确定了盲文字母与输出电压波形的对应关系。【结论】对所研制的电磁触觉传感器的输出特性进行了测试,实验结果与计算值较好吻合,表明计算模型能够描述作用力与输出电压之间的关系。设计的触觉传感器输出电压具有稳定性好、灵敏度高、响应速度快的特点,可用于静态和动态作用力的检测。应用盲文识别系统确定了盲文字母对应的电压波形,指出电压波形峰数、电压峰值强度和峰起始点所对应的时间可以作为识别盲文字母的判据,表明盲文识别系统具有识别盲文字母能力。研究成果可为视力障碍群体提供新的盲文识别工具和技术路径,可将触觉传感器与识别技术进行深度融合,面向视力障碍群体构建辅助技术支持系统。
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    考虑时间序列特性循环神经网络的变电站工程造价动态预测
    周波, 亓彦珣, 李维嘉, 刘云, 王立功
    2026, 48(3): 63-70. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.09
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    【目的】针对现有变电站造价估计方法在预测精度和计算效率方面存在的不足,提出一种基于改进长短期记忆网络的变电站造价预测模型——时空长短期记忆(spatio-temporal long short-term memory,ST-LSTM)网络,以提升造价预测的准确性与效率。该模型以建筑信息模型(BIM)数据为基础,通过引入双流记忆转换机制和之字形(ZigZag)时空记忆流,实现对时空数据中复杂动态特征的有效捕捉与学习,从而统一建模短期空间细节变化与长期时间动态演化过程。【方法】首先对BIM造价数据进行预处理,包括数据清洗、标准化处理和时间序列划分,以保证数据的完整性与可用性。随后构建ST-LSTM网络模型,通过改进传统LSTM网络的三门控结构,引入ZigZag时空记忆流和双流记忆转换机制,以增强模型对时空特征的提取与融合能力。在模型训练阶段,采用网格搜索方法对隐藏层神经元数量进行优化,并以均方误差(MSE)作为损失函数,结合Adam优化器完成模型参数更新。实验选取105个变电站的实际BIM造价数据,按照3∶1∶1的比例划分训练集、验证集和测试集,用于模型训练与性能评估。【结果】通过多轮仿真实验,对ST-LSTM模型、粒子群优化算法以及传统LSTM网络模型的预测性能进行了对比分析。采用平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和皮尔逊相关系数作为评价指标。结果表明,ST-LSTM网络模型在短期预测中的准确率最高约为95％,在长期预测中的准确率亦超过90％,整体平均预测准确率超过90％,显著优于粒子群优化算法和传统LSTM网络模型。在计算效率方面,ST-LSTM网络模型的平均运行时间为1.1 s,略高于粒子群优化算法的0.5 s,但低于传统LSTM网络模型的1.2 s,均处于工程应用可接受范围内。进一步分析发现,在处理规模较大、时空特征复杂的数据集时,ST-LSTM网络模型的预测优势更加明显。【结论】基于ST-LSTM网络模型的变电站造价预测方法能够有效提取并融合多维时空特征,显著提升短期与长期造价预测的准确性和整体计算效率。与粒子群优化算法和传统LSTM网络模型相比,ST-LSTM网络模型在预测性能方面具有明显优势,但其计算复杂度相对较高,对计算资源和训练时间要求较高。未来研究将重点围绕模型结构优化与计算复杂度降低展开,以进一步提升其在工程实践中的应用可行性与推广价值。
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    Yb对激光增材制造AlSi12组织与性能的影响
    徐国建, 史记
    2026, 48(3): 71-77. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.10
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    【目的】铝合金因其低密度、高比强度与比刚度、优异的耐蚀性及良好的韧性,已成为工业领域应用最广泛的有色金属材料之一,至今仍是众多关键行业不可或缺的基础材料。在众多铝合金中,铝硅合金因硅的加入显著提升了合金的力学性能及综合使用性能,已得到最为广泛的应用。因此,对不同牌号铝硅合金的改性研究及应用开发一直是研究热点。激光增材制造因自动化程度高、成形周期短等优势,已成为先进制造的重要方向,其中激光熔化沉积(LMD)工艺凭借其独特优势正逐步得到推广应用。然而,目前采用激光熔化沉积制备的铝硅合金零件,其力学性能尚难满足高端应用的严苛要求。为此,本文研究了Yb添加对激光增材制造条件下AlSi12合金显微组织及力学性能的影响,探讨了适宜的Yb添加量。【方法】实验试样通过LMD-8060设备采用短边单道单次顺序扫描策略,并结合优化参数制备完成。采用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪(XRD)及万能拉伸试验机等分析仪器,系统分析了不同质量分数Yb对AlSi12合金显微组织及力学性能的影响规律。【结果】研究结果表明,适量Yb的添加能够有效细化初晶α-Al晶粒,并在高温快速凝固条件下对共晶硅起到明显变质作用。当Yb含量为0％～0.3％时,初晶α-Al形貌由柱状晶逐渐转变为等轴晶;共晶硅由不规则片状逐渐转变为形貌圆润的颗粒状且颗粒数量明显增加。当Yb含量约为0.3％时,观察到孪晶及双孪晶结构的出现。当Yb含量为0.3％～1.0％时,初晶α-Al与共晶硅进一步细化,但共晶组织中开始出现尺寸较大的块状硅相,呈立方体形态嵌入于铝基体中。XRD分析显示,合金中存在极少量第二相YbAl2Si2,推测与快速冷却凝固条件相关。EDS分析表明,Yb元素主要通过固溶强化方式对AlSi12合金起强化作用。在力学性能方面,合金的拉伸强度随Yb含量增加呈先升高后降低的趋势,当Yb含量约为0.3％时拉伸强度达到最大值(208.71 MPa),当Yb含量约为1.0％时降至最小值。过量的Yb易引发合金脆化并在内部形成大量缺陷。【结论】综合组织与性能分析结果表明,对于AlSi12合金而言,Yb的最优添加量约为0.3％,在该含量下可有效改善其显微组织并提升力学性能,满足激光增材制造对铝硅合金的性能要求。
  • 材料科学与工程
    600 ℃热暴露对Ti65合金疲劳性能的影响
    宋竹满, 李文渊, 张广平
    2026, 48(3): 78-85. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.11
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    【目的】为了研究600 ℃热暴露条件下,不同热暴露时间对Ti65合金显微组织、表面氧化行为及疲劳性能的影响,明确热暴露过程中析出相演化与表面氧化层形成对合金疲劳寿命的作用机制。【方法】在600 ℃条件下对Ti65合金分别进行55、100、500、1 000和2 000 h的热暴露试验,并对热暴露前后Ti65合金的显微组织及表面氧化行为进行表征。同时,对热暴露前后的Ti65合金进行旋转弯曲疲劳试验,获得650 ℃/401 MPa加载条件下的疲劳寿命。【结果】热暴露前后Ti65合金的显微组织组成基本一致。随热暴露时间的增加,初生等轴αp相的尺寸、含量以及次生片层αs相的片层宽度变化不明显,而α2相和硅化物的尺寸及含量均有所增加。Τi65合金试样表面氧化层厚度随热暴露时间延长而逐渐增大,当热暴露时间达到2 000 h时,氧化层厚度约为540 nm。同时,热暴露显著增加了试样表面的粗糙度。此外,随着热暴露时间的延长,可达到疲劳极限(107)的试样数量呈现先增加后减少的变化趋势,即疲劳稳定性先提高后降低。【结论】Ti65合金在600 ℃热暴露过程中,试样表面形成氧化层,同时氧元素向基体扩散并形成氧扩散层。一方面,热暴露后由于氧化物颗粒生成,导致试样表面粗糙度增加;另一方面,氧化层主要由陶瓷类脆性氧化物组成,上述因素均会引起应力集中,使疲劳裂纹在循环加载过程中更易萌生,从而降低Ti65合金的疲劳寿命。同时,热暴露过程中α2相和硅化物的尺寸及含量增加,对位错运动的阻碍作用增强。总体而言,Ti65合金的疲劳性能主要受热暴露过程中析出相演化与表面氧化层形成的共同影响,二者之间存在竞争关系:在热暴露初期,析出相的析出起主导作用,使可达到疲劳极限的试样数量随热暴露时间增加而增加;当热暴露时间为100 h时,可达到疲劳极限的试样数量达到最大值;随着热暴露时间进一步延长,表面氧化层的影响逐渐占主导地位,使可达到疲劳极限的试样数量逐渐减少。
    • 机械工程
  • 机械工程
    舰船甲板运动状态预测及无人直升机着舰时刻优化
    金映丽, 李季濠, 闫明
    2026, 48(3): 86-92. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.12
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    【目的】在恶劣海况下,受风浪等因素影响,舰船甲板处于持续运动状态,无人直升机在此条件下难以实现稳定自主着舰,通常需依赖操作人员的经验进行人工遥控降落。这种降落方式不仅耗时较长,且存在较大安全隐患。因此,亟须预测舰船甲板的横摇、纵摇、沉浮幅值及其运动变化速率,确定无人直升机可安全平稳着舰的最优降落时刻,从而有效降低降落风险。【方法】为实现无人直升机最优降落时刻的预测,本文基于时间序列预测算法,采用自回归模型对舰船甲板的运动状态进行建模与预测。在此基础上,为满足无人直升机降落过程中的安全性要求,构建多目标优化数学模型,并利用模拟退火算法推算最优降落时刻,为无人直升机自主着舰提供决策依据。同时,设计并搭建了可模拟舰船甲板横摇、纵摇及沉浮运动的甲板运动模拟器,构建了自适应起落架系统以模拟无人直升机着舰过程,并对优化结果进行了验证。【结果】实验结果表明,预测数据曲线与实测数据曲线高度吻合,横摇、纵摇预测值与实测值的最大误差均小于0.01°,沉浮预测值与实测值的最大误差小于6 mm,最大相对误差均小于1％,满足工程预测精度要求。基于模拟退火算法的优化结果显示,91.50 s、96.75 s、99.25 s为舰船甲板横摇、纵摇、沉浮幅值及其变化速率均较小的关键时刻,其中91.50 s时刻的甲板综合倾斜角度与变化速率最低,表明无人直升机可在该时刻实现平稳着舰。【结论】基于自回归模型的甲板运动状态预测算法具有预测精度高、响应速度快的特点,可高效输出准确的甲板运动数据。与传统单一预测方法相比,本文通过模拟退火算法对预测结果进行多目标优化,筛选出的最优降落时刻更好地满足了无人直升机安全平稳着舰的需求。本研究成果不仅提升了无人直升机在舰船甲板复杂运动状态下的安全着舰能力,也为其他类型飞行器的舰载起降提供了参考。
  • 机械工程
    激光辅助砂带磨削钛合金仿真及试验分析
    杨赫然, 高桦, 孙兴伟, 潘飞, 李强
    2026, 48(3): 93-102. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.13
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    【目的】激光热辅助磨削可以显著改善钛合金的加工性能,其中激光预热温度场直接影响工件表面质量与磨削力。为揭示激光辅助砂带磨削钛合金的作用机制,探究了激光工艺参数对温度场分布与磨削力的影响规律。【方法】基于热传导理论,利用有限元仿真软件建立激光预热钛合金仿真模型,分析不同激光功率、扫描速度与光斑半径对工件温度场分布的影响。依据微观磨粒磨削理论,构建激光辅助单颗磨粒磨削钛合金仿真模型,研究不同预热条件下磨削力的变化规律,并设计激光辅助砂带磨削钛合金试验,对仿真模型进行试验验证。【结果】通过对比试验实测温度与仿真结果,确定了钛合金对激光的吸收率,进一步完善了激光辅助砂带磨削钛合金仿真模型。激光预热温度场仿真结果表明:激光预热区温度随着激光功率的增大而升高,随着激光相对工件移动速度的加快而降低;当工件移动速度较慢时,速度变化对预热温度影响较小;光斑半径越小,预热区温度越高,这是由于在相同激光功率下,小光斑可使激光能量更为集中,单位时间内材料温升更高。激光辅助单颗磨粒磨削仿真结果表明:磨削力随着激光功率的增大而减小,主要归因于激光功率升高可使材料温度上升、磨削层硬度降低,从而减小加工阻力。对比仿真结果与试验结果可知,二者平均相对误差约为4.95％,表明仿真结果与试验结果吻合度较高,仿真模型具有较高可靠性。【结论】激光照射可使材料表层温度急剧升高,形成氧化变质层。由于钛合金导热性较差,较大温度梯度会产生显著热应力,促使预热层产生微观裂纹。若磨削加工未去除激光预热产生的变质层和热裂纹,将导致工件表面质量下降。本文建立的有限元仿真模型与试验结果吻合度较高,验证了模型的可靠性与准确性,可为其他激光辅助材料去除加工工艺提供参考。
    • 信息科学与工程
  • 信息科学与工程
    融合ResNet和SRU的网络数据流实时异常流量检测技术
    周保红, 张玉松, 刘道君, 沈柯言, 石磊
    2026, 48(3): 103-110. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.14
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    【目的】随着工业互联网的快速发展,网络流量中的异常检测已成为保障网络安全的关键任务。然而,传统机器学习方法在特征提取和泛化能力方面存在明显不足,难以应对高维度、多样化及海量的网络流量数据。为解决上述问题,本文提出一种融合简单循环单元(simple recurrent unit,SRU)与改进型残差网络(residual network,ResNet)的异常流量检测模型。该模型通过联合提取网络流量的时序与空间特征,旨在提升检测的准确性与效率,同时缓解过拟合与梯度消失等问题,为网络异常检测提供一种更高效、可靠的解决方案。【方法】构建了一个基于SRU与改进型ResNet融合的深度学习模型。SRU网络负责筛选数据并提取时间序列特征,通过遗忘门与重置门实现高效的并行计算,显著提升训练速度;改进型ResNet采用空洞残差结构,引入空洞卷积以扩展感受野,增强空间特征提取能力,并缓解梯度消失问题。两种网络的融合使模型能够全面学习网络流量中的时空特征。为评估模型性能,选用KDD Cup 99数据集进行二分类实验,并与其他主流模型进行对比分析。【结果】实验结果表明,所提出的ResNet-SRU模型在KDD Cup 99数据集上获得了98.89％的分类准确率和98.66％的精确率,较CNN-LSTM、ResNet-GRU和CNN-GRU等对比模型提升约1％。此外,该模型在训练过程中表现出更快的收敛速度和更高的稳定性。在准确率、精确率、召回率及AUC值上均优于其他模型,验证了其在异常流量检测任务中的有效性与鲁棒性。尽管模型在训练与测试时间上略有增加,但检测性能的显著提升弥补了其计算开销。【结论】基于ResNet与SRU融合的异常流量检测方法,在处理高维网络流量数据时展现出优越的特征提取能力与分类性能。通过结合空洞残差结构的空间建模优势与SRU的时间特征学习能力,有效弥补了传统模型在特征表达和泛化能力方面的不足。然而,该模型在参数规模和运行成本方面仍存在优化空间。未来研究将重点关注模型结构的轻量化设计,提高对不平衡样本的检测性能,并进一步降低计算资源消耗,以增强其在实际网络环境中的应用价值。
  • 信息科学与工程
    基于混合策略优化的多元灰色预测模型及应用
    李媛, 张绪涛, 邢作霞
    2026, 48(3): 111-119. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.15
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    【目的】灰色预测模型因具有结构简单、精度较高且对数据依赖程度较低等优势,在众多领域得到广泛应用。但常规模型存在预测序列过于陡峭、关系表示不准确、极值影响预测结果等缺陷,为了提高预测精度,本文充分考虑系统外界影响因素,改进灰色预测模型并优化求解结构,进而提出一种新的非线性分数阶多元离散灰色预测模型NFMDGM(1,N)。【方法】在优化灰色预测模型OGM(1,N)的基础上,采用分数阶微分方程和分数阶累加生成方法来替换传统整数阶累加生成方法,有效提升模型的泛化与适应能力。同时引入平滑生成法处理系统影响因素序列,增强模型的鲁棒性与精确性。针对预测模型中平滑生成参数与分数阶参数的求解问题,设计了一种基于改进鲸鱼优化算法的求解框架。由于传统鲸鱼优化算法(WOA)存在对原始数据敏感、易陷入局部最优等缺点,本文采用混沌映射生成初始种群以保证其均匀分布,引入惯性权重和非线性函数来优化控制参数,增强全局与局部搜索能力,并以平均绝对百分比误差(MAPE)为目标函数,求解灰色预测模型所需的最优参数。详细阐释NFMDGM(1,N)模型的构建流程,严格证明模型的时间响应方程与无偏性,通过确定模型参数来保障模型的有效性。【结果】在改进鲸鱼算法(IWOA)性能测试方面,选用6个基准函数进行测试并与传统WOA及部分常见智能算法进行了对比。IWOA在收敛速度、求解精度和稳定性上表现优越,更适用于求解NFMDGM(1,N)参数。为了验证本文模型的有效性,利用澳大利亚电力负荷数据集,将NFMDGM(1,N)模型与未加入创新点的OGM(1,N)及一些常见预测模型进行了对比。以MAPE为检验标准,本文模型在训练集和测试集的结果分别为0.135和0.634,均低于其他预测模型,预测结果更为精准,尤其在小样本预测情况下,灰色预测模型的精度优势更为显著。【结论】本文的创新之处在于构建了NFMDGM(1,N)模型,通过融合多种改进策略,有效处理小样本数据。本文模型通过优化WOA,提高了参数求解性能,为小样本数据提供了更为精准的预测方法,在电力负荷预测中有助于调整供需计划,同时为灰色预测模型和优化算法研究开拓了新思路。
    • 建筑工程
  • 建筑工程
    基于多点挠度检测值对主梁抗弯刚度的损伤识别
    李春良, 张洪军, 朱芮, 侯磊
    2026, 48(3): 120-127. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.16
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    【目的】桥梁结构长期受到车辆荷载、环境等因素作用后会发生不同程度的损伤。损伤后桥梁的安全性与功能完整性降低,严重的损伤还会导致桥梁垮塌。定期对运行中的桥梁进行损伤识别能够及时发现桥梁危害问题,并对其进行科学维修加固,进而避免灾难性事故的发生,降低人员伤亡和经济损失。因此,制定精准、高效的桥梁损伤识别方法是保障交通运输安全运行的刚性需求,也是推动桥梁安全监测技术发展的核心手段。【方法】目前大多桥梁损伤识别方法在数据采集时对外界环境、传感器数量和精度要求较高,且操作流程复杂。为简化主梁损伤识别过程,基于挠度与抗弯刚度间的力学关系,建立了主梁损伤后抗弯刚度与检测挠度值的力学模型,进而揭示梁体抗弯刚度在损伤情况下的变化规律。仅根据损伤后主梁的各点挠度实测值,即可识别出主梁各位置的抗弯刚度损伤程度、损伤位置和损伤范围。【结果】对比分析主梁损伤前后的抗弯刚度曲线发现,主梁损伤后,其抗弯刚度曲线会在损伤部位发生台阶状的下降突变,根据突变情况可以识别出主梁的损伤信息,即主梁抗弯刚度曲线突变下降段位置为主梁损伤位置,下降段长度为损伤范围,下降段数量为损伤数量。检测过程中主梁划分区段长度决定了梁体损伤识别的准确程度,加载区域划分长度可取加载工具长度,非加载区域可取梁长的1/10~1/20。【结论】提出的损伤识别方法能够准确识别主梁完好与主梁损伤时桥梁的抗弯刚度分布情况,且对主梁发生长区域、连续性的复杂损伤情形同样适用,该损伤识别方法操作性强,测取数据类型单一,节约了桥梁检测成本,研究内容可为现有桥梁损伤识别技术的发展提供一定的指导与借鉴。
  • 建筑工程
    考虑环境因素的大体积混凝土水化热损伤预测模型
    刘朋, 金辰阳, 魏文跃, 杨冬, 冀宪禹
    2026, 48(3): 128-136. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.03.17
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    【目的】大体积混凝土早期水化放热导致的温度梯度与拉应力集中,现有评价方法多依赖三维有限元分析与现场应力监测,难以在施工方案比选阶段实现快速定量评估,针对这一问题提出一种考虑环境因素的水化热损伤快速预测方法。【方法】基于热传导方程与连续损伤力学,构建“最大温差预测-温差分布-热应变计算-损伤演化”的显式预测链。以绝热温升、环境温度、入模温度、水灰比和浇筑层厚度为关键变量;引入以热扩散特征长度为依据的耦合参数ω,用以表征配合比与几何尺寸对热累积的协同作用,并通过15组参数化有限元数值试验完成参数回归标定;将厚度方向温差分布近似为指数分布,并在典型路径上开展误差对比;将损伤变量定义为刚度退化指标,明确其与微裂纹及宏观裂缝阈值的对应关系。【结果】在绝热温升50～70 ℃、环境温度12～28 ℃、入模温度10～30 ℃、水灰比0.30～0.40、浇筑层厚度2～3 m的范围内,最大温差预测值与有限元结果的相关系数R2=0.96,温差分布相关系数均大于0.94;损伤分布与有限元计算的高风险区域一致,可识别出距外表面1.2 m范围内的潜在裂缝敏感区(工况15)。【结论】所建模型为参数化显式计算模型,适用于施工前温控方案快速比选与开裂风险分区;模型系数在上述参数范围内完成标定,超出该范围时需结合现场监测或扩展样本重新校准。