【目的】在“双碳”目标驱动下,空气断路器因其环保性、可靠性在新能源电网中的应用领域日益拓展,随着储能容量的提升,其开断能力受到了较大挑战,提升空气断路器的承载能力意义重大。空气断路器通常采用栅片建立的近极压降限制开断电流辅助熄弧,了解带电粒子的运动规律,掌握鞘层建立的过程,计算近极压降是完成空气断路器开断研究的基础。相对于阴极鞘层,阳极鞘层形成时间短,仿真难度大,研究相对匮乏,故建立微观模型进行求解,完善空气电弧理论,从微观、宏观两个角度提升断电器开断性能具有工程意义。【方法】本研究对空气断路器开断物理过程进行合理假设,以近阳极微小尺度空间作为研究对象,构建了描述动态形成过程的微观瞬态动力学模型,完成模型碰撞项与非碰撞项解耦,并基于粒子蒙特卡罗碰撞(PIC-MCC)方法对解耦后方程进行求解,得到空气介质阳极鞘层形成过程电势、电场及带电粒子相空间分布。通过分析电势图及粒子相空间分布图获得各阶段近阳极压降,并讨论空气灭弧阳极鞘层形成过程中电负性氧离子作用,进而分析阳极鞘层形成各阶段动因。【结果】仿真结果表明:电子、离子迁移率差异造成空间电荷滞留,改变了电极间的电位分布,形成了近极强场;近极强场抑制阳极对电子的吸收,形成阳极鞘层;阳极鞘层的形成经历了从初始的“负阳极鞘层”状态最终过渡到典型的“正阳极鞘层”状态的过程;不同阶段电极附近空间电荷累积特性和迁移率差异是引起负鞘层形成、向正鞘层演变及阳极压降的决定性因素,电负性氧离子会对阳极鞘层的形成和阶段转变起到加速作用。【结论】该研究不仅为理解近极压降的形成提供了微观电荷视角的解释,也为优化断路器设计、提升其在“双碳”背景下的开断可靠性与开断性能提供了重要的理论依据。

【目的】换流站作为直流输电系统与交流输电系统之间的关键接口,其运行稳定性直接关系到电网的安全性与供电可靠性。然而,换流阀、变压器及平波电抗器等关键设备在长期高负荷运行条件下,易因材料老化、机械磨损、电气绝缘性能退化及局部过热等问题发生故障,不仅导致设备性能下降,还可能诱发系统性故障,进而影响电力系统的安全稳定运行。因此,如何实现换流站运行状态的有效监测、设备性能的准确评估及故障的早期预测,已成为当前电力系统运维领域的重要研究方向。针对上述问题,提出一种基于贝叶斯网络的换流站全业务数据主特征映射方法。【方法】首先,采用粗糙集理论对换流站海量业务数据进行预处理,通过计算属性间的依赖度及重要度,识别对设备运行状态及性能评估具有显著影响的条件属性集合,从而降低数据维度,减少冗余信息对后续分析的干扰。其次,依据条件属性与决策属性之间的逻辑关系,对属性集合进行了进一步约简,以确保保留的属性能够准确反映设备状态变化特征。在此基础上,构建贝叶斯网络模型,利用其处理不确定性问题的能力,对属性约简后的全业务数据进行特征提取,并建立特征间的概率依赖关系,为设备状态评估与故障预测提供模型支撑。最后,引入自组织特征映射神经网络,通过神经元竞争学习机制不断调整连接权值及学习因子,实现输入数据特征的自适应聚类,构建业务主特征映射网络。该方法在实现高维数据降维的同时,能够有效保留数据的主要特征信息,从而提高特征提取的准确性与效率。【结果】结果表明,本文方法能够有效提取换流站复杂业务数据中的关键特征,且映射结果的漏映射率与错映射率均保持在较低水平,验证了该方法的有效性与可靠性。【结论】本文方法可为换流站设备状态监测与故障预警提供技术支撑,同时为电力系统智能化运维管理提供新的实现途径。该方法不仅提升了换流站运维管理的智能化水平,也为复杂工业系统的数据分析与特征提取提供了参考。

【目的】在电网工程建设过程中,现场设备数量众多且空间布局复杂,各类设备相互交织,使得部分细微且隐蔽的风险特征难以被准确捕捉与提取,从而影响图像风险识别效果,对电网工程的安全稳定运行构成潜在威胁。为提升现场风险识别能力,保障电网工程建设的安全有序推进,开展相关研究。【方法】本文提出一种电网工程现场风险特征智能图像语义协调识别算法。采用平滑滤波方法对现场采集图像进行预处理,以有效抑制噪声干扰,同时尽可能保留关键结构与细节信息,为后续特征提取提供高质量输入。同时,将预处理后的图像输入卷积神经网络(CNN),利用卷积层与池化层的协同作用自动提取多层次图像特征,其中卷积层用于提取局部与高层语义特征,池化层用于特征降维并增强判别性表达能力,实现对复杂场景信息的深度表征。进一步结合自然语言处理方法,对图像特征进行语义映射与文本化表达,通过语义分析实现对现场细微及隐蔽风险特征的识别,从而弥补单一视觉模型在语义理解方面的不足。在此基础上,计算识别得到的风险特征与电网工程相关规范要求之间的相似度,根据匹配结果实现风险区域的精准识别。【结果】为验证本文方法的有效性,构建了包含电缆敷设、变压器安装、杆塔作业及接地施工等多种典型施工场景的图像数据集,共计10 000张高分辨率图像,涵盖不同时间与气象条件。实验结果表明,本文方法能够有效识别现场风险特征,识别结果的正评价概率可稳定保持在96％以上,即在绝大多数情况下能够实现准确风险判别。该方法在保持较高召回率的同时具有较低误报率,表现出较优的综合识别性能,可为电网工程现场安全管理提供可靠的数据支撑。【结论】本文方法通过融合多源技术,实现了复杂电网工程场景下风险特征的精准识别,有效提升了风险识别的准确性,对降低施工安全隐患具有重要的理论意义与工程应用价值。

【目的】随着云计算与大数据技术的快速发展,边缘计算场景下的负载均衡与资源分配问题已成为研究热点。在电力物联网分布式系统中,如何高效处理海量用户请求与数据业务,在降低电力消耗成本、提升系统资源利用率的同时,保障任务稳定可靠运行,是当前亟待解决的关键技术难题。为此,本文提出一种基于分布式在线算法的负载均衡与资源分配方法,通过优化边缘计算系统资源调度策略,满足业务运行的实时性与高效性要求。【方法】构建具备边缘计算能力的分布式优化模型,依托模型实现实时态势分析与负载预测,进而动态调整计算资源配置与任务调度方案。针对负载均衡与资源分配核心优化问题,采用拉格朗日对偶分解法对原优化问题进行重构推导,并引入基于小批量学习(MBL)的分布式在线算法。该算法融合多时间尺度优化策略,可实现服务部署位置、CPU激活数量、计算资源配置等多类变量的动态自适应调整。通过多组仿真实验,测试并验证了本文算法在不同负载工况下的运行性能。【结果】仿真实验结果表明,分布式MBL算法具有明显性能优势。相较于传统轮询调度(RR)算法与最短作业优先(SJF)算法,该算法在各项关键评价指标上均优于对比算法。在电力成本控制方面,分布式MBL算法通过智能调度与资源优化配置,有效抑制了电力成本攀升,在高负载工况下运行状态更为平稳;在资源利用率方面,本文算法的CPU、内存及存储资源利用率均高于对比算法,具备更优的运行稳定性与资源利用效率;在任务丢弃率方面,依托智能队列管理与负载预测机制,本文算法可将任务丢弃率稳定控制在0.2％左右,显著低于行业标准阈值,体现了其在高负载场景下的高可靠性。【结论】综上,分布式MBL算法能够有效解决边缘计算架构下的负载均衡与资源分配问题,具备显著性能优势与良好工程应用前景。该算法可有效降低电力能耗、提升资源利用率并抑制任务丢弃率,为边缘计算环境下的资源调度提供了高效、可靠的技术方案。

【目的】低压配网不停电检修期间常出现负荷分布不均、电压波动和网损增高等问题,传统负荷转移方法忽略了停电损失和设备损坏等情况,导致电网运行效率低下、供电质量下降。【方法】本文提出一种面向低压配网不停电检修的故障设备负荷转移方法。计算配网检修风险损失和配网故障设备风险损失,以风险损失最小化为目标建立停运计划优化模型。同时,以最小网损、最低开关操作费用和最小售电损失为目标,建立配网负荷转移优化模型,并对节点电压施加约束。采用细菌觅食优化算法(BFO)求解两个模型,通过模拟细菌觅食行为,在搜索空间中探寻最优负荷转移方案,既能最小化风险损失,又能最小化网损。【结果】实验结果显示,该方法在低压配电网不停电检修期间,能有效评估设备与电网故障损失,并将配网网损控制在40 MW·h以下,负荷转移量稳定保持在1.0 MW以下的较低水平。【结论】本文提出的故障设备负荷转移方法,能够在低压配网不停电检修时,有效应对负荷不均、电压波动和网损增高等问题。通过最小化风险损失和网损,实现了更好的电网运行效果,提升了供电质量和电网效率。本文将停运风险损失和故障设备风险损失纳入考量,建立停运计划优化模型,同时综合多个目标建立负荷转移优化模型,全面考虑了电网运行中的多种影响因素。该方法为低压配网不停电检修提供了更科学有效的负荷转移策略,有助于提高电网运行的稳定性、可靠性和经济性,对保障电力供应和提升供电质量具有重要意义。

【目的】电力工程建设规模持续扩大、技术不断迭代,催生了海量多源异构数据。这类数据存在多样性、不完整性、不准确性与不一致性等特征,使得传统造价预测模型的数据关联挖掘能力不足,普遍存在预测精度不高、稳定性较差等缺陷,制约了工程投资决策的科学性。本文面向电力多源异构数据的复杂应用场景,提出了针对性融合预测算法,以期提升造价预测精度、增强模型噪声鲁棒性,为电力工程造价管控提供量化支撑。【方法】本文提出了一种基于去噪自编码网络的异构电力工程造价数据融合与智能评估算法。采用去噪自编码网络对技术因素与经济因素数据进行融合处理,完成两类影响因素的特征提取。同时,构建自注意力网络,挖掘技术因素、经济因素与环境因素数据之间的内在关联,进而实现电力工程造价的优化预测。【结果】本文算法具备良好的综合性能。在预测精度方面,本文算法在变电工程场景下精度可达87.70％,在线路工程场景下精度可达88.90％,相较对比算法均有明显提升;在误差控制方面,本文算法的平均绝对误差与均方根误差相较对比算法均大幅度降低;在拟合优度方面,在变电工程和线路工程场景下本文算法的决定系数分别为0.94和0.95。【结论】基于去噪自编码网络的异构电力工程造价数据融合与智能评估算法,能够有效解决电力工程数据带来的各类复杂问题。该算法利用去噪自编码网络实现特征提纯,借助自注意力网络完成多维度数据关联建模,在变电工程与线路工程造价预测中均表现出优异性能。本文算法整体综合性能优良,可有效提升预测精度,能够为电力工程投资决策提供高精度量化依据,具备突出的技术优越性与工程适用性。

【目的】用电行为的精准识别与监测,对电力系统调度计划的科学制定至关重要。当前,用电行为识别算法主要分为机器学习与深度学习两大类。其中,机器学习算法的识别精度尚存提升空间,且模型泛化能力相对不足。深度学习算法虽具备独特优势,但对数据时序特征的挖掘不够充分,易出现过拟合现象,进而降低识别精度。【方法】针对用电行为分类算法中时序特征挖掘不充分、分类精度有待提升的问题,本文提出了一种基于改进双层双向长短期记忆网络与注意力机制(IDL-BiLSTM-Atten)的用电行为分类模型。该模型的核心实现流程为:首先,采用融合累积和(CUSUM)算法精准识别用电设备的投切事件;其次,整合稳态特征、暂态特征与非电量参数,构建全面的用电设备行为特征集。针对传统神经网络因逐层串行连接架构导致的性能瓶颈,本文对双层双向长短期记忆(IDL-BiLSTM)网络进行改进,引入数据跨层传输策略,允许数据跳过部分或全部中间层,直接传递至深层网络进行处理,从而有效增强模型的稳定性与分类精度。同时,为强化关键信息对输出结果的驱动作用,将注意力机制嵌入双层双向长短期记忆(LSTM)模型,进一步提升模型在复杂任务场景下的计算效率与分类精度。【结果】利用典型用电设备生成了1 500组训练样本并以此作为输入数据,对IDL-BiLSTM-Atten模型进行了训练。结果表明:增加暂态特征与非电量参数作为输入数据,有利于提升模型分类精度;相较于传统双向长短期记忆(BiLSTM)和长短期记忆(LSTM)模型,IDL-BiLSTM-Atten模型在收敛速度和分类精度方面具有更优性能;在实际应用案例中,IDL-BiLSTM-Atten模型能够实现用电行为的精确分类,验证了其在实际场景中应用的可靠性。【结论】相较于传统模型,本文模型的改进之处主要体现在两个方面:其一,拓展输入特征维度,将暂态特征与非电量参数纳入模型输入数据,有效提升模型的分类精度;其二,优化模型结构设计,通过改进BiLSTM模型并嵌入注意力机制,使得模型在收敛速度与分类精度方面均具备更优的性能表现。

【目的】随着新能源大规模接入电网,电力系统结构日趋复杂,运行状态动态演变加剧。图形化调度操作模拟预演作为保障电网安全稳定运行的重要技术手段,对动态仿真的实时性与精度提出了更高要求。然而,传统CPU串行仿真受限于硬件并行计算能力,难以满足大规模电网图形化模拟的实时需求,尤其在复杂电网电磁暂态仿真中,计算负载高与仿真效率低之间的矛盾更加突出,严重制约调度决策的及时性与可靠性。因此,需构建兼顾高精度与高效率的电力系统动态仿真方案。【方法】针对图形化调度操作模拟预演需求,本文提出一种融合图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的电力系统动态仿真方案。首先,采用移频分析(shift frequency analysis,SFA)方法构建电网动态相量模型,通过希尔伯特变换生成解析信号并进行移频处理,将原始电力信号映射至零频域,在保留暂态过程关键特征的同时降低计算复杂度。其次,基于延迟线性多步复合(delay-based linear multi-step composite,LB-LMC)方法实现仿真任务在组件级与网络级的解耦。其中,组件级按照单指令多线程(single instruction multiple threads,SIMT)模式设计并行计算内核,由单线程负责同类组件的单实例计算,以保证线程同构性;网络级则调用GPU高性能线性代数库求解代数方程组。最后,构建“数据并行+任务并行”的双层并行架构,并结合OpenCL框架实现任务调度与线程安全控制,通过基于图的关联矩阵归约方法解决线程竞争问题。【结果】以DIgSILENT提供的IEEE 14节点系统为测试对象,在t=0.1 s时断开Line_0001_0005线路施加扰动,开展仿真验证。结果表明,与DIgSILENT PowerFactory电磁暂态仿真结果相比,本文方法在电压、电流及发电机转子转速等关键参数上的相对误差均较小。在仿真效率方面,IEEE 14节点系统场景下,本文方法总耗时为4.9 s,实时性系数为0.245,较传统CPU串行仿真效率提升约90％,较GPU基础并行仿真效率提升约67.8％。随着网络规模扩大,本文方法的效率优势进一步增强,并在大规模电网场景下仍保持超实时仿真能力。【结论】本文提出的GPU加速动态仿真方法,通过SFA动态相量模型与LB-LMC解耦方法的结合,实现了仿真精度与计算效率的有效平衡,可满足大规模电网图形化调度操作模拟预演的超实时仿真需求。本文构建的“数据并行+任务并行”双层并行架构突破了传统CPU串行仿真的算力限制,并通过基于图的线程安全设计有效解决了并行计算中的线程竞争问题。该方法能够为调度操作可视化与智能推演提供高精度动态数据支撑,对提升电网调度决策水平及保障高比例新能源电网安全稳定运行具有重要工程应用价值。

【目的】核能发电为人类生产生活带来了巨大便利,但随着核电产业的迅速发展,也带来了乏燃料的安全储存难题,因而亟须提升核电站乏燃料存储格架的中子吸收性能。B元素因具有较大的中子俘获截面,成为乏燃料中子吸收材料的优选组元,铁基非晶合金可容纳20%原子分数的B原子且兼具优异的综合性能与低成本优势,因而高B铁基非晶合金涂层材料具有广阔的应用前景。同时Gd也为优良的中子吸收元素,可以在含B材料中协同增强中子吸收效果,故在成分设计中引入高含量B元素和适量Gd元素。【方法】通过添加原子分数为2.5%~4.5%的Gd元素进行成分调控,采用铜模铸造法制备出一系列(Fe_0.72B_0.24Nb_0.04)_100-xGd_x(x=2.5,3.0,3.5,4.0,4.5)非晶合金,探讨了Gd含量对Fe-B-Nb系非晶合金形成能力、微观组织和力学性能的影响。利用X射线衍射仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)表征非晶合金的非晶形成能力,采用力学性能试验机测试其压缩性能。【结果】当Gd的原子分数为2.5%和4.5%时,非晶合金的临界直径为2.5 mm;当Gd的原子分数为3.0%、3.5%和4.0%时,非晶合金的临界直径可达3 mm。此外,当Gd的原子分数为3.5%时,非晶合金的非晶形成能力最佳,X射线衍射半高宽可达0.425 4°,对应的过冷液相区宽度为88 K,约化玻璃转变温度为0.582,断裂强度为2 197 MPa。【结论】随着Gd的原子分数从2.5%增至4.5%,合金的非晶形成能力呈现先增后减的变化趋势,表明添加适量的Gd元素能够有效提高合金的非晶形成能力。上述非晶合金具有脆性特征,其断裂强度随着Gd原子分数的增加而降低。本文制备的新型非晶合金具有优异的力学性能和良好的玻璃形成能力,可为乏燃料贮存格架中的中子吸收涂层材料的研发提供新的选择。

【目的】铝/钛异种金属焊接接头能将铝合金与钛合金的优点进行结合,不仅具备低密度、高比强度、耐腐蚀等特性,还具有出色的导电和传热能力,因此在航空、航天、汽车、电子和轮船等多个领域得到了广泛应用。铝/钛异种材料构件的制造在技术上的难点为铝合金与钛合金之间显著的物理化学性质差异和冶金不相容性。直接焊接会在焊缝中产生大量的TiAl₃、TiAl₂、TiAl等脆硬的金属间化合物,易在熔池凝固过程中引发焊接热裂纹。为提升铝/钛异种金属焊接接头性能,本文在焊缝中引入纯镍过渡层,调控焊缝冶金反应,同时降低低熔点母材侧焊接热输入。【方法】选用4 mm厚5052铝合金与Ti₆Al₄V钛合金作为母材,在铝合金焊接端面贴敷0.1 mm厚纯镍条作为过渡层,采用直径1.2 mm的Ti₆Al₄V焊丝作为填充材料,选用CMT焊接方法;经多次参数优化,确定最优焊接参数为送丝速度6 m/min,焊接速度15 cm/min,分别开展使用、不使用纯镍过渡层的对照试验,焊后对接头微观组织及力学性能开展分析。【结果】结果表明,未采用过渡层时焊后无法获得完整有效接头,焊缝中存在未熔合、未焊透等焊接缺陷;凝固阶段高熔点母材生成的树枝晶向低熔点母材内部延伸,形成渗透裂纹。采用纯镍过渡层时,铝/钛异种金属焊后可获得成型完好的焊接接头,宏观检测与微观分析均未检出焊接缺陷;过渡层在焊接过程中完全熔化,焊后原位形成厚度约300 μm元素混合区,借助XRD、SEM、TEM等现代分析检测手段,证实该区域发生三元系反应,主要相产物为AlNi₂Ti、NiTi₂、Al₃Ni₂、Al₃Ni;接头拉伸试样均断裂于焊缝区,平均抗拉强度为62 MPa。【结论】采用CMT焊接技术焊接铝/钛异种金属,在铝合金母材焊接端面贴敷0.1 mm厚纯镍带作为过渡层,所得接头无焊接缺陷;过渡层在焊接过程中完全熔化并参与焊缝冶金反应,原位生成厚度约300 μm的元素混合区,焊缝中主要的冶金反应及物相在此区域生成。过渡层的引入可有效降低低熔点母材侧热输入,避免焊缝生成大量Ti-Al系脆性金属间化合物而诱发焊接缺陷;相较于未添加纯镍过渡层的焊接接头,采用过渡层后熔池流动性有所提升,焊接板材背面实现焊透。

【目的】在五轴数控机床复杂曲面加工过程中,刀具姿态的频繁变化会引发刀尖的非线性运动,这给轮廓误差的控制与补偿带来了极大挑战。尤其在加工大曲率轨迹时,频繁的刀具姿态调整会导致旋转轴跟踪精度下降,使得姿态轮廓误差对位置轮廓误差的扰动作用显著增强。【方法】针对这一问题,本文基于在线轮廓误差估计,提出一种交叉耦合控制结构,根据旋转轴与直动轴将五轴数控机床分为姿态层和位置层两层,设计了刀尖位置周期更新方法。在姿态层完成刀轴方向误差补偿的同时,将由姿态变化引起的刀尖位置偏移实时反馈至位置层,在此基础上进行了交叉耦合控制器设计并引入了变交叉耦合增益。这种双层交叉耦合控制结构将五轴系统等效为受到有界扰动的三自由度位置控制系统。【结果】为验证本文方法的有效性,开展了两组仿真实验,分别采用曲率恒定的三维螺旋线轨迹和曲率变化显著的花瓣形曲线轨迹。仿真结果表明,与其他对比方法相比,所提双层交叉耦合轮廓误差控制方法可使刀尖位置轮廓误差分别降低约14.11％和17.51％;同时,刀轴姿态轮廓误差在保持高精度的前提下基本维持稳定,这与刀尖位置更新方法的推导结论一致。【结论】所提出的双层交叉耦合轮廓误差控制方法能够有效解决五轴数控机床轮廓误差的在线控制与补偿问题,在保证刀轴姿态轮廓误差精度不变的基础上,显著降低刀尖位置轮廓误差,提升轨迹跟踪精度,充分验证了该控制结构在五轴数控机床轮廓误差在线控制中的有效性。

【目的】现代航空发动机为适应超音速巡航与高极限飞行的需求,亟需提升其工况适应性。传统转速调节会引发气动损失与效率偏低等问题,而变几何涡轮通过动态调整导叶喉部面积(如改变安装角或厚度)可显著优化流场分布,提升发动机的工况适应性与燃油经济性。本文旨在系统总结导叶调节机构的构型设计、可调导叶端部气流泄漏抑制技术以及运动精度与可靠性研究现状,阐明多因素耦合作用下调节机构的仿真分析方法,为轻量化、高可靠性机构的开发提供理论支撑。【方法】对比主流导叶调节机构的拓扑结构与运动学特性,总结两类结构的优势与不足;列举减小导叶端部间隙的结构与方法,概述不同几何结构的可调导叶抑制端部间隙气流泄漏的效能;引入误差模型及刚柔耦合动力学模型的建模方法,总结并分析尺寸公差、运动副间隙、气动载荷及热变形对调节精度的影响。【结果】在对各类机构构型与研究方法进行整理归纳后,总结了相应的研究内容与关键技术,指出当前导叶调节机构仿真分析的主要研究方向包括:机构构型设计、端部气流泄漏抑制、建立准确的多因素耦合模型、针对仿真结果进行多维度可靠性分析(如运动精度可靠性、防卡滞可靠性及结构强度可靠性)。【结论】当前变几何涡轮导叶调节机构研究集中于导叶调节方案、传动机构、泄漏控制及精度与可靠性分析等方向,有效优化了其气动性能,提高了运动精度与可靠性。为推进该技术进一步发展,未来研究可聚焦于:开发新型拓扑结构,以提升机构稳定性、扩大调节范围;深入研究变厚度导叶构型在实际工况下的调节精度与气动性能;构建更合理的多物理场耦合降阶模型,同时考虑尺寸偏差、间隙、热变形及气动载荷等关键实际因素;结合故障树分析等方法,完善可靠性评估体系,优化易失效部件设计。通过多学科协同创新,推动导叶调节机构向轻量化、高精度方向发展,为先进航空发动机性能突破提供关键技术保障。

【目的】在5G、物联网与工业互联网深度融合背景下,网络攻击方式日趋复杂与隐蔽。传统入侵检测方法受特征共线性引发的非稳态分布影响,难以实现高覆盖率与高稳定性的主动防御。为提升复杂网络环境下主动式入侵行为的检测能力,本文提出一种高效的计算机网络主动式入侵检测方法,以提高入侵检测的全面性、稳定性与实时性,为人工智能与网络安全的深度融合提供技术支撑。【方法】本文构建了三级递进式主动入侵检测框架。采用孤立森林(isolation forest,iForest)算法对历史入侵数据包进行离群点清洗与特征规范化,通过构建多棵隔离树并计算样本路径长度异常得分,实现噪声样本识别与剔除,从而构建高质量训练数据集。引入阻尼增量统计算法,通过基于时间衰减的动态权重机制对入侵行为时序特征进行聚合,缓解特征流非稳态分布问题,增强模型对网络环境动态变化的适应能力。构建基于生成对抗网络的半监督异常检测模型GANomaly,融合引入注意力机制的生成器、卷积解码器及判别器进行对抗训练,并结合特征匹配损失、上下文损失与编码器损失进行联合优化;同时设计异常分数函数与自适应阈值机制,实现对主动式入侵行为的实时识别与精准告警。【结果】实验基于公开数据集与仿真环境开展,从入侵模式区分能力、流量损耗感知能力及检测覆盖率3个方面对本文方法进行评估。结果表明:在戴维森堡丁指数指标上,本文方法显著低于对比方法,说明其对不同类型入侵行为具有更优的区分能力;在流量损耗检测实验中,本文方法预测曲线与真实曲线之间的相关系数达到0.94,优于对比方法;在检测覆盖率方面,本文方法的覆盖指标C值始终稳定保持为1,能够实现对各类主动式入侵行为的全面覆盖,体现出较好的检测稳定性与鲁棒性。【结论】本文方法通过iForest算法提升训练数据质量,利用阻尼增量统计增强模型对动态特征变化的适应能力,并借助GANomaly模型实现半监督高精度异常检测,有效缓解了特征共线性导致的非稳态分布及样本不平衡问题。实验结果表明,本文方法在检测全面性、稳定性与实时性方面均优于对比方法,具备较好的工程应用价值,可为构建高效、可靠的主动式网络入侵检测系统提供新的技术路径,并为智能安全防御体系向自适应、高覆盖方向发展提供参考。

【目的】随着我国医保支付改革持续落地深化,低风险病种病死率已成为三级公立医院医疗质量安全评审的核心量化指标,也是医疗机构精细化运营管理的难点。传统依靠人工经验开展高危死亡病例筛查效率偏低、主观性较强,难以实现低风险病例事前预警。本文通过建立Super Learner集成模型,提高了对低风险病种患者出院结局的预测精度和可解释性,为加强医院对低风险病种死亡管理提供新的方法,模型可助力临床个体诊疗优化,合理调配医疗资源,降低不必要医疗损耗。【方法】本文以某三甲医院2025年疾病诊断相关分组(diagnosis related groups,DRG)低风险病种病案数据为研究对象,依据115种低风险病种目录筛选有效样本37 973条,其中低风险病种患者出院情况包括治愈类33 829条,未愈类4 103条,死亡类41条。对原始病案数据完成分类变量编码、连续变量标准化预处理,采用Pearson相关系数法剔除冗余特征,保留关联性较强的关键变量,以6种机器学习算法构建集成模型学习器,通过5折交叉验证与超参数优化构建Super Learner集成模型。采用曲线下面积(area under curve,AUC)、准确率、灵敏度、特异性、精确率等指标,结合受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型性能,并利用沙普利可加性解释(SHapley additive explanations,SHAP)方法进行可解释性分析。【结果】Super Learner集成模型在验证集上表现最优,AUC值为0.991 3,准确率为0.989 6,灵敏度为0.791 9,特异性为0.986 2,精确率为0.978 3,综合性能显著优于单一模型。可视化分析显示该模型判别能力、预测校准度与临床净获益均为最佳。SHAP分析表明,病案首页数据中是否首次住院、是否安排手术、是否有出院31天内再入院计划是影响低风险病种患者死亡的三大关键因素,分析结果符合临床规律。【结论】该模型预测精度高、稳定性好,所用方法与特征体系具有良好的通用性与参考价值,可为临床早期干预、医疗质量管控提供可借鉴、可复制的方法,对推动低风险病种诊疗管理向智能化、精准化发展具有一定的应用价值。

【目的】为探究移动型下击暴流作用下大跨柱面煤棚结构的表面风荷载分布特性,为该类结构的工程设计与实践应用提供科学依据和技术参考,开展本研究。【方法】以某热电厂大跨柱面煤棚结构为工程背景,基于冲击射流模型,分析移动型下击暴流瞬态风场的水平风速分布特征,系统研究下击暴流移动速度、风向角及射流中心与煤棚结构中心的距离对结构表面风荷载分布的影响规律;依据分析结果对结构表面进行风压分区,并据此提出柱面煤棚结构抗下击暴流的工程设计建议。【结果】移动型下击暴流风场由于射流中心的移动导致其下冲气流向移动方向倾斜,在径向距离r=Djet(Djet为射流口直径)、近地面高度z=0.02Djet处,风速达到极值,下击暴流前缘与后缘风速差异显著,风场呈现明显动态特性;当射流中心与煤棚结构中心重合时,结构表面以风压力为主,风压系数达到最大值1;当射流中心远离煤棚结构中心时,结构表面受气流旋涡作用产生较强风吸力,且风压系数随二者中心距离增加而减小,其中射流中心与煤棚结构中心相距1D_jet时,结构表面正负风压系数差值最大可达1.5。随着下击暴流移动速度增大,煤棚结构迎风侧边缘区域气流分离程度加剧,风压系数逐渐增大,尾流侧气流分离程度减弱,风压系数逐渐减小,结构表面同一位置的风压系数差值最大为0.5。此外,煤棚结构表面风压分布对下击暴流风向角高度敏感,随风向角由0°增至90°,气流旋涡对结构表面的影响范围不断扩大,旋涡中心区域的风压系数呈递减趋势。下击暴流移动速度对结构表面A₁、B₁、C₁区风压影响较大,分区风压系数差值最大可达0.73;当风向角由0°变化到45°时,除A₂区外,其余区域风压系数变化幅度较小,而90°风向角下各区域风压系数均发生明显变化,其中A₂区风压系数差值最大为0.54。【结论】大跨柱面煤棚结构表面的较大风压主要集中在结构边缘区域,其中B₂、C₂区最大风压系数均为0.98,A₂区最大风压系数为0.95,上述区域为该类结构抗下击暴流设计的关键部位,工程中需重点关注并采取针对性加强措施。

【目的】为了研究碳纤维增强聚合物(CFRP)约束钢管混凝土构件的受弯性能,揭示其内在受力规律,解决圆CFRP-钢管混凝土受弯构件承载力理论计算等相关问题,本文开展相关研究。【方法】对16个圆CFRP-钢管混凝土受弯构件进行了纯弯曲试验研究,在试验结果基础上采用对比分析方法,探讨了不同钢管直径、相同环向碳纤维下纵向碳纤维层数对中性层偏移规律的影响,并采用积分法推导了CFRP-钢管混凝土受弯构件的理论计算公式。【结果】在中性层偏移过程中,当荷载约为0.7P_u(P_u为极限载荷)时,纵向CFRP开始发生断裂;当CFRP跨中受拉区应变约为8 000με时,纵向CFRP完全断裂并退出工作;当钢管跨中受拉区应变约为9 000με时,钢管进入屈服阶段。中性层偏移终点位置及偏移量均随纵向CFRP层数的增加而减小,构件抗弯承载力则有所提升。当荷载小于0.7P_u时(即纵向CFRP开始断裂前),钢管与CFRP的应变发展基本一致,表明二者在纵向可良好协同工作。在中性层偏移量-弯矩关系分析中,随着纵向CFRP层数增加,中性层偏移曲线整体下移,且可划分为一次线性偏移段、水平段和二次线性偏移段三个阶段;中性层偏移速率呈现“先加快、再变慢、再加快”的变化特征。当跨中弯矩约为0～0.3M_u(M_u为实测极限弯矩)时,中性层偏移速度较快,曲线斜率较大,钢管、混凝土及CFRP均处于弹性工作阶段,为第一阶段;当跨中弯矩介于0.6M_u～0.7M_u时,中性层偏移速度缓慢,曲线近似水平,纵向CFRP开始断裂;当跨中弯矩大于0.7M_u时,纵向CFRP全部断裂,受拉区钢管屈服并进入塑性强化阶段,此时截面受拉应力小于受压应力,受力状态失衡,中性层偏移加剧,曲线斜率增大,呈现二次上升特征。在中性层偏移量-曲率关系分析中,随纵向CFRP层数增加,中性层偏移曲线整体下移,偏移速率呈现“先快后慢”的特点;中性层偏移量-曲率偏移曲线可分为线弹性段和塑性段,约在0.3M_u～0.7M_u区间出现速率转折点。【结论】基于中性层偏移规律,结合受弯构件受力变形基本原理,本文推导得到圆CFRP-钢管混凝土受弯构件承载力计算公式,计算结果与试验结果吻合良好。中性层偏移规律的揭示及相应计算方法的提出,进一步丰富了钢管混凝土结构理论体系,可为相关工程实践提供理论依据。