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浅埋地铁隧道在两侧密贴深基坑异步开挖影响下的变形分析

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水利水电技术(中英文) 2025年

作者：康大勇刘运生罗斐中交第一航务工程局有限公司中国交通建设股份有限公司轨道交通分公司

城市地下空间开发常在地铁线路两侧开挖基坑，两侧基坑一般采用同步对称开挖，但受外部环境影响很难实现完全同步，异步开挖对控制隧道变形不利，严重时将影响运营安全。然而近年来随着地下空间开发强度加大，基坑越来越贴近地铁既有线... 详细信息

城市地下空间开发常在地铁线路两侧开挖基坑，两侧基坑一般采用同步对称开挖，但受外部环境影响很难实现完全同步，异步开挖对控制隧道变形不利，严重时将影响运营安全。然而近年来随着地下空间开发强度加大，基坑越来越贴近地铁既有线路，开挖深度也远超既有线深度，形成浅埋隧道高悬在两侧深基坑之间的情况，在这种工况下异步开挖对隧道变形更为不利，因此有必要研究其变形规律，为控制隧道变形提供依据。依托广州地铁十二号线赤岗站在既有八号线两侧密贴基坑的异步开挖，将既有地铁运营隧道变形监测数据与开挖工况、开挖速率、地层等相结合进行变形分析。结果表明：隧道开始向先行开挖基坑侧平移，最大平移量3.14mm，发生在先行开挖侧基坑开挖至隧道底板高度时；随着另一侧基坑的开挖平移速率减缓，当另一侧基坑也开挖至隧道底板以下时，隧道转向后续开挖侧基坑平移，最大平移量6.12mm，发生在基坑封底前；异步开挖在一定程度上抑制隧道沉降，但会导致隧道产生横向差异沉降，横向差异沉降在基坑封底前最大值3.38mm，封底稳定后2.51mm。结果表明：在异步开挖工况下隧道两侧平移量不等，平移方向在开挖过程中会发生改变，与基坑变形高度相关；异步开挖导致隧道向先行开挖基坑侧倾斜；隧道水平位移和差异沉降最大值出现在基坑封底前，基坑封底能有效控制隧道变形，两侧基坑封底后隧道变形趋于稳定。

关键词：深基坑异步开挖变形分析浅埋隧道密贴

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基于代表点法的混料均匀设计

系统科学与数学 2025年

作者：熊子康覃红宁建辉黄煜宁中南财经政法大学统计与数学学院华中师范大学数学与统计学学院

混料试验设计在食品生产,工业制造,混合药物研发,投资组合优化等领域有广泛的应用.为了确保设计方案对模型的变化具有稳健性,许多学者在不同准则下提出了混料均匀设计.然而,当混料成分个数较多且受到的约束条件较复杂时,基于接受拒绝算... 详细信息

混料试验设计在食品生产,工业制造,混合药物研发,投资组合优化等领域有广泛的应用.为了确保设计方案对模型的变化具有稳健性,许多学者在不同准则下提出了混料均匀设计.然而,当混料成分个数较多且受到的约束条件较复杂时,基于接受拒绝算法或逆变换法的混料设计构造方法变得低效且复杂.在本文中,我们基于代表点法提出了线性约束区域上的混料均匀设计的高效构造方法,其主要思想是先基于吉布斯采样算法生成混料试验区域上均匀训练样本,然后通过优化算法将其压缩成能量距离准则下的最优代表点集.通过数值例子分析,新构造方法产生的设计有良好的均匀性和模型稳健性.

关键词：混料试验设计线性约束均匀设计吉布斯采样代表点能量距离

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堆叠场景下的物体优先级感知抓取网络

复旦学报(自然科学版) 2025年

作者：周家康任煜轩殳峰复旦大学工程与应用技术研究院复旦大学脑科学转化研究院悉尼大学电气与计算机工程学院

针对堆叠场景中机械臂抓取顺序紊乱导致环境结构稳定性被破坏的问题，本文提出了一种基于物体优先级分类的新型抓取神经网络模型。首先，利用横纵卷积和折半卷积的组合模块，对彩色深度(Red Green Blue-Depth，RGB-D)图像进行特征提取... 详细信息

针对堆叠场景中机械臂抓取顺序紊乱导致环境结构稳定性被破坏的问题，本文提出了一种基于物体优先级分类的新型抓取神经网络模型。首先，利用横纵卷积和折半卷积的组合模块，对彩色深度(Red Green Blue-Depth，RGB-D)图像进行特征提取；接着，利用多尺度池化方法对物体特征信息进行深层次提取，增强模型在面对不同尺度物体时的鲁棒性；最后，引入独特的物体优先级分类预测模块，提升了模型对物体的感知能力。分析结果表明：本文模型在堆叠场景中的表现优于现有的其他抓取检测模型，准确率达到了74.1%，模型能够准确解析物体间的堆叠关系，确保机械臂按物体优先级顺序进行抓取，避免抓取顺序紊乱的问题。此外，在单目标场景中的高性能以及在真实环境中的泛化能力和鲁棒性也得到了验证。

关键词：深度学习神经网络平面抓取检测物体优先级

一种深度神经网络多步延迟参数更新并行优化方法

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哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

电聚合苯胺改性碳纤维海洋电极电化学性能及其电场响应研究

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中国海洋大学学报（自然科学版） 2025年第1期55卷 118-129页

作者：田翔孙久哲付玉彬中国海洋大学材料科学与工程学院山东青岛266100

本文应用碳酸氢铵弱碱性溶液作为电解质电化学原位聚合苯胺制备聚丙烯腈基碳纤维海洋电极,研究其电化学性能与电场响应性能。结果表明,碳纤维表面生成还原态聚苯胺并出现特征氧化还原峰;交流阻抗谱表明改性电极表面等效电路增加了膜电... 详细信息

本文应用碳酸氢铵弱碱性溶液作为电解质电化学原位聚合苯胺制备聚丙烯腈基碳纤维海洋电极,研究其电化学性能与电场响应性能。结果表明,碳纤维表面生成还原态聚苯胺并出现特征氧化还原峰;交流阻抗谱表明改性电极表面等效电路增加了膜电容和膜电阻,电场响应由纯电容耦合改变为电容电阻共同作用的混合机制,有利于低频低强度信号的响应。在电场响应测试中,改性电极电位漂移量达0.66 mV/d;能够较好响应10 mV,10 mHz的低频率低强度电场信号;线性度最小值为0.072%。水流冲刷4h后聚苯胺膜质量损失为6.30%,相比于盐酸溶液电聚合制得的聚苯胺膜(质量损失7.55%)具有更好的结合力。该海洋电极可望成为新一代低成本、高性能电场传感器。

关键词：碳纤维电极聚苯胺碳酸氢铵电化学性能海洋电场响应

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新疆大气可降水量时空演变特征及其与降水转化关系

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干旱区研究 2025年

作者：赵世康穆振侠李刚杨荣钦黄娩婷新疆农业大学水利与土木工程学院新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室新疆伊犁州水利电力勘测设计研究院有限公司

大气可降水量（PWV）是表征大气中水汽含量的重要指示因子，明确PWV与降水的转化机制对水资源高效利用具有重要意义。本文以新疆为研究区，基于多源数据计算PWV，并以探空数据为参考，评估ERA5全球大气再分析数据计算PWV的优劣，借助降... 详细信息

大气可降水量（PWV）是表征大气中水汽含量的重要指示因子，明确PWV与降水的转化机制对水资源高效利用具有重要意义。本文以新疆为研究区，基于多源数据计算PWV，并以探空数据为参考，评估ERA5全球大气再分析数据计算PWV的优劣，借助降水转换率（PCE）揭示PWV与降水的转化关系。结果表明：（1）ERA5计算的PWV精度较高，与传统依托探空数据确定的PWV的相关系数和均方根误差分别为0.98和2.6 mm。（2）1960—2020年新疆PWV总体呈增加趋势，增幅为0.1 mm·（10a）-1；小波频谱显示研究区PWV变化周期以短周期为主，分别为2.6 a、6 a。（3）从点尺度来看，PCE随站点降水量的增加而升高；从线尺度来看，PCE的变化规律在经度方向上呈“U”型，在纬度方向上大致呈“L”型；从面尺度来看，PCE的高值区主要分布在林地、坡度为25°～35°范围及海拔5000 m以上的区域，分别为7.17%、5.8%和5.1%；（4）降水丰枯异常典型年PCE差异明显，辐合强、水汽上升运动强烈的特丰水年，引起了较高的PCE，平、枯水年PCE较低。（5）北极涛动指数和太平洋十年振荡是影响全疆PCE的主要因素，由于不同区域间因气候和地形等因素的差异，PCE受控因子存在一定的差异。研究结果可为新疆地区空中水资源利用及降水转化评估提供理论参考。

关键词：可降水量降水转换率转换关系新疆

SC-CO_(2)与工业乳化炸药破岩效应的等效试验

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工程科学学报 2025年第2期47卷 249-258页

作者：蒋楠姚颖康朱斌罗学东江汉大学省部共建精细爆破国家重点实验室武汉430056 江汉大学爆破工程湖北省重点实验室武汉430056 中国地质大学(武汉)工程学院武汉430074

如何定量化核算SC-CO_(2)(超临界二氧化碳)破岩效率是非炸药类破岩技术在实际工程应用时重点关注的内容.本研究基于爆破当量理论计算和现场爆破试验的研究方法,通过工程类比法进行工业乳化炸药等效当量计算,选择典型代表性花岗岩及泥岩... 详细信息

如何定量化核算SC-CO_(2)(超临界二氧化碳)破岩效率是非炸药类破岩技术在实际工程应用时重点关注的内容.本研究基于爆破当量理论计算和现场爆破试验的研究方法,通过工程类比法进行工业乳化炸药等效当量计算,选择典型代表性花岗岩及泥岩场地,设计进行了SC-CO_(2)与工业炸药破岩效应等效对比现场试验;基于现场破岩等效现场试验测试数据,对比分析试验过程中SC-CO_(2)与工业炸药破岩体积、破岩区域形态、大块率和单耗等破岩区域特征及参量数据.研究结果表明:当SC-CO_(2)破岩体积较大时,其致裂破岩范围的长短轴较长,并且随着剪切片厚度的增加,泥岩场地二氧化碳单耗的下降速率增大,二氧化碳单耗是炸药单耗的6~11倍.SC-CO_(2)破岩技术大块率较高,而炸药爆炸应力波分布均匀,大块率较小.SC-CO_(2)破岩地表振速远小于工业炸药破岩,工业炸药爆破测点合振速值为SC-CO_(2)破岩测点合振速值的9~11倍,SC-CO_(2)破岩对周边环境震动影响较小.SC-CO_(2)破岩测点合应力峰值高于工业炸药破岩,SC-CO_(2)破岩试验中各测点合应力值为炸药破岩试验中对应测点值的1.2~1.6倍.

关键词： SC-CO_(2) 工业炸药等效破岩动力效应破岩体积

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多无人机协同规划研究综述

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 42-58页

作者：宁聪范菁孙书魁云南民族大学电气信息工程学院昆明650500 云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室昆明650500 云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室昆明650500

无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面... 详细信息

无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面对多无人机协同规划问题的通用模型进行描述,整理归纳出常见环境建模方法和多目标优化求解的约束条件;综述了基于集中式控制和分布式控制的任务规划方法,以及启发式算法在多无人机协同规划中的应用和研究进展,并重点介绍了多无人机协同规划问题面临实时性要求下的协同规划方法;结合典型研究,讨论了多无人机协同规划问题的未来研究方法与挑战,展望多无人机协同规划的发展。

关键词：无人机解耦策略智能算法任务分配路径规划

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基于结构学习和自监督图注意力的网络表示学习

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山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：王静红郑瑞策米据生李昊康河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北师范大学数学科学学院河北工程技术学院人工智能与大数据学院

网络表示学习是网络分析任务的基础，对于挖掘和分析真实网络数据具有重大意义。最近，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）及其后续变体，在网络表示学习中表现出了卓越的性能。但是基于注意力的方法存在以下局限性：（1）... 详细信息

网络表示学习是网络分析任务的基础，对于挖掘和分析真实网络数据具有重大意义。最近，图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）及其后续变体，在网络表示学习中表现出了卓越的性能。但是基于注意力的方法存在以下局限性：（1）只考虑节点的一阶邻居信息，忽略了高阶邻居节点。（2）模型缺乏可解释性。（3）没有考虑到图中噪声边问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于结构学习和自监督图注意力的网络嵌入模型（Structural Learning-based Self-supervised Graph Attention Network,SL-SGAT），融合节点特征与结构信息，降低噪声边干扰，提升模型可解释性。SL-SGAT主要包含三部分：图结构学习、自监督注意力机制和特征聚合。图结构学习构建全局图结构网络。自监督注意力机制设置一个自监督关系预测任务，加入噪声边损失。特征聚合利用注意力系数进行加权聚合，得到最终的节点嵌入表示。本文所提模型在Cora、Citeseer和Pubmed三个数据集上进行节点分类实验，准确率分别为84.4%、74.4%、81.5%，与表现优异的GAT及后续变体模型相比，分别提高1.4%、2.9%、3.2%；在节点聚类实验中，聚类精度分别提高3.3%、3.4%、1.2%。可见，我们提出的算法可以得到更好的嵌入结果。

关键词：网络表示学习图注意力网络自监督学习图结构学习节点分类