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引江济淮大型泵站施工期结构开裂特性与防裂措施影响研究

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水利水电技术(中英文) 2025年

作者：陈正旵祁勇峰雷先进安徽省引江济淮集团有限公司长江科学院中交第二航务工程局有限公司

引江济淮工程泵站为满足大流量输水要求，多设计成超长、大整浇结构，使得温控防裂难度要远大于其他引调水泵站工程。为深入探究这种无缝整浇式大型泵站的施工期温度应力演化规律及开裂特性，论证可操行强且经济合理的温控防裂措施可行... 详细信息

引江济淮工程泵站为满足大流量输水要求，多设计成超长、大整浇结构，使得温控防裂难度要远大于其他引调水泵站工程。为深入探究这种无缝整浇式大型泵站的施工期温度应力演化规律及开裂特性，论证可操行强且经济合理的温控防裂措施可行性。选取引江济淮枞阳泵站为研究对象，基于施工期浇筑过程有限元仿真计算，模拟真实环境、材料、结构、多种温控措施的影响，分析结构施工期温度场、应力场以及开裂风险。结果表明，进水流道层超长底板、厚边墙、上游挡水墙是结构防裂的重点，施工期拉应力多在2.0MPa～3.0MPa之间，超过混凝土的允许抗拉强度；通过采用表面保温、通水冷却以及控温浇筑等多措并举且分区差异性控制的方法，能够大大降低其开裂风险。因地制宜的温控防裂措施可行，可为其他引调水工程大型整浇泵站结构防裂设计提供参考。

关键词：整浇式泵站温度应力仿真开裂风险差异化温控

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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

联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术的矿区沉降监测

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金属矿山 2025年

作者：刘江徐嘉兴高竞峰王哲中国矿业大学矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室中国矿业大学环境与测绘学院山东能源集团建工集团有限公司地矿建设分公司

针对矿区开采沉陷范围广、形变梯度大，传统InSAR技术因影像失相干而无法全面、准确提取大形变梯度区域地表沉降信息的问题，以山东省济宁市某煤矿8303工作面为例，在GACOS数据辅助InSAR解算的基础上，提出联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术... 详细信息

针对矿区开采沉陷范围广、形变梯度大，传统InSAR技术因影像失相干而无法全面、准确提取大形变梯度区域地表沉降信息的问题，以山东省济宁市某煤矿8303工作面为例，在GACOS数据辅助InSAR解算的基础上，提出联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术开展矿区沉陷监测研究。利用沉降信息融合方法，通过水准数据确定SBAS-InSAR和PO-SBAS监测结果的可靠边界，借助先验误差定权原则和概率积分预计模型，实现SBAS-InSAR和PO-SBAS监测结果的融合，并分析其沉降监测的精度。研究结果表明，GACOS大气校正可以有效削弱大气延迟影响，在小形变梯度情形下，大气校正后SBAS-InSAR监测结果比常规SBAS-InSAR的更可靠。通过与水准观测数据比较，融合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术的监测结果比单一SBAS-InSAR或PO-SBAS的监测结果更好，与真实沉降变化趋势基本吻合。研究表明联合SBAS-InSAR和PO-SBAS监测技术是一种有效获取完整下沉盆地形变信息的监测方法，可为矿区开采沉陷监测提供技术支撑。

关键词： SBAS-InSAR PO-SBAS GACOS 数据融合沉降监测

基于强化学习的超高层建筑非法入侵情景推演方法

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智能系统学报 2025年

作者：胡今鸣胡啸峰石磊石拓滕腾中国人民公安大学信息网络安全学院中国人民公安大学首都社会安全研究基地公安部安全技术与风险评估重点实验室中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室北京警察学院公安管理系

为计算超高层建筑潜在非法入侵者的“最优”入侵路径，本文提出了一种基于强化学习的情景推演方法。该方法将建筑公共走廊抽象为拓扑结构，利用贝叶斯网络计算入侵者通过每个拓扑节点的概率，结合强化学习算法获得外部人员的最优入侵路... 详细信息

为计算超高层建筑潜在非法入侵者的“最优”入侵路径，本文提出了一种基于强化学习的情景推演方法。该方法将建筑公共走廊抽象为拓扑结构，利用贝叶斯网络计算入侵者通过每个拓扑节点的概率，结合强化学习算法获得外部人员的最优入侵路径，为超高层建筑非法入侵的高效防范提供精准依据。为验证方法的有效性，以北京市CBD地区某超高层建筑为例，将入侵终点设置为顶层，设计了三种不同的入侵情景。情景推演结果表明：在初始状态下（未进行任何优化措施），SARSA模型的训练性能最佳。优化安防系统后发现，在建筑内的层间节点增加安防系统投入最有效。该优化情景下，安防系统投入与风险值的非线性拟合结果显示，随着安防系统投入的增加，入侵风险显著降低。

关键词：非法入侵情景推演超高层建筑强化学习贝叶斯网络安防系统 SARSA模型非线性回归

基于1D-CNN和Transformer模型的道岔健康状态预测

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北京交通大学学报 2025年

作者：陈俊竹陈光武石建强邢东峰兰州交通大学自动化与电气工程学院

道岔作为铁路信号系统中的关键组件，其健康状态的准确预测对确保列车安全运行至关重要。针对铁路道岔故障诊断和寿命预测的人工智能模型虽然提升了准确性，但在泛化能力和对数据质量的高需求方面仍面临挑战。如在使用长短期记忆网络（L... 详细信息

道岔作为铁路信号系统中的关键组件，其健康状态的准确预测对确保列车安全运行至关重要。针对铁路道岔故障诊断和寿命预测的人工智能模型虽然提升了准确性，但在泛化能力和对数据质量的高需求方面仍面临挑战。如在使用长短期记忆网络（LSTM）进行寿命预测时，仍需面对梯度消失或梯度爆炸的技术难题。近年来，Transformer模型因其处理序列数据的强大能力而受到关注，并被应用于铁路道岔健康状态预测中。该文为量化道岔设备的退化状态，提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和Transformer模型结合的道岔健康状态预测方法。1D-CNN对时序数据有很好的特征自提取能力，而Transformer 模型通过自注意力机制实现了全局的并行计算，可以同时处理输入序列中的所有位置。以S700K转辙机的功率曲线为例，由1D-CNN对原始数据进行特征提取，经过t-SNE可视化选取最优卷积层、池化层层数为3，通过多尺度卷积选取每层最优卷积核大小，由此训练得到10组特征。然后经过特征选择得到最能反映道岔健康状态的5组特征，再将其与道岔功率曲线的健康标签值共同进行Transformer模型训练，得到预测的健康指数。仿真实验表明：1D-CNN 和Transformer 模型的结合具有较为突出的预测效果与泛化能力，Transformer 模型较GRU、LSTM、ELM、SVM几种模型在处理长时间序列数据时具有更好的表现，并且更容易并行化，适用于更复杂任务的处理。采用该模型能得到更为准确的道岔健康状态预测结果。最后采用Fisher最优分割算法进行道岔转辙设备健康阶段划分，得到最优健康阶数为3，针对不同健康阶段的维护工作给出了指导性意见。

关键词：铁路道岔一维卷积神经网络 Transformer模型健康状态预测 Fisher最优分割

基于FFRLS-MIUKF算法的全钒液流电池荷电状态估计方法

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热力发电 2025年

作者：郑涛贾泽峰邱亚李俊伟侯谋合肥工业大学电气与自动化工程学院

针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge， SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题，提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares， FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation ... 详细信息

针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge， SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题，提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares， FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation unscented Kalman filter， MIUKF)的全钒液流电池荷电状态估计方法。该方法通过FFRLS在线辨识全钒液流电池等效电路模型参数，然后通过MIUKF进行荷电状态估计，从而达到准确估计全钒液流电池荷电状态的目的。最后，利用实验平台对5 kW/30 kW?h的全钒液流电池采用所提出方法进行验证，实验结果表明，相较于RLS-UKF算法和FFRLS-UKF算法，FFRLS-MIUKF算法在荷电状态估计中表现最优，其充电阶段与放电阶段均方误差与均方根误差更低，均方误差与均方根误差在充电阶段分别为0.003 7、0.060 9，在放电阶段分别为0.001 3、0.036 3。

关键词：全钒液流电池 SOC估计递推最小二乘多新息无迹卡尔曼滤波遗忘因子

机构投资者持股、股权激励的市值管理效果研究——基于价值创造及价值实现的准自然实验

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会计之友 2025年第2期 73-80页

作者：赵世君赵方铭李盈盈朱锡峰上海对外经贸大学会计学院东北财经大学会计学院上海海欣集团股份有限公司

机构投资者持股是国务院国资委及证监会一致认可并鼓励的上市公司市值管理方法。文章利用2012—2017年沪深A股上市公司的相关数据,研究机构投资者持股及股权激励对企业价值创造、价值实现及价值回归的影响。研究结果表明,机构投资者持... 详细信息

机构投资者持股是国务院国资委及证监会一致认可并鼓励的上市公司市值管理方法。文章利用2012—2017年沪深A股上市公司的相关数据,研究机构投资者持股及股权激励对企业价值创造、价值实现及价值回归的影响。研究结果表明,机构投资者持股能够通过公司治理机制对企业市值管理发挥良好的促进作用,而实施股权激励可以进一步强化这种作用,国资委2014年发布的鼓励建立市值管理制度“若干意见”取得了良好的政策效果。稳健性检验表明机构投资者持股对价值创造的影响具有较强持续性,而对价值实现水平的影响时间较短。研究结果支持我国大力培育机构投资者并鼓励延长持股周期的动议,倡导机构投资者通过参与公司治理增强其市值管理效能。

关键词：机构投资者持股股权激励价值创造价值实现市值管理

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V2G主动支撑的输配协同日前-实时优化调度

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电力系统自动化 2025年

作者：姜涛吴成昊李雪张儒峰付麟博现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)

新能源发电与电动汽车的广泛应用使电力系统运行更加复杂，输电网面临功率平衡挑战，亟须挖掘各类资源的有功、无功支撑潜力。考虑到主动配电网对电动汽车等分布式资源的聚合作用，提出了一种车-网互动(vehicle-to-grid,V2G)主动支撑的... 详细信息

新能源发电与电动汽车的广泛应用使电力系统运行更加复杂，输电网面临功率平衡挑战，亟须挖掘各类资源的有功、无功支撑潜力。考虑到主动配电网对电动汽车等分布式资源的聚合作用，提出了一种车-网互动(vehicle-to-grid,V2G)主动支撑的输配协同日前-实时优化调度方法。首先，考虑能量市场、灵活性市场和无功辅助服务市场机制，构建市场环境下电动汽车V2G响应模型，分析电动汽车有功、无功支撑潜力；然后，计及不同利益主体的信息隐私，构建输配协同日前-实时分布式优化调度模型，通过协调各类有功、无功调节资源来满足系统功率供需平衡要求；最后，在T30-D33测试系统与T118-D69+85测试系统中对所提优化调度方法进行分析验证，结果表明，所提方法可实现分布式可调控资源的优化调度，提高系统运行经济性和灵活性。

关键词：车网互动输配协同日前能量市场灵活性市场无功辅助服务分布式资源

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《洛诰》与成王亲政典礼

古代文明（中英文） 2025年第1期19卷 59-67,M0005页

作者：张怀通侯传峰河北师范大学历史文化学院河北石家庄050024

《洛诰》是成王于洛邑建成后向天下宣布周公留守洛邑决定的诰命。文本前面大部分篇幅记载了周公与成王为此决定往复协商并在法权上予以认可的对话与讲话,其中协商后周公的讲话,类似西周册命礼中受命者的答拜祈愿之辞。文本后面少部分篇... 详细信息

《洛诰》是成王于洛邑建成后向天下宣布周公留守洛邑决定的诰命。文本前面大部分篇幅记载了周公与成王为此决定往复协商并在法权上予以认可的对话与讲话,其中协商后周公的讲话,类似西周册命礼中受命者的答拜祈愿之辞。文本后面少部分篇幅记载了戊辰日成王在洛邑举行祭祀文武、诸侯助祭的典礼。在周公的讲话与成王举行的祭祖礼之间,还应有诸侯方国的朝聘礼。册命礼、朝聘礼、祭祖礼都从属于成王的亲政典礼,是成王亲政典礼的组成部分。典礼次日是成王亲政元年元月元日,西周王朝的成王时代正式开始。

关键词：《洛诰》亲政礼册命礼朝聘礼祭祖礼