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专栏评述：交通运输轻量化金属材料

四川大学学报(自然科学版) 2025年

作者：曾迎尹冬弟张英波王庆航杨鸿西南交通大学材料科学与工程学院扬州大学机械工程学院重庆大学材料科学与工程学院

随着我国工业化进程的深化，能源短缺和环境污染问题逐渐显现，交通运输行业的低碳发展对实现双碳目标起到重要作用，节能减排成为了交通运输业的重要发展方向.目前，我国高铁的运行速度、运营里程以及运量等多项指标均处于世界领先水...

随着我国工业化进程的深化，能源短缺和环境污染问题逐渐显现，交通运输行业的低碳发展对实现双碳目标起到重要作用，节能减排成为了交通运输业的重要发展方向.目前，我国高铁的运行速度、运营里程以及运量等多项指标均处于世界领先水平，但在国际铁路竞相研发超高速列车的大环境下，依然面临着激烈的技术竞争与挑战.在节能减排及交通运输业提速的双重挑战下，交通运输装备采用轻量化金属材料是行之有效的途径.轻量化金属材料一般包括高强度钢（抗拉强度550～1000 MPa）、

关键词：

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数字化转型、新质生产力与企业创新绩效

海南大学学报（人文社会科学版） 2025年第1期43卷 86-96页

作者：金鑫孙群力金荣学中南财经政法大学财政税务学院湖北武汉430073

在大数据与互联网时代,企业数字化转型是企业发展的必然趋势,转型过程也将对企业创新绩效产生影响。利用2015—2021年中国上市公司企业微观数据,实证分析发现:企业数字化转型将显著提升企业创新绩效水平,并通过企业科技研发投入和企业... 详细信息

在大数据与互联网时代,企业数字化转型是企业发展的必然趋势,转型过程也将对企业创新绩效产生影响。利用2015—2021年中国上市公司企业微观数据,实证分析发现:企业数字化转型将显著提升企业创新绩效水平,并通过企业科技研发投入和企业创新专利产出来体现。采用一系列稳健性检验和内生性方法分析后,模型结论依旧成立。异质性分析发现,国有企业、非重污染企业以及处在东南部区域企业数字化转型对企业创新绩效的影响效应更强。机制分析发现,企业数字化转型可通过提升企业新质生产力来提高企业的创新绩效水平。最后,从企业本身、监管机构以及政府三个角度对数字化转型和企业创新发展提出展望。

关键词：数字化转型创新绩效新质生产力

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基于几何迭代校正的岩土模型地应力平衡方法

计算力学学报 2025年

作者：胡长明侯旭辉袁一力李靓王忠宇西安建筑科技大学土木工程学院延安大学西安创新学院西安科技大学建筑与土木工程学院

初始地应力平衡对岩土工程结构的有限元分析准确性至关重要。针对传统方法在复杂岩土模型应用的局限，本研究提出一种基于几何迭代校正的地应力平衡新方法。通过对数值模型进行静力分析计算生成初始位移场，将此位移场与初始数值模型几... 详细信息

初始地应力平衡对岩土工程结构的有限元分析准确性至关重要。针对传统方法在复杂岩土模型应用的局限，本研究提出一种基于几何迭代校正的地应力平衡新方法。通过对数值模型进行静力分析计算生成初始位移场，将此位移场与初始数值模型几何节点坐标叠加修正，得到新的数值模型几何节点坐标并继续进行静力分析，滚动迭代，直至数值模型的静力分析结果中位移场满足地应力平衡要求。通过应用该方法于两个复杂岩土模型后，结果显示，新的地应力平衡方法显著减少了模型位移场，达到10-4m以下的精度，且未改变数值模型初始应力状态，能够较好的满足复杂岩土工程领域有限元模型地应力平衡的要求。

关键词：岩土工程地应力平衡数值分析 ABAQUS 几何迭代校正

一种基于元学习的改进YOLO钢管表面缺陷小样本检测模型

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机电工程 2025年

作者：李凌波田彦江旭东董宝力浙江经济职业技术学院图书信息中心网络技术教育研究所浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江理工大学机械工程学院

针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题，提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型，用于小样本缺陷检测。首先，为了提高提取全局特征信息的能力，采用了Swin Transformer作为骨干网络模型，引入注意力机制... 详细信息

针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题，提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型，用于小样本缺陷检测。首先，为了提高提取全局特征信息的能力，采用了Swin Transformer作为骨干网络模型，引入注意力机制提取了特征图的判别能力；然后，为了提高特征融合能力并降低计算复杂度，通过加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构优化了特征提取器的颈部网络，平衡了YOLO-SBN模型的有效性和效率；最后，采用归一化注意力模块(NAM)优化权重调整了模块，增强了浅层缺陷特征的模型表达，并基于这些增强的特征进行了检测。使用金属表面热轧缺陷公开数据集NEU-DET验证了YOLO-SBN模型的算法性能。研究结果表明：对于小样本缺陷检测，YOLO-SBN模型在平均准确率（mAP）方面提高了4.1%；在新类缺陷样本规模数量为50的小样本情况下，改进后的检测模型对新类数据适应性最强。由此可见，该YOLO-SBN模型在提高检测精度和提升模型泛化能力方面具有一定优势。

关键词：小样本目标检测表面缺陷元学习特征网络归一化注意力模块平均准确率双向特征金字塔网络(BiFPN)

指向“教—学—评”一致性的小学英语单元整体教学评价设计——以2024年人教版英语三年级上册Unit 1 Making friends为例

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小学教学研究 2025年第3期 13-18页

作者：夏恩力浙江省杭州市福山外国语小学

“教—学—评”一体化是学科核心素养落地的必要途径,教师在单元整体教学推进的过程中要体现“教—学—评”的一致性。文章以2024年人教版英语三年级上册Unit 1 Making friends为例,从评价目标的设定、评价活动的开展和评价工具的开发... 详细信息

“教—学—评”一体化是学科核心素养落地的必要途径,教师在单元整体教学推进的过程中要体现“教—学—评”的一致性。文章以2024年人教版英语三年级上册Unit 1 Making friends为例,从评价目标的设定、评价活动的开展和评价工具的开发三个方面,探讨指向“教—学—评”一致性的小学英语单元整体教学评价设计及实施,落实“教—学—评”一体的整体育人理念。

关键词：小学英语 “教—学—评”一致性单元整体教学

新质生产力视域下的U-G-S模式智慧校园建设

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福建电脑 2025年第1期41卷 41-49页

作者：林德力闽江师范高等专科学校现代教育技术中心福州350108

智慧教育是教育体系建设中非常重要的一环,培养合格的新质生产力的劳动者是智慧校园建设的目标之一。本文研究和分析新质生产力、U-G-S模式与智慧校园建设之间的关联性,并以实例展示基于新质生产力的U-G-S模式智慧校园总体架构模型。对... 详细信息

智慧教育是教育体系建设中非常重要的一环,培养合格的新质生产力的劳动者是智慧校园建设的目标之一。本文研究和分析新质生产力、U-G-S模式与智慧校园建设之间的关联性,并以实例展示基于新质生产力的U-G-S模式智慧校园总体架构模型。对该模型的实施效果调查分析的结果表明,U-G-S模式下的智慧校园运行获得了较为满意的效果。

关键词： U-G-S模式智慧校园新质生产力

基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪

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工程科学学报 2025年第1期47卷 101-112页

作者：伊力夏提·伊力哈木江孟宇白国星顾青王国栋常鑫睿黄建秀郑燕北京科技大学机械工程学院北京100083 北京科技大学顺德创新学院顺德528399 中国移动通信集团内蒙古有限公司呼和浩特010020

类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误... 详细信息

类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.

关键词：类车机器人路径跟踪前馈信息模型预测控制平顺性

需求不确定下的两阶段应急物流选址-路径研究

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灾害学 2025年第1期40卷 160-166页

作者：王庆荣王雪娜朱昌锋李裕杰兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并... 详细信息

针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并采用基于可信性的模糊机会约束规划方法,以消除约束条件中的不确定参数。模型第一阶段调用Gurobi求解器,求解得到应急配送中心选址结果和对受灾点的分配方案;第二阶段将选址及分配结果作为输入进行路径规划,并提出一种改进的自适应遗传算法(IAGA)对算例进行求解。然后采用自适应遗传算法(AGA)与之对比,并进行灵敏度分析。结果表明:IAGA在目标值、收敛速度和运行时间等方面均优于AGA,证明了IAGA具有一定的可行性和有效性,且可以为决策者提供较优的应急选址-路径规划方案,从而提升灾后救援的效率。

关键词：应急物流选址-路径问题 Gurobi 模糊需求改进的自适应遗传算法

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基于分层强化学习的多无人机协同围捕方法

海军航空大学学报 2025年

作者：杨梓豪王庆领东南大学自动化学院

由于多智能体的维度复杂性与围捕过程的动态性，多无人机协同围捕常常具有分工不明确、围捕耗时较长等问题。对此，文章创新性地将基于选项的分层强化学习方法引入到多无人机目标协同围捕中，使用多智能体分工机制将无人机围捕划分为上... 详细信息

由于多智能体的维度复杂性与围捕过程的动态性，多无人机协同围捕常常具有分工不明确、围捕耗时较长等问题。对此，文章创新性地将基于选项的分层强化学习方法引入到多无人机目标协同围捕中，使用多智能体分工机制将无人机围捕划分为上下两个阶段，上层阶段求解目标分配问题，下层阶段求解路径规划问题，两者采用独立的学习策略，同时通过新型奖励函数实现更优的控制效果；在运动控制中，引入最大熵强化学习框架，使用柔性演员-评论家算法（Soft Actor-Critic,SAC）作为基本学习算法。最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明，该方法具有良好的收敛性和训练效率，同时与已有方法相比，使用强化学习方法的上层控制器能够有效减少围捕耗时，并保证较高的围捕成功率。

关键词：多无人机协同围捕围捕点分配分层强化学习围捕时间