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基于深度卷积神经网络的人员疏散时间快速预测方法

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系统工程理论与实践 2024年第4期44卷 1376-1388页

作者：赵思琪陈娟王巧夏钤强卢紫嫣马剑西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学地球科学与环境工程学院成都610031 香港理工大学土木与环境工程系中国香港999077

预测人员疏散时间是大规模人群管控、建筑平面布局优化的关键.现有研究关注人员疏散理论模型的建立,忽视了疏散模型的时间和空间复杂度高难以实现快速预测的这一问题.复杂建筑空间环境以及人员的空间分布是决定疏散时间长短的决定性因素... 详细信息

预测人员疏散时间是大规模人群管控、建筑平面布局优化的关键.现有研究关注人员疏散理论模型的建立,忽视了疏散模型的时间和空间复杂度高难以实现快速预测的这一问题.复杂建筑空间环境以及人员的空间分布是决定疏散时间长短的决定性因素,本文提出以建筑空间环境和人位置分布图像为输入的疏散时间快速计算方法.设计不同空间布局、不同疏散人数、不同出口个数及宽度的疏散场景,使用人员疏散元胞自动机模型(CA)开展模拟计算构建样本数据库.构建疏散时间快速预测模型FastEvacNet,训练标定该深度卷积神经网络模型,测试模型预测疏散时间的可靠度与效率.结果表明,在整个测试集上的MAPE值为8.21%,模型整体预测精度良好,泛化能力强.模型对疏散时间的预测用时几乎不依赖于疏散场景的复杂度,计算效率相较于CA模型提升三个数量级;当以数据流的形式传入网络进行批量预测时,可提升四个数量级.

关键词：疏散时间卷积神经网络元胞自动机计算效率

易回收碳纤维/g-CN纳米片阵列制备及光催化和光电催化研究

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工业水处理 2024年

作者：张宏伟席晓晶田文杰张慧盈马晓梦魏敏洁陈华军郑州科技学院土木建筑工程学院洛阳理工学院环境工程与化学学院

在光催化降解领域，粉末g-C3N4光催化材料使用后在流体中分离和回收困难，同时也会产生二次污染问题。在氩气保护下，采用化学气相沉积法在三维碳纤维织物表面沉积g-C3N4纳米片，从而制备了易回收碳纤维/g-C3N4纳米片阵列光催化材料，... 详细信息

在光催化降解领域，粉末g-C3N4光催化材料使用后在流体中分离和回收困难，同时也会产生二次污染问题。在氩气保护下，采用化学气相沉积法在三维碳纤维织物表面沉积g-C3N4纳米片，从而制备了易回收碳纤维/g-C3N4纳米片阵列光催化材料，研究了碳纤维/g-C3N4纳米片阵列的光学、电化学和光催化性能。实验结果表明，g-C3N4纳米片可以吸收可见光产生光生电子和空穴，而碳纤维良好的导电性提高了易回收碳纤维/g-C3N4纳米片阵列光催化材料中光生电子/空穴的分离效率。降解240 min，易回收碳纤维/g-C3N4纳米片阵列光催化材料的电催化、光催化和光电催化对2，4-二硝基酚降解率分别为20.7% 、33.5%和99.5%。在光电催化过程中，外加偏电压加速了光生电子向阴极迁移，进一步提高了光生电子/空穴分离效率，使电催化和光催化存在协同效应。本文将粉末光催化材料与柔性碳纤维织物组合，提供了一种新的光催化材料组装方式，极大降低了粉末光催化材料的分离和回收成本。

关键词：碳纤维 g-C N 纳米片光催化光电催化

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过渡循环对风力机疲劳评估的影响及修正

振动与冲击 2024年第3期43卷 241-246,275页

作者：赵艳杨哲王新武李晓露陈枫洛阳理工学院土木工程学院河南洛阳471023 洛阳理工学院河南省新型土木工程结构国际联合实验室河南洛阳471023 洛阳理工学院河南省装配式建筑结构工程技术研究中心河南洛阳471023 浙江运达风电股份有限公司杭州450001

随着风力机的装机容量和尺寸的不断增大,其运行环境更为复杂,疲劳问题突出,需要准确预测风力机结构遭受的实际疲劳损伤。通过对1.5 MW风力机的塔底应变进行长期监测,研究了不同方法在处理雨流计数后残余数据点问题上的准确性。首先,通... 详细信息

随着风力机的装机容量和尺寸的不断增大,其运行环境更为复杂,疲劳问题突出,需要准确预测风力机结构遭受的实际疲劳损伤。通过对1.5 MW风力机的塔底应变进行长期监测,研究了不同方法在处理雨流计数后残余数据点问题上的准确性。首先,通过采用不同的计算时窗,分析过渡循环对疲劳损伤的影响,选择的计算时窗越短,得到的疲劳损伤误差越大,当计算时窗为10 min时,误差达到了20.7%。然后,使用残波串联法处理残余数据点,此时选择不同的计算时窗得到的损伤值均与将监测时段内所有数据作为连续序列得到的结果相同,证明了该方法在处理雨流残余数据时的准确性。该成果为风力机结构疲劳损伤在线预测提供了解决方法,可以更加准确的得到构件的实时损伤。

关键词：风力机疲劳损伤雨流计数法残波过渡循环残波串联法

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高校实验室搬迁风险防控体系构建及评估

实验室研究与探索 2024年第7期43卷 259-263,268页

作者：李雯贵州理工学院土木工程学院贵阳550025

为了降低高校实验室搬迁因工作不当造成的经济损失和因不可抗力因素面临的安全风险,对高校实验室搬迁全过程进行风险点梳理,对各个风险点提出相应防控措施。基于环境影响评价理论和权重清单法构建高校实验室搬迁风险防控体系,得到实验... 详细信息

为了降低高校实验室搬迁因工作不当造成的经济损失和因不可抗力因素面临的安全风险,对高校实验室搬迁全过程进行风险点梳理,对各个风险点提出相应防控措施。基于环境影响评价理论和权重清单法构建高校实验室搬迁风险防控体系,得到实验室准许搬迁指数和实验室搬迁风险防控指数。以实验室准许搬迁指数评估实验室搬迁工作能否实施,以实验室搬迁风险防控指数评估实验室搬迁工作完成程度。该体系为实验室搬迁工作拟定了风险防范具体内容、工作方法和评估标准,提高了实验室搬迁风险防御能力,保障国有资产及人员安全。

关键词：实验室搬迁风险点风险防控权重清单法风险评估

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施加生物炭对土壤理化性质的影响及其农业应用

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东北农业大学学报 2024年第1期55卷 79-96页

作者：李明玉丁梧秀王新武何朋立黄强洛阳理工学院土木工程学院河南洛阳471023

生物炭是以农业生物质为原料,在限氧条件下经高温热解制成的一类高度芳香化难溶性固态物质。在土壤固碳、温室气体减排、土壤改良及微生物应用等方面均具有潜在功效。总结近年来国内外在生物炭及其改性土特性和生物炭在微生物、环境、... 详细信息

生物炭是以农业生物质为原料,在限氧条件下经高温热解制成的一类高度芳香化难溶性固态物质。在土壤固碳、温室气体减排、土壤改良及微生物应用等方面均具有潜在功效。总结近年来国内外在生物炭及其改性土特性和生物炭在微生物、环境、农业等领域的应用价值与发展前景研究,考虑生物炭基本性质,重点分析生物炭改性土理化性质、水-力特性与其基本性质相关关系以及生物炭技术应用前景。结果如下,①生物炭理化性质差异主要受制备生物炭的生物质原料和热解温度影响;②生物炭施加到土体中可改变土体理化性质,如:土体颗粒相对密度、孔隙结构和pH等,影响土体的水-力特性;③生物炭在农业、生态和环境领域的应用易受其孔隙率、比表面积和吸附性能等因素影响。研究综述添加生物炭对土体基本特性影响,指出目前研究不足,为更深入地了解生物炭技术应用及在新技术领域发展提供参考依据。

关键词：生物炭理化性质水-力特性生态环境土壤修复微生物

电弧熔丝增材制造碳钢与高强钢钢板的疲劳裂纹扩展速率

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工程力学 2024年

作者：郑元鹏陈涛邵振伟黄诚同济大学建筑工程系帝国理工学院土木与环境工程系福建省产品质量检验研究院同济大学工程结构性能演化与控制教育部重点实验室

对电弧熔丝增材制造（Wire arc additive manufacturing， WAAM）碳钢与高强钢钢板开展疲劳裂纹扩展速率（Fatigue crack growth rate， FCGR）试验。从采用平行路径打印方法生产的名义厚度为8 mm和3 mm的WAAM碳钢钢板以及名义厚度为3 m... 详细信息

对电弧熔丝增材制造（Wire arc additive manufacturing， WAAM）碳钢与高强钢钢板开展疲劳裂纹扩展速率（Fatigue crack growth rate， FCGR）试验。从采用平行路径打印方法生产的名义厚度为8 mm和3 mm的WAAM碳钢钢板以及名义厚度为3 mm的WAAM高强钢钢板上以三种不同角度切取材料加工制成紧凑拉伸（Compact-tension， CT）试件，开展应力比R为0.1的常幅加载疲劳试验。以Paris公式描述疲劳裂纹扩展速率，拟合并总结得出WAAM碳钢与高强钢钢板的Paris公式常数C与m均值与特征值。使用扫描电子显微镜观察试件的疲劳断面，从微观角度分析两种WAAM钢板宏观上疲劳裂纹扩展速率差异的原因。与规范推荐值以及文献中其他钢材的疲劳裂纹扩展速率相对比，讨论指出两种WAAM钢板的疲劳裂纹扩展速率与普通钢材相近，其中WAAM高强钢钢板的疲劳裂纹扩展速率优于WAAM碳钢，并且低于规范推荐的常用均值，这样的现象与其在微观层面上的断面特点相关；疲劳裂纹扩展速率受加载角度的影响不明显；平行路径与振荡路径打印的碳钢钢板疲劳裂纹扩展速率接近，而平行路径打印的高强钢与振荡路径打印相比在疲劳裂纹扩展速率上更为稳定均一。

关键词：紧凑拉伸试件电弧熔丝增材制造金属3D打印疲劳裂纹扩展速率疲劳断面

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考虑间断速度场的光滑有限元极限分析上限法

岩土力学 2024年

作者：戴北冰袁新周锡文刘锋涛中山大学土木工程学院香港理工大学土木与环境工程系桂林理工大学土木与建筑工程学院

基于应变光滑技术的有限元极限分析方法，为岩土工程稳定性分析提供了一种有效和高精度的数值分析途径。通过改进基于节点光滑域的方法，使其可以考虑间断的运动许可速度场，提出一种新型节点光滑有限元极限分析上限法。在土与结构接触... 详细信息

基于应变光滑技术的有限元极限分析方法，为岩土工程稳定性分析提供了一种有效和高精度的数值分析途径。通过改进基于节点光滑域的方法，使其可以考虑间断的运动许可速度场，提出一种新型节点光滑有限元极限分析上限法。在土与结构接触面处引入间断速度场，以间断面处节点速度差表征间断速度场的大小，进而基于间断节点重新构造节点光滑域。在Mohr-Coulomb屈服准则和关联流动法则的基础上，分别计算间断面和光滑域内的内能耗散，并将屈服准则和流动法则的约束条件转化为一系列的二阶锥约束方程，最终将考虑间断速度场的节点光滑有限元上限法转化为标准的二阶锥规划模型。此模型可以采用高效的原对偶内点算法进行求解。通过岩土工程中经典问题的数值分析，验证了新方法的可靠性，并通过数值分析发现，结构与土体接触的强度性质对结构的失稳模式和极限承载力具有明显的影响。

关键词：极限分析上限法节点光滑有限元间断速度场二阶锥规划(SOCP)

易回收碳纤维/g-C_(3)N_(4)纳米片阵列制备及光催化和光电催化研究

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工业水处理 2024年第8期44卷 99-106页

作者：张宏伟席晓晶田文杰张慧盈马晓梦魏敏洁陈华军郑州科技学院土木建筑工程学院河南郑州450064 洛阳理工学院环境工程与化学学院河南洛阳471023

在光催化降解领域,粉末g-C_(3)N_(4)光催化材料使用后在流体中分离和回收困难,同时也会产生二次污染。在氩气保护下,采用化学气相沉积法在三维碳纤维织物表面沉积g-C_(3)N_(4)纳米片,从而制备了易回收碳纤维/g-C_(3)N_(4)纳米片阵列光... 详细信息

在光催化降解领域,粉末g-C_(3)N_(4)光催化材料使用后在流体中分离和回收困难,同时也会产生二次污染。在氩气保护下,采用化学气相沉积法在三维碳纤维织物表面沉积g-C_(3)N_(4)纳米片,从而制备了易回收碳纤维/g-C_(3)N_(4)纳米片阵列光催化材料,研究了碳纤维/g-C_(3)N_(4)纳米片阵列的光学、电化学和光电催化性能。结果表明,g-C_(3)N_(4)纳米片可以吸收可见光产生光生电子和空穴,而碳纤维良好的导电性提高了易回收碳纤维/g-C_(3)N_(4)纳米片阵列光催化材料中光生电子/空穴的分离效率。降解240 min,易回收碳纤维/g-C_(3)N_(4)纳米片阵列光催化材料的电催化、光催化和光电催化对2,4-二硝基酚的降解率分别为20.7%、33.5%和99.5%。在光电催化过程中,外加偏电压加速了光生电子向阴极迁移,进一步提高了光生电子/空穴分离效率,使电催化和光催化存在协同效应。将粉末光催化材料与柔性碳纤维织物组合,提供了一种新的光催化材料组装方式,极大降低了粉末光催化材料的分离和回收成本。

关键词：碳纤维 g-C_(3)N_(4)纳米片光催化光电催化

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轨迹数据驱动的车辆换道意图识别模型

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 34-44页

作者：苑仁腾王晨竹项乔君郑欧丁圣轩东南大学交通学院江苏南京211189 中佛罗里达大学土木、环境和建筑工程系美国奥兰多32816-2450

为及时识别、预测车辆的换道行为,综合考虑目标车辆及周边车辆的时空交互关系,结合时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)的时序处理能力和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的门控记忆机制,构建了基于TCNL... 详细信息

为及时识别、预测车辆的换道行为,综合考虑目标车辆及周边车辆的时空交互关系,结合时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)的时序处理能力和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的门控记忆机制,构建了基于TCNLSTM网络的车辆换道意图识别模型。首先,将目标车辆的驾驶意图分为直行、向左换道和向右换道3种类型,从CitySim车辆轨迹数据集中提取出目标车辆及对应同车道、左侧车道、右侧车道的相邻前车和相邻后车的轨迹数据,并利用中值滤波算法获得车辆运行状态指标。其次,针对统计学理论和机器学习方法面临的识别精度不高、训练时间长、参数更新慢等问题,提出利用膨胀卷积技术提取时间序列的时序特征,采用门控记忆单元捕捉时序特征的长期依赖关系,并以目标车辆及周边相邻车辆的速度、加速度、航向角、航向角变化率和相对位置信息等54个车辆状态指标为输入变量,以车辆的换道意图为输出变量,构建了一个基于TCN-LSTM网络的车辆换道意图识别模型。最后,对比分析了不同输入时间步长下TCN、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、LSTM和TCN-LSTM模型的识别精度。结果表明:输入时间序列长度为150帧时,TCN-LSTM模型的识别精度达到最高值96.67%;从整体分类精度来看,相比LSTM、TCN和SVM模型,TCN-LSTM模型的换道意图分类准确率分别提升了1.34、0.84和2.46个百分点,展现出了更高的分类性能。

关键词：交通工程换道意图时间卷积网络长短期记忆神经网络车辆轨迹 CitySim数据集