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基于贝叶斯图注意力Transformer的航空发动机剩余使用寿命概率预测

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工程科学学报 2025年第2期47卷 374-388页

作者：胡艳艳白雅婷北京科技大学智能科学与技术学院

航空发动机作为飞机的心脏，其健康状态对飞机的安全飞行至关重要.深度学习强大的数据挖掘能力，为通过海量历史数据预测航空发动机的剩余使用寿命提供了新方法.然而，传统基于深度学习的方法大都关注于挖掘数据在时间上的关联，而忽略... 详细信息

航空发动机作为飞机的心脏，其健康状态对飞机的安全飞行至关重要.深度学习强大的数据挖掘能力，为通过海量历史数据预测航空发动机的剩余使用寿命提供了新方法.然而，传统基于深度学习的方法大都关注于挖掘数据在时间上的关联，而忽略了多个传感器监测数据之间复杂的非欧氏空间关系.此外，少有研究考虑数据或者预测过程本身具有的不确定性，缺乏对预测结果可靠性的评估.为解决上述问题，本文提出了一种基于贝叶斯网络和图注意力Transformer的航空发动机剩余使用寿命概率预测方法.将图注意力机制融入Transformer的时间多头注意力模块，结合图注意力网络在空间特征提取上的优势和Transformer模型在时间特征提取的优势，实现数据特征时空关系的联合提取.同时，利用改进的贝叶斯网络度量预测不确定性，在得到剩余使用寿命预测点值的同时给出相应的置信区间.最后，通过在公开航空发动机数据集上的实验，证明了所提模型的有效性和先进性.

关键词：航空发动机剩余使用寿命图注意力Transformer 贝叶斯网络概率预测

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矿山采空区边坡动态稳定性评价方法

工程科学学报 2025年第2期47卷 215-223页

作者：杜岩张洪达谢谟文蒋宇静张明贾北凝北京科技大学城市地下空间工程北京市重点实验室山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室北京综建科技有限公司

矿山边坡因采空区沉降引发的斜面岩土体崩塌破坏，是一种破坏力极强的地质灾害.由于传统的稳定性评价方法未考虑采空区沉降造成的应力场变异，难以实现矿山边坡的动态稳定性评价，因而在矿山地质灾害预警预防方面存在诸多限制.基于此，... 详细信息

矿山边坡因采空区沉降引发的斜面岩土体崩塌破坏，是一种破坏力极强的地质灾害.由于传统的稳定性评价方法未考虑采空区沉降造成的应力场变异，难以实现矿山边坡的动态稳定性评价，因而在矿山地质灾害预警预防方面存在诸多限制.基于此，本研究针对矿山采空区滑坡的成因机制，建立了一套适用于矿山边坡的动态稳定性评价方法.首先通过构建采空区沉降分析模型，计算采空区上方岩体的沉降范围及其产生的冲击作用力，分析沉降对坡体应力场的影响，并在此基础上对传统不平衡推力法进行修正.案例分析结果显示，传统方法未考虑采空区沉降作用和锁固段的破坏情况，导致稳定性系数计算偏大，为1.355.而改进方法通过考虑采空区沉降信息，计算得出锁固段稳定性系数为0.667，整体稳定性系数为0.979，与矿山采空区边坡实际破坏情况一致.当沉降位移比（SHDR）大于0.73时，采空区边坡稳定性会发生明显变异，因而会在相对安全的工况下发生失稳破坏.改进方法通过考虑采空区沉降作用和锁固段的破坏情况，可以更好地实现矿山边坡稳定性的评价，为矿区更好地应对类似地质灾害提供有效参考.

关键词：采空区边坡动态稳定性评价采空区沉降锁固段沉降位移比

岩石爆破基础理论研究进展与展望Ⅲ——波纹关系

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工程科学学报 2025年第1期47卷 1-12页

作者：许鹏杨仁树陈程丁晨曦王雁冰北京科技大学数理学院北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北方工业大学土木工程学院北京100144 中国矿业大学(北京)力学与土工工程学院北京100083

岩石爆破“三大关系(本构、动静、波纹)”是爆破理论研究的重要内容,爆炸应力波与裂纹的相互作用是影响岩石破碎效果的关键因素.本文围绕“炸药爆炸能量释放与爆炸裂纹扩展的精细控制原理”这一关键科学问题,聚焦爆炸应力波与静止裂纹(... 详细信息

岩石爆破“三大关系(本构、动静、波纹)”是爆破理论研究的重要内容,爆炸应力波与裂纹的相互作用是影响岩石破碎效果的关键因素.本文围绕“炸药爆炸能量释放与爆炸裂纹扩展的精细控制原理”这一关键科学问题,聚焦爆炸应力波与静止裂纹(岩体中既有缺陷)的相互作用、爆炸应力波与爆炸裂纹的相互作用、爆炸应力波作用下裂纹间的相互作用、地应力与爆炸应力波耦合作用下的裂纹扩展等四个方面,深入探讨了不同爆炸应力波的传播方向和强度对裂纹扩展行为(包括裂纹扩展方向、速度和长度)的影响规律.现有研究发现爆炸应力波在静止裂纹处发生反射和衍射,产生“双马赫锥”现象,致使爆炸能量较多地积聚在静止裂纹周围,诱导静止裂纹周围产生损伤和破坏;爆炸膨胀波对迎面爆炸裂纹的扩展有抑制作用,剪切波对其扩展有促进作用,而在爆炸应力波与同向爆炸裂纹的相互作用过程中,爆炸膨胀波和剪切波对裂纹扩展速度的影响则相反;爆炸荷载下相向扩展的两条裂纹互为自由面,产生“咬合效应”,形成相互勾连的形状;地应力场能够促进平行最大主应力方向的爆炸裂纹扩展,抑制垂直最大主应力方向的爆炸裂纹扩展,且地应力场的主应力差值越大,爆炸裂纹沿最大主应力方向的扩展长度越长.研究成果可为优化爆破炮孔间距、延期时间等参数,实现精细调控爆炸裂纹扩展提供理论依据.

关键词：岩石爆破爆炸应力波静止裂纹爆炸裂纹裂纹相互作用

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

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本科生全程导师制的价值意蕴及实践探索

北京科技大学学报（社会科学版） 2025年第1期41卷 32-38页

作者：赵萌北京科技大学北京100083

本科教育在人才培养工作中占据基础地位,如何推动本科教育理念和方式不断变革,谋求本科教育体制机制的创新发展是提升教育质量的关键所在。本科生全程导师制从学生多样化、个性化的需求出发,注重因材施教,逐渐成为提升人才培养质量的关... 详细信息

本科教育在人才培养工作中占据基础地位,如何推动本科教育理念和方式不断变革,谋求本科教育体制机制的创新发展是提升教育质量的关键所在。本科生全程导师制从学生多样化、个性化的需求出发,注重因材施教,逐渐成为提升人才培养质量的关键手段之一,并在教学实践中不断得到创新和优化。文章以北京科技大学近年来推行的本科生全程导师制为例,针对8921名本科生进行在校生满意度调查,分析得出该导师制在思想引导、学术指导以及创业就业等方面充分发挥了教师的积极作用,获得了广大学生的高度认可,由此探索构建符合新时代人才培养需求的本科人才培养新模式。

关键词：本科生全程导师制人才培养学生满意度

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刃宽对硬岩掘进影响的仿真及试验研究

工程科学学报 2025年第1期47卷 13-24页

作者：尚勇孙靖东姜海峰许顺海段红磊孙朝阳北京科技大学机械工程学院北京100083 中铁工程装备集团隧道设备制造有限公司河南453000

滚刀在硬岩掘进中极易发生崩刃、偏磨等异常失效,研究硬岩掘进条件下刃型参数对滚刀破岩载荷和破岩效率的影响十分重要.本文采用滚刀破岩试验和仿真分析相结合的方法,从载荷曲线、破岩体积、破岩比能等方面分析了刃宽对滚刀破岩的影响.... 详细信息

滚刀在硬岩掘进中极易发生崩刃、偏磨等异常失效,研究硬岩掘进条件下刃型参数对滚刀破岩载荷和破岩效率的影响十分重要.本文采用滚刀破岩试验和仿真分析相结合的方法,从载荷曲线、破岩体积、破岩比能等方面分析了刃宽对滚刀破岩的影响.基于双线性本构模型及Benzeggagh–Kenane损伤断裂准则建立了岩石材料的内聚力本构模型,通过单轴抗压试验及巴西劈裂试验对内聚力本构模型的微观参数进行了校准,并进一步建立了滚刀破岩的内聚力仿真模型.结果表明:内聚力本构模型可以准确的模拟破岩过程中岩石裂纹的萌生和扩展过程.依据裂纹的萌生和扩展情况,滚刀破岩过程主要分为三个阶段:弹性阶段、裂纹萌生–扩展阶段及岩石破坏卸载阶段.滚刀破岩载荷和破岩体积随着贯入度、刀间距和刃宽的增加而增加;破岩比能随刃宽的增加呈先减小后增大的趋势.对于所选取的硬岩,采用13 mm刃宽滚刀破岩时比能最小,破岩效率最高;7 mm刃宽滚刀破岩时无法形成贯通岩片,相邻滚刀之间仍存在岩脊,破岩效率较低.

关键词：滚刀刃宽 Cohesive模型线切割试验破岩载荷破岩效率

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异构无人系统协同控制研究进展

工程科学学报 2025年第1期47卷 66-78页

作者：郭兴李擎姚其家鲁小雅北京科技大学自动化学院北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083

面对复杂化、多样化和立体化的任务需求,异构无人系统将空、地、海跨域优势互补,最大化提升系统各方面能力,为未来协同作战和智慧民生提供有力的技术保障.首先,梳理了国内外在跨域协同领域出台的推动性文件,介绍了异构无人系统在军用、... 详细信息

面对复杂化、多样化和立体化的任务需求,异构无人系统将空、地、海跨域优势互补,最大化提升系统各方面能力,为未来协同作战和智慧民生提供有力的技术保障.首先,梳理了国内外在跨域协同领域出台的推动性文件,介绍了异构无人系统在军用、科研院所和民用等三方面的实际应用.其次,针对异构无人系统关键技术之一的协同控制,分别阐述了异构无人系统协同控制在一致性、轨迹跟踪和编队‒合围等三方面的最新进展.此外,还特别讨论了在不同通信条件下协同控制所面临的挑战和解决方案.其中,由于一致性和轨迹跟踪存在上层控制理论性和下层控制可行性的区别,进一步从滑模控制、自适应控制、反步控制和自适应动态规划等四方面对轨迹跟踪研究展开阐述.然后,为了更好地促进异构无人系统协同控制在实际中的应用,通过总结前人相关工作,讨论了其在多约束控制与实时性、多任务切换控制和跨域通信下稳定性等三方面亟需解决的技术瓶颈.最后,综合异构无人系统协同控制研究现状和实际需求来看,指出了其在深度强化学习与分布式博弈、人机交互以及反群体智能等三方面的发展趋势.

关键词：异构无人系统协同控制跨域协同任务需求技术瓶颈

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穆利亚希阴极铜质量控制技术研究与应用

有色金属(冶炼部分) 2025年第01期 34-42+49页

作者：刘亚平王晶军张礼强刘子良尹君贾丽娜李阳寇珏孙春宝中色卢安夏铜业有限公司北京科技大学土木与资源工程学院

赞比亚穆利亚希氧化铜矿矿石性质复杂，采用硫酸浸出—萃取—电积工艺进行处理。为降低杂质对电积作业的影响、有效控制并提高阴极铜产品质量，深入追踪到浸出、萃取等多个作业系统开展了技术创新研究与应用，包括搅拌浸出分支加酸、浸... 详细信息

赞比亚穆利亚希氧化铜矿矿石性质复杂，采用硫酸浸出—萃取—电积工艺进行处理。为降低杂质对电积作业的影响、有效控制并提高阴极铜产品质量，深入追踪到浸出、萃取等多个作业系统开展了技术创新研究与应用，包括搅拌浸出分支加酸、浸出液多级净化、高效萃取、负载有机相净化除杂等。结果表明：穆利亚希湿法冶炼厂通过多种技术的研究和应用，从生产源头及过程降低了有害离子、絮凝物的含量，减轻了杂质对电积作业的影响，成功将电流效率提升至96%以上，阴极铜产品的平均纯度提升至99.998 8%,50%以上的阴极铜纯度超过99.999 0%，实现了企业提质增效的目的。

关键词：氧化铜矿分支加酸浸出液净化萃取负载有机相净化除杂阴极铜

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面向工业场景的无人机时空众包资源分配

工程科学学报 2025年第1期47卷 91-100页

作者：刘娅汐李旭龙霍佳皓皇甫伟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京100083

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资... 详细信息

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资源分配方法,在考虑无人机禁飞区约束和对窃听者发送干扰信号以保障数据安全的情况下,最小化平均信息新鲜度和物联网设备能耗,从而得到最优无人机轨迹、发射干扰信号功率和物联网发射功率.然而,无人机时空众包中的资源分配复杂且存在挑战,主要表现为决策变量类型多且与考虑服务质量要求的系统性能指标关系复杂.本文将该问题建模为马尔可夫决策过程并使用先进的深度强化学习算法求解该问题,即软演员–评论家(SAC)算法.在多无人机场景下验证了所提出算法在解决无人机时空众包资源分配任务中的有效性和正确性.另外,SAC算法相较于其他两种先进的深度强化学习算法,即深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法,具有更快的收敛速度和更优的解.最后,分析了最优无人机数目的选择方案.

关键词：无人机工业能源管理时空众包资源分配深度强化学习