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上市房企购地行为与企业资本市场表现

清华大学学报（自然科学版） 2024年第2期64卷 181-188页

作者：陈子潇梁尧刘洪玉清华大学建设管理系北京100084

研究上市房企购地行为与其资本市场表现的关系,有助于上市房企进行市值管理以及资本市场投资者评价、选择上市企业。该文以中国A股上市房企为研究对象,通过回归分析研究房企在2009—2021年间购地数和进入城市数等购地行为对企业投资价... 详细信息

研究上市房企购地行为与其资本市场表现的关系,有助于上市房企进行市值管理以及资本市场投资者评价、选择上市企业。该文以中国A股上市房企为研究对象,通过回归分析研究房企在2009—2021年间购地数和进入城市数等购地行为对企业投资价值和风险的影响。研究结果表明:整个研究期间,上市房企投资价值与进入城市数之间存在倒U形关系,一定范围内企业投资价值随着进入城市数的增多而提高;在2017年以来的市场下行期,进入城市数对房企投资价值的提高效果降低,同时对房企风险的提高效果增大,表明资本市场对房企区域扩张型购地的反应发生了变化;购地数对房企资本市场表现的影响不及进入城市数显著;非国有、小型或上市时长较短房企的资本市场表现受其购地行为的影响更显著。建议房企关注资本市场的反馈并及时调整购地策略;资本市场投资者关注区域深耕型房企;政府要重视市场结构变化,从关注房企投资需求向关注最终空间使用需求的方向转变。

关键词：上市房企购地行为资本市场表现企业投资价值企业风险

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ArUco辅助的爬壁机器人自主定位方法

机器人 2024年第1期46卷 27-35,44页

作者：张文杨耀鑫黄天帜孙振国清华大学机械工程系北京100084

针对现有的爬壁机器人定位技术在纹理特征不明显、环境相对封闭、存在强磁干扰等特殊环境下的不足,提出利用机载鱼眼相机观测固定于地面的ArUco码的全新定位方案并实现了基于该定位方案的惯性测量单元/编码器/鱼眼相机多传感器融合的自... 详细信息

针对现有的爬壁机器人定位技术在纹理特征不明显、环境相对封闭、存在强磁干扰等特殊环境下的不足,提出利用机载鱼眼相机观测固定于地面的ArUco码的全新定位方案并实现了基于该定位方案的惯性测量单元/编码器/鱼眼相机多传感器融合的自主定位方法A-IEF。该方法首先识别ArUco码,并根据其在鱼眼图像中的位置筛选关键帧;然后,研究了固定于地面的ArUco码的角点在鱼眼图像中的重投影规律,并结合机器人姿态约束进行重定位优化;其次,在关键帧区间内,推导了角点重投影误差关于机器人位置和姿态增量的雅可比矩阵;接着,设计了基于ES-EKF(误差状态扩展卡尔曼滤波)的多信息融合方法,以编码器估计的位移误差及ArUco角点重投影误差作为观测量,实现对机器人航向角和位置的修正;最后,在大型钢制构件上进行测试,试验结果表明,本文方法具有更高的定位精度,其中位置估计精度保持在0.06 m以内,航向角估计精度保持在3.7°以内,相较于ArUco-rectified、航位推测法等定位算法,位置误差降低约47%,航向角误差降低约68%,并能够实现在弱光照环境中的定位。

关键词：多传感器融合误差状态扩展卡尔曼滤波爬壁机器人位姿估计 ArUco码

基于差分融合长短期记忆神经网络数控机床热误差建模

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机械工程学报 2024年第7期60卷 249-257页

作者：刘占广张云刘晴雨清华大学机械工程系北京100084

数控机床的热效应是制约机床加工精度的主要因素,为了进一步提高机床热误差预测的精度,针对热误差表征参数温升和位移的相对量特性,引入差分预测,综合直接预测和差分预测的优点,提出一种基于差分融合长短期记忆神经网络的数控机床热误... 详细信息

数控机床的热效应是制约机床加工精度的主要因素,为了进一步提高机床热误差预测的精度,针对热误差表征参数温升和位移的相对量特性,引入差分预测,综合直接预测和差分预测的优点,提出一种基于差分融合长短期记忆神经网络的数控机床热误差预测模型。以某型号卧式外圆磨床为实验对象,按照不同电机频率设计四组实验,连续采集温度和刀具(砂轮)轴向伸长量数据,基于随机森林和特征交叉递归移除方法确定四个温度敏感点,随机选定训练集与测试集进行训练和预测,通过与现有普遍使用的人工神经网络方法对比验证,提出的热误差模型能够在数据趋势性和波动性间取得较好平衡,且预测结果有更高的精度和更好的鲁棒性,印证了引入差分预测的合理性,对于实际数控机床热误差预测补偿具有一定的参考意义。

关键词：热误差预测相对量差分融合长短期记忆神经网络

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土木工程设计公式智能发现方法

建筑结构学报 2024年第7期45卷 80-88页

作者：陈培尧王琛丁然樊健生清华大学土木工程系

土木工程智能计算技术具有高准确性和高效性，但由于黑盒性质，其结果难以被研究者与工程师理解，阻碍了其在以安全性为首要原则的实际工程中的推广应用。为此，提出一种基于量纲分析与工程先验知识的设计公式智能发现方法，通过智能计... 详细信息

土木工程智能计算技术具有高准确性和高效性，但由于黑盒性质，其结果难以被研究者与工程师理解，阻碍了其在以安全性为首要原则的实际工程中的推广应用。为此，提出一种基于量纲分析与工程先验知识的设计公式智能发现方法，通过智能计算技术自动从试验数据中识别出影响材料与构件性能的关键特征，并智能生成量纲平衡、物理含义清晰、力学可解释性高的设计计算公式。基于符号回归表达式树建立了考虑量纲约束的公式智能生成模型，能够保证公式的力学合理性；研发了针对多力学-几何变量场景的归一化方法与基于谱聚类和决策树的工程特征分段算法，进一步提高了模型的稳定性和准确性。以配筋水泥基材料连梁的受剪承载力为例验证该方法的有效性，结果表明：智能生成的公式相较于人工经验公式计算结果准确性提高61.3%,拟合相关性提高23.3%,相关系数达0.90,性能优异；此外，与传统符号回归方法相比，智能生成的公式不仅更为准确，且具有量纲正确性，工程泛化能力更强；同时，有助于揭示力学机理，加速新材料、新结构从试验到设计方法的落地转化流程。

关键词：土木工程设计公式人工智能符号回归力学可解释性

高纯锗探测器制作和运输中产生的宇生放射性核素

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第1期64卷 146-154页

作者：张秋丽张鹏景明坤曾志马豪清华大学工程物理系北京100084

暗物质探测和寻找无中微子双β衰变(0υββ)等稀有事例实验是当前重要的基础前沿课题。高纯锗(HPGe)探测器具有极低本底,成为开展此类研究的重要设备。然而,探测器在制作和运输过程中会被宇宙射线活化,产生的长寿命宇生放射性核素对本... 详细信息

暗物质探测和寻找无中微子双β衰变(0υββ)等稀有事例实验是当前重要的基础前沿课题。高纯锗(HPGe)探测器具有极低本底,成为开展此类研究的重要设备。然而,探测器在制作和运输过程中会被宇宙射线活化,产生的长寿命宇生放射性核素对本底有长期贡献,会严重影响稀有事例实验的探测灵敏度。该文研究了一个新定制的高纯锗探测器在生产和运输中产生的宇生核素。该探测器在制作完成后立即运送到中国锦屏地下实验室(CJPL),而后在不同时间测量该探测器在屏蔽条件下的本底能谱。利用GEANT4 Monte Carlo程序模拟锗晶体内、外宇生核素的衰变能谱并计算了宇生核素的探测效率,最终通过能谱分析得到宇生核素的比活度,即锗晶体中^(57)Co:0.016 mBq/kg,^(58)Co:0.046 mBq/kg,^(54)Mn:0.012 mBq/kg;结构铜中^(57)Co:0.452 mBq/kg,^(58)Co:1.245 mBq/kg,^(54)Mn:0.382 mBq/kg,^(60)Co:0.389 mBq/kg。该结果有助于深入理解本底能谱的构成,同时该文计算宇生核素比活度的思路可以为使用高纯锗探测器开展稀有事例探测的宇生本底评估提供参考。

关键词：高纯锗(HPGe)探测器宇生放射性核素比活度

基于振动及声学测量的风电叶片结构健康监测研究综述

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机械工程学报 2024年第7期60卷 79-92页

作者：孙仕林王天杨褚福磊清华大学机械工程系北京100084

叶片的健康状态对风力发电的效率和可靠性具有重要影响,其造价与损伤概率在风力发电机的各部件中位于前列。目前,国内外学者已针对风电叶片结构健康监测开展大量的研究,其中基于振动测量和声学测量的方法具有测量范围广、数据处理方便... 详细信息

叶片的健康状态对风力发电的效率和可靠性具有重要影响,其造价与损伤概率在风力发电机的各部件中位于前列。目前,国内外学者已针对风电叶片结构健康监测开展大量的研究,其中基于振动测量和声学测量的方法具有测量范围广、数据处理方便等优势。为了充分了解当前的研究进展,在阐述风电叶片各类结构健康监测方法的基础上,从基于固有特性的方法、基于健康指标的方法、基于统计建模的方法和基于机器学习的方法等四个方面综述了基于振动测量的相关研究,从基于独立麦克风测量的方法和基于麦克风阵列测量的方法等两个方面综述了基于声学测量的相关研究。最后,对论文涵盖的风电叶片结构健康监测方法进行总结,并展望了未来研究需要进一步关注的方向。

关键词：结构健康监测风力发电机叶片振动声学

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宿主无损光照消毒技术综述

清华大学学报（自然科学版） 2024年第2期64卷 370-380页

作者：张婉清苏萍马建设巩马理清华大学深圳国际研究生院深圳518055 清华大学精密仪器系北京100084

细菌、病毒等病原体给人类社会造成巨大危害。化学药剂、热能和紫外线被广泛应用于灭活有害微生物,但这些方法也会对病原体的宿主产生无差别伤害。宿主无损光照消毒技术能够在不损伤宿主细胞的同时灭活病原体,因而受到越来越多的关注。... 详细信息

细菌、病毒等病原体给人类社会造成巨大危害。化学药剂、热能和紫外线被广泛应用于灭活有害微生物,但这些方法也会对病原体的宿主产生无差别伤害。宿主无损光照消毒技术能够在不损伤宿主细胞的同时灭活病原体,因而受到越来越多的关注。目前主流的宿主无损光照消毒技术包括207~222 nm远紫外线(far-ultraviolet C,far-UVC)、抗菌蓝光(antibacterial blue light)和低功率超短脉冲激光消毒。该文综述了这3种技术的基本原理、研究动态、适用场景和优缺点;对比了宿主无损光照消毒技术与传统紫外线消毒技术的技术特点;从理论模型建立和实际应用2方面提出了宿主无损光照消毒技术的研究展望。宿主无损光照消毒技术将有助于阻止大规模疫情中有害病原体的传播,可为食品保鲜和医疗产品消毒提供一种新方案,具有广阔的应用前景。

关键词：生物光学消毒技术远紫外线抗菌蓝光飞秒激光

以构建精品课为契机加强教师梯队建设——浅谈清华大学精仪系在培养教师队伍中的几点作法

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中国教师 2009年第S2期 75-76页

作者：马赛清华大学

作为知识传播者的大学教师,承载着为中华民族伟大复兴培养高质量的科技人才和创新人才的重要使命。因此,培养一支在世界学科领域占有一席之地的高素质的教师队伍,是我国高等教育改革和发展的首要任务。本文通过介绍清华大学精密仪器与... 详细信息

作为知识传播者的大学教师,承载着为中华民族伟大复兴培养高质量的科技人才和创新人才的重要使命。因此,培养一支在世界学科领域占有一席之地的高素质的教师队伍,是我国高等教育改革和发展的首要任务。本文通过介绍清华大学精密仪器与机械学系教师队伍建设,从一个侧面反映了清华大学如何把培养高素质的教师队伍作为新世纪的战略性任务而常抓不懈的。

关键词：清华大学教师培养

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用于气膜冷却的机器学习湍流模型

工程热物理学报 2024年第5期45卷 1324-1331页

作者：张振叶林苏欣荣袁新清华大学能源与动力工程系北京100084

在气膜冷却中,主流和射流的相互作用会产生三维涡系结构和湍流掺混,它们引起了温度的对流和湍流扩散输运。由于上述现象的三维特性,传统的湍流模型无法准确预测气膜冷却效果,限制了燃气轮机冷却结构的分析与设计水平。本文采用湍流模型... 详细信息

在气膜冷却中,主流和射流的相互作用会产生三维涡系结构和湍流掺混,它们引起了温度的对流和湍流扩散输运。由于上述现象的三维特性,传统的湍流模型无法准确预测气膜冷却效果,限制了燃气轮机冷却结构的分析与设计水平。本文采用湍流模型反演机器学习框架,基于流场关键位置的温度数据,对湍流普朗特数进行了具有空间分布的修正。所发展的机器学习湍流温度扩散模型可以显著降低冷却有效度的预测误差,且具有较好的泛化能力。

关键词：气膜冷却湍流模型机器学习