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动水头作用下花岗岩风化土内部侵蚀试验研究

工程科学与技术 2025年第1期57卷 132-144页

作者：王浩严耿明李传东黄瑛瑛张智超福州大学紫金地质与矿业学院福建福州350108 自然资源部丘陵山地地质灾害防治重点实验室福建福州350002 福州大学土木工程学院福建福州350108

风化土作为花岗岩二元结构边坡的主要物源,厘清其内部侵蚀特性是开展该类边坡破坏模式与促滑机理研究的基础。地下水渗流作用下花岗岩风化土的内部侵蚀包括细颗粒迁移、淤塞等过程,本文设计制作侧向渗透模型,开展不同动水头与坡度条件... 详细信息

风化土作为花岗岩二元结构边坡的主要物源,厘清其内部侵蚀特性是开展该类边坡破坏模式与促滑机理研究的基础。地下水渗流作用下花岗岩风化土的内部侵蚀包括细颗粒迁移、淤塞等过程,本文设计制作侧向渗透模型,开展不同动水头与坡度条件下花岗岩风化土的侧向渗流试验,并结合精细化数值模拟研究内部侵蚀发展特征与细颗粒的运移规律。结果表明:花岗岩风化土的内部侵蚀是渐进发展的过程,倾斜角度越陡、水头变化幅度越大,则土体内部侵蚀越强烈,细颗粒的流失量就越大;风化土流失的细颗粒与软弱带土层的矿物组分基本一致,表明差异风化界面的软弱带是渗流作用下花岗岩风化土中细颗粒迁移沉积形成;细颗粒迁移导致的土体颗粒粗化、细颗粒沉积导致的基覆界面软化是花岗岩二元结构边坡失稳的主要原因。厘清花岗岩风化土内部侵蚀的作用机制,研究结果可为花岗岩边坡失稳预测与防灾减灾提供理论依据。

关键词：模型试验花岗岩风化土动水头内部侵蚀

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生物质基多元醇催化转化制备二醇

化工进展 2025年第1期44卷 228-252页

作者：宋顺明张敬雯张良清邱佳容陈剑锋曾宪海福州大学先进制造学院福建晋江362251 厦门大学能源学院福建厦门361102

二元醇(包括乙二醇、丙二醇和丁二醇等)在化工、医疗、生物以及农业等许多领域都有广泛的应用,市场需求量大。目前,二元醇主要以化石资源为原料制备,但是化石资源有限的储量和使用过程中存在环境污染的问题,寻找一条可持续的、绿色的二... 详细信息

二元醇(包括乙二醇、丙二醇和丁二醇等)在化工、医疗、生物以及农业等许多领域都有广泛的应用,市场需求量大。目前,二元醇主要以化石资源为原料制备,但是化石资源有限的储量和使用过程中存在环境污染的问题,寻找一条可持续的、绿色的二元醇生产途径受到了越来越多的关注。生物质资源是自然界中唯一可再生的有机碳资源,以生物质基多元醇为原料制备二元醇有望克服化石资源的短缺并实现绿色可持续性发展。本文综述了国内外生物质基多元醇(甘油、赤藓糖醇、木糖醇和山梨醇)催化转化制备二醇催化剂的最新进展,总结了近年来多元醇催化氢解制备二醇的催化类型(外源氢体系和原位氢源体系)、催化效率、反应溶剂、反应途径、催化机制和催化稳定性,并对其未来的发展进行了展望,以期为生物质基多元醇高效催化转化为二元醇提供参考。

关键词：生物质二醇催化剂多元醇

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数字创新生态系统构成因素对高端装备制造智能化发展的影响分析

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科研管理 2025年

作者：李梅芳刘雨菁福州大学经济与管理学院

随着新一轮科技革命的发展，数字创新生态系统的应用为高端装备制造业向智能化发展提供了机遇。本研究创新性地运用深度神经网络构建长短期记忆（LSTM）模型，通过建模与预测分析，识别评估了影响高端装备制造业智能化发展的数字创新生... 详细信息

随着新一轮科技革命的发展，数字创新生态系统的应用为高端装备制造业向智能化发展提供了机遇。本研究创新性地运用深度神经网络构建长短期记忆（LSTM）模型，通过建模与预测分析，识别评估了影响高端装备制造业智能化发展的数字创新生态系统关键因素。研究发现：数字创新生态系统对高端装备制造业的智能化发展具有显著的正向推动作用。其中，智能化设施建设、偿债能力、成长能力、科研人才比重、创新产出、创新效益、创新投入以及有效发明专利占比这8个因素对智能化发展的贡献高于其他因素，且各因素的影响程度存在显著差异。本研究揭示并详尽分析了各关键因素的作用并通过对其相对贡献度的综合评估，挖掘其对企业智能化发展水平的实际影响。本文为构建客观的数字创新生态系统逻辑框架和评价体系奠定了重要的理论依据，同时为高端装备制造企业制定智能化发展策略提供了现实参考。

关键词：数字创新生态系统构成因素高端装备制造企业智能化发展 LSTM模型

一种基于磁集成的零输入电流纹波可扩展高增益DC-DC变换器

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太阳能学报 2025年第1期46卷 601-608页

作者：林国庆曾威张俊源福州大学福建省新能源发电与电能变换重点实验室福州350116

为减小传统DC-DC变换器中存在输入电流纹波大、开关管电压应力高和电压增益低等问题,提出一种基于磁集成的零输入电流纹波可扩展高增益DC-DC变换器。该变换器将磁集成技术与耦合电感纹波抑制技术结合,仅采用一个磁芯元件,既可消除输入... 详细信息

为减小传统DC-DC变换器中存在输入电流纹波大、开关管电压应力高和电压增益低等问题,提出一种基于磁集成的零输入电流纹波可扩展高增益DC-DC变换器。该变换器将磁集成技术与耦合电感纹波抑制技术结合,仅采用一个磁芯元件,既可消除输入电流纹波,又可获得高电压增益,并可形成一系列扩展单元,进一步提升电压增益,减小开关器件的电压应力。详细分析变换器的工作原理、稳态性能、增益扩展、磁集成原理和零输入电流纹波特性。为验证所提变换器相关理论的可行性,搭建一台140 W、24 V/400 V的实验样机,实验结果基本与理论分析一致。

关键词： DC-DC变换器增益调节光伏发电零纹波磁集成扩展单元

三维网络氮化硼/聚合物导热复合材料的研究进展

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复合材料学报 2025年

作者：许一昊许平凡章培昆罗耀发福州大学先进制造学院

近年来，随着电子元器件、传感器、集成电路等与半导体技术相关领域的迅速发展，对散热的要求也是越来越高。六方氮化硼（Hexagonal Boron Nitride，h-BN）是一种优秀的绝缘导热材料，被广泛应用在与聚合物材料的复合进程中。因此，如何... 详细信息

近年来，随着电子元器件、传感器、集成电路等与半导体技术相关领域的迅速发展，对散热的要求也是越来越高。六方氮化硼（Hexagonal Boron Nitride，h-BN）是一种优秀的绝缘导热材料，被广泛应用在与聚合物材料的复合进程中。因此，如何在h-BN与聚合物的复合进程中实现其性能的最优化呈现已然成为众多学者所聚焦的核心主题。该文简要介绍了h-BN的导热机制和影响其导热的因素，说明了h-BN在聚合物中分布状况对复合材料性能的影响，并着重对三维网络氮化硼/聚合物复合材料的研究进展予以综述，最后总结了当前的一些技术困难，展望了未来的发展方向。

关键词：六方氮化硼聚合物三维网络复合材料导热

基于分频式生成对抗网络的非成对水下图像增强

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电子学报 2025年

作者：牛玉贞张凌昕兰杰许瑞柯逍福州大学计算机与大数据学院

增强水下图像质量对水下作业领域的发展具有重要意义.现有的水下图像增强方法通常基于成对的水下图像和参考图像进行训练，然而实际获取与水下图像对应的参考图像比较困难，相比之下获得非成对高质量水下图像或者陆上图像较为容易.此外... 详细信息

增强水下图像质量对水下作业领域的发展具有重要意义.现有的水下图像增强方法通常基于成对的水下图像和参考图像进行训练，然而实际获取与水下图像对应的参考图像比较困难，相比之下获得非成对高质量水下图像或者陆上图像较为容易.此外，现有的水下图像增强方法很难同时针对各种失真类型进行图像增强.为了避免对成对训练数据的依赖和进一步降低获得训练数据的难度，并应对多样的水下图像失真类型，本文提出了一种基于分频式生成对抗网络（Frequency-Decomposed Generative Adversarial Network,FD-GAN）的非成对水下图像增强方法，并在此基础上设计了高低频双分支生成器用于重建高质量水下增强图像.具体来说，本文引入特征级别的小波变换将特征分为低频和高频部分，并基于循环一致性生成对抗网络对低频和高频部分区分处理.其中，低频分支采用结合低频注意力机制的编码-解码器结构实现对图像颜色和亮度的增强，高频分支则采用并行的高频注意力机制对各高频分量进行增强，从而实现对图像细节的恢复.在多个标准水下图像数据集上的实验结果表明，本文提出的方法在使用非成对的高质量水下图像和引入部分陆上图像的情况下，均能有效生成高质量的水下增强图像，且有效性和泛化性均优于当前主流的水下图像增强方法.

关键词：水下图像增强生成对抗网络小波变换注意力机制高低频双分支生成器

面向大规模IoT系统的多无人机部署与协作卸载

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系统仿真学报 2025年第1期37卷 25-39页

作者：黄智钦卢恬英陈哲毅福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 大数据智能教育部工程研究中心福建福州350002 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

在大规模物联网(internet-of-things,IoT)系统中,无人机使能的移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)可缓解终端IoT设备的性能限制。然而,由于不均匀的IoT设备分布与低效的问题求解效率,如何在大规模IoT系统中高效执行计算卸载面临... 详细信息

在大规模物联网(internet-of-things,IoT)系统中,无人机使能的移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)可缓解终端IoT设备的性能限制。然而,由于不均匀的IoT设备分布与低效的问题求解效率,如何在大规模IoT系统中高效执行计算卸载面临着巨大的挑战。现有解决方案通常无法适应动态多变的多无人机场景,导致了低效的资源利用与过度的响应延迟。为解决这些重要挑战,提出了一种新型的面向大规模IoT系统的多无人机部署与协作卸载(multi-UAV deployment and collaborative offloading,MUCO)方法。设计了一种基于约束K-Means聚类的无人机部署方案,在提升服务覆盖率的同时保证覆盖均衡。设计了一种基于多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)的多无人机协作卸载策略,将来自IoT设备的卸载请求进行拆分与分布式执行,进而实现高效的协作卸载。大量仿真实验验证了MUCO方法的有效性。与基准方法相比,MUCO方法在不同场景中平均可以取得约23.82%和28.13%的无人机部署性能提升,且能取得更低的时延和能耗。

关键词：物联网移动边缘计算无人机部署计算卸载 K-Means聚类多智能体强化学习

面向中文小样本命名实体识别的BERT优化方法

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小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 602-611页

作者：杨三和赖沛超傅仰耿王一蕾叶飞扬张林福州大学计算机与大数据学院福州350108

为解决中文小样本命名实体识别(NER)任务所面临的问题和挑战,提出了一种面向中文小样本NER的BERT优化方法,该方法包含两方面的优化:首先,针对训练样本数量不足限制了预训练语言模型BERT的语义感知能力的问题,提出了ProConBERT,一种基于... 详细信息

为解决中文小样本命名实体识别(NER)任务所面临的问题和挑战,提出了一种面向中文小样本NER的BERT优化方法,该方法包含两方面的优化:首先,针对训练样本数量不足限制了预训练语言模型BERT的语义感知能力的问题,提出了ProConBERT,一种基于提示学习与对比学习的BERT预训练策略.在提示学习阶段,设计掩码填充模板来训练BERT预测出每个标记对应的中文标签词.在对比学习阶段,利用引导模板训练BERT学习每个标记和标签词之间的相似性与差异性.其次,针对中文缺乏明确的词边界所带来的复杂性和挑战性,修改BERT模型的第一层Transformer结构,并设计了一种带有混合权重引导器的特征融合模块,将词典信息集成到BERT底层中.最后,实验结果验证了所提方法在中文小样本NER任务中的有效性与优越性.该方法结合BERT和条件随机场(CRF)结构,在4个采样的中文NER数据集上取得了最好的性能.特别是在Weibo数据集的3个小样本场景下,模型的F 1值分别达到了63.78%、66.27%、70.90%,与其他方法相比,平均F 1值分别提高了16.28%、14.30%、11.20%.此外,将ProConBERT应用到多个基于BERT的中文NER模型中能进一步提升实体识别的性能.

关键词：中文小样本命名实体识别提示学习对比学习预训练特征融合 BERT模型

基于6D光笔的工业机器人高精度示教方法研究

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中国机械工程 2025年

作者：梁继煌汪炜锋吴海彬福州大学机械工程及自动化学院

针对目前工业机器人视觉示教方法存在精度较低、对光照敏感和示教范围易受限等问题，提出一种基于6D光笔的机器人高精度引导示教方法。光笔设有三个红外发光标记球，通过固定于机器人末端的红外双目相机捕捉光笔标记球即可获得其3D位置... 详细信息

针对目前工业机器人视觉示教方法存在精度较低、对光照敏感和示教范围易受限等问题，提出一种基于6D光笔的机器人高精度引导示教方法。光笔设有三个红外发光标记球，通过固定于机器人末端的红外双目相机捕捉光笔标记球即可获得其3D位置坐标和3D姿态信息。采取了两种措施提升6D光笔的视觉示教精度，一是提出一种基于红外发光标记球的手眼标定方法，有效提升了相机坐标系到机器人工具坐标系的转换精度；二是提出了一种相机视野自适应跟踪方法，使机器人能够通过固定在末端的相机自动跟踪光笔的位置，从而保证光笔标记球始终处于相机视野中心区域，有效提高了示教精度。最后将捕捉到的示教轨迹转换到机器人基坐标系下实现轨迹的编程跟踪。实验结果表明，利用该光笔得到的单点最大误差为0.63mm，姿态最大误差为2.1432°，示教轨迹最大误差为0.73mm，所提出的示教方法能够实现机器人高精度、高效率示教。

关键词：机器人示教 6D光笔红外双目相机手眼标定