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长寿命耐候钢桥锈层稳定性原位测试与评价

交通运输工程学报 2025年

作者：王春生王一伟张静雯段兰长安大学公路学院

基于耐候钢锈层形成和损伤机理，总结了耐候钢桥锈层检测及评价方法，并以中国首批3座免涂装耐候钢桥为工程依托，采用目测检查法和胶带粘附力测试法2种方法对典型构件的构造细节处锈层进行原位测试，通过对锈层稳定性的定性与定量分析... 详细信息

基于耐候钢锈层形成和损伤机理，总结了耐候钢桥锈层检测及评价方法，并以中国首批3座免涂装耐候钢桥为工程依托，采用目测检查法和胶带粘附力测试法2种方法对典型构件的构造细节处锈层进行原位测试，通过对锈层稳定性的定性与定量分析，明确了结构型式、气候气象和环境条件等对耐候锈层形成的影响规律，分析了不同位置的表面锈层分布特点及稳定性差异，建立了长寿命耐候钢桥锈层稳定性技术状况评价模型，开展全桥锈层稳定性技术状况评价，提出了锈层的针对性维护管养建议。研究结果表明：稳定锈层的形成受结构构造形式、水汽及光照等各种因素作用影响；耐候钢桥受日照充足的区域，其耐候锈层形成快、稳定性好，通风好且不易积水积尘区域的耐候锈层状况优于积水积尘区域和潮湿通风不畅区域，高湿热环境中的耐候钢桥，通风、日照条件好的区域，其耐候锈层形成快且稳定；耐候锈层稳定性技术状况可根据承重结构锈层稳定性状况、桥梁附属结构技术状况和桥位环境状况三类评价指标分为1～4级，综合评价眉县常兴二号桥、黄延高速隆坊跨线桥和西藏扎墨公路达国大桥锈层稳定性技术状况等级分别为2级、2级和3级；稳定可靠的耐候锈层是实现耐候钢桥长寿命设计和使用的技术保证之一，长寿命耐候钢桥锈层检测方法与评价指标可为桥梁构造设计及锈层维护管养提供依据，将推动长寿命耐候钢桥的工程应用。

关键词：桥梁工程免涂装耐候钢桥长寿命桥梁锈层检测稳定性评价模型锈层维护

相变辅助闪烧制备Al2O3–ZrO2纳米非晶复合材料

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硅酸盐学报 2025年

作者：王竖淮王江林杨永康贾子祺苏兴华许西庆长安大学材料科学与工程学院

纳米非晶复合材料是以纳米非晶材料为基体并析出一定纳米晶相的新型材料，具有很多特殊性能，但其制备需要庞大且昂贵的烧结设备，相比之下闪烧设备简单经济，可在较低温度实现快速致密化，为纳米非晶复合材料的制备提供新的途径。采用... 详细信息

纳米非晶复合材料是以纳米非晶材料为基体并析出一定纳米晶相的新型材料，具有很多特殊性能，但其制备需要庞大且昂贵的烧结设备，相比之下闪烧设备简单经济，可在较低温度实现快速致密化，为纳米非晶复合材料的制备提供新的途径。采用溶胶凝胶法制备了Al2O3–La2O3（AL）、Al2O3La2O3–ZrO2（ALZ）、Al2O3–ZrO2（AZ） 3种纳米非晶粉体，通过闪烧技术制备了纳米非晶复合材料。3种体系在1000 V/cm下发生闪烧后，AZ纳米非晶复合材料具有最大结晶度（69.82%）和最高相对密度（89%）的均匀显微组织。将电场强度提升至1600 V/cm，AZ的结晶度和相对密度进一步提高至74.11%和96%。研究表明，闪烧可以加速非晶样品粉体向晶态的转变，同时相变过程促进了原子扩散和颗粒重排，对闪烧过程中的致密化起到了改善作用。AZ闪烧样品的HRTEM证实了纳米非晶结构的存在，t-ZrO2、α-Al2O3和m-ZrO2纳米晶相在非晶基质中均匀析出，纳米晶和非晶区域的平均粒径分别为8.74 nm和3.15 nm，表明相变辅助闪烧致密化可实现纳米非晶复合陶瓷材料的低温快速制备。

关键词：纳米非晶材料闪烧低温烧结氧化铝–氧化锆相变

基于多源数据的西安市暴雨洪涝脆弱性评估及其空间分异特性

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清华大学学报(自然科学版) 2025年第1期 174-185页

作者：魏盛宇翟越赵廿长安大学地质工程与测绘学院长安大学建筑学院

可靠的脆弱性评估模型及空间分异特性研究有助于提升灾害应急处置能力。针对传统脆弱性评估只考虑基础设施的抵御能力且权重计算方法单一等问题，该文围绕暴露度、敏感性、应对能力将城市基础条件与人的主动应对能力纳入指标体系，构建... 详细信息

可靠的脆弱性评估模型及空间分异特性研究有助于提升灾害应急处置能力。针对传统脆弱性评估只考虑基础设施的抵御能力且权重计算方法单一等问题，该文围绕暴露度、敏感性、应对能力将城市基础条件与人的主动应对能力纳入指标体系，构建洪涝脆弱性评估模型，并采用博弈论组合优化主客观权重值。以洪涝风险较高的西安市为例，借助多源数据在1km栅格尺度中进行模型应用，并通过全局Moran's I和局部空间关联指数(LISA)分析脆弱性空间集聚特征。结果表明：西安市暴雨洪涝脆弱性呈现出显著的自相关与空间分异特性，整体脆弱性评估等级偏低，其主要致脆因子为暴露度较高且应对能力较弱，在高与较高脆弱性等级区间中，敏感-应对能力不足致脆型和强综合脆弱型居多。该模型可为城市暴雨洪涝脆弱性的减缓与治理等提供启示和借鉴。

关键词：暴雨洪涝脆弱性组合赋权空间分异公共安全

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采用全局健康因子和残差模型的锂离子电池健康状态估计

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西安交通大学学报 2025年

作者：胡循泉耿莉敏舒俊豪张文博巫春玲尉小龙黄东陈昊长安大学陕西省交通新能源开发应用与汽车节能重点实验室长安大学西安市交通先进动力重点实验室陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院核工业二〇三研究所

为准确估计锂离子电池的健康状态（SOH），提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制（CNN-Residual-BiGRU-Attention）模型和微调估计方法。首先，采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维，构... 详细信息

为准确估计锂离子电池的健康状态（SOH），提出了一种卷积神经网络-残差网络-双向门控循环单元-注意力机制（CNN-Residual-BiGRU-Attention）模型和微调估计方法。首先，采用分段近似聚合算法对电池容量增量和恒流充电曲线进行降维，构建全局健康因子；接着，利用卷积神经网络提取全局健康因子时序特征，通过注意力机制突出强相关特征，并引入残差网络保持信息完整性；最后，通过改进人工蜂群算法对模型超参数寻优，提升模型SOH估计精度。采用美国国家航空航天局和牛津大学锂离子电池数据集进行精度验证，结果表明：利用提出的微调估计方法，即使精度较差的卷积神经-长短期记忆模型，SOH估计结果的平均绝对误差e MAE、平均绝对百分比误差e MAPE和均方根误差e RMSE亦在2%以内；相较于卷积神经网络-双向门控循环单元-注意力机制模型，采用CNN-Residual-BiGRU-Attention模型对训练集比例为30%的同一电池SOH进行估计，得到的e MAE、e MAPE和e RMSE分别降低了41.86%、44.35%、42.11%；对训练集比例为40%的同类电池SOH进行估计，得到的e MAE、e MAPE和e RMSE分别降低了52.78%、53.11%、46.76%。研究结果可为低比例训练集条件下准确估计锂离子电池的SOH提供理论参考。

关键词：锂离子电池健康状态估计全局健康因子改进人工蜂群算法残差双向门控循环单元

基于混合模型的自动驾驶车辆事故严重程度影响因素分析

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交通运输工程学报 2025年

作者：阎莹王玉莹周旋王文璇长安大学运输工程学院

为深入探究自动驾驶车辆事故中各因素之间的交互作用对事故严重程度的影响，提出考虑因素交互作用的可解释机器学习与树形增强朴素（TAN）贝叶斯网络混合模型，基于汇总后的加利福尼亚州2014至2023年自动驾驶车辆事故报告公开数据确定... 详细信息

为深入探究自动驾驶车辆事故中各因素之间的交互作用对事故严重程度的影响，提出考虑因素交互作用的可解释机器学习与树形增强朴素（TAN）贝叶斯网络混合模型，基于汇总后的加利福尼亚州2014至2023年自动驾驶车辆事故报告公开数据确定了13个影响因素为自变量，并将因变量（事故严重程度）划分为无伤害、轻微和中重度事故3类；分别采用极端梯度提升、随机森林、K最近邻、支持向量机4种机器学习算法建立了自动驾驶车辆事故严重程度分类预测模型，选择性能最优的分类预测模型作为基础模型，结合基础模型与沙普利加和解释（SHAP）算法，筛选关键因素并建立TAN贝叶斯网络，以提取9组交互作用因素对，并结合SHAP算法分析了单因素和交互效果显著的3组交互作用因素。研究结果表明：碰撞部位、车辆驾驶模式和主车碰撞前的运动状态分别对无伤害、轻微和中重度事故严重程度有重要影响，2020年后自动驾驶车辆尾部被碰撞时，无伤害事故中SHAP交互值均为正值，中重度事故中SHAP交互值均为负值；在自动驾驶车辆碰撞部位为正面与碰撞对象碰撞部位为尾部两因素交互情况下，中重度事故中SHAP交互值仅有16.7%为正，在自动驾驶车辆碰撞部位为正面与碰撞对象碰撞部位为正面两因素交互情况下，轻微事故中89.1%的SHAP交互值为正。可见，自动驾驶车辆能够及时改变运行轨迹，避免车辆正面碰撞，从而降低了车辆碰撞的严重程度。

关键词：交通信息工程事故严重程度沙普利加和解释树形增强朴素贝叶斯网络自动驾驶车辆因素交互作用

应用精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法

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石油地球物理勘探 2025年

作者：杨涛王鹏起李庆春霍科宇李伟何煦鹍长安大学地质工程与测绘学院东方地球物理公司研究院长庆分院

叠前AVO反演是获取地层物性参数的重要手段，传统的叠前AVO反演方法多基于近似反射系数方程，往往在特定的地质环境或大入射角情况下精度较低。为克服这些不足，文中提出了一种基于精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法。... 详细信息

叠前AVO反演是获取地层物性参数的重要手段，传统的叠前AVO反演方法多基于近似反射系数方程，往往在特定的地质环境或大入射角情况下精度较低。为克服这些不足，文中提出了一种基于精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法。该方法将多目标的全局优化算法与纵横波联合反演相结合，可同时对PP和PS波两个目标函数进行优化，从而实现完全非线性参数反演。为解决传统PP-PS波联合反演中PS波地震资料权重系数给定困难的问题，在贝叶斯框架下建立了PP-PS波联合反演的多目标函数，并引入多目标智能优化算法——SPEA2求解构建的反演多目标函数。单井合成地震记录、Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据的测试结果表明，该叠前PP-PS波联合非线性反演方法能够高精度地估计地层的弹性参数，在处理复杂地层和大入射角地震数据时反演效果优于传统的AVO反演方法。

关键词：精确Zoeppritz方程叠前AVO反演 SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2) PP-PS波联合反演贝叶斯框架

铀对α-Al_(2)O_(3)中氢与本征点缺陷相互作用的影响

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原子与分子物理学报 2025年第5期42卷 123-129页

作者：杨飞龙向鑫胡立张桂凯陈长安中国工程物理研究院材料研究所江油621908

在长期高温服役过程中,铀床的氚渗透泄露问题是聚变堆涉氚系统中需要关注的焦点之一,而一种行之有效的解决思路是在内壁制备阻氚涂层.然而,服役过程中通过热扩散渗入涂层内部的铀可能在阻氚涂层氢行为中起作用,进而影响其服役可靠性.基... 详细信息

在长期高温服役过程中,铀床的氚渗透泄露问题是聚变堆涉氚系统中需要关注的焦点之一,而一种行之有效的解决思路是在内壁制备阻氚涂层.然而,服役过程中通过热扩散渗入涂层内部的铀可能在阻氚涂层氢行为中起作用,进而影响其服役可靠性.基于此,采用第一性原理计算方法,研究了铀对α-Al_(2)O_(3)中氢与本征点缺陷相互作用的影响.结果发现,铀对α-Al_(2)O_(3)中空位型本征点缺陷及氢相关缺陷的存在形式、电荷态及相对稳定性有重要影响.从形成能观点来看,铀对α-Al_(2)O_(3)中空位型本征点缺陷及氢相关缺陷的形成有利,且α-Al_(2)O_(3)中空位型点缺陷对氢的捕陷能力因铀的引入显著增加.研究结果对α-Al_(2)O_(3)基内壁阻氚涂层在氚工艺系统铀床中应用的可靠性评估具有重要的指导意义.

关键词：铀本征点缺陷氢相关缺陷相互作用 α-Al_(2)O_(3)

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NbTe2/MXene超结构钾离子电池负极的制备及其性能研究

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现代化工 2025年第01期 112-115+122页

作者：董臻吴邦军王重权许冠南刘争张业龙五邑大学应用物理与材料学院澳门大学应用物理及材料工程研究院

针对较大尺寸的钾离子在钾离子电池充放电过程中导致负极扩散动力学缓慢并伴随着剧烈的体积变化问题，制备了NbTe2纳米针垂直生长在MXene纳米片上的三维超结构NbTe2/MXene。结果表明，该三维超结构具有优异的循环稳定性和倍率性能，在0.... 详细信息

针对较大尺寸的钾离子在钾离子电池充放电过程中导致负极扩散动力学缓慢并伴随着剧烈的体积变化问题，制备了NbTe2纳米针垂直生长在MXene纳米片上的三维超结构NbTe2/MXene。结果表明，该三维超结构具有优异的循环稳定性和倍率性能，在0.2 A/g的电流密度下循环150圈后，可逆比容量仍达到306.8 mAh/g,容量保持率为68.4%,平均每圈容量损耗率仅为0.21%。即使在20 A/g的大电流密度下仍展现出139.8 mAh/g的可逆容量。该超结构具有比表面积大、良好的电子导电性和多活性位点等诸多优势，能够提高钾离子电池的性能，为高性能负极材料的开发提供参考。

关键词：钾离子电池负极材料 MXene NbTe2

改进YOLOv8n的轻量化交通标志检测算法

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激光与光电子学进展 2025年

作者：罗向龙吕温馨石镇岳刘若辰长安大学信息工程学院首钢集团有限公司技术研究院

针对复杂场景下交通标志小目标检测精度下降和模型复杂度过高问题，本文提出一种改进YOLOv8n的轻量化交通标志检测方法。在YOLOv8n的主干网络中引入全维动态卷积和EMA注意力机制以精准获取标志特征和上下文信息；增设160×160小目标检... 详细信息

针对复杂场景下交通标志小目标检测精度下降和模型复杂度过高问题，本文提出一种改进YOLOv8n的轻量化交通标志检测方法。在YOLOv8n的主干网络中引入全维动态卷积和EMA注意力机制以精准获取标志特征和上下文信息；增设160×160小目标检测层，有效结合不同尺度的特征，保留更多细节信息，提升对小目标检测的准确率；引入GhostBottleneckv2进行轻量化处理，并设计GSConv模块，降低模型复杂度提升收敛速度；采用Wise-IoUv3损失函数提高模型定位目标的能力。实验结果表明本文算法在TT100K数据集和CCTSDB2021数据集上与原始YOLOv8n相比平均精度分别提升了7.6%和2.4%，参数量分别降低了7.6%和7.9%，不仅保持了YOLOv8n模型的轻量性，同时具备更高的检测性能。

关键词：交通标志检测深度学习 YOLOv8 注意力机制轻量化