沥青路面高温会带来车辙等病害，并增加城市热岛效应，这对路面的使用质量、使用寿命和人类的生活环境产生不利影响，所以急需开发行之有效的沥青路面降温技术，以减少车辙等病害和缓解城市热岛效应。现有的沥青路面降温技术分为被动降温技术和主动降温技术，而主动降温技术能够更为有效地降低沥青路面温度，且具有智能性、自发性等特点。主动降温技术对应的降温沥青路面主要有热反射路面、相变调温路面、热阻路面、透水路面、能量收集路面、高导热路面。针对上述沥青路面主动降温技术，总结了沥青路面主动降温技术的原理特点、应用方式、运用于沥青路面的实际降温及路用效果，以及降温技术的新方法、新思路，探讨了沥青路面主动降温技术的缺陷和局限性，并对未来沥青路面降温技术发展趋势进行展望。

为了探究城市生活性街道空间环境对人群压力缓解的生理和心理影响效果，以北京市团结湖街道为例，采用公共空间环境评价法识别出影响最大的绿视率、遮阴率与色彩丰富度三大环境特征，并应用Kubios HRV与Photoshop软件量化计算，使用可穿戴设备实时测量受试者的生理信号，结合受试者对样本街道的主观压力评价，探究城市生活性街道空间对人群压力缓解的影响；通过室内人群压力缓解感知试验量化分析，获得有效缓解人群压力的潜在因子与街道环境特征的关系。结果表明：1)绿视率、遮阴率以及色彩丰富度是城市生活性街道中对人群压力缓解影响较大的环境特征；2)平均心率与绿视率呈现出极显著负相关关系，与遮阴率呈现显著负相关关系；收缩压与绿视率呈现出极显著负相关关系；3)正常窦性心搏间期的平均值指标与绿视率呈现出极显著正相关关系，与遮阴率呈现出显著正相关关系；正常窦性心搏间期的标准差指标与色彩丰富度呈现显著负相关关系；4)改良版感知缓解量表中远离性、延展性、迷人性、兼容性的得分均与绿视率呈现显著关系；5)街道遮阴率越大，远离性、延展性、兼容性三部分得分越高，对人群的压力缓解效益越好；6)色彩丰富度与街道迷人性密切相关，街道色彩丰富度越大时，迷人性的得分则越高，街道对人群的吸引力越高。研究结果对城市生活性街道的设计和建设具有借鉴意义。

道路光伏声屏障(photovoltaic noise barrier, PVNB)是将可再生能源获取集成到噪声控制措施的新型交通基础设施，可以实现土地资源的双重利用，在收集太阳能的同时减轻交通噪声的负面影响。该文对PVNB的研究和工程应用现状进行了总结：首先介绍PVNB的发电潜力验证和综合效益评估；其次，基于声屏障降噪原理总结PVNB的材料与构型设计，并归纳其应用现状；再次，总结交通-能源融合策略和基于PVNB的光储充系统配置优化方法；最后，对目前PVNB推广面临的制约因素和未来发展进行分析和展望。该研究旨在为PVNB的设计和部署提供参考，从而促进道路空间清洁能源采集技术的应用和推广。

钴铬钼合金在做为人工关节应用于人体时会产生磨粒降低使用寿命以及影响人体健康的金属离子,为了寻找性能更为优异的医用材料,延长人工关节的使用寿命,采用扇形复合靶,通过磁控溅射技术在硅片上制备了钴铬钼基高熵合金薄膜,并对其微观结构以及耐腐蚀性和耐磨性进行了深入研究。结果表明:随着组成元素的增加,混合熵与原子半径相对标准差呈增大趋势,混合焓一直处于较低水平,其中七元高熵合金薄膜具有最优的耐磨性和耐腐蚀性。混合熵的增加降低了合金的吉布斯自由能,提高了合金薄膜的化学稳定性。导致更强的非晶倾向、更低的体系自由能,所以表现出更优良的耐腐蚀性、耐磨特性以及相关力学性质。另外,添加的Zr、Nb元素有助于减小晶体颗粒尺度,降低表面的粗糙度,从而增强了合金的耐腐蚀性与耐磨性。该研究可为高熵合金薄膜在人工关节领域的应用提供参考。

多角度磁巴克豪森噪声系统可以通过控制磁场角度,快速对铁磁性材料磁晶各向异性进行检测。该装置中励磁磁场的均匀性和角度偏差是影响检测结果准确性的重要因素。该文对励磁磁场进行了优化研究,仿真与实验定量分析对比了三磁极励磁与四磁极励磁的磁场均匀性与磁场角度偏差,并对X60管线钢和B50A470无取向硅钢磁晶各向异性进行检测。结果表明,相同条件下四磁极励磁时优于三磁极励磁,其中心区域磁场更为均匀,磁场角度偏差值小于8°,磁场均匀性优于93%,磁晶各向异性检测结果更加精准。研究结果对磁巴克豪森噪声在磁晶各向异性检测中的应用具有重要意义。

碳纤维增强型复合材料(carbon fiber reinforced composits,CFPR)在制备和服役过程中容易诱发多种损伤,其中分层缺陷对材料的潜在破坏性最大。针对CFPR中分层缺陷的检测问题,采用涡流C扫描检测技术对碳纤维复合材料板内分层缺陷进行可视化成像。基于成像结果,建立数学统计模型对缺陷面积进行重构,通过分析不同阈值对重构效果的影响以实现涡流对分层缺陷面积检测精度的量化评估。在此基础上,研究缺陷埋深与不同方向涡流特征曲线的变化规律,揭示涡流对板内分层缺陷深度的检测能力。试验结果表明,建立的中频(小于1 MHz)涡流C扫描成像系统可以实现CFPR板内最小直径5 mm、埋深0.5 mm分层缺陷的三维成像与定量评估。研究工作为碳纤维复合材料板内分层缺陷的无损检测与评估提供了一种可行思路。

针对城市固废焚烧（municipal solid waste incineration,MSWI）过程中能够表征燃烧过程是否稳定的关键工业参数——一氧化碳（carbon monoxide,CO）排放浓度的动态时变特性,提出基于固定窗漂移检测的MSWI过程CO排放建模方法。首先,基于历史数据集采用k均值（k-means）算法获取典型样本池（typical sample pool,TSP）,构建基于长短期记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络的离线预测模型和基于核主成分分析（kernel principal component analysis,KPCA）的漂移指标计算模型。然后,针对每个在线采集样本,在预设定固定窗口未填满时基于历史LSTM神经网络模型进行在线预测,在预设定固定窗口填满时采用历史KPCA模型进行漂移检测。最后,利用指标霍特林统计量（Hotelling's T²）和平方预测误差（squared prediction error,SPE）判断是否产生漂移。若未产生漂移,则返回至新窗口期;若产生漂移,则合并历史数据和漂移数据以更新TSP、LSTM模型和KPCA模型。工业现场实际数据的仿真验证了所提方法的合理性和有效性。

针对热扎带钢表面缺陷面积较小、形态多样、边界模糊且背景复杂的问题,提出一种热轧带钢表面缺陷检测模型SFSP-YOLOv7。首先,通过改进k-means++聚类算法调整先验框维度,使用交并比(intersection over union,IoU)替换欧氏距离度量,引入遗传算法(genetic algorithm,GA)获得更具代表性的锚框尺寸,提升模型的回归速度和小面积缺陷检测的准确率。其次,对于边界模糊且背景复杂的缺陷,提出一种目标检测边界框损失函数FocalSIoU,以减少模型中不必要的特征学习,加快检测速度,提升预测框的回归效果。最后,设计一种多尺度特征融合注意力模块(multi-scale feature fusion module,MFFM),通过多尺度信息融合增强模型特征提取能力,提高小目标的检测精确度,并改善模型检测误检率。在模型Head结构中引入空到深(space to depth,SPD)卷积模块对模型进行改进,避免细粒度信息的丢失,降低目标漏检率。通过INEU-DET数据集进行验证,结果表明,SFSP-Y OLOv7模型检测的平均精确度均值(mean average precision,mAP)为78.25%,相比原YOLOv7模型提升了4.92个百分点,表明提出的检测方法具有有效性。

针对目前道路病害检测数据集种类较少、检测场景单一，以及现有基于深度学习的路面病害检测方法难以应对复杂环境干扰、模型由于体积较大难以部署等问题，建立一个多种类、面向多种场景类型的路面病害检测数据集，以弥补现有数据集的不足，并且提出基于改进YOLOv5的路面病害检测方法。该方法通过融合注意力机制和轻量化结构组件在提升模型检测精度的同时降低参数量，实现了在多种干扰背景下对裂缝和坑槽路面损坏的检测和准确识别，有效改善了上述不足。实验结果表明，提出的方法在构建的路面病害数据集上检测平均精度均值达到93.3%,具有较高的检测精度，模型参数量仅为6.7×10～6左右，大大降低了部署成本。

为了研究肺组织微波消融(microwave ablation, MWA)的真实效果，基于有限元方法构建了有效的肺组织MWA仿真模型，利用离体猪肺消融实验验证了该模型的精确性，并对不同消融参数的影响进行了深入分析。结果表明，在40 W功率下，设定温度点的平均测量值与仿真结果的误差分别为2.87、2.64和2.99℃,在50 W功率下，误差分别为1.77、2.90和3.20℃,均在临床可接受范围之内。由Arrhenius模型表征的凝固区大小与实验结果具有较好的一致性，长径和短径误差均维持在5 mm以内。设定点的凝固时间和凝固程度随微波功率而变化。另外，凝固区随微波功率和消融时间的增加而显著地增大，但其增长速率并非完全相同。该研究获得了真实可靠的肺消融仿真模型，从而可为临床应用提供参考数据。

针对序列推荐任务中存在的数据稀疏问题，提出语义增强的多任务对比学习序列推荐模型(multi-task contrastive learning model with semantic enhancement for sequential recommendation, MCLM-SE4SRec),采用多任务联合训练的方式将2个对比学习任务与推荐任务进行结合。数据增强的对比学习任务通过结合项目相关性和序列长度对用户序列执行数据增强操作；语义聚类的对比学习任务从高维语义信息的角度，通过语义信息聚类挖掘潜在的用户序列语义信息，学习到更好的向量表示特征。在数据增强的对比学习任务中，利用负样本选择优化策略，通过对假负例的识别得到更合理的负样例集合，进一步提升模型性能。在3个公开数据集上的实验结果表明，该模型取得了优异的性能。

为了了解不同细骨料混凝土力学性能及多工况耐久性能，利用河砂、机制砂和风积沙制备混凝土进行力学性能和不同工况下耐久性能试验研究，并结合微观结构试验，探究不同细骨料对混凝土性能的影响机理。结果表明：机制砂可提升混凝土的力学性能，风积沙则降低混凝土的力学性能，二者均降低了混凝土的工作性能；在硫酸盐冻融干湿耦合条件下，风积沙混凝土的质量损失率呈指数型增长，大幅度降低了混凝土的耐久性；机制砂增加了水泥基质强度并且强化孔隙结构使闭口孔隙占比相对增多，弱化了混凝土在硫酸盐冻融干湿耦合条件下冻胀力和结晶压力对孔隙结构的破坏作用，提升了混凝土的耐久性；通过对损伤数据拟合进行寿命预测得出，机制砂提升了混凝土在不同工况条件下的耐久性，而风积沙只能提升混凝土在硫酸盐冻融工况下的耐久性。

光照、季节、气候、太阳高度和角度变化等因素的影响,以及目标区域的散乱性和尺度多变性,使得遥感图像变化检测领域面临着巨大的技术挑战。近年来,Transformer在自然语言处理、目标检测、图像分割等领域取得成功,成为遥感图像变化检测的研究热点。因此,综述了基于Transformer的最新研究进展,分析了基于纯Transformer和基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)+Transformer混合架构的2类方法,对它们在多种遥感图像公共数据集上的性能进行了比较,总结了不同方法的优缺点,并展望了未来可能的发展趋势。

厌氧氨氧化(anaerobic ammonia oxidation,ANAMMOX)作为新兴的自养脱氮技术,具有无需外碳源、污泥产量低、温室气体排放量低的优势,在畜禽养殖废水生物处理的研究中广受关注。本文结合畜禽养殖业水污染现状与废水水质特点,总结分析不同工艺如两段式、一段式及改良ANAMMOX工艺处理实际养殖废水的研究现状及问题,指出通过构建混合污泥系统强化厌氧氨氧化菌的富集与持留、调整曝气策略进而选择性抑制亚硝酸盐氧化菌的活性、控制进水ρ(C)/ρ(N)、预处理和长期驯化及投加外源物质等多个方面来提高系统的脱氮效能,旨在为畜禽养殖废水生物处理的研究与应用提供参考。

为了解决自复位耗能钢框架梁柱节点中附加耗能构件耗能稳定性不足，附加复位构件应用过程复杂、变形能力较低、安全储备度及性价比不高，自复位耗能钢框架整体结构性能化设计方法适用性不强等问题，从附加复位及耗能构件的种类选择、其与钢框架的连接应用构造及该类型节点所在整体结构的性能化设计等方面对现有自复位耗能钢框架梁柱节点的研究进行综述和分析，明确现有研究中的不足，指出今后自复位耗能钢框架梁柱节点需要进一步深入研究的关键问题。

为了解决复杂形貌构件的超声无损检测问题，研制了一套具有6个自由度的喷水式超声C扫描自动成像系统，采用喷水耦合方式对大型平面构件、回转体、复杂曲面工件进行超声检测并实时成像。采用六自由度工业机械臂作为夹持换能器的运动机构，实现超声换能器的复杂形貌构件的仿形扫查；采用层析成像方法对工件进行实时成像；使用C#语言作为编程环境，开发了具有集成度高、适合多种工况的超声C扫描成像检测系统。经过实验验证证明，该系统稳定可靠，检测精度高，可重复性好。

为了转移建筑峰值负荷，提出一种CO₂水合物蓄冷空调系统，该系统以CO₂为循环工质，以CO₂水合物为蓄冷介质，采用直接接触式蓄冷方式，可有效减少传热热阻，提高系统性能。基于热力学循环分析方法，对CO₂水合物蓄冷系统循环建立数学模型，进行理论分析，结果表明：当CO₂消耗量增加到制冷剂质量流量的20%时，系统的性能系数增加到原来的1.25倍。根据温度降低CO₂水合物更容易生成的特性，随着蒸发温度的升高，潜热蓄冷量减少，总瞬时蓄冷量和压缩机功耗降低，系统性能系数增大。升高蒸发温度和降低气冷器出口温度有助于提升蓄冷系统的性能。气冷器出口温度对系统的最优排气压力影响较大，而蒸发温度的变化对系统最优排气压力影响较小。当蒸发温度从2℃升高到8℃时，系统的最优排气压力值均维持在8.6 MPa左右。当气冷器出口温度从35℃升高到45℃时，最优排气压力的平均上升幅度约为0.24 MPa/℃。

针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration, MSWI)过程的炉膛温度难以实现有效控制的问题，提出基于区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network, IT2FNN)的炉膛温度控制方法。首先，进行炉膛温度控制特性分析以确定对其产生影响的关键操作变量；然后，根据上述操作变量基于线性回归决策树(linear regression decision tree, LRDT)建立多入单出(multiple-input single-output, MISO)炉膛温度模型；最后，构建具有自适应参数学习的IT2FNN控制器，并证明其稳定性。在MSWI过程数据集上构建模型并进行控制，实验结果验证了所提方法的有效性。

为了提高锥台嵌挤预应力约束混凝土的抗侵彻性能、快速获得靶体的预应力大小，需要对混凝土靶体的预应力及其分布规律进行研究。该文进行了锥台嵌挤预应力加载试验，基于试验结果验证数值模型，开展了靶体的环向、径向、竖向的预应力分布规律的研究，并进一步建立基于锥台嵌挤预应力约束方法的力学模型，推导并验证了快速预测公式，为试验研究以及工程应用的预应力优化设计提供参考。

以硅橡胶为基体，添加无机填料制备的耐热涂层在耐热防腐方面有重要应用前景。采用自制改性硅橡胶作基体，添加不同配比的高岭土、二氧化硅和氧化铝，制备了复合涂层。采用扫描电子显微镜(scanning electron microscopy, SEM)观察了硅橡胶基体中无机填料的分散状况，采用热重分析仪(thermogravimetric analyzer, TGA)对复合涂层的热解温度和失重率进行了分析。结果表明：在复合体系中，无机填料与基体的相容性较好，分散均匀；与基体材料相比，无机填料的添加可有效提高复合材料的耐热性。填料质量分数为20%的复合涂层，其在800℃时质量残留率比自制改性硅橡胶的基体提高了10%以上。

膜曝气生物膜反应器（membrane aerated biofilm reactor, MABR）作为一种新型的污水处理技术，因其高效的氮去除能力和较低的N₂O排放水平而受到广泛关注。传统污水处理脱氮过程中，硝化反硝化阶段主要通过羟胺氧化、AOB反硝化、异养反硝化以及化学变化途径产生N₂O。MABR处理市政污水较传统曝气方式具有更低的N₂O排放潜力，主要得益于MABR特殊的底物异向扩散模式和无泡曝气方式，这会减少N₂O产生潜力及排放水平。该文总结了MABR在运行过程中N₂O产生与降低途径，讨论了N₂O产生和排放的影响因素及控制策略，并对今后研究MABR体系中N₂O排放进行了展望，以期说明MABR进一步工程应用在碳减排方面的优势。

建筑垃圾再生料具有强度低、易破碎等特点，将建筑垃圾再生料作为路基填料，是合理利用废弃资源的有效措施。为了进一步研究建筑垃圾再生料在冲击荷载下的破碎特性，对在建筑垃圾再生料中占主要成分的再生砖，将建筑垃圾再生料作为路基填料，是合理利用废弃资源的有效措施骨料和再生混凝土骨料在4组单一粒径下进行了不同输入能量的冲击载荷试验，并在Lade破碎模型的基础上考虑了粒径效应，提出了基于输入能量的相对破碎率预估模型。结果表明：再生砖骨料和再生混凝土骨料的分形行为均受到初始粒径的影响；再生砖骨料和再生混凝土骨料的竖向应变随输入能量的变化可分为3个阶段；再生砖骨料的竖向应变受粒径影响程度远大于再生混凝土骨料；填料粒径增大会具有更高的初始破碎敏感程度和极限破碎态势，再生砖骨料的初始破碎敏感程度和极限破碎态势受粒径影响程度比再生混凝土骨料小；考虑粒径效应的破碎率预估模型的预估效果良好。

无人卡车的引入可有效缓解目前露天矿运输效率低、人力成本高、安全隐患多等问题，然而，由于自动驾驶技术的局限性，每个交叉路口同时只允许一辆无人矿卡通过以保证安全性要求，这可能造成无人矿卡在交叉路口处排队等待，从而增加温室气体排放。此外，矿区高度动态的作业环境对无人卡车提出了实时调度的要求。以露天采矿作业中无人卡车调度为研究对象，搭建了实时路网数据驱动的动态调度仿真平台，精确刻画了装载区、卸载区、交叉路口处的排队等待以及先到先服务规则，以温室气体排放最小化和产量最大化为优化目标，在时空网络中建立无人矿卡调度模型，设计并测试了基于优先规则的启发式调度算法，实现了实时调度的毫秒级响应需求。基于东北地区某露天煤矿实际路网数据和生产数据，对不同调度策略进行情景模拟及敏感性分析。结果表明：在繁忙露天矿中，考虑交叉口拥堵的调度策略相比于不考虑交叉口拥堵的调度策略既减少了温室气体排放，又提高了生产效率。

地埋管群(borehole heat exchangers, BHEs)是浅层地热资源有效利用的最常见形式。冷热负荷差异导致的埋管群周围岩土体温度不平衡现象是造成地源热泵(ground source heat pump, GSHP)能效(coefficient of performance, COP)逐年降低的重要因素。该文以加热为主工况下地埋管群周围岩土体温度与热泵效率为研究指标，采用经现场热响应试验(thermal response test, TRT)验证的有限元方法(finite element method, FEM),建立等进口温度运行模式的三维有限元模型。研究结果表明埋管群中心岩土体温度在无制冷负荷下，初始温度由16.0℃降低至5年后的5.3℃,且冷热负荷比介于2/3～3/3时，有利于维持岩土体温度平衡。当负荷比由0提高到1时，热泵加热效率从3.8提升至4.5。相反，冷热负荷比的升高不利于制冷季节热泵效率的提升，当负荷比由0提高到1时，热泵制冷效率由7.2降至6.1。该文可为以加热为主工况的地埋管群冷热负荷合理制定与岩土体储能工程提供参考。

在全球范围内，城市化的迅猛发展伴随着能源需求的剧增，进而对现有的道路网络系统提出了前所未有的挑战。面对这种挑战，在道路系统中整合能源技术成为解决能源问题以及推动交能融合快速发展的重要战略。基于此，以道路能源系统的构成及能源分布为切入点，重点讨论了道路太阳能收集技术、道路动能收集技术、道路地热能收集技术、道路风能收集技术。在道路能源管理与集成部分，详细介绍了道路能源管理系统的架构及其功能，探讨了多种能源集成技术的实现方式及其在道路系统中的应用。最后，对当前道路能源技术的研究现状进行了总结，并展望了未来的发展趋势。相关工作可为道路与能源融合技术的推广和应用提供有价值的参考与见解。

摘摇要:近年来不断有新技术应用于光刻来提升光刻分辨率,由于研究和资金等方面的问题,其技术难度呈指数级增长,研究如何改进光刻工艺技术,寻找更优秀的工艺方法,已成为当前优化光刻图形、提升光刻最小分辨率的研究方向。提出了一种光刻参数优化方法,该方法通过定义最大允许时差的概念,来表征光刻工艺参数之间的相互关系。选用图案线宽为1.5、2.0、2.5μm的掩模版,用优化前后的光刻参数在SUSS MJB4光刻机下套刻。经过实验测试,用优化后光刻参数套刻得到的线条宽度窄于同样条件下未优化光刻参数套刻得到的线条宽度。

为了分离CO₂/CH₄,笔者合成了2种新型金属有机笼（metal-organic cages,MOCs）(MOC-1-2 0H和MOC-1-OH),在二甲亚砜（DMSO）中与聚酰亚胺（6FDA-DAM polyimide,6FDA-DAM）共混形成透明的铸膜液,然后被加工成混合基质膜。通过X射线衍射仪（X-ray powder diffractometer,XRD）、扫描电子显微镜（scanning electron microscope,SEM）、拉曼、纳米压痕以及差示扫描量热仪（principle of DSC,DSC）等表征手段对制备的膜进行表征,结果表明所制备的膜致密且均一,同时具有良好的热稳定性和机械性能。在气体分离性能测试的结果中,MOC-1-20H的负载量为2.17%（填料与整个膜的质量比）时膜的分离性能最佳,其CO₂渗透率为966.38×10～4 m²/s,分离选择性为21;同样MOC-1-OH的负载量为2.17%时所制备的膜分离性能最好,CO₂渗透率为784.25×10～4 m²/s,分离选择性为20.15。对比可知,w（MOC-1-20H）=2.17%时膜的分离性能优于w（MOC-1-OH）=2.17%时所制备的分离膜,且高于2008年CO₂/CH₄ （表示分隔号前后物质的混合）的Robeson上限。

针对生成式对抗网络对灰度图像着色时出现的颜色溢出和着色图像细节不足等问题,提出一种基于循环一致生成对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks,CycleGAN)的花粉灰度图像着色方法。该方法从无监督学习的角度出发,采用CycleGAN对图像进行着色。为解决花粉灰度图像着色中的着色不连续和着色图像不细腻等问题,引入了非局部模块,以便有效获取图像的全局信息表征。此外,还引入自注意力机制,以此帮助网络更准确地判断像素点之间的空间位置关系,进而增强着色模型的学习能力。实验结果表明,该方法获得的峰值信噪比、结构相似性指数和平均主观意见分分别为28.673、0.956、4.567,在测试集上生成的彩色图像质量更好。该方法不仅有效地解决了颜色溢出和着色不连续等问题,还丰富了图像的细节信息。

为了提升图神经网络在异质图上的节点表示学习能力,从节点邻域差异的角度出发构造了一个简单有效的组合滤波器图网络学习模型,使得滤波器参数可以逐节点自适应学习。该模型通过节点和其邻居的相似度差异学习滤波器的低通和高通滤波系数,之后通过维度自适应门控信号融合中间层学习使节点能学习更鲁棒的高阶表示。通过自适应调节节点对低频和高频信息的获取比例和正负信号的聚合,更好地学习到异质图的节点表示。实验结果表明,提出的方法在节点分类任务中与其他先进方法对比,在性能上具有优势,并有助于缓解过平滑现象。

摘摇要:微通道散热器是应对电子器件散热的有效方法,但目前常规通道存在功耗大等问题。分形结构被认为是质能运输效率最高结构之一。按照Murray定律和“黄金比例phi冶设计Y型和追-Y型微通道的结构,得到4种微通道:追-Y-M、Y-M、追-Y-phi、Y-phi。研究采用Fluent进行数值模拟,结果表明,phi型结构比Murray型结构底面温度低;追型结构比Y型结构的底面温度分布更均匀。引入性能系数(coefficient of performance,COP)来评价各结构的综合性能,追-Y-M的COP相较于Y-M增长了约3%,追-Y-phi和Y-phi的COP都小于Y-M,前者减小约6%,后者减小约18%。

碳纤维增强树脂复合材料是以碳纤维为增强体、树脂为基体的复合材料，因其质量轻、耐腐蚀、抗疲劳等优良特性，逐渐替代了许多传统金属材料，广泛应用于航空航天、车辆制造、船舶运输等领域。碳纤维增强树脂复合材料的各向异性及非均质特性给加工带来了极大挑战和困难，尤其是大型复合材料的连接装配避免不了小孔结构的加工，但是孔周围产生的应力集中会显著降低连接件的抗疲劳性能。基于此，该文系统综述了碳纤维增强树脂复合材料的制孔方法及其特点。首先，阐述了不同加工工艺下碳纤维增强树脂复合材料制孔的研究进展，并分析了不同工艺下产生的主要缺陷，包括孔的表面形貌特征(如边沿毛刺、撕裂、热影响区、表面粗糙度等)和孔的侧壁形貌特征(如纤维分层、孔锥度、侧壁粗糙度等)。其次，针对复材层板的强度和破坏模式，综述了孔加工对复材层板性能的影响。最后，总结和讨论了碳纤维增强树脂复合材料制孔技术的发展趋势和前景。

如何准确识别气候变化对建筑能源需求的影响,充分发挥“冷-热-电”联供系统的节能降耗和供能机制灵活等优势,制定适应气候变化的供能方案一直备受关注。在运用区域气候模式PRECIS预测上海市未来气温,并将其输入建筑能耗模拟软件TRNSYS计算某医院未来能源需求的基础上,结合医院的历史能源需求,生成考虑气候变化的能源需求正态概率分布形式;然后,将其结合到预先构建的联供系统运行优化模型中,实现了区域气候模拟、负荷预测、不确定性识别和运行优化的有效集成。最终,基于随机机会约束规划算法求解得到的系统调度方案很好地反映了系统经济性和可靠性之间的妥协,对联供系统的运行优化分析具有重要的指导意义。

为了提高拓扑优化效率和减少灰度单元的数量，基于独立连续映射(independent continuous mapping, ICM)方法引入幂函数、复合指数型函数以及有理分式函数作为过滤函数，建立以质量最小为目标、位移为约束的拓扑优化模型。通过数值算例，研究了3种过滤函数以及单元质量和单元刚度过滤函数的参数比对拓扑优化效率和灰度单元的影响。数值算例表明有理分式函数能有效减少中间灰度单元数量，提高收敛速度，降低结构质量。对于幂函数，当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为1∶7时效果最佳；对于复合指数型函数，当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为1.3∶0.1时效果最佳；对于有理分式过滤函数，当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为3∶63时效果最佳。

为提高剩余污泥资源化利用率，首先采用单因素试验法探究4种预处理方式对污泥破解率的影响，然后对比联合预处理的破解效果，确定最佳的联合预处理方式，通过光学显微镜观察对比破解前后剩余污泥的形貌变化，最后利用激光粒度分析仪测定污泥的粒径变化。结果表明：超声波、热水解、表面活性剂以及复合酶4种方式单独预处理时，超声波预处理对污泥的破解效果最好，在0.15 W/mL能量密度以及10.0 min超声时间下，污泥破解率为18.1%;表面活性剂预处理对污泥破解的效果最差，60 mg/g单位污泥总固体添加量下，污泥破解率仅为8.5%。相较于单独预处理，表面活性剂联合超声波预处理表现出协同作用，污泥破解率提高9.0%,污泥粒径减小45.5%～67.9%。

采用分子动力学模拟方法研究了基于固-液界面传热的铂表面异质结冰过程。结果表明，对于疏水表面而言，界面传热是影响结冰过程的主要因素。一方面，疏水表面的界面热阻较大，通过疏水表面将水冷却至低温所需的时间较长，因而增加了冰成核时间；另一方面，由于水分子在降温过程中可以逐渐排列成类冰结构，因此从形成冰核到液膜全部冻结的时间变短。对于亲水表面而言，固-液界面传热过程的影响较弱，固-液界面处较强的吸附作用可以诱导水分子排成类冰结构，是亲水表面促进结冰的主要原因。

动力电池是电动汽车的能量之源，需要准确预测动力电池故障并识别其故障类型以保障电动汽车的安全性和可靠性。基于10辆纯电动汽车6个月的实车监测数据，提取16个特征数据为输入，以电池故障类型为输出，通过模型训练和参数调优，建立了基于LightGBM的电动汽车动力电池故障双层诊断模型。上层模型用于判断车辆动力电池是否存在故障，下层模型对具体故障类型进行诊断分析。结果表明：该模型能够完全正确预测电动汽车动力电池是否发生故障，诊断故障类型的准确率达94.05%。同时，根据模型结果特征值排序筛选出了影响动力电池是否发生故障的主要特征。研究成果为识别电动汽车动力电池状态、分析故障类型以及诊断故障原因提供了方法支撑。

相较于电动汽车充电站，换电站具有补能时间短、空间面积小等优点。多品牌电动汽车高效共享换电站，能够极大程度优化补能结构，减少资源浪费。为了量化共享换电站对电动汽车用户的价值，基于排队理论，利用蔚来汽车品牌的运行数据，搭建一个模拟用户换电行为的仿真器，通过量化用户的平均排队时间和换电站数量，评估电动汽车用户在不同电动汽车规模和换电站渗透率下的换电体验。结果表明，电动汽车品牌共享换电站资源，能够显著减少电动汽车用户的排队时间，以及将排队时间保持在期望阈值内所需的换电站数量，从而提高用户的充电体验并节省换电站建设成本。

针对区块链技术与联邦学习(federated learning, FL)结合后在安全、隐私等方面存在的问题，对区块链赋能FL中的相关方法进行综述与分析。首先，分别阐述了FL和区块链，并在此基础上总结了区块链赋能FL的前沿通用架构；其次，研究了目前安全、隐私、激励以及效率方法的进展，分析了各方法的优缺点；最后，指出了区块链赋能FL目前存在的问题，提出了解决方案，并进行了展望。

针对蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm, BOA)在复杂环境路径规划过程中求解最短路径时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点，提出一种改进的蝴蝶优化算法。首先，在初始化蝴蝶种群时，为保证初代种群多样化，避免陷入局部最优解，通过Tent映射生成初代种群位置；其次，在蝴蝶香味计算阶段引入动态感觉模态，随着迭代过程的持续推进逐步增强蝴蝶的香味值，以缩短收敛时间；再次，为进一步缩短收敛时间，在全局搜索阶段引入遗传算法中的选择因子加快蝴蝶在全局搜索时向最优蝴蝶移动的速度；然后，在局部搜索阶段引入动态变异因子，有效避免在路径规划时陷入局部最优；最后，使用一种基于视线(line of sight, LOS)检测方法的初始种群生成策略，以进一步减少路径中断点的生成，同时确保由BOA算法生成的路径可行解的多样性。实验结果表明，改进的蝴蝶优化算法具有较快的收敛速度，且规划出来的路径在保证路径长度合理的情况下具有更高的平滑度。

针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen, DO)质量浓度控制问题，提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming, TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性，该算法通过将控制变量的更新方式改进为增量形式，提升了算法的抗干扰能力，并弱化了与增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)算法之间的结构差异。基于数据驱动的思想，通过利用PID算法所产生的历史数据，成功地将传统控制领域中的专家经验迁移到TI-HDP算法框架中，保证了TI-HDP算法前期控制策略的稳定性。仿真结果表明：与PID算法和传统的启发式动态规划算法相比，所提算法对DO质量浓度具有更高的控制精度。