大型桥梁锚碇的锚块部分属于典型大体积混凝土结构, 施工期面临开裂风险, 开展适应性智能通水温控方法与系统研究对混凝土温控防裂及提高混凝土质量具有重要意义。 该文提出了锚碇真实温度场及应力计算、 温流耦合控制算法, 以及基于“端-边-云”控制模型的智能温度控制策略; 研发了适应锚碇的智能通水温控系统装备和平台, 包括供水、 换向、 控制和热交换系统, 以及基于微信移动、 Web客户端的多端软件平台, 实现了混凝土通水温控的远程实时在线感知、 真实分析、 反馈控制和诊断预警。 研究成果应用于龙门大桥西锚碇施工建设的全过程, 节约了人力和用水, 且未发现温度裂缝, 成果可供同类工程温控防裂设计和施工参考。

社会水循环是能源消耗和碳排放的密集区, 深入研究其各个环节的能耗和碳排放空间分布及强度特征对实现双碳目标至关重要。 该研究基于生命周期评价方法, 构建社会水循环碳核算体系及碳排放综合测算模型, 以黄河流域66个地市(州)为例, 估算社会水循环全生命周期能源消耗和碳排放。 研究发现： 2017年黄河流域下游地区的单位面积碳排放量最大, 约是上游地区的7.4倍; 在取水、 供水、 用水、 排水四大环节中, 用水环节碳排放量最大, 其中居民生活用水的碳排放量最大, 占用水环节碳排放的59.7%, 占社会水循环总碳排放的54.7%, 是社会水循环碳减排的重点环节; 黄河流域社会水循环各环节碳排放强度依次为： 用水>排水>供水>取水。 针对碳减排重点区域和环节, 提出了社会水循环节能降碳的建议。

机器人的类人能力离不开完善的感知系统,而触觉感知系统能极大地扩展机器人的应用范围。该文以人手指为仿生对象,基于液体压强传导原理研制了一种具有柔性外壳、指甲、指骨、液体、压敏元件和温度敏感元件的仿生手指,并研究了仿生手指的触觉感知能力。结果表明：仿生手指的触摸压力曲线变化率和接触温度曲线变化率能够反映物体的硬度和导热性能,表明仿生手指具有硬度和温度感知能力。由仿生手指触摸振动信号提取的峰值均值和平均功率特征值能够表征织物粗糙感,由仿生手指触摸振动信号频谱图提取的主频率和功率谱重心频率特征值能够表征织物细密感,表明仿生手指具有纹理粗糙度和细密度的感知功能。基于支持向量机模型,使用仿生手指触摸振动信号的峰值均值、平均功率、主频率、功率谱重心频率及6个频段强度作为特征参数,进行织物表面纹理识别,平均识别准确率为92.8%,高于人主观分类的平均识别准确率(88.8%),表明仿生手指能够对织物表面纹理进行有效识别与分类,且优于人主观分类识别织物能力。研究成果可为触感智能机器人、触肤产品质感量化评定等提供技术支持和理论支撑。

人体内关节滑液中各成分浓度的变化对人工关节滑动配副的摩擦学行为具有重要影响。该文基于人工关节置换后关节滑液的各组分浓度,以聚醚醚酮(polyether-ether-ketone,PEEK)和高交联聚乙烯(highly crosslinked polyethylene,XLPE)组成的“软-软”关节配副为研究对象,体外配制不同浓度的白蛋白(albumin,Alb)、γ-球蛋白(γ-globulin,γ-Glo)、透明质酸(hyaluronic acid,HA)和脂质体(phospholipids,PLs)等人体关节滑液主要成分的复合滑液,研究了不同成分复合滑液润滑条件下PEEK-XLPE关节配副的摩擦磨损行为,探明了滑液组分和浓度对“软-软”关节配副摩擦磨损的影响机制,揭示了“软-软”关节配副在不同成分复合滑液润滑作用下的磨损机理。结果表明：复合滑液中的4种主要成分均对“软-软”配副人工关节材料的摩擦磨损性能有较大影响,其中γ-Glo浓度对摩擦系数(coefficient of friction,COF)影响较大,当γ-Glo浓度由5.83 mg/mL增加至8.75 mg/mL时,摩擦系数增加了29.4%;总蛋白质浓度对磨损率影响较大,由15 mg/mL Alb+3.75 mg/mL γ-Glo增加至35 mg/mL Alb+8.75 mg/mL γ-Glo时,磨损率增加了166.0%。当复合滑液中γ-Glo或总蛋白质浓度过高时,蛋白质在摩擦表面发生不良黏附,使“软-软”配副关节材料的磨损加剧。此外,蛋白质混合液中同时加入HA和PLs,能促进Alb吸附而抑制γ-Glo吸附。

为研究建筑工业噪声对建筑产业工人学习效率的影响，招募29名建筑工人作为被试进行实验。将工业噪声类型分为平稳噪声与复杂噪声，每组被试均随机进行特定噪声类型下的对照组（日常白噪声）、低噪声组（均值60 dB （A））、中噪声组（均值70 dB （A））和高噪声组（均值80 dB （A））4个不同级别噪声干扰下的实验。通过脑电（EEG）特征提取与认知科学结合的方法收集并研究被试在不同噪声类型与级别下的行为与认知状态数据。结果显示：与平稳噪声环境相比，复杂噪声环境更容易导致工人的学习效率降低。相同噪声类型下，噪声级别大小对工人学习效率的影响无显著差异。不同噪声类型对工人认知状态的影响无显著差异。复杂噪声环境下不同级别的噪声对工人认知状态的影响无显著差异。平稳噪声环境下不同级别的噪声对工人的认知负荷的影响不存在显著差别，但是对注意力的影响存在显著差异。相关性分析结果表明：注意力与认知负荷呈负相关，反应时间与正确率不相关，注意力和认知负荷与正确率不相关，注意力与反应时间呈负相关，认知负荷与反应时间呈正相关，由此验证了认知状态在噪声与工人的学习效率之间存在中介效应。该研究结果为制定针对性措施降低噪声对建筑工人认知状态的影响提供了科学依据。

塔吊作业具有持续时间长、范围大以及与工人空间交互复杂的特点，导致塔吊事故频发且往往损失重大。为了提升塔吊运行相关危险场景检测的及时性和有效性，该文基于信息化手段，提出了塔吊运行过程中危险场景的自动检测方法。该方法基于建筑信息模型（BIM）、传感器和计算机视觉等技术，通过获取塔吊运行状态与工人作业状态，分析两者之间的空间交互关系，在判别规则的基础上实现了危险场景自动检测。案例应用表明，该自动检测方法是可行的和有效的。

多视图图聚类旨在挖掘多视图图数据中蕴含的簇结构,近年来得到了研究者的广泛研究。然而,现有大多数方法在不同视图信息的融合过程中同等对待各个视图,未能根据视图质量分配相应权重,而且处理具有属性和图的数据时面临一定困难。该文提出了一种基于注意力机制的两阶段融合多视图图聚类算法。首先,应用图滤波器过滤高频噪声,各个视图获得更适用于下游聚类任务的节点平滑表示;其次,基于注意力机制融合各个视图特征滤波后的平滑表示,并为拓扑融合阶段提供初始化权重;然后,在拓扑融合阶段,将不同视图加权融合的Laplace矩阵与融合的特征表示输入编码器得到嵌入表示,并构造优化函数对权重和嵌入表示进行优化,可以为质量较好的视图分配较大权重,同时产生更加紧凑的嵌入表示;最后,通过对嵌入表示执行谱聚类得到最终的聚类结果。将该算法和已有的相关聚类算法在真实数据集上进行了实验分析。结果表明,相比已有算法,所提出的算法在处理多视图图数据方面更加有效。

自动引导车(automated guided vehicle,AGV)叉车是工业领域重要的物料运输装备,其定位精度和路径跟踪精度是提高物料运输效率、工厂自动化及智能化水平的重要基础。该文以医药行业室内结构化环境下的单舵轮AGV叉车为对象,利用基于密度的有噪声空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法和快速迭代最近点(fast iterative closest point,FICP)算法实现了基于反光柱的激光雷达导航定位,并提出了基于距离的异常点剔除规则,保证定位结果的稳定性及算法的鲁棒性。利用Kalman滤波算法,融合激光雷达、角度传感器和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的定位数据,提升了定位精度。对于AGV叉车的路径跟踪问题,建立了比例积分(proportional-integral,PI)控制器,设计了基于三阶Bézier曲线的圆弧路径,并对Bézier曲线的参数进行了优化,避免了曲率突变,提高了路径跟踪精度。实验结果表明,基于DBSCAN和FICP算法的激光雷达定位算法能够实现±3 mm的定位精度,实现了AGV叉车的准确定位;基于Bézier曲线改进后的圆弧路径跟踪误差降低了72%,直线和圆弧路径动态跟踪精度控制在25 mm以内,工作站点的重复定位精度达±12 mm,达到了预期设计要求。

复杂工况条件下明渠流量预测是一项基础问题,通常是建立非线性偏微分方程组并数值计算,时间成本与时空步长精细程度成指数关系,需在精度与效率之间权衡。该文基于“实时感知、水信互联、过程跟踪、智能处理”水联网理论,研究了明渠水流控制中闸门上下游序列特征,结合了渠道与闸门各类动静态特征,提出了基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的明渠流量预测方法。实验结果表明,该方法在各渠段上预测准确率均大于97%,效率在100 000条数据规模上比求解Saint-Venant方程的数值计算方法提高了308倍。该文验证了人工智能方法改进传统明渠流量预测问题的可行性,合理设计的深度学习模型可取得准确性与效率的双赢,为人工智能解决水力学问题提供了新的思路。

区域气候模式对高原降水模拟存在系统性高估。该文从热力学角度考虑了局地(小尺度)地形对陆气过程的影响,以提高区域气候模式高原降水模拟能力。通过在天气研究与预报(weather research and forecasting,WRF)模式陆面过程模块耦合地形热力效应方案,将二维地形太阳辐射方案改进为三维地形太阳辐射方案,根据山区太阳辐射理论对太阳辐射直射、辐射散射、地形反射过程进行改进,得到改进方案;基于改进方案在亚东河谷开展高分辨率WRF模式降水模拟研究。结果表明：采用改进方案模拟的太阳辐射、降水结果与实测结果更接近,能够降低河谷降水高估的现象。改进方案能够体现出更多地形变化对地表辐射分布的影响：日间,山体坡面由于接收更多辐射得到加热(0.09~0.20℃),产生上升气流,在坡面形成更强上坡风(0.02~0.08 m/s),将河谷水汽携带到坡面以上,水汽在坡面以上区域爬升并形成降水,导致河谷区域降水减少(-4.54~-3.34 mm)、坡面以上区域降水增多(0.59~2.82 mm)。该研究对提高区域气候模式对山区降水的模拟效果具有重要意义。