堆石混凝土是一种高度采用机械化施工的筑坝技术,目前堆石混凝土重力坝因保守设计通常设置较多横缝,会导致施工仓面窄、机械转动半径小等问题。打鼓台重力坝创新采用少设横缝的设计,中间坝段是目前最长堆石混凝土重力坝段,长134 m,水库已成功蓄水运行3年多。为掌握打鼓台重力坝的蓄水运行安全状态,该文结合大坝温度、渗压、位移监测结果和有限元仿真计算分析,开展大坝在不同荷载下的工作性态演化规律研究。结果表明：蓄水运行后,坝体的温度与渗压均处于正常范围,中间超长坝段无明显开裂或渗水现象,大坝运行状态良好。堆石混凝土绝热温升低,打鼓台超长坝段的最不利位置温升也不超过10℃,因此可适当放宽重力坝坝段长度,但建议靠近坝基的大仓面避开高温季节浇筑,以控制混凝土入仓温度、减小施工期温度应力。与普通坝段工况相比,超长坝段的应力状态基本满足要求,空库或蓄水状态下最大局部应力约2.5 MPa,上游防渗层宜设置钢筋网和短缝；越冬期超长坝段的上游面水位以上部位和下游面存在高拉应力；不分横缝整体浇筑重力坝需考虑坝体端部应力大问题。在蓄水超载工况下,即使超载倍数达10.0,坝体也尚未出现上下游贯通性屈服破坏,可以看出大坝的超载安全度与稳定性较高。该文可为今后堆石混凝土重力坝的结构设计与安全评价提供科学指导。

堆石混凝土(rock-filled concrete,RFC)作为一种由大块堆石和自密实混凝土(self-compacting concrete,SCC)组成的非均质材料,浇筑前后的温度分布与常规混凝土有着较大区别。通过开展现场温度监测试验,获得了堆石混凝土在不同季节、不同位置、浇筑前后的温度变化数据,在此基础上进行了规律总结和理论分析。讨论了在浇筑前不同时空条件下堆石体温度分布的非均匀性,定量计算得到了气温对等效堆石体的影响深度约0.9 m；浇筑前堆石体的仓顶与仓底最大温差在夏季高温时能达到13℃；等效堆石体温度相比气温有约3 h的相位滞后。总结了在浇筑后不同季节的堆石混凝土温度变化规律,结果表明堆石和SCC在浇筑后的前8 h会进行快速的温度交换直到两者温度趋近一致；在混凝土温升过程中堆石体会辅助吸收SCC的部分水化热,降低了整仓堆石混凝土的温升；计算得到太阳辐射热引起的仓面上下游处的温度差异约3℃。该文研究结果对堆石混凝土的温度仿真数值计算以及可能的工程温控措施具有重要的参考意义。

水下胶结块石技术利用水下自护砂浆或混凝土的抗分散性和高流动性,填充块石间隙,形成具有一定结构强度的胶结体。该文基于水下胶结块石技术,提出海上风电单桩胶结抛石体防冲刷措施,并采用1∶13的大比尺波流物理模型试验,研究了桩周胶结抛石体抗冲刷性能。试验结果表明,采用梅花式多点浇注方式,能够将桩周抛石体胶结固化成完整的胶结抛石体防护结构；在重现期50和100 a的极端波流条件下,无防护的单桩桩周土体的最大冲刷深度分别为4.00和6.24 m,冲刷坑宽度分别为6.50和13.75 m,采用胶结抛石体防护结构后,桩周土体最大冲刷深度分别为2.96和4.42 m,冲刷坑宽度分别为2.65和4.55 m；同时,胶结抛石体结构自身无明显破坏。

依托贵州省仁怀市石坝河水库堆石混凝土重力坝,基于大坝设计资料与温度监测数据,对大坝自密实混凝土、堆石混凝土以及常态混凝土的关键热学参数进行反演。在此基础上,模拟大坝浇筑过程、混凝土硬化过程以及气象变化过程,采用有限元仿真方法进行大坝施工期全过程工作性态仿真计算,对大坝的温度场和应力场的分布和演化规律进行分析,评估大坝整体安全性。分析结果表明,仿真反演得到的坝体温度过程能够真实反映施工期坝体的温度变化规律,坝体内部一般3~5 d达到最高温度,水化热温升在4~7℃之间,夏季浇筑时最高温度约为35.0~39.5℃,冬季浇筑时最高温度约为25~28℃；除了大坝溢流坝段表面在低温季节局部拉应力较大外,其余部位应力均未超出混凝土的强度,大坝整体安全可以得到保障,说明堆石混凝土重力坝大仓面浇筑方式是可行的。

传统的分布式深度学习训练系统大多基于参数服务器和全局规约通信框架,缺陷日益显著：参数量大,基于全局规约的去中心化通信架构由于无法存储全量模型而无法使用；通信量大,基于参数服务器的中心化通信架构面临着严重的通信瓶颈。为了解决以上问题,该文提出了面向大规模深度学习推荐模型的混合通信训练框架PS-Hybrid,分离了嵌入层参数和其他参数的通信逻辑,实现了PS-Hybrid原型系统。实验结果证明了所提出的混合通信方案能够比纯参数服务器方案取得更好的性能,在16个计算节点下比TensorFlow-PS加速48%。

高效的Hilbert曲线的编解码算法作为Hilbert曲线应用的基础,具有重要的研究意义。现有算法多未考虑数据偏斜分布的影响,因此在数据偏斜分布时效率较低。该文发现：对于特定的前m阶坐标,其对应的前m阶编码值与其第1阶编码值呈现特定的倍数关系；对于特定的前m阶编码值,其对应的前m阶坐标与其第1阶坐标呈现特定的倍数关系。基于这一发现,在融合高效位操作、快速置位检测等技术的基础上,提出了跳过前m阶的编码(skipping the first m orders Hilbert encoding,SFO-HE)算法和跳过前m阶的解码(skipping the first m orders Hilbert decoding,SFO-HD)算法。这2个算法无需对前m阶逐阶编解码,可有效提高数据向Hilbert空间4个顶点偏斜时的编解码效率。扩展实验表明：该文算法对数据偏斜分布具有更好的适应性,在特定偏斜分布时效率大幅优于现有算法。

近年来,学术和工业界广泛利用大数据处理系统来处理视频分析等领域基于深度神经网络(deep neural networks,DNN)的推理负载。在这种场景下,因大数据系统中多个并行推理任务重复加载相同且只读的DNN模型,导致系统无法充分利用GPU资源,成为了推理性能提升的瓶颈。针对该问题,该文提出了一个面向单GPU卡的模型共享技术,在DNN推理任务之间共享同一份模型数据。在此基础上,为了使模型共享技术作用于分布式环境下的每一块GPU,该文还设计了支持多GPU卡模型共享的分配器。将上述优化技术集成到在GPU平台上运行的Spark中,实现了一个支持大规模推理负载的分布式原型系统。实验结果表明,针对基于YOLO-v3的交通视频处理负载,相对于未采用模型共享技术的系统,模型共享技术能够提升系统吞吐量达136%。

在跨模态媒体检索任务中,如何最大化保持异构媒体数据映射后的语义关联成为跨模态Hash的关键问题,该文提出一种基于自监督学习的深度语义保持Hash网络框架用于生成紧凑的Hash编码。首先,针对图像和文本数据,分别训练2个单一模态的深度Hash网络并生成高层语义特征及各自的Hash编码。同时,利用跨模态注意力机制度量不同模态高层语义特征之间的相似性,最大化异构媒体数据间的局部语义关联性。其次,利用训练数据的多标签语义信息建立深度语义Hash网络,并以自监督对抗学习的方式同时监督指导2个单一模态的深度Hash网络的训练过程,从而在全局角度保持不同模态数据之间的语义关联,提高生成Hash编码的区分能力。最后,在3个被广泛使用的大规模多模态媒体数据集上验证了提出框架的有效性。

乙烯是石油化工的重要产品,蒸汽裂解生产乙烯的工艺十分复杂。构建精确的石脑油裂解模型,可以实现石脑油裂解制乙烯过程的裂解深度快速、准确预测。该文比较了支持向量回归、k-近邻回归和极限梯度提升3种机器学习模型。通过具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)和局部异常因子检测算法,对工业数据集进行重要变量和样本筛选,训练3个子模型,并构建集成模型以提高预测效果。集成模型结合各子模型的优势,减轻过拟合、对噪声敏感等不足,加强稳定性与泛化能力。实测集成模型的预测值R²为0.955,平均绝对百分比误差约为0.23%,满足过程研究和工业应用的实际需求。

智能化的风机皮带寿命预测系统有助于确保化工安全,同时减少人工劳力。该文提取振动信号的特征,输入多层自动编码器得到健康指标(HI),通过多项式拟合HI即可预测剩余寿命。为缩短数据采集周期,开展了破坏性实验,并构建了适合破坏性实验的损失函数。同时,基于多层自动编码器的结构进行了改进,将中间层的内积与激活函数运算分离计算,限定HI为[0,1]的同时保留更多编码层信息。与传统自动编码器方法相比,中间层分离的自动编码器在实际问题中降低了预测误差,实现了3组数据后50%区段预测误差不超过1 d的良好结果,上线测试同样表现良好。

作为目前最有潜力的大规模商业化减碳手段之一,基于化学溶剂吸收的燃烧后碳捕集技术有望实现化石能源的清洁使用。在燃煤火电厂动态运行的基础上耦合碳捕集系统对于推动“碳中和”进程具有重要意义。但是,大多数研究没有考虑诸如用电价格波动和用电量的变化等因素对耦合碳捕集系统的电厂的影响。为此,该文在建立电厂与碳捕集装置协同调度模型的基础上,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)以同时满足系统的鲁棒性和经济性要求,通过风险追求和风险规避2种决策角度得到不同的调度方案,为系统的动态运行提供指导性意见。该文首先构建了确定性电厂与碳捕集装置耦合调度模型；其次,针对实时市场中负荷需求的不确定性,通过引入信息间隙决策理论,得到不同风险态度下的不确定性电厂与碳捕集装置耦合调度模型,优化确定系统调度的决策方案；最后,通过算例分析得到持有不同风险态度下的电厂与碳捕集装置的调度方案,验证了模型的可靠性和有效性。

针对球头铣刀铣削薄板件的颤振稳定性进行分析,建立了包含前一次切削时留下圆弧形刀痕对刀工接触区域影响的三维多自由度铣削动力学模型；进而通过平均切削力法辨识得到切削力系数,通过锤击实验得到刀具和工件各处的模态参数,利用全离散法得到工件各点处的稳定性叶瓣图(stability lobe diagram,SLD)；最后进行了实验验证。理论计算和实验结果表明,工件各点处动力学特性的不同会导致各点处铣削稳定性预测结果不同,且在SLD中存在多个封闭的不稳定“孤岛”区域；不稳定“孤岛”区域与工件的模态刚度、模态频率、模态阻尼比有关。

曲轴处的润滑状态关系到内燃机的性能。该文研发了一种基于超声波反射信号的曲轴油膜厚度测量系统以实时监测油膜厚度的变化。基于声学理论,导出多层介质中油膜厚度与声反射系数的关系,并给出弹簧模型、共振模型和相移模型的使用方法。针对曲轴油膜厚度在0~50 μm的约束,采用中心频率为1.056 MHz的超声双晶直探头来产生和接收超声信号,加工出具有4道不同深度环形槽的长轴来获取油膜厚度与声反射信号频谱峰值的函数关系。所拟合的线性模型被嵌入LabVIEW软件中用于计算油膜厚度。经检验,该测量系统的测量相对误差在10%以内,能较好地测量油膜厚度。

针对失效卫星等空间非合作目标缺少信息交互,无法直接获取旋转运动参数与动力学参数的问题,提出一种惯量对称非合作目标参数的单目估计方法。首先建立动力学参数化模型,并推出模型几何参数与目标星参数的解析关系；然后在此基础上以单目相机图像作为输入,通过对实时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法前端的含噪位姿结果进行多阶滤波,对角速度向量进行双锥体拟合的方法；最后实现目标星旋转运动学参数和动力学参数的全局最优估计。仿真结果表明,该方法能够快速、高精度地实现参数估计,相对误差小于0.9%。

LuGre模型可以较为全面地描述动态摩擦现象,但引入了不可观测的鬃毛变形,给LuGre摩擦参数的高效准确辨识带来技术挑战。传统的LuGre摩擦参数辨识法需要运动系统采用力矩控制,且辨识工作量较大。传统方法不再适用一些系统,如多自由度机械臂这种常采用位置控制模式的系统。该文提出了一种基于摩擦力矩—速度曲线特定区域形状分析的LuGre摩擦参数辨识法。定义形状因子来定量表示Stribeck峰和迟滞环线的形状特征,并用其辅助辨识,可得到比粒子群算法局部最优解更好的辨识结果。仿真分析和机械臂辨识实验结果表明：与纯PSO法相比,该方法的辨识实验量更小,LuGre摩擦参数辨识更准确,关节力矩预测精度更高。

针对用于物流仓储领域的平面四索并联机器人,提出一种基于视觉定位的自标定方法。通过相机和货架上的AprilTag获取末端动平台的位置,进行模型参数辨识和误差补偿,实现平面四索并联机器人的几何参数快速标定。首先,建立该四索并联机器人的运动学模型；然后,提出基于该机器人构型的运动学参数标定方法及位姿测量方法；最后,通过计算机仿真和实验验证该标定方法的有效性。实验结果表明,该标定方法能够快速实现末端动平台的运动学标定,达到小于1 mm的定位精度,满足仓储堆垛任务的定位误差要求。

视觉传感是智能化焊接生产制造中实现焊接坡口尺寸参数、焊枪空间位姿等在线检测的关键技术,其有效应用的前提是视觉传感器内参的准确标定。该文针对独特设计的基于组合激光结构光的视觉传感器,提出一种视觉传感器内参一体化标定方法,基于普通的棋盘格标定板,通过标定相机内参,采用骨架细化法与Hough直线检测提取图像中的激光线中心线,求取投射在标定板上的激光线中心线上点在相机坐标系中的三维坐标和拟合激光结构光平面方程参数等,可实现视觉传感器内参的一体化标定,有效提高视觉传感器内参的标定精度和效率及标定过程的便捷性。在平面工件焊接坡口尺寸参数检测验证试验中,焊接坡口尺寸参数的检测误差均值和重复误差皆不超过0.04 mm,表明该视觉传感器的标定精度良好,可以满足焊接领域对焊接坡口尺寸参数的检测需求。

针对相对封闭、磁干扰等特殊环境下传感器应用受限,导致爬壁机器人自主定位误差随时间累积的问题,该文提出并实现了一种基于外部RGB-D相机和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)组合的爬壁机器人自主定位方法。该方法采用深度学习和核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)组合的目标跟踪方法进行初步位置定位；在此基础上,利用法向量方向投影的方法筛选出机器人外壳顶部的中心点,实现机器人定位中的位置定位。推导了机器人底盘法向量、横滚角与航向角的定量关系,设计了串联的扩展Kalman滤波器(extended Kalman filter,EKF)计算横滚角、俯仰角和航向角,实现机器人定位中的姿态估计。实验结果表明：该方法使爬壁机器人位置定位误差小于0.02 m,姿态估计的航向角和横滚角误差小于2.5°,俯仰角误差小于1.5°,有效地提高了爬壁机器人定位精度。

为研究某大型船用柴油机曲轴箱的轴端密封漏油问题,建立了面向气液两相介质的密封试验装置。通过试验获得了不同转速条件下空气和滑油的泄漏速率,定量地研究了密封装置中的甩油环、迷宫齿槽及回油通道等结构的减漏作用。为适应曲轴箱轴端密封大轴径、大间隙的特点,提出了基于刷式密封的改进方案。利用刷式密封的多孔介质模型分析了安装密封刷环对泄漏和流场的影响,并在试验装置上验证了刷式密封的减漏效果。试验结果表明：增加刷式密封后空气泄漏速率降幅达76%,漏油速率降幅达79%。

针对某型号直升机旋翼系统的关键连接螺栓存在疲劳寿命明显不足的现象,采用显微硬度分布以及扫描电子显微镜(SEM)/电子背散射衍射(EBSD)分析,发现螺栓基体在车削、磨削和喷砂的机加工处理后,表面残留的变质层叠加区对WC-10Co4Cr涂层与基体结合强度产生不利影响,进而造成的基体-涂层界面早期开裂失效是螺栓疲劳寿命明显不足的主要原因。通过采用加大磨削量来消除变质层叠加区的加工工艺后,螺栓涂层与基体的显微硬度分布更加均匀,平均疲劳寿命比原螺栓提高了3倍。这主要是因为加工变质层叠加区的去除使螺栓表面的硬度有所提高,且硬度分布更加均匀,进而减缓了基体与涂层的硬度梯度,使涂层与基体的结合强度显著提高。

由于驱动柔索的柔性和单向约束特性,以及柔索悬垂的影响,大跨度完全约束空间3-DOF柔索驱动并联机器人稳定性面临着严峻挑战。该文建立此种机器人的稳定性评价模型及其稳定性灵敏度分析模型,探索并分析末端执行器位置和柔索驱动力等因素对机器人稳定性的影响程度。首先,基于机器人运动学和动力学模型,提出稳定性位置和柔索驱动力影响因子,建立稳定性评价模型。其次,采用灰色关联分析方法建立机器人稳定性灵敏度分析模型,提出采用关联度研究和衡量机器人末端执行器位置和柔索驱动力等参数对机器人稳定性的影响程度。最后,以大跨度4索驱动摄像机器人为例,对所建立的稳定性评价模型和敏感度分析模型进行仿真研究。结果表明：摄像机器人稳定性对驱动力影响因素的敏感度较大,其次为位置影响因素,其中稳定性对末端摄像平台y方向位移的关联度最小。研究结果为大跨度完全约束空间3-DOF柔索驱动并联机器人运动轨迹的稳健优化设计与运动控制提供了指导方向。