城市人为热在冬季的气候效应比夏季更为显著,该文通过气象研究与预报(WRF)模型内置人为热揭示了人为热对城市冬季水热环境的影响机制,进一步利用大尺度城市能(LUCY)模型计算得到了北京地区高时空分辨率的人为热数据,将其耦合到WRF模型中,研究了北京地区人为热对降雪的影响,并与已有关于人为热对夏季降雨影响的研究结论进行对比分析,指出了人为热对夏季及冬季降水影响的不同之处。结果表明,人为热增加对冬季气温的影响幅度无明显阈值,但在空间的影响高度上存在阈值。人为热对夏季和冬季降水的影响机制不同,对夏季降水的影响范围和量级较大,影响机制较为复杂,而对冬季降水的影响主要集中在城市内部,主要影响降水相态。

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。

黄土高原的大规模退耕还林极大改变了浅层土壤物理性质,在减水减蚀的同时,也影响了山坡-河谷坡体稳定性的水文过程。为阐明黄土高原植被恢复背景下土壤饱和导水率纵向异质性对降雨诱发型浅层滑坡的影响,该文采用耦合综合水文模型(integrated hydrology model,InHM)和无限边坡稳定分析(infinite slope stability analysis,ISA)模型的方法,探讨黄土高原植被恢复背景下,土壤饱和导水率纵向异质性对降雨引发的浅层滑坡的影响。通过分析不同植被恢复条件下的土壤饱和导水率纵向异质性特征,对黄土高原佘家沟小流域进行基于物理过程的数值模拟。结果表明：草地、灌木覆盖的坡体失稳风险比无植被恢复的坡体更大,且植被恢复期越长,失稳风险越大,水分累积层最先失稳,深度与土壤纵向异质性有关;林地覆盖的坡体因高饱和导水率,表层土壤失稳持续时间较短,稳定性恢复较快,较草地和灌木覆盖的坡体更稳定;由连续暴雨和入渗造成的前期高含水率可显著增大坡体失稳的风险,而林地会放大这种影响,增加入渗深度并增大下一次降雨引发滑坡的风险;饱和导水率层间纵向异质性越大,越有利于层间水分积累,从而增加坡体失稳的风险。该研究结果揭示了植被恢复对浅层坡面稳定的影响,为黄土高原植被恢复和水土保持工作提供理论指导。

自适应跑步机是虚拟现实(virtual reality,VR)环境中用于人机交互的重要设备,实现该设备在VR环境下的多运动模式交互是丰富其应用场景的关键。该文构建了一种基于自适应跑步机的多运动模式交互控制架构,该架构包括感知层和控制层,感知层基于足底压力鞋垫实现高泛化性能的人体运动模式识别;控制层依据人体稳定性条件对不同运动模式(站立、行走、倒退、奔跑和跳跃)下的控制策略进行切换。该架构自动将运动模式识别结果与跑步机运动控制相结合,实现了多运动模式人机交互控制。实验结果表明：分层控制方法能够实现稳定、平滑的多运动模式人机交互,保证用户在交互过程中步态自然、姿态稳定,满足自适应跑步机的人机交互需求。

使用镍(Ni)基焊材连接马氏体耐热钢与镍基合金形成的异种金属焊接接头(dissimilar metal welds,DMWs)在高超超临界火电机组中有着广泛的应用。由于镍基焊缝与马氏体耐热钢的化学成分差异较大,在镍基焊缝与马氏体耐热钢的界面附近存在较大的成分梯度,导致界面两侧的微观组织和力学性能差异较大,界面往往成为该类接头蠕变并早期失效的位置。本研究以COST E马氏体耐热钢和617B镍基合金作为母材,采用双丝电弧增材制造技术制造了一种新的梯度过渡接头(graded transition joint,GTJ)。对该GTJ进行了化学成分、微观组织和硬度分析,结果表明：相较于常规DMWs,GTJ的化学成分梯度大幅降低;从马氏体耐热钢侧到镍基合金侧,过渡区域的基体组织类型从淬火马氏体转变为马氏体+奥氏体两相共存,最后全部转变为γ镍基组织,硬度分布表现为在淬火马氏体区最高(最高约500 HV0.2),进入两相共存区后急剧下降(低于200 HV0.2),在γ镍基组织区域又缓慢增加(不高于250 HV0.2)。使用动力学计算方法考查了两相共存区在凝固过程中的元素分配行为,发现Ni、铬(Cr)和钼(Mo)元素倾向于在枝晶界处偏析,从而降低枝晶界处马氏体的转变起始温度(martensite start,Ms),使枝晶界处在室温时依旧为奥氏体组织,而枝晶芯部转变为马氏体组织。

现有的卧姿康复机器人功能单一、使用率低。该文设计了仰卧踏车、仰卧抬腿、侧卧抬腿等典型卧姿训练动作测量实验,并基于OpenSim建立了卧姿肌肉骨骼模型,计算分析关节角度、肌肉激活度及其耦合关系,研究了卧姿康复训练时髋、膝、踝关节及其主要驱动肌群的变化规律,探讨卧床患者运动训练的康复机制,为相关康复机器人的运动功能设计提供了理论依据。结果表明：仰卧踏车具有更高的膝关节与踝关节活动度,但整体肌肉激活度表现较另2种动作偏低;其关节运动幅度越大,肌肉激活度越高。仰卧抬腿与侧卧抬腿分别对髋关节屈曲与外展活动度以及相关肌群有明显激活;抬腿速度越快,肌肉激活度越高,但相对于地面的水平位移量越大;抬腿角度变大时,肌肉激活度均值整体降低,相对于地面的水平位移量变大。该研究发现仰卧抬腿、侧卧抬腿、仰卧踏车运动对人体关节与肌肉的作用各有侧重,在临床上采用侧卧、仰卧等多种动作组合训练可以提高康复效果,康复机器人最好能提供更多的矢状面和冠状面康复训练功能。

中国糖尿病患病人数逐年上升,糖尿病及其并发症会造成巨大的个人及社会负担。近年研究表明,适度的寒冷暴露可能会改善机体的胰岛素敏感性,并防止肥胖相关的胰岛素抵抗和高血糖症的发展。该文旨在通过横断面研究方法,初步探究冬季室内热环境与居民糖尿病患病风险之间的潜在关联。根据不同采暖方式,将冬季室内热环境划分为不同水平,其中居民糖尿病患病数据分别来源于中国糖尿病患病率横断面研究数据、历年统计年鉴数据及中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)数据库。在省级尺度纳入17个省(自治区、直辖市)的研究结果,结果表明冬季室内热环境与糖尿病患病显著相关(相关系数为0.505,P=0.039)。在个体尺度共纳入研究对象8 403人,分析结果表明,冬季室内热环境、性别、年龄和身体质量指数(body mass index,BMI)与糖尿病相关(P＜0.050)。本研究从较长的时间尺度上为冷暴露与糖尿病的实验室研究提供了实际环境中的支持与佐证,并对夏热冬冷地区建筑室内热环境营造提供一定借鉴和参考。

深度学习通过提取和学习剪力墙结构数据高维特征掌握智能设计技术,有效推动了建筑结构智能化设计的发展。数据驱动的结构智能设计通常受训练数据的数量和分布特征影响,但鲜有研究开展数据特征相关分析。该文通过收集设计习惯相似且地域相近的剪力墙建筑-结构设计图纸数据,开展了数据分布和数量特征与设计结果的相关性分析;提出混合数据训练联合特征分组训练的两阶段改进训练方法,有效提升了智能设计质量;采用与训练数据高度非同源的其他地区数据对研究结果进行了测试与检验。分析表明：数据低维特征的回归分析难以有效指导设计生成,而基于深度学习的高维特征学习则能有效掌握结构设计的潜在规律;随着训练数据量增加,智能设计效果也将得到平均20%以上的提升。通过典型案例研究证明：智能设计与工程师设计的平面设计相似性及整体结构力学性能相似性均较高,最大层间位移角的平均差异仅约8%。但是,当测试数据与训练数据特征差异过于显著时,智能设计质量将会受限。该研究通过对数据分布和数量特征与智能设计结果的相关性分析,为下一步开展基于深度学习的智能化结构设计研究提供了数据特征影响方面的参考。

在“双碳”背景下,氢能的利用成为解决能源供应并降低温室气体排放总量的措施之一。工业副产氢是一类来源广泛、生产成本低廉且潜在市场可观的氢气。然而,大规模存储设施和相应物流供应链缺乏,终端市场开拓不足,阻碍了工业副产氢的有效利用。该文在氢气可大规模存储的背景下,以盐穴收储化工厂副产氢为商业模式,研究了该商业模式下化工厂和盐穴的供应链管理决策。通过对盐穴储氢量变化、盐穴-化工厂氢气交换的动态过程等详细建模,将供应链管理决策过程整合成一个混合整数非线性优化问题。针对所提优化问题的特点,结合遗传算法和线性规划商业求解器得到最优解;通过实例分析了供应链管理决策优化带来的经济效益及其对参数的灵敏度,得出了产量和运输距离如何影响化工厂运输路径和运输方式的一般性结论,并对市场需求变化对售氢收益的影响进行了研究。研究结果表明：所提模型可为盐穴-化工厂副产氢供应链中各参与者的决策提供依据,所提商业模式可为化工厂和盐穴提供新的收入来源,并能减少工业废气排放,提高资源利用率。

污染物排放标准日趋严格的背景下,如何解耦循环流化床(circulating fluidized bed,CFB)燃烧炉内石灰石高效脱硫与低NO_x排放之间的矛盾,是研究热点之一。该文利用一维两相混合CFB燃烧整体数学模型,对某550 MWe超超临界CFB锅炉燃烧和污染物排放情况进行了预测,计算值与现场实测值吻合良好。模拟结果表明,由于CaO对各含氮反应的显著催化作用,投放石灰石脱硫会直接或间接影响NO_x的生成及还原过程,导致NO_x原始排放升高。但在相同钙硫比下,采用脱硫反应活性更高的细颗粒石灰石,其表面快速包覆的惰性产物层可以降低炉内总CaO有效反应面积,进而直接影响相关催化反应总体速率,既能有效提高炉内脱硫效率,又能缓解石灰石对NO_x减排的负面作用。

海洋环境污染已成为全球环境问题。大量证据表明,海洋生物个体、种群与群落会对污染胁迫产生从分子到整个生态系统的复杂响应,其最终要么适应污染或与污染共存,要么退化或死亡,生物和污染之间存在动态的相互作用过程与多变的演化结局。研究表明,生物适应不断变化的污染环境可以通过3种机制：短期暴露下的行为改变、长期暴露下的表型可塑性调整及遗传进化。但迄今为止,有关海洋生物受海洋污染物影响后的行为、适应和进化机制仍未获得系统的整理,已有的理论是否适用以及是否存在新现象或理论的空白有待明确。该文在文献调研的基础上,基于污染进化生态学观点,针对污染胁迫下海洋生物的短期响应和长期适应,提出“海洋污染进化生态学”。从行为、适应到进化的角度初步探讨海洋污染进化生态学的内涵和研究内容,尝试归纳和探索海洋污染与海洋生物之间的作用和联系,以期为海洋环境保护和海洋学科发展提供新的见解和理论基础。

在光刻机的对准、曝光和量测等过程中,存在量程范围小,测量精度要求极高的套刻标记。这些套刻标记在实现特定功能的同时,会受到多种误差的影响,比如标记线宽与设计差异、标记线条边缘粗糙度、标记边缘效应等。该文旨在解决光刻套刻量测领域中的问题,特别是针对业界常用的微型衍射套刻(micro diffraction-based overlay,μDBO)标记,通过对穿线套刻情形进行量测过程的仿真研究,提出了一种借助光刻成像仿真软件进行标记量测结果仿真的方法。该文运用自制代码的DrM软件和商业仿真软件HyperLith作为工具,两者的仿真结果均定性还原了实验中探测到的特殊亮暗线现象,验证了该方法用于量测仿真的可行性。此外,该文还对匹配实验仪器的穿线套刻μDBO标记设计、照明波长、照明配置和待测信号区域等参数进行仿真优化,输出了基于目前实验配置的优化标记与方案。

为破解耳鸣临床治疗设备便携性差、检测与治疗分体、个性化精准治疗方案缺乏以及高频耳鸣无疗效等技术瓶颈,该文研究团队基于STM32单片机,采用面向对象的程序设计,通过设计顶层函数、中层函数和底层函数,开拓了具有耳侧选择、耳鸣检测、耳鸣治疗、处方数据存储、设备校准等功能的耳鸣临床检测治疗设备;研发了多种综合切迹和掩蔽的个性化声治疗方案;首创了集耳鸣个性化精准检测和针对性康复治疗于一体的便携式耳鸣检测治疗仪。目前出组的4位耳鸣受试患者显著降低的耳鸣致残量表(tinnitus handicap inventory,THI)得分、耳鸣响度以及失匹配负波(mismatch negative wave,MMN)信号表明：该团队研发的集个性化精准检测和针对性康复治疗功能于一体的便携式设备具有临床有效性,为耳鸣定量客观诊疗标准和处方的建立奠定了应用基础。