全球气候变化和人类活动影响下，洪水事件发生的频率和强度呈显著增加趋势。该文基于紧急灾难数据库(EM-DAT)利用数理统计法分析了1965—2023年全球洪水事件的时空演变规律; 从危害性、暴露度、脆弱性3个角度遴选了地理高程、降水量、人口密度及城市化率等作为洪水风险分析的主要因素，探究了洪水风险因素的时空变化并利用熵权法计算了世界六大洲的洪水风险值。主要结论如下：1) 从1965年到2023年，全球洪水事件呈现波动上升趋势，随着防灾减灾能力的提升，影响人数和死亡人数自20世纪90年代以来呈现下降趋势; 其中，亚洲、非洲和南美洲地区洪水发生频繁。海地单位国土面积洪水发生次数最高，为23次/10⁴km²。孟加拉国单位国土面积洪水影响人数和死亡人数最高，59年累计值分别达到2 710万人/10⁴km²和3 313人/10⁴km²。2) 世界六大洲的洪水危害性、暴露度和脆弱性具有显著差异性，其中人口密度和降水对洪水风险影响程度最大，权重分别为0.33和0.30; 亚洲洪水风险最高，并在1965—2023年呈显著增加趋势。未来研究可基于人口流动性进一步探讨暴露度变化，并结合洪水应对能力等影响脆弱性的因素分析，以更全面地揭示洪水风险的动态特征。

随着充放电倍率的提升和应用场景的严苛, 动力锂离子电池主动热管理系统亟待突破高效长时散热方面的技术瓶颈。该文综述了近年来动力锂离子电池主动热管理策略的研究进展, 总结了强制风冷、自然风冷、浸没式液冷和微通道液冷4种单相热管理方法的研究现状。风冷在低充放电倍率、轻量化工程背景下仍发挥重要作用; 随放电倍率需求提升, 微通道液冷和浸没式液冷效果显著提升, 更利于控制电池温度与温均性。回顾了浸没式沸腾冷却、喷雾综合冷却等基于气/液两相流的先进冷却技术, 这些技术在电池高倍率充放电需求增加的背景下, 提供了高效、灵活且适应性强的热管理解决方案。未来的研究与发展将聚焦于提升热传递效率、系统集成度和智能控制能力, 并致力于克服可靠性、成本、极端工况适应性和能耗优化等挑战。在文献综述基础上, 从多种应用场景展望了动力锂离子电池主动热管理技术的发展趋势, 认为新一代技术的开发应充分考虑充放电倍率、应用场景严苛性等工程实际需求。

赋予机器理解人类情感的能力是人工智能领域最具挑战性的前沿课题之一。随着心理学、神经科学与人工智能技术的深度融合, 基于脑神经活动解码情绪状态的情感脑机接口正在成为新兴研究热点。该文聚焦心理学与神经科学前沿发展对情感脑机接口的启发, 系统梳理该领域的关键进展与未来方向。在理论层面, 探讨情绪心理学新进展如何重构情感计算范式, 为神经解码提供更符合真实场景的计算框架; 在技术层面, 分析神经科学如何启发计算模型架构, 应对实际挑战; 在应用层面, 论述学科交叉如何促使情感脑机接口将研究话题从情绪状态识别拓展至个体差异量化测评等新兴方向。最后, 展望情感脑机接口技术在用户体验、人机交互、心理健康等领域的应用潜力, 并讨论其面临的伦理与技术挑战。

涡轮冲压组合循环发动机是高超声速飞行器实现宽速域、大空域和水平起降等飞行能力的理想动力装置, 由航空燃气涡轮发动机与冲压发动机组合而成, 是当前以及未来空天领域研究的重点。涡轮冲压组合循环发动机在宽速域(Ma为0~7.0)运行时, 存在涡轮发动机与冲压发动机之间的模态转换。模态转换过程需要各部件和系统间密切配合和协同调控, 具有涉及学科范围广、技术复杂度高和实现难度大等特点, 已成为制约涡轮冲压组合循环发动机技术发展的关键问题。该文首先系统总结了世界各国或组织对于涡轮冲压组合循环发动机的研究进展, 分析了模态转换过程存在的“推力陷阱”和整机多部件协同调控等问题; 随后, 从进气系统设计及调节技术, 高性能涡轮及冲压发动机整机设计与火箭助燃增推技术, 排气系统设计及调节技术, 组合发动机系统集成、模态转换控制与试验测试技术等4个维度进行综述, 并详细对比分析了不同类型的关键技术, 总结了各类关键技术的研究进展。结果表明, 进气系统非设计点性能与多物理场耦合设计、旋转爆震新型燃烧技术研发、三维喷管调控与多流道协同匹配技术研发和全链条研发体系建设将成为涡轮冲压组合循环发动机领域未来研究的重点。该文研究结果可为涡轮冲压组合循环发动机技术从理论研究迈向工程应用奠定基础。

培育发展现代化都市圈需要推动构建一体化交通网络体系，如何构建高效、稳定的综合交通网络推动现代化都市圈发展值得重点关注。该文以都市圈多模式交通网络(metropolitan area multi-modal transportation network, MA-MTN)为研究对象，基于复杂网络方法建立了不同类型交通网络构建流程，定义了MA-MTN运行中的负载重分配模型。然后基于集成化视角构建了MA-MTN集成韧性指标。最后，以中国西安市的都市圈为研究对象，通过情景模拟方法分析了MA-MTN中不同模式交通子网的敏感性水平；分别对MA-MTN受攻击时的网络性能损失阶段、实施恢复策略的恢复阶段以及网络进行动态恢复阶段进行模拟分析。研究结果表明，当MA-MTN遭受攻击时，在网络节点失效比例达到60%前，网络性能损失的变化程度最高；需对MA-MTN节点容量调节参数β进行动态调整，在网络日常运行中β宜设置为0.2，在面临极端天气或节假日期间β宜调整为0.7；在调整网络节点间的客流转移过程中重点考虑运输效率因素有助于全面提升MA-MTN的韧性水平；基于节点负载容量水平的恢复策略对MA-MTN具有优异的集成韧性水平提升效果。该研究通过多维集成化视角测度交通网络的韧性水平，对推动建设高效、稳定的都市圈综合交通网络具有重要意义。

随着智慧城市与智能网联汽车(intelligent connected vehicles, ICV)的深度融合发展, 构建“车-路-云一体化”协同生态成为提升交通安全与效率、推动城市交通智能化转型的关键途径, 但智慧城市基础设施与智能网联汽车(“双智”)协同发展存在诸多挑战。该文系统综述了智慧城市基础设施与智能网联汽车协同交互的研究进展和未来趋势。首先, 剖析“双智”协同的运行逻辑与核心架构, 阐述智慧城市为智能网联汽车在智能交通信号控制、环境感知通信支持等方面带来的赋能, 以及智能网联汽车给智慧城市在交通态势感知与决策优化方面的反馈机制, 并构建了多层次车-路-云一体化系统框架; 接着, 对比分析了国际和国内在车端智能化、路端智能化以及车路云协同构建方面的不同发展路径、产业落地情况与技术瓶颈; 然后, 重点探讨支撑“双智”协同的关键技术, 如通信感知一体化、车-路-云一体化控制系统及多传感器融合定位的技术原理和算法等; 最后, 系统梳理了当前面临的核心挑战, 对未来研究方向进行了展望。该研究为“双智”深度融合与协同发展提供了理论参考与技术支撑。

鉴于现有地铁系统韧性研究中对地铁牵引电网特性考虑不足的问题，该文提出了一种基于网络耦合特性的地铁网络韧性评估方法。通过捕捉地铁牵引电网与地铁网络之间的多对一和一对多耦合特性，该方法定量分析了地铁牵引电网失效对地铁网络运营性能的动态影响。采用考虑客流加权和出行时间阻抗的网络效率作为韧性评估的基础，并运用Monte Carlo方法模拟地铁牵引电网的恢复过程，定量化评估地铁系统在牵引电网部分及完全失效故障情境下的韧性能力。以西安市地铁网络为例，进行了牵引电网不同失效场景的仿真模拟。研究结果表明，考虑牵引电网的多对一冗余特性，地铁网络韧性提升幅度约为6.8%~14.4%；然而，未考虑牵引电网的一对多特性会过高评估地铁网络的韧性，因为未能充分考虑失效带来的连锁效应。高客流区域受影响后网络效率损失最高可达50.2%，网络韧性损失达到36.1%。通过对比不同失效场景下的韧性曲线演化特征，发现当失效设施较为集中且恢复目标明确时，韧性曲线的上升速率显著加快，提升近2倍。

开展微重力环境下多组分单液滴的蒸发及自着火的研究, 对于在喷雾燃烧模拟中, 提高实际燃料液滴蒸发模型的准确性, 表征实际燃料燃烧特性是十分重要的。该文构建了考虑气液相传热传质的, 且适用于多组分单液滴蒸发及自着火的数值模拟方法, 并对比了多组分正烷烃混合物与单组分正烷烃单液滴的模拟结果。模拟发现, 多组分燃料中高挥发性组分先蒸发、低挥发性组分后蒸发的现象和液相内有限的传质速率相耦合, 导致了低挥发性组分在液滴表面积累, 降低了燃料整体挥发性, 延长了液滴着火延迟时间和液滴燃烧寿命。因此, 已有研究中仅依据实际燃料整体物化性质而构建的, 较少组分的燃料模型, 可能无法表征实际燃料中组分挥发性差异, 因而在数值模拟中表现出不同的液滴蒸发及自着火性质。该文指出了较少组分燃料模型在描述多组分单液滴蒸发及自着火过程中的不足, 为针对实际燃料用于喷雾燃烧模拟的液滴模型的深入研究奠定了基础。

氨气近极限燃烧特性研究不仅是氨燃料高效利用的基础，还可为构建和优化详细的化学反应动力学模型提供指导。该文基于定容燃烧弹实验平台开展了氨气近极限燃烧特性实验，获取了当量比为0.8~1.2时的NH₃和空气的预混气(NH₃/空气)及其在2种稀释气(体积分数5%的N₂或Ar)条件下的球形火焰图像及层流燃烧速度。利用CHEMKIN软件包开展数值模拟，选用多种机理，计算了层流燃烧速度值并开展相应的化学反应动力学分析。结果表明，N₂对火焰传播的抑制作用强于Ar，最小层流燃烧速度约为2.9 cm/s; 实验值与模拟值整体符合度较高，基于Mei 2021机理对不同稀释剂条件下燃烧速度进行的预测效果良好; N₂稀释和Ar稀释的反应路径与敏感性反应系数略有差距，反应活性自由基O、OH、H浓度对层流燃烧速度具有重要影响。

能源转型使全球关键金属需求激增, 其“城市矿产”循环利用对保障资源供应与绿色发展至关重要。该文旨在分析能源转型中新兴“城市矿产”循环利用的潜力与挑战, 阐述了风电、光伏及储能产业中关键金属消费需求、循环利用潜力、循环现状与挑战, 并针对风机叶片复合材料、光伏组件、锂离子电池等新兴“城市矿产”, 剖析了主流循环工艺、技术成熟度、回收成本与政策法规、上下游产业链协同与环境影响等方面的瓶颈。分析发现, 能源转型新兴“城市矿产”资源潜力巨大, 但实现其高效循环利用面临技术难度大、回收成本与环境成本较高、产业链不完善、政策支持不足等多重制约因素。针对当前难点, 未来应聚焦于突破核心循环利用技术工艺、健全政策标准体系、优化产业链布局、强化经济激励机制并推动产品生态设计; 分析结果可为保障战略资源安全及促进绿色低碳发展提供参考。

目前燃烧仿真软件中的湍流燃烧模型能够对多种典型燃烧室开展仿真计算，但其预测精度受模型参数影响较大，工程实践中往往需要进行多次的模型参数的调整才能实现仿真结果的优化。如何在湍流燃烧多模型耦合计算中准确量化各模型参数对仿真结果的影响，进而实现对模型参数的校准优化，成为燃烧仿真软件研制面临的瓶颈问题。基于此，该研究选取具有预混燃烧典型特征的非受限强旋流贫油预混火焰，基于活性子空间方法对现有湍流燃烧模型的仿真误差进行了分析，结果表明火焰加厚因子最大值是该旋流预混火焰温度和轴向速度误差的主控模型参数。进而根据活性子空间方法的降维结果，构建了多维参数输入空间的低维响应面，并提出一套基于活性子空间方法的多模型参数优化流程，基于该优化流程对湍流燃烧模型关键参数进行校准，使用简单遗传算法单独对温度或速度进行优化时，关键截面温度平均误差和轴向速度平均误差分别降低7.58%、42.60%；采用带精英策略的非支配排序遗传算法同时对温度和速度进行优化时，关键截面温度平均误差和轴向速度平均误差同时降低1.08%和2.96%，这实现了预混火焰温度和轴向速度仿真精度的大幅提升。

为解决目前电网应急体系在应对台风灾害时, 存在过度依赖主观经验和知识整合能力较弱等问题, 该文提出一种融合大语言模型的台风场景下电网应急知识图谱构建方法, 并利用台风灾害历史数据和应急预案资料构建知识图谱, 以辅助台风场景下电网的应急决策。该文首先采用双向编码器表征法-双向长短期记忆深度学习模型, 从非结构化文本中抽取关键实体及其关系; 随后, 采用可视化技术提升模型输出结果的可解释性, 并结合判别式方法和大语言模型进行知识融合。研究结果表明：该文所提方法的知识融合准确率较传统方法提升10.11%;在知识图谱应用阶段, 知识融合的可靠性和丰富度等指标显著提升, 可生成融合历史案例和应急预案的辅助决策方案。该文融合知识图谱与大语言模型, 有效解决了知识碎片化问题, 研究结果可为电力系统在台风灾害下的应急管理提供参考。

针对加压输水与重力输水相结合的长距离复杂输水工程利用单阀调控难以改善全线水锤控制效果的问题，该文建立了耦合水力计算的泵阀联合优化调控模型，应用了基于非支配排序的多目标浣熊优化算法(NSCOA)求解，并通过改进理想点法(IIPBD)对计算生成的Pareto前沿解进行方案优选。以山东省某加压输水与重力输水相结合的输水工程为例，分别采用NSCOA、NSGA-Ⅱ、NSSA对其泵阀联合优化调控模型进行求解，通过超体积指标(HV)、间距指标(SP)进行评价，验证了NSCOA在泵阀联合调控问题中寻优性能的优越性。结果表明，利用IIPBD优选的方案比现状方案的最大水锤压力降低了15.28 m，最小水锤压力降低了0.03 m，高位水池水位波动幅度减小了70.37%。研究成果可为解决实际工程中的泵阀联合优化调控提供参考。

由于焊接智能化发展的迫切需求，焊缝三维重建技术已成为焊接领域研究的热点。焊接场景中存在强烈的噪声干扰，如何从噪声中提取焊缝有效信息、精准重建焊缝形貌成为研究难点。针对复杂环境下难以精确提取焊缝拐点的问题，该文提出了一种高精度焊缝三维重建与拐点识别方法。采用Gauss背景建模去噪技术对原始焊缝图像进行预处理，以提升图像质量；设计了一种基于不确定性与自注意力机制的条纹区域分割模型，用于准确提取激光条纹；通过三维重建算法实现焊缝形貌的重建，并结合最优视角投影与时序滤波方法进行拐点识别。实验结果表明：该方法不仅能有效抑制噪声干扰、准确重建焊缝三维形貌，而且能够鲁棒地提取焊缝拐点信息，从而实现焊缝的高精度重建与焊接引导。通过真实焊接场景数据验证，该方法的焊缝拐点识别成功率相较传统方法提高约13.3%，三维重建误差在0.1 mm以内。该方法为实现焊缝拐点的精确跟踪提供了可靠的技术支撑。

在全球化高度发展的背景下, 多病毒耦合的传染病传播已成为公共卫生领域的关键问题。传统的传染病传播模型如SEIR(susceptible-exposed-infected-recovered)模型通常仅考虑单一病毒的传播, 难以有效反映多种病毒在同一社会环境下的复杂影响关系。在多病毒耦合的情况下, 不同病毒之间可能存在相互促进或相互抑制等作用, 会影响传染病的传播动态和感染风险。该文对SEIR模型进行扩展与改进, 加入了无症状感染者、隔离者、死亡者等状态, 提出了一种多病毒耦合传播模型, 并考虑了病毒间的相互作用与免疫逃逸对疾病传播的影响。研究发现, 病毒间的相互促进作用能够提升感染规模, 拉长传播周期, 导致感染峰值到达的时间提前, 同时对感染规模大的病毒的传播增强效应比对感染规模小的病毒的更明显; 相互抑制作用可以降低感染规模, 延缓传播速度, 导致感染峰值到达的时间延后, 同时对感染规模大的病毒的传播减弱效应比对感染规模小的病毒的也更明显; 免疫逃逸率的提升可以显著增加感染规模, 延长病毒的传播周期。该文为多病毒耦合环境下的传染病传播提供了新的理论框架, 为疫情风险预测与干预策略研究提供了更为精准、适用的模型支持。

构造围长为8的准循环(quasi-cyclic, QC)低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码是提高译码性能的一种重要途径。现有的显式构造方法主要针对的是列重为3的情况，这导致译码性能在高信噪比区表现不够理想。因此，针对列重为4、围长为8的QC-LDPC码，该文提出一种新的显式构造方法，其构造的指数矩阵具有移序性质，即指数矩阵的第零行和第二行由特定公式确定，第一行和第三行则由其上一行经过简单移位获得。这种新的显式构造方法适用于任意行重L。当循环块尺寸P大于或等于最大元素与一半行重之差时，新码具有围长为8的特性。译码性能仿真结果显示，新码优于最大公约数方法构造的码，新码与搜索得到的对称码接近但构造更加简单，新码在高信噪比区域有超越5G码的潜力。该研究为QC-LDPC码的构造和应用提供了新的理论支持。

准确预测海上浮式结构物的动力响应对于结构安全和运营规划至关重要。该文综述了人工智能在海上浮式结构物动力响应预测中的最新应用与研究进展。首先, 总结了浮式结构物动力响应的复杂性和传统数值仿真方法在计算效率和精度上的局限, 阐明了引入人工智能的必要性。然后, 分析了人工智能在浮式结构物的动力响应时序、极值和疲劳预测3个方向的应用情况, 涉及浮式油气平台、浮式生产储卸油装置和浮式风机等常见的海上浮体。最后, 评论了现有应用在预测精度、泛化能力、计算成本和工程适用性等方面的优势和不足, 指出了物理可解释性、域外泛化能力和不确定性量化等亟待解决的关键问题, 并展望了未来的发展方向。该文有助于加快人工智能在海洋工程领域的进一步推广。

导线火蔓延行为的研究对于核电站、航空航天、高压氧舱、高海拔等变压环境的防火安全具有指导意义。该文通过自建实验台研究了聚乙烯(PE)导线在40~500 kPa变压环境下的火蔓延及熔融滴落行为, 获得了导线火焰形态、质量损失、火蔓延速度及熔融滴落次数等数据, 采用Fluent软件中流体体积(VOF)法和焓-多孔介质法建立滴落过程模型以模拟导线熔化和动态行为, 分析聚乙烯熔化滴落过程中速度、压力、温度随时间的分布规律。结果表明：1) 当压力值由40 kPa增至500 kPa时, 导线的火焰高度增幅达76%, 火焰宽度降幅为31%; 当氧气体积分数由21%增至30%时, 火焰高度增幅更为明显。此时火蔓延速率和质量损失速率加快。2) 氧气体积分数为21%时, PE导线在40~80 kPa出现熔融滴落现象, 火焰形态稳定; 而当氧气体积分数为30%时, 压力超过60 kPa后则无滴落现象。3) 模拟中PE在被加热4.4 s后熔融液滴开始滴落, 在重力作用下与主体分离, 最大速度约22 cm/s, 此时周围气流呈螺旋运动。研究结果可为变压环境下PE导线火灾发展预测及防控提供实验基础。

天然石墨是中国具有全球竞争力的优势战略性矿产资源, 其精矿及深加工产品产量长期稳居全球首位。作为碳元素的结晶矿物, 天然石墨具备高导电性、高导热性、耐高低温、低摩擦系数及优异的热稳定性、化学稳定性、生物相容性等多重独特特性, 这些特性使其广泛用于冶金、机械、电子电气、化工、航空航天、核工业、新能源、环保和医疗等传统与战略性新兴产业, 成为支撑多领域发展的基础材料。针对天然石墨基材料的功能拓展与性能优化需求, 该文系统综述了其研究进展, 重点涵盖石墨层间化合物、天然石墨负极材料、膨胀石墨、柔性石墨, 粉体石墨烯及微晶石墨基各向同性石墨, 为天然石墨基材料的进一步研究与工业化应用提供全面参考。

表面粗糙度的准确预测是飞机涂装打磨工艺的关键技术问题。传统物理模型因简化假设难以准确描述复杂工艺, 而数据驱动模型易受噪声影响导致泛化能力有限。针对现有方法难以同时兼顾精度与稳健性的问题, 该文提出了一种基于物理信息神经网络(PINN)的打磨表面粗糙度预测模型。模型通过将粗糙度幂函数机理嵌入损失函数, 并结合动态权重调节策略, 在训练前期优先学习物理规律以抑制噪声, 后期关注工艺参数间的非线性关系。基于机器人打磨实验数据, 系统对比了PINN、物理机理模型和数据驱动模型的性能。结果表明, PINN在训练效率、预测精度及泛化能力方面均具有优势, 预测绝对误差不超过0.03 μm, 平均相对误差仅为3.263%, 在训练集和测试集上性能保持稳定。PINN结合了物理机理约束机制与数据驱动学习能力, 能够实现高精度且稳健的打磨表面粗糙度预测。

降雨径流模型是海绵城市、韧性城市、智慧城市建设的重要工具，准确模拟降雨径流是城市现代化管理的关键支撑。以往的模型参数识别研究中，模型的参数率定和验证通常仅考虑不同下垫面的影响，较少系统探讨降雨条件对参数的动态影响。已有研究表明，模型参数可能表现出显著的降雨强度依赖性。该文以中国海绵城市示范城市典型排水分区为例，基于Infoworks ICM模型，通过灵敏度分析与参数率定验证，系统揭示小、中、大雨情景下产汇流参数的动态响应规律。研究发现，固定径流系数随降雨量增大呈阶跃式增长，而汇流参数和初期损失参数则随雨强增大呈系统性减小的特点。这种动态响应印证了强降雨条件下地表饱和产流效率提升的物理机制。通过构建降雨条件驱动的动态参数调整机制，模型在所有降雨情景下均表现出较好的模拟验证效果(NSE均大于0.8)，显著优于不考虑降雨量影响情况下模型的表现(NSE小于0.5)。研究证实降雨强度是驱动模型参数变化的关键因子，建立的动态参数适配框架有效解决了传统方法因忽略降雨条件影响导致的“参数失真”问题，为城市雨洪模型的工程化应用提供了可靠的技术路径。

针对大型水电工程建造过程产生的海量数据常分散于设计、施工和监理等多个业务主体, 数据类型差异大且专业壁垒高(严重制约数据高效共享和流通)等难题, 该文提出一种大型水电工程数据共享智能体构建方法。首先, 提出以数据共享智能体为核心, 可处理水电工程全生命周期结构化、半结构化和非结构化3类数据的共享框架; 其次, 针对上述3类数据, 分别开发时序数据库、知识图谱和文本向量库等外部工具, 构建数据共享智能体; 再次, 提出数据共享智能体工具学习方法, 建立工具学习数据集, 并将标准语言建模目标作为损失函数, 对DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型的1.5B和7.0B这2个版本进行微调; 最后, 以某水电工程为例, 围绕环境监测、工程规范和文献书稿等数据构建数据共享智能体, 实现了工程参建各方之间的数据高效共享, 促进了数据价值的挖掘。结果表明：1.5B和7.0B模型微调后, 规划准确率分别提升270%和104%, 任务成功率分别达65.83%和90.83%。该文研究结果有助于充分挖掘和利用数据价值, 为高海拔地区大型水电工程智能建造提供参考。

铀资源是保障核电稳定运行的物质基础, 近年来中国核电快速发展, 对铀资源需求日益增加, 需建立可靠的铀价预测系统, 为企业海外投资及采购提供有效参考。该文以中长期铀价预测为目标, 从基本供需面出发, 设计了基于政策或事件的供需决策量化方法, 邀请5位铀资源行业专家对105个铀市场中具有代表性的政策或事件进行评价, 对评价结果的量化和分析表明选用均值化处理方式可以消除个人偏好干扰; 提出了描述供需决策与铀价关系的响应模型, 利用多分量时移指数衰减模型进行验证, 证明了供需决策响应比供需数据更适用于铀价预测; 利用全连接网络的逼近能力, 学习和表达“决策-价格”响应特征, 基于响应叠加建立了中长期铀价预测模型。将均值化处理的供需决策量化结果作为输入信息, 该模型在测试集上的中长期铀价预测精度优于模型融合方法, 可以为铀价预测和市场交易提供有效参考。

针对旋转叶轮叶顶间隙泄漏流试验测量和机理分析的难题, 该文提出一种基于全窗透明转轮室、等距弦长测量截面和旋转同步锁相的粒子图像测速(PIV)试验测量方法, 实现了混流泵叶顶间隙泄漏流的精细化试验测量。基于该方法, 搭建了水力机械综合性能试验台, 加工了一台比转速为484的混流泵, 系统测量了叶片头部到尾部6个测量截面上速度、涡量和涡结构分布。结果表明, 随着流量增加, 测量截面内相对速度逐渐增大, 额定流量下其方向与叶片型线基本一致, 验证了叶片水力设计的合理性。轴向速度随着流量增大而不断增大, 但受泄漏流影响分布逐渐不均匀, 叶片吸力面附近形成低速区, 并随泄漏涡向下游迁移逐渐偏离叶片。此外, 泄漏涡由泄漏流与主流剪切作用产生, 其面积和涡量从叶片头部到尾部均呈先增后减趋势, 面积峰值位置随流量增大依次迁移至30%、60%和80%弦长处, 涡量峰值则集中于40%~60%弦长区间。该研究揭示了叶顶间隙泄漏流的空间分布特征及其随流量的变化规律, 为混流泵优化设计与稳定运行提供了基础支撑。

为满足航班化发射、深空探测、登火登月和商业航天等发展需求, 低温推进剂快速大流量加注被提上日程, 航天低温推进剂(液氢、液氧和液甲烷等)在快速大流量加注工况下易引发剧烈水锤(压力波动)现象, 低温介质极易发生多相流快速变化, 严重威胁管路系统结构安全。该文从理论模型、数值仿真、试验验证和工程应用等方面综述了低温推进剂发射场布局发展趋势和水锤瞬变流特性研究进展。研究结果表明：低温环境下相变非平衡效应、热-流-固多物理场耦合和复杂边界条件(如盲支管、低温泵和阀门)是水锤预测的核心问题; 高精度多相流模型、多尺度仿真技术和水锤防护与控制策略是当前研究热点; 后续, 需强化机理认知—模型开发—试验验证闭环研究, 并融合人工智能和数字孪生等新兴技术优化加注系统结构和控制策略。该文研究结果可为航天低温推进剂加注系统安全设计提供参考。

空间站中长时间的微重力环境可以解耦浮力对火焰不稳定性的影响，有利于研究边缘火焰在涡流及声场扰动下的动力学响应和不稳定性，相关成果对能源动力系统中火焰失稳的防控、航天器微重力环境下的灭火机制具有重要指导意义。该文介绍了中国空间站中用于产生不稳定边缘火焰的实验装置设计与初步测试结果。实验装置由燃烧器、声学模块和光学模块组成，安装在中国空间站燃烧科学实验系统中的气体实验插件上; 使用独特的燃烧器搭配光学方法形成了振荡的边缘火焰并进行在轨拍摄; 通过光学模块和燃烧科学实验系统现有相机进行二维火焰的温度反演，研究边缘火焰的固有不稳定性现象以及剪切产生涡流和声学扰动对火焰振荡的影响。在此基础上，进行一系列地面测试以验证边缘火焰对不同声频和由剪切层产生的涡旋扰动的响应。在低剪切率扰动下，边缘火焰表现出低频上下振荡模式; 而在高剪切率扰动下，火焰表现出高频左右振荡模式，甚至出现吹熄。通过地面实验确定的推举稳定边缘火焰的稳定工况，可为后续在微重力条件下获取火焰扰动后的结构变化、响应频率、响应模态和温度场分布等重要参数提供参考。

随着航天事业的快速发展和太空探索范围的不断扩大, 微重力、超重力等变重力环境下的燃烧研究逐渐成为航天领域的研究热点。其中, 射流预混火焰以其高效、低排放的特性在燃烧科学中备受瞩目。深入探究重力效应对射流预混火焰的影响机制, 对于优化空间环境中的燃烧过程至关重要。该文总结了国内外关于射流预混火焰重力效应的研究进展, 首先阐述了落塔实验、离心机实验、飞机失重实验等多种实验平台下的微、超重力研究环境。研究对象主要包括锥形火焰、中心钝体火焰以及多面体火焰等特殊形态的射流火焰。通过例如激光纹影、图像粒子测速、激光诱导荧光等新型实验技术手段和数值模拟方法, 揭示了重力效应对火焰形态、稳定性、闪烁现象等方面的影响。该文可为航天领域燃烧科学方向的研究提供理论支持。

为精准识别对城市道路网络运行效率具有重要影响的关键路段, 该文通过融合路网拓扑结构与交通时变特征构建基于图注意力网络的关键路段识别模型(graph attention network for key segment identification model, GAT-KSI)。首先, 基于交通时变特征, 利用图注意力网络(graph attention network, GAT)得到量化邻居路段间运行状态影响强度的特征影响力分数; 其次, 结合邻居路段拓扑结构信息, 得到量化邻居路段间交通流潜在传播能力的结构影响力分数; 然后, 融合特征影响力分数与结构影响力分数测算路网中邻居路段间“特征-结构”融合影响力。在此基础上, 利用邻居路段间融合影响力改进PageRank模型实现关键路段排序。最后, 基于深圳市路网数据构建路段级联失效“负载-容量”模型, 仿真模拟高峰与平峰2种典型交通情境下关键路段拥堵失效过程; 通过网络效率指标评估不同方法识别的关键路段拥堵失效对路网运行效率的冲击程度进而反映各方法的关键路段识别能力。结果显示, 在高峰和平峰时段, GAT-KSI模型识别结果中排名前20的路段拥堵失效时, 城市道路网络效率分别下降55.9%和50.0%; 相比之下, 度排序、介数中心性排序、传统PageRank模型、引力模型、图卷积网络模型(graph convolutional network, GCN)、图采样聚合模型(graph sample and aggregate, GraphSAGE)以及图注意力网络变体(graph attention network v2, GATv2)等基线方法在各自识别结果中排名前20的路段拥堵失效时, 网络效率下降幅度介于20.0%~43.9%, 表明GAT-KSI模型在不同交通时段均能识别出对城市道路网络运行效率具有重要影响的关键路段, 可为城市交通流量调控与应急响应等提供决策支持。

永临结合装配式地连墙作为一种新型基坑支护体系，具有单墙受力和全预制建造2种相互制约的显著特征。为科学地界定其在受力和产业链运作中的性能，该文首先根据力学试验构建了力学性能理论评估模型；其次，通过对建造过程分析构建了碳排放理论评估模型；然后基于以上模型，进一步建立了适用于永临结合装配式地连墙的“力-碳”双控评估模型，以评估单位力学性能下的建造碳排放量即碳效率；最后，运用该双控评估模型对永临结合装配式地连墙和永临分离结构体系的碳效率进行了对比分析。研究结果表明：相比采用双墙模式的现浇永临分离结构体系，永临结合装配式地连墙因使用高强度预制混凝土，在施工和使用阶段的抗弯承载性能分别提升了74.5 kN·m (增幅4.55%)和426.5 kN·m (增幅26.05%)；同时得益于临时支护的取消，平均每环碳排放(以CO₂当量计算)降低了8.05 t (降幅30.99%)。此外，实心永临结合装配式地连墙虽然抗弯承载性能比带空腔设置方案高出81 kN·m (增幅5.07%)，但每环建造碳排放也增加1.21 t (增幅6.98%)。进一步评估发现，带空腔设置方案每单位抗弯承载性能下的建造碳排放比实心方案降低了0.2 t (降幅1.81%)，表明带空腔设置方案的碳效率更优。该研究结果有助于为复杂地质环境中高强低碳建造技术提供科学评估方法，以促进地下工程的绿色低碳转型。

为了探究计算流体力学耦合化学反应器网络的燃烧室数值模拟方法, 提高对燃气轮机燃烧室NO_x排放的预测精度, 该文基于已有全参数全尺寸燃烧室流动燃烧过程的数值模拟结果, 研究了化学反应器网络自动分区/求解方法及其程序化、燃烧空间分区策略和通用准则。结果表明：在不同负荷、不同燃烧模式和变结构条件下, 该文所提出的数值模拟方法对NO_x排放的预测误差不大于6.4%, 远低于现有商用软件采用后验模型预测NO_x的误差, 可为燃烧室研发提供更有力的工具。

内悬置电动轮是一种将驱动系统通过弹簧阻尼元件支撑在车轮内部的特殊电动轮, 可延长电机使用寿命、并缓解簧下质量负效应。然而, 轮内悬置系统的引入, 不仅增加了零部件数量, 还减少了轮内空间, 显著提高了构型设计的复杂性。评估现有构型并探索潜在的新构型, 成为实现内悬置电动轮的关键问题之一。该文基于系统化设计理论, 提出了一种内悬置电动轮构型的系统化枚举与评估方法。首先, 从功能需求分析入手, 通过剖析现有内悬置电动轮各零部件的功能, 制定了功能需求表; 其次, 运用形态学矩阵生成相应的零部件方案; 然后, 依据零部件间的连接关系, 绘制了拓扑连接图, 进而进行系统化枚举, 得出了多种已知构型与新构型; 最后, 基于偏好矩阵对各构型进行评估和对比分析, 由此得到了一种新的内悬置电动轮构型。对比分析结果表明, 相比现有构型, 所提出的新构型在悬架空间利用率、转向节复杂度及散热性能等方面具有显著优势, 有望解决内悬置电动轮零部件的布置困难问题。

固体材料火焰传播过程中, 燃烧速率和火焰碳烟特性严重依赖于环境流动, 目前缺乏对实际环境中火焰传播过程中的燃烧速率和发烟特性的相关研究。该文利用地面常重力环境和落塔微重力设施, 开展聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)在不同流动环境中的燃烧特性实验。结果表明, 常重力环境中, 固体试样的质量燃烧速率与火焰化学计量轮廓面积具有良好的线性关系, 火焰中的碳烟浓度随环境流速的增大而减小; 微重力环境中, 火焰面积随气流速度非单调变化, 这与常重力环境中存在差异, 此外, 固体试样具有与常重力不同的烟点, 增大环境流速后, 碳烟浓度有增大的趋势。该研究可为常重力与微重力环境中的固体材料可燃性评价提供参考。

外界环境因素(如环境温度、相对湿度、大气压力、风速等)对故障电弧引发火灾过程有重要影响。为了探索温湿度对故障电弧特性和能量释放的影响机制，搭建了多参数可控的故障电弧试验平台，结合恒温恒湿试验机与高精度电信号采集系统，定量分析了环境温度(5~30 ℃)、相对湿度(20%~80%)及阻性负载对电弧时域特征的影响。利用电流电压的均方根值(RMS)及瞬时功率积分作为典型特征，研究典型环境因素(以环境温度、相对湿度为例)对交流串联故障电弧特性和能量释放的影响。研究发现：电流RMS与环境温度呈极强正线性相关关系，说明环境温度是影响电流强度的重要因素；电压RMS与环境温度呈中等负线性相关关系，环境温度升高导致电压有效值下降；能量释放与环境温度线性相关性较弱，说明环境温度对电弧释放总能量的影响有限。相对湿度对电流、电压及能量的影响较弱，线性相关性不显著。环境温度、相对湿度对于交流串联阻性负载电路产生的故障电弧具有比较复杂的非线性影响机制。该结果为不同环境因素下的故障电弧火灾早期风险预警提供了决策支撑。

针对无人机路径规划中能量消耗优化不足的问题, 提出一种基于椭圆切线图并考虑飞行能耗的三维路径规划方法。采用椭圆柱体模型对障碍物建模, 在保证安全距离的同时降低计算冗余; 通过双向搜索策略和节点筛选机制对椭圆切线图法进行改进以生成二维基准路径点; 耦合二维基准路径点与能量消耗模型实现三维路径规划。构建3种测试场景, 将所提方法分别与A^*、快速探测随机树(RRT)、粒子群优化(PSO)和向量场直方图(VFH)算法进行对比分析。实验结果表明：所提方法的平均路径长度减少了4.1%~18.7%, 转向次数降低了68.8%~82.8%, 能量消耗缩减了34.0%~59.1%; 不同安全距离(2、4、6 m)设置下的对比模拟实验结果表明, 适当增加安全距离可在不影响路径最优性的前提下提升飞行安全性。该文所提方法有效解决了传统方法在路径长度、路径平滑性与能量消耗间的权衡难题, 为提升无人机续航能力提供了兼具理论创新性与工程实用性的解决方案。

气体火焰的碳烟生成是微重力科学研究中的热点问题。在微重力下开展气体火焰的碳烟生成研究, 不仅有利于了解空间站等微重力设施中的火灾行为, 也能够规避自然对流影响获得更加理想的火焰, 从而深入理解碳烟的生成过程, 为理论研究提供数据支撑。该文系统描述了微重力下气体火焰碳烟生成规律的研究进展, 重点介绍了微重力气体火焰的碳烟生成路径和烟点研究, 总结了影响微重力下碳烟形成的主要因素。经分析得出, 在微重力下气体扩散火焰的碳烟生成与在常重力下显著不同, 已有研究通过光学诊断等方法揭示了微重力下碳烟生成的基本特征和火焰形态变化规律。结合微重力实验, 已有研究总结出了微重力下气体扩散火焰烟点的预测模型, 并发现烟点与燃料种类、射流直径和伴流速度密切相关。气流流速、氧气浓度、稀释剂、压力、预热和电磁场对碳烟浓度都有较为重要的影响。然而, 当前研究依然以定性描述居多, 与常重力实验相比, 微重力实验已利用的先进诊断技术依然有限, 仍需要开展多因素耦合研究, 结合先进的诊断技术, 进一步深入研究不同燃料多因素耦合对碳烟生成的综合影响, 从而揭示碳烟生成的本质规律, 发展更为完善的碳烟生成和氧化的预测模型。此外, 中国空间站的燃烧实验柜已经配备现有国际上非常先进的微重力燃烧研究诊断技术, 可为该领域的发展提供重要支撑。