为解决牧场推料作业中饲料干物质沉积导致推净率低的问题,本文提出一种“自转滚筒、前倾姿态、柔性清扫”的推料机结构.采用离散元法(discrete element method,DEM)建立“滚筒毛刷、饲料、地面”的仿真模型;依据现场实测饲料截面尺寸与休止角构建多组分等效颗粒库,并在工程DEM(engineering DEM,EDEM)中完成几何与物性建模.以机器人前进速度、姿态倾角与滚筒转速为优化参数,以推送效率与推净率为评价指标.根据仿真结果采用三因素五水平中心复合设计(central composite design,CCD)开展响应面试验,并进行数据处理与回归分析,对优化结果进行试验验证.仿真结果显示,所建立模型对2项响应指标均极显著,失拟不显著;主效应分析中,前进速度的影响最显著;姿态倾角与滚筒转速对推送效率亦表现出显著影响.综合优化得到:当机器人前进速度、姿态倾角、滚筒转速分别为0.55 m/s、2.78°、29 r/min时,对应的推送效率与推净率仿真值分别为891 kg/min和98.0%,且与现场实测值的相对误差分别为2.36%与2.86%.本文验证了推料机结构的合理性,为精料残留清扫与推料作业标准化提供了工程化路径.

基于计算机视觉的行为分类已成为动物行为监测的重要技术.本文基于改进的RTDETR(real-time detection transformer)算法,构建了一种产后母牛与犊牛的行为分类模型.通过在RTDETR-r18模型骨架网络的最后一层引入频率自适应空洞卷积(frequency-adaptive dilated convolution,FADC)模块,并将混合编码层中基于注意力的同尺度特征交互(attention-based intra-scale feature interaction,AIFI)模块替换为高低频注意力(HiLo attention)模块,以增强模型对母牛和犊牛图像全局信息与局部特征的高效捕捉能力.将所提出模型与其他模型在相同的产后母牛与犊牛行为数据集上进行训练与比较,结果表明:改进RTDETR模型的总体精确率为97.3%,召回率为96.2%,均高于其他对比模型;与基线RTDETR-r18模型相比,改进RTDETR模型的精确率和召回率分别提升0.9和0.6个百分点.改进RTDETR模型在产后母牛与犊牛的行为分类任务中表现优异,可为提升养殖场管理效率提供新方法.

针对车辆损伤检测模型中特征提取不足和类别不平衡导致的漏检和误检问题,本文提出了一种面向车辆损伤检测的模型(vehicle damage detection-YOLOv9-segm,VDD-YOLOv9-segm).首先,为有效捕捉特征图间的长程依赖并学习目标类别各特征通道的重要性权重,设计了一种由2个互补的并行子网络组成的双路径结构单元(multi-head squeeze-and-excitation network,MHSENet),并将其嵌入多卷积框架中,以提升模型的特征提取、表达和泛化能力.其次,为了缓解类别间的样本不平衡问题,引入WIoU(Wise Intersection over Union)损失函数替换传统的CIoU损失函数,从而能够有效地衡量模型预测结果和真实标注结果之间的相似度,使模型更好地关注困难样本,提高模型的检测性能.基于自建的10类车辆损伤数据集进行实验,结果表明,所提模型在总体检测和分割效果上均优于其他先进实例分割模型.相较于基线模型,目标框检测精确率提高了3.3个百分点,掩码检测精确率提高了4.3个百分点.消融实验进一步证实了本文模型各模块均对检测效果有显著提升.综合利用MHSENet和WIoU的优势,本文提出的模型有效解决了车辆损伤检测中特征提取不足和类别不平衡导致的漏检、误检问题,显著提升了损伤类别的检测精度.

为了提升工业过程中PID控制系统的性能,提出一种基于修正Hurst指数的PID控制器参数优化方法.首先,根据Hurst指数与最小方差指标修正了Hurst指标的计算方式,划分了性能评价等级;其次,针对评价结果未达标的控制系统,分别采用基于模型的遗传算法和基于数据驱动的虚拟参考反馈整定方法进行参数优化整定;最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证.仿真结果表明,修正的Hurst指标能够准确评估控制系统的性能,遗传算法和虚拟参考反馈整定方法均能改善PID参数,提高系统控制品质.

在介质阻挡放电(dielectric barrier discharge, DBD)中,工作气体改变会导致放电产生的等离子体光电特性随之变化.本文采用大气压针-板DBD装置,系统研究了氩气和氦氩混合气体对等离子体光电特性的影响.实验结果表明:当采用氩气作为工作气体时,针-板DBD表现出更高的放电强度,放电通道的发光强度更高.在相同外加电压下,氩气条件下的放电峰值电流显著高于氦氩混合气体条件下的放电峰值电流.同时,氩气放电的外加功率和分子转动温度均略高于混合气体,因而更适用于刻蚀等有高能放电需求的工业应用.相比之下,在氦氩混合气体条件下,放电形态更为均匀,分子振动温度较高,而分子转动温度相对较低,表明其更适合于材料表面改性等对温度敏感的工业应用.

为了加速评估LED球泡灯的寿命预期,本文基于阿伦尼斯e指数模型和威布尔寿命分布模型,采用表格的形式详细展示了LED光源温度应力加速寿命的计算方法,并采用直线拟合的方法验证了实验结果的合理性和可靠性.实验结果跟预期效果能够较好地吻合,本文介绍的加速寿命计算方法和验证手段对于LED光源加速寿命的评估具有很好的指导意义.

在水质监测中,水质特征分析与评价具有重要意义.为克服水质指数评价法难以精确、全面反映水质综合状况等局限性,近年来机器学习被引入,并广泛地应用于水质指标的预测和评价中.机器学习通过融合多源多指标水体数据、挖掘水质各因子与水质之间复杂的线性或非线性关系,为水质评价提供了更科学、高效的手段.本文首先总结了单因子指数法等水质指数评价法的原理、特点及其应用现状.综述了随机森林、神经网络等机器学习算法及其结合光谱构建的分析模型在水质评价中的具体应用,深入分析了各类方法用于水质评价的原理、特点与适用场景;介绍了水质指数评价法和机器学习算法联用在水质检测与评价中的应用;提出应用机器学习技术时所存在的问题及相应解决措施.旨在为基于机器学习、光谱分析模型的水质评价提供理论参考和实践借鉴,藉以推动水质检测、评价与预测的研究和应用发展.

微生物诱导碳酸钙沉积(microbial induced carbonate precipitation, MICP)过程可用于胶结风积砂颗粒以提高其抗风蚀性能,然而,外来单菌种如巴氏芽孢八叠球菌(Sporosarcina pasteurii)的活性易受沙化地区高温、高盐等恶劣环境的影响,从而制约MICP过程的效率.本文研究了利用沙化地区风积砂中本土细菌作为基于尿素水解的MICP过程媒介,并探索温度、环境酸碱度、尿素、钙盐以及钠盐浓度对菌群活性与MICP过程的影响,同时与S. pasteurii的表现进行对比.结果表明:风积砂中含有多种具有尿素水解功能的菌群,对河北张家口坝上地区而言,其菌种主要为Sporosarcina luteola和Sporosarcina psychrophila.风积砂筛选菌群在温度、钙盐和钠盐的耐受性方面表现更优,其MICP过程符合米氏方程,为MICP技术在沙化区域恶劣环境下的固沙及其他应用提供了更多可能性.

采用醚化、偶联、亲核取代和季铵化等反应,合成了一种新型水溶性苯并双噻二唑光热剂(BBTD-PTA). 采用紫外-可见-近红外吸收光谱和稳态荧光光谱研究了其光物理性质. 采用808 nm激光器与红外热成像仪联用测定了其光热性质. 以人肝癌细胞Hep G2作为模型,用MTT比色法评估了BBTD-PTA的生物相容性和光热治疗能力. 结果表明:BBTD-PTA分子具有良好的近红外光吸收及发射能力,其光热转换效率为53.1%. BBTD-PTA分子具有较高的生物相容性,可在808 nm激光照射下显著降低肿瘤细胞的活力,表明BBTD-PTA分子是一种潜在的高效抗肿瘤光热剂.

为克服抗肿瘤药物顺铂的毒副作用和耐药性,采用Pt^Ⅳ前药和光热治疗(photothermal therapy,PTT)等策略,合成了一种光热试剂Cy为轴向配体的抗肿瘤前药Pt^Ⅳ-Cy.采用分光光度法探究Pt^Ⅳ-Cy在血清中的稳定性; 采用光热成像法探究其光热性质;以A549、A549R和BRL-3A细胞为模型,采用MTT法测定其体外抗肿瘤活性;以耐药性荷瘤小鼠为模型对其体内抗肿瘤活性进行评价;采用ICP-MS、荧光显微镜成像、Western blot和免疫组化染色法探究Pt^Ⅳ-Cy的克服耐药性机制.结果表明:Pt^Ⅳ-Cy在血清中表现出优异的稳定性,在808 nm激光照射下可实现化疗和PTT的协同,对A549R的IC₅₀值降低0.85倍,而对BRL-3A细胞的IC₅₀值提高2.1倍,在提高抗肿瘤活性的同时,降低了对正常细胞的毒副作用;PTT产生的高热降低了线粒体膜电位,引起线粒体功能紊乱,抑制了MRP1蛋白的表达,提高了肿瘤细胞对铂的摄取量,通过多途径来克服耐药性.

现有的访问控制主要侧重于保护组织资产,往往忽略了访问信息对用户的心理影响.为了获得对用户行为意图的全面理解,提出一个基于用户行为意图的跨域访问控制模型,将访问控制的重点从保护组织资产转移到保护用户安全上.该模型通过引入两阶段评估过程,增强传统的基于属性的访问控制: 第1阶段,根据用户属性和上下文评估基本访问权限;第2阶段,系统对用户意图和情绪状态进行评估,以确定潜在的行为风险.为支持意图分析,整合了基于YOLOv9的多模态数据融合和基于愉悦度和唤醒度的情感建模,以捕捉用户行为和所请求内容的情感倾向.实验结果表明,在3种不同的场景下,该模型的F1分数分别提高0.23、0.16、0.18,证明了所提出的方法在跨域环境中能够提供细粒度的访问控制.