摘要:以三峡库区消落带为研究对象，将化学分析与生物测试相结合，研究水位变动对消落带土壤（落干期）和沉积物（淹水期）雌激素效应物质种类和含量及雌激素活性的影响，探讨典型雌激素与雌激素效应的关联程度，以期为水库消落带生态安全和环境健康管理提供重要的数据支撑。借助超高效液相色谱-质谱（UPLC-MS）对8种典型雌激素的赋存与质量浓度进行靶向分析，并使用重组基因酵母筛选（YES）体系检测环境样品雌激素活性，通过相关性分析和浓度加和计算建立化学物质与生物效应间的相关联系。8种典型雌激素仅有雌酮（E₁）和乙炔基雌二醇（EE₂）被检出，含量在0.025～2.667 ng/g范围内。淹水期的沉积物具有明显的雌激素活性，其雌二醇当量（EEQ）值为0.637～6.987 ng/g。相关性分析结果显示，靶向分析的雌激素效应物质与雌激素效应间无明显相关性，仅能解释29.46%的雌激素活性。水位变动影响消落带雌激素效应物质的种类和质量浓度，淹水提高了沉积物雌激素活性。典型雌激素物质与库区消落带雌激素效应无显著关联。因此，需要开发新的方法与技术，以便更为精确地指导消落带雌激素效应的风险识别与管控。

摘要:微塑料是一类土壤中广泛存在的新兴污染物，其对土壤磷吸附的影响尚不明确。文中分析了0.1%～10%含量微塑料对土壤磷吸附特性的影响及机制。结果表明，微塑料会使得吸附第一阶段液膜扩散阶段速率显著提升（p<0.05）。与纯土壤（q_e=6.456 mg/g）相比，含量1%以下的微塑料显著降低了土壤磷吸附容量（p<0.05），但5%以上的微塑料显著提升了土壤磷吸附容量（p<0.05）。同等含量下，微塑料粒径越小，微塑料-土壤体系的磷吸附量越大。微塑料可与磷竞争吸附位点，降低了微塑料-土壤体系对磷的吸附，但微塑料也可直接吸附磷，故当微塑料为5%及以上时，微塑料-土壤体系对磷的吸附量升高。因此，土壤微塑料污染可显著改变土壤对磷的吸附特性，且与微塑料的含量和粒径等因素密切相关。

摘要:软弱夹层作为一种典型地质结构是影响整个边坡安全稳定性的关键因素。为了更好地分析软弱夹层的性质及对边坡稳定性的影响，针对某含软弱夹层矿山露天岩质边坡，运用正交对照法对边坡软弱夹层的埋深、倾角、数量及夹层间结构面间距等4种夹层赋存状态，进行变量4×4正交模拟，揭示了不同赋存状态下边坡稳定性及变形规律。研究结果表明，1）边坡软弱夹层的赋存状态对边坡稳定性有显著影响，随软弱夹层埋藏深度的增加边坡安全系数随之增大，当埋深达到一定值后，边坡安全系数趋于稳定；2）随着软弱夹层角度的增大，破坏机制表现为层间错动、顺层蠕滑和沿软弱结构面的剪切滑移递进式变化；3）随软弱夹层层数增多，边坡整体性下降致使变形不均匀，边坡安全系数减小，水平方向位移增大；4）对比同等埋深结构面间距较小的软弱夹层边坡，结构面间距对边坡安全系数的影响较小。

摘要:为探究煤体不同尺度孔裂隙特征及其对渗透率的影响，从我国14个大型煤炭基地分别取样，进行氮气吸附、压汞和CT实验，并将CT扫描后的煤样进行渗流实验。结果表明，各煤样中微孔和过渡孔多为封闭孔，连通性差，不利于渗流的进行。r=10 nm和r=100 μm的孔裂隙体积占比相对较大，贡献了煤体大部分孔隙率，S2和S3中的大尺度平行板孔隙为渗流提供了充足的空间。通过划分3种实验表征的优势孔径段，提出了综合表征孔隙率和分形维数的方法，得到各煤样的孔隙率范围为1.62%~11.60%，分形维数范围为2.29~2.78。煤样渗透率在0.000 2×10^-15~ 0.652 5×10^-15 m²之间，以中低渗为主。r<50 nm、50 nm≤ r ≤8.5 μm和r>8.5 μm的孔隙率分量与渗透率的关系分别为y=0.274 1x-0.078 1、y=0.067 4x+0.023 7和y=0.003 9x^{2.598 6}，其中r>8.5 μm的孔隙率分量与渗透率的相关性最强。相对于氮气吸附和压汞实验，CT实验更适用于分析孔裂隙结构对水渗的影响。

摘要:为提高低等级混凝土护栏防护重型车辆的能力，设计了3种不同构造形式的复合材料护板，分别设置在混凝土护栏表面形成组合式护栏。建立车-护栏精细化有限元模型，通过与实车碰撞试验结果对比，验证了有限元模型的可靠性。考虑撞击力、碰撞角度、车辆轨迹、货厢尾部抬高、车辆动态外倾值、车辆外倾角6个评价指标，对比分析了3种方案护栏的防车撞性能。结果表明，在整体式货车撞击下，3种方案护栏均能顺利引导车辆转向，不带阻坎的方案一的各主要指标均优于其他方案，防护能力最优；在拖挂式货车撞击下，方案一的护栏导向与阻挡性能依然良好，驶出角仅为0.75°；改造后的组合式护栏防护能量达到650 kJ，防护能力是改造前的4倍。

摘要:以某采空区岩体粗糙裂隙为研究对象，基于有限元软件COMSOL Multiphysics 构建了三维粗糙单裂隙注浆模型，分析岩体裂隙中的浆液流动规律，研究了不同的裂隙面粗糙度、开度、注浆压力、裂隙倾角及浆液黏度影响的浆液扩散机理。结果表明，裂隙面粗糙度影响浆液的扩散面轮廓，粗糙度越大，浆液扩散阻力越大，浆液扩散各向异性越强；注浆速率与开度为二次多项式关系，裂隙开度越大，注浆速率的损失越小；注浆压力对浆液扩散轮廓的影响较弱，但改变了浆液的扩散半径，且注浆压力与扩散半径为正相关、与注浆速率呈二次多项式关系，注浆压力越大，注浆速率的损耗越低；浆液黏度并不影响其扩散的各向异性，仅改变浆液扩散的范围。研究成果表明了采空区粗糙裂隙中的浆液扩散机理，为采空区注浆范围的预测及加固决策提供了理论支持。

摘要:为了准确、高效地评估输电塔半刚性节点的力学特性，提出了一种基于代理模型的输电塔半刚性节点弯矩-转角曲线预测方法，通过引入代理模型方法近似半刚性节点几何尺寸与极限抗弯承载力、初始转动刚度之间的函数关系，建立具有较高精度的预测模型，进而结合Kish-Chen幂函数模型拟合输电塔半刚性节点的弯矩-转角曲线。结果表明，提出的基于代理模型的输电塔半刚性节点弯矩-转角曲线预测方法能减少实验和数值模拟的成本，较好地模拟输电塔半刚性节点实际受力-变形情况，为输电塔半刚性节点的工程设计和理论研究提供了参考。

摘要:以某新型半导体显示产业钢结构厂房备料区为工程背景，建立了厂房钢框架-支撑结构的非线性有限元模型，分别对多遇地震和罕遇地震下的结构抗震性能进行了分析。结果表明，结构整体指标均满足设计规范要求，第3层和第6层的层间位移角较大；罕遇地震下构件损伤主要集中在支撑，而结构底层角柱和中部楼层的边跨梁有轻微损伤；钢支撑能够有效提高结构刚度，减小梁柱的损伤。

摘要:为解决编队系统存在的参数模型变动范围不可预测、执行器部分失效等问题，设计提出了一种自适应鲁棒容错编队控制方法。给出航天器相对位置非线性动力学模型，设计了自适应鲁棒容错控制器，并且分别设计自适应律估计故障大小、质量和外界扰动上界，同时分析了闭环系统的Lyapunov稳定性，给出系统稳定所需要的条件。数值仿真结果表明，提出的控制方法能实现编队跟踪控制的目标，位置跟踪稳态误差小于1.5×10-3m，速度跟踪稳态误差小于1.8×10-5m，验证了所提出方法的有效性。

摘要:为解决多场景复杂内河背景下水面目标检测存在环境噪声大、水面目标分布情况繁杂、特征微小模糊等问题，提出一种融合多尺度特征和注意力机制，增强类激活映射的水面目标检测算法，称UltraWS水面目标检测算法。在典型检测网络上设计空间注意力模块与多头策略，融合多尺度特征，提高对微小目标的检测能力。其次，提出UltraLU模块增强类激活映射，减小环境因素与分布因素对检测目标的影响。最后，设计对模型进行Tucker张量分解，实现模型轻量化，增强模型的可解释性与推理速度。实验结果表明，所提出的UltraWS算法提高了对背景噪声的抗干扰能力，更好捕捉微小目标，满足边缘化部署的检测速度和准确率均衡性需求。在WSODD数据集上，算法的mAP值取得了最高的84.5%，相较于其他主流方法存在较大提升。基于提出的算法建立航道安全巡检体系与评估方法，有利于推动内河智慧航运的发展。

摘要:国家电网物资采购管理水平不断提高，线上采购流程逐步完善，但仍存在由于采购计划预估不准导致招投标过程中，供应商利用招投标总标包机制进行价格博弈而造成电网公司采购成本增加，因此，建立准确有效的电力物资需求预测模型具有重要意义。针对电力物资序列的非稳定性、波动性和间歇性特点，提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与长短时记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的电力物资需求预测方法，选取国网电商专区平台的典型电力物资，采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)参数优化的VMD对原始序列进行模态分解，将分解获得的各模态分量分别构建LSTM模型，最后将各模态的预测值叠加重构为电力物资的预测值。实验结果表明：所提电力物资需求预测方法较LSTM、EMD-LSTM、VMD-LSTM、PSO-VMD-LSTM、SSA-VMD-LSTM有更高的准确率，对电网物资采购预测具有一定实际意义。

摘要:研究提出一种面向自动驾驶的多模态信息融合的目标识别方法，旨在解决自动驾驶环境下车辆和行人检测问题。该方法首先对ResNet50网络进行改进，引入基于空间注意力机制和混合空洞卷积，通过选择核卷积替换部分卷积层，使网络能够根据特征尺寸动态调整感受野的大小；然后，卷积层中使用锯齿状混合空洞卷积，捕获多尺度上下文信息，提高网络特征提取能力。改用GIoU损失函数替代YOLOv3中的定位损失函数，GIoU损失函数在实际应用中具有较好操作性；最后，提出了基于数据融合的人车目标分类识别算法，有效提高目标检测的准确率。实验结果表明，该方法与OFTNet 、VoxelNet 和FasterRCNN网络相比，在mAP指标白天提升幅度最高可达0.05，晚上可达0.09，收敛效果好。