期刊,科学技术与工程 2024年卷28期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

科学技术与工程

主　　编：明廷华

出版周期：旬刊

国际刊号：1671-1815

电子邮箱：ste@periodicals.net.cn

电　　话：010-62103284

邮政编码：100081

地　　址：北京市海淀区学院南路86号

科学技术与工程/Journal Science Technology and Engineering北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊向社会介绍科技界、工程界进展情况和为科学家、工程技术专家开展学术交流服务的一份学术性、知识性和动态性杂志。主要内容包括科学技术发展前景和重大建设工程进展情况，科学技术与工程方面的新成果、新知识、科技界和工程界的热点问题等。适合科技工作者、工程技术专家、领导同志、管理干部和图书资料馆（室）订阅。

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基于改进Grabcut分割与多特征决策融合的电力线放电痕迹识别

邹国锋邵楠王连辉梁栋...

12239-12250页

查看更多>>摘要：电力线触树故障中,导线表面的遗留痕迹是事故防治和责任认定的重要依据,但目前中外针对触树后电力线放电痕迹特征规律和辨识方法的研究极其匮乏.为此,搭建10 kV中压线路触树放电实验平台,采集放电后的导线表面痕迹图像,并对导线表面痕迹特征进行系统分析,为人工巡检和智能化痕迹识别提供基础依据.然后,提出改进型Grabcut前景提取方法,综合利用U2Net的自动分割特点和Grabcut的高精度优势,解决Grabcut算法中初始框无法自动确定的问题,实现复杂背景下导线痕迹区域自动精准分割.最后,提出基于低层纹理、颜色特征和高层深度特征的导线表面痕迹全面表征,并采用多数投票规则实现低层和高层特征识别结果决策融合,获得导线痕迹辨识结果,测试实验中平均识别准确率达到91.68％,证明了方法的有效性.

关键词：

树线放电前景提取低层特征深度特征决策融合痕迹识别

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基于YOLOv5的轻量级无人机检测算法

郝鹤翔彭月平韩佰轩尹文霁...

12251-12258页

查看更多>>摘要：为解决无人机"黑飞"造成的安全隐患,针对现有的基于深度学习的无人机目标检测算法模型参数量大、训练耗时长的问题,提出了一种基于YOLOv5算法的轻量级无人机实时目标检测(ED-YOLOv5s)算法.首先结合轻量化模型(efficient model,EMO)对YOLOv5骨干网络的特征提取部分进行重构;其次引入归一化高斯Wasserstein距离(normalized Gaussian Wass-erstein distance,NWD)和比例因子计算候选框之间的相似度来部分替代IoU(intersectiom over union);然后引入无参注意力机制SimAM以优化权重分布,提升检测精确度,以达到对YOLOv5网络的Backbone、Head进行优化的效果;最终,得到模型大小为4.57 M,浮点运算量为26.1 GFLOPs的ED-YOLOv5s轻量级无人机检测算法.实验数据表明,改进后的算法提高了检测精度,实现了模型轻量化,所提算法在DUT Anti-UAV数据集上AP@50值达到96.7％,在RTX2060显卡上检测速度达到37 frame/s.

关键词：

无人机轻量化目标检测YOLOv5

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融合Swin Transformer和CNN的环境声音分类模型

朱振飞葛动元姚锡凡苏瑞轩...

12259-12267页

查看更多>>摘要：环境声音分类已经成为计算机听觉领域的一项重要任务,可以作为计算机视觉的补充,帮助设备更好地理解环境和用户需求,具有广泛的应用前景,将对人类生活产生积极影响.近年来,环境声音分类领域采用了具有自注意力机制的Trans-former 模型,然而现有模型需要较大的内存,同时依赖于预训练的视觉模型,无法较好提取音频特征.为了解决这些问题并提高环境声音分类准确度,提出了一种新的具有双分支结构的Swin Conformer环境声音分类模型.通过融合卷积神经网络和具有窗口自注意力机制的Swin Transformer模型,以交互方式融合双分支特征并引入令牌语义模块.结果表明:Swin Conformer模型在ESC-50和UrbanSound8K公共数据集上分别通过验证实现了 98.1％和96.8％的分类准确度.与现有模型相比,具有更高的分类准确度,证明了该模型在环境声音分类任务中的可行性和优越性.

关键词：

环境声音分类数据增强Transformer自注意力

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基于LDA与改进布谷鸟算法的CNN-GRU网络木材染色配方预测

管雪梅崔宏博

12268-12276页

查看更多>>摘要：为了精准预测木材染色配色配方,提出一种线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和改进布谷鸟算法(improved cuckoo search,ICS)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的混合神经网络模型.该模型通过LDA处理光谱信息对其进行分类降维;利用CNN提取重要特征;将这些特征输入GRU中进行训练;网络中的超参数由ICS算法进行寻优.该模型的表现通过多种评估标准进行测量,包括决定系数R2以及国际色差计算公式(CIEDE2000)等.在与多种传统模型的比较中,模型表现出优异的性能.此外,该模型的参数数量相对较少,计算效率高,且稳定性和可靠性良好.结果表明:将该模型应用于通过光谱信息进而预测木材染色配色配方问题上显示出了明显优势.

关键词：

深度学习木材染色改进布谷鸟算法(ICS)

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基于PCA-EWM两级特征融合和NGO-GRU的梁桥损伤诊断

项长生刘辰雨赵华刘屺阳...

12277-12286页

查看更多>>摘要：为了提高损伤识别中单一指标对损伤的灵敏度和抗噪能力,基于模态应变能理论,提出联合主成分分析(principal component analysis,PCA)和熵权融合(entropy weight method,EWM)的两级特征融合方法,并使用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)结合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)进行桥梁损伤程度预测.首先,基于传统的模态应变能理论,构造出对角模态应变能比,由此衍生出对角模态应变能比变化率,对角模态应变能比耗散率,标准化对角模态应变能比差指标.其次,使用主成分分析实现指标内特征提取,熵权法融合指标间的特征,从而构造出加权决策指标(weighted de-cision index,WDI).将单个模态应变能衍生指标输入到NGO-GRU混合神经网络中,损伤程度为输出,从而建立指标值与损伤程度之间的关系,进而实现损伤量化.通过三跨连续梁桥数值模型对所提出的方法进行验证,结果表明:加权决策指标具有良好的损伤定位能力和抗噪性,混合神经网络具有较高的损伤预测精度,预测准确率为91.14％.

关键词：

损伤识别梁桥模态应变能主成分分析(PCA)门控循环单元(GRU)

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矿渣复合物固化/稳定化铅污染沙土特性

刘俊芳张天然刘霖宋向阳...

12287-12295页

查看更多>>摘要：为研究环保材料对铅污染土固化/稳定化效果,以干旱半干旱地区重金属铅污染及固体废弃物资源化利用为研究背景,使用固体废弃物高炉矿渣协同水泥制备新型固化材料地质聚合物,探讨其固化重金属铅的宏观力学表现及微观机理变化.基于水泥基固化重金属铅污染土,探究不同比例下地聚物-水泥的强度表现及毒性浸出表现,对性能突出组进行微观试验表征.试验结果表明:80％的矿渣地聚物协同水泥相比水泥基及其他分组拥有更好的固化/稳定化重金属铅的表现,污染程度③下抗压强度及毒性浸出结果显著优于其他分组;X射线衍射(X-ray diffraction,XRD)、扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)、核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)等试验显示80％矿渣地聚物内部结构完整且连结密实,水泥固化体内部变化剧烈,水化反应受到重金属抑制,整体结构松散,存在密度低且不连续.

关键词：

地质聚合物污染土固化/稳定化清洁能源

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多维视角下江西省传统村落时空分异与影响因素

张晓瑞刘淑珍

12296-12307页

查看更多>>摘要：传统村落是中国优秀传统文化的动态载体,是民间文化的"博物馆"和"活化石".以江西省343个传统村落为对象,利用核密度分析法、最邻近指数、变异系数法、空间自相关、标准差椭圆等方法分析了江西省传统村落的时空分异与影响因素.结果表明:江西省传统村落的历史分布范围呈现东北向西南方向的迁移趋势和东西方向先收缩后扩张的发展趋势,表现出先聚集后扩散的分布特征;江西省传统村落在分布密度上呈现"北密、中稠、南疏"的空间形态,整体形成"三核"的分布模式;在影响因素上,江西省传统村落大部分位于海拔低、坡度小、靠近水源、经济发展较缓慢的区域.研究成果可为江西省制定传统村落保护发展政策和规划提供决策依据,也可为相关传统村落研究提供理论方法参考.

关键词：

传统村落时空分异影响因素江西省

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耦合降雨过程-排水系统的机场跑道积水演化

宋洋杨文静张鹏

12308-12315页

查看更多>>摘要：机场跑道排水是保障飞机运行安全和飞机品质的关键因素之一,良好的排水系统能够有效排除雨水,减少积水和滞留水的影响.为了探讨现有机场跑道排水系统排水能力,以及降雨与排水系统的演化过程,以中国南方某机场跑道为研究对象,将丹麦水利研究所开发的集成的水文水质量模型(Danish Hydraulic Institute model integrated computing,DHI MIKE)模型应用于机场跑道,构建耦合雨洪模型.根据研究区域的降雨特性以及现有排水系统,设计4种不同重现期的降雨情景,从管道充满度、地表淹没结果、跑道积水演化过程3个方面进行模拟分析.结果表明:管道满管数量与降雨强度呈正比关系,不同重现期下研究区域水深的空间分布大体呈一致状态,集中在集水浅沟周围.重现期越大,积水深度越高;出现积水时间和跑道关闭时间提前.跑道排水能力基本能够满足5年一遇的降雨标准.

关键词：

机场跑道丹麦水利研究所开发的集成的水文水质量模型(DHIMIKE)降雨重现期管道充满度排水能力

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兰州水源地双护盾TBM综合超前地质预报技术与应用

耿轶君肖晴侠孙兴邦孟松涧...

12316-12324页

查看更多>>摘要：双护盾隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)对不良地质的适应性较差,如遇突泥涌水、围岩破碎垮塌等不良地质灾害时,极易发生TBM卡机,造成工期延误和经济损失.以兰州水源地工程为研究背景,结合双护盾TBM施工特点,分析电磁干扰、护盾较长、管片支护等因素影响,利用TBM刀盘孔和管片注浆孔,结合辅助装置,改进地震波法和电阻率法观测系统,提出了适用于双护盾TBM综合预报体系.研究结果表明:综合超前地质体系较好地适应了双护盾TBM施工特点,且能有效识别前方破碎带和地下水的发育情况,结合现场应用实例,验证了该方法的可行性和有效性,可供同类工程借鉴与参考.

关键词：

双护盾隧道掘进机(TBM)TBM卡机不良地质灾害观测系统综合预报体系现场应用

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基于CRITIC和灰色系统理论的地铁深基坑工程施工风险评估:以岱山站深基坑工程为例

徐世祥吴波郑卫强朱文华...

12325-12332页

查看更多>>摘要：为了解决深基坑工程风险评估过程中不确定因素众多,风险评估难以量化和主观性过强难题,依托南昌轨道交通3号线岱山站深基坑工程,提出一种将CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)客观赋权法和灰色系统理论相结合的风险量化评估方法,建立了地铁深基坑工程施工期间风险评估指标体系,采用CRITIC法计算各指标的客观权重,结合灰色系统理论进行综合评估,确定地铁深基坑施工安全风险等级和风险值.结果表明:该方法能科学、可靠地评价出深基坑风险等级,减少专家主观因素带来的影响,考虑了指标间的相互联系,能够合理反映深基坑施工风险等级水平,适用于风险因素众多且模糊不定的基坑工程,可以为同类深基坑工程的风险管理提供决策依据.

关键词：

深基坑风险评估CRITIC灰色系统理论

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