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期刊信息/Journal information
浙江大学学报（工学版）
浙江大学学报（工学版）

岑可法

月刊

1008-973X

xbgkb@zju.edu.cn

0571-87952273

310027

杭州市浙大路38号

浙江大学学报（工学版）/Journal Journal of Zhejiang University(Engineering Science)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报的前身是浙江大学学报（自然科学版），四校合并后，为了突出浙江大学的工科优势，改为浙江大学学报工学版，稿源主要来之于本校教师、学生、研究所的科研工作者。刊登内容包括计算机科学技术与工程，信电与电子工程，光电，工业控制，材料，化工，高分子，机械，电机，能源，土木建筑工程、力学、生物工程和生命科学、环境科学、食品工程、农业工程以及理科方面和交叉学科等方面的最新研究成果。
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    组合桥面板切应力分布规律及横向剪力钉布置

    张连振宋谋李玉生樊文胜...
    1636-1646页
    查看更多>>摘要：根据组合桥面板截面的切应力、剪力流分布规律，在混凝土板和钢顶板完全连接的条件下，理论推导出混凝土板和钢顶板的剪力流承担比例，证明组合桥面板层间纵向剪力小于采用组合梁公式得到的计算值。层间完全连接和通过弹簧单元模拟剪力钉离散连接开展的有限元计算均支持这一观点，验证了组合桥面板截面的竖向剪力主要由腹板承担的观点的正确性。探究横向上剪力钉的布置方式。结果表明，组合桥面板应沿横向全宽布置剪力钉，在腹板两侧进行加密，腹板正上方不宜布设剪力钉。

    组合桥面板剪力流层间纵向剪力剪力钉布置方式

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    平行流交叉口车道控制与信号配时组合优化

    宋浪王健杨璐安实...
    1647-1658页
    查看更多>>摘要：为了提升平行流交叉口实际应用的灵活性，提出车道控制与信号配时组合优化方法，将单向、非对称双向、对称双向、三向、四向设置与布设方向组合共 16 种方案整合到优化模型中，通过修正交通冲突矩阵自动生成相位相序方案。构建混合整数线性规划模型，实现交叉口设置方案选择、车道分配和信号配时的组合优化。结果表明，在各种流量场景下，对称双向、三向、四向设置方案相较于常规交叉口分别能够提升约 20%、20%、50%的通行能力，单向、非对称双向设置方案通行能力与常规交叉口接近，说明平行流交叉口不宜采用单向、非对称双向设置。四向设置方案通行能力的提升幅度最大，最大值能达到 70。51%。对称双向和三向设置方案的通行能力提升相差不大，但三向设置在不对称流量场景中的表现优于对称双向设置。

    交通工程控制方法混合整数线性规划平行流交叉口移位左转

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    基于多智体的自动驾驶汽车停车空载收费策略

    黎文皓季彦婕吴浩贾叶雯...
    1659-1670页
    查看更多>>摘要：为了制订自动驾驶车辆(AV)停车需求管理方案，搭建多智能体停车模拟框架，提出 2 种空载行驶收费策略:基于行驶距离的静态收费和基于道路拥堵水平的动态收费，研究费率计算方法。建立空载行驶收费策略下停车场停车、居住地停车及持续空载巡航 3 种停车模式的成本函数，使用logit模型描述不同停车模式下的选择行为。利用Simulation of urban mobility(SUMO)，以南宁市主城区为例开展大规模路网下的仿真实验，研究 2 种策略下的AV停车行为及路网运行状态变化。仿真结果表明，静态收费策略和动态收费策略下的AV空载行驶里程分别减少了 20。16%和 10。85%，车辆总延误分别降低了 39。80%和 43。52%;动态收费策略能够灵活地根据路况变化进行实时调整，路网运行效率提升更显著。

    停车空载收费自动驾驶汽车多智能体模拟SUMO

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    基于异步优势演员-评论家的交通信号控制方法

    叶宝林孙瑞涛吴维敏陈滨...
    1671-1680,1703页
    查看更多>>摘要：针对现有基于深度强化学习的交通信号控制方法的模型学习和决策成本高的问题，提出基于异步优势演员-评论家(A3C)算法的单交叉口交通信号控制方法。在模型输入端分别从交叉口和车道 2 个不同维度构建车辆权重增益网络，对采集的车辆状态信息进行预处理。设计新的奖励机制，提出融合车辆权重增益网络的A3C算法。基于微观交通仿真软件SUMO的仿真测试结果表明，相比于传统的交通信号控制方法和基准强化学习方法，所提方法在低、中、高 3 种不同的交通流量状态下，均能够取得更好的交通信号控制效益。

    交通信号控制深度强化学习A3C权重增益网络

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    基于化力模型的供水钢管内腐蚀力学性能评估

    彭仁竹李素贞
    1681-1690页
    查看更多>>摘要：为了解决已有钢管腐蚀深度预测模型未考虑电化学腐蚀机理，难以泛化到不同应用场景的问题，提出基于电化学腐蚀机理的腐蚀深度预测模型。该模型以溶解氧质量浓度和水温监测数据作为输入，预测管壁平均腐蚀深度。结合腐蚀深度预测模型、腐蚀深度-力学性能退化经验公式及Chaboche本构模型，提出化力模型，用于估算腐蚀后管材的单轴应力-应变曲线。该单轴应力-应变曲线可以为全寿命运营周期内管道结构的安全评估提供依据。以某根服役的供水钢管为案例，结合实时监测数据，验证了该模型的合理性和可行性。

    市政工程供水钢管化力模型电化学腐蚀单轴应力-应变曲线

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    基于犹豫模糊语言模型的高铁地面沉降风险区划

    王楚鑫王迎超杨继光樊夏敏...
    1691-1703页
    查看更多>>摘要：为了评估高速铁路的沿线地面沉降风险，建立新的犹豫模糊二元语言-数据包络分析(DEA)模型。该方法根据犹豫模糊二元语言计算理论处理评估意见，基于最大群体共识度原则调整专家权重，采用DEA模型确定因子权重，弥补以往评估方法一致性检验难通过、评估过程难度高及评估人员共识度低的缺陷。将犹豫模糊二元语言-DEA分析模型应用于安徽省淮北正在建设的某高铁工程，构建灾害因子、易损因子和敏感因子的风险评估指标体系，建立个体犹豫模糊评价集合和群体犹豫模糊评价矩阵，求得各因子权重。基于GIS系统实现灾害性、易损性和敏感性指标区域风险分布的可视化展示，得到高铁沿线地面沉降风险分布。结果表明，DK66-DK67 为风险最高区段，须加强该区段的沉降监测。

    犹豫模糊理论地面沉降风险评估数据包络分析(DEA)高铁

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    考虑层理倾角的炭质板岩蠕变损伤本构模型

    胡涛涛贺韶君王栋
    1704-1716页
    查看更多>>摘要：针对层状岩体的各向异性特征，以炭质板岩为研究对象，开展不同层理倾角炭质板岩的蠕变力学试验。基于蠕变试验结果，建立可以描述不同层理倾角炭质板岩加速蠕变的改进Nishihara非线性损伤蠕变本构模型，推导该模型的一维、三维本构方程。研究结果表明，炭质板岩的蠕变过程存在明显的应力阈值。当应力小于阈值时，炭质板岩只发生衰减蠕变;当应力达到或大于阈值时，开始发生稳态蠕变;当应力达到或超过破坏应力时，炭质板岩发生加速蠕变并发生蠕变破坏。模型参数反演辨识结果表明，改进Nishihara蠕变模型能够很好地描述炭质板岩的整个蠕变过程。基于参数辨识结果，对模型参数与围压和层理倾角的关系进行探讨，得到损伤参数c与层理倾角的关系式，分析损伤参数d与黏滞系数对加速蠕变阶段的影响。

    炭质板岩层理倾角蠕变特性本构模型参数辨识

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    源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型

    尹雅博朱小飞刘议丹
    1717-1727页
    查看更多>>摘要：针对跨域推荐任务中源域用户交互数据不丰富所导致的兴趣偏好建模困难问题，以及多个兴趣之间的关联被忽略问题，提出源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐模型。该模型引入源域数据增强策略，为每个用户在源域中生成经过去噪处理的辅助序列，缓解用户在源域中的交互数据稀疏问题，获得更丰富的用户兴趣偏好。使用双序列多兴趣提取模块和多兴趣细化迁移模块，完成兴趣提取与多个兴趣的细化迁移。在基于 3 个公开跨域推荐评测任务的对比实验中，与最优的基线相比，提出方法的平均MAE降低了 22。86%，平均RMSE降低了19。65%，取得了最优的性能表现，证明了提出方法的有效性。

    冷启动问题跨域推荐数据增强多兴趣提取多兴趣细化迁移

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    融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化

    李灿林王新玥马利庄邵志文...
    1728-1737页
    查看更多>>摘要：为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题，提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法。构建融合注意力机制的生成器网络，通过空间和通道融合特征间的联系，从不同的特征中提取更加重要和丰富的图像信息。为了更好地实现对卡通纹理的学习，设计与全局并行的线提取区域处理模块(LERM)，以便对卡通纹理的边缘区域进行对抗性训练。该方法不仅在重要区域和细节方面生成了高感知质量的卡通化图像，而且避免了内容和颜色的损失。大量的实验结果表明，利用该方法取得了更好的卡通风格化效果，验证了该方法的有效性，。

    生成式对抗网络图像卡通化注意力机制结构线提取边缘检测

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    时间感知组合的动态知识图谱补全

    李忠良陈麒石琳杨朝...
    1738-1747页
    查看更多>>摘要：针对现有时序知识图谱嵌入方法仅考虑时序信息的关系或仅编码独立的时序向量，知识图谱补全性能不高的问题，提出时间感知组合(TAC)的时序知识图谱补全方法。通过建模维度特征，分析时序信息对知识图谱补全方法的有效程度。通过时序信息内嵌和独立相结合的嵌入方式，考虑时序信息嵌入后，不同学习方式对表示学习能力产生不同的影响。提出的方法利用长短时记忆(LSTM)网络编码时序信息，学习到更准确的时间维度特征，有助于提升时序图谱的性能。在ICEWS14、ICEWS05-15 和GDELT数据集上进行实验，验证了时间感知组合方法的有效性。对比相关的研究性能指标可知，本文方法在链接预测上表现较优。

    时序知识图谱注意力机制长短时记忆(LSTM)时序嵌入

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