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关键词： 桥梁工程   双塔悬索桥   减震智能优化方法   粘滞阻尼器   跨断层地震动   多目标   多策略  

摘要： 悬索桥由于其结构复杂在减震设计时往往需同时关注多个优化控制目标，这一点在高烈度断层区地震作用下尤为突出。为实现此类结构减震体系的高效多目标优化，以多关键构件安全水平和减震体系成本为控制目标，结合响应面理论、竞争机制多目标粒子群算法和多种单解优选策略，提出了一种多策略多目标悬索桥减震智能优化方法。以某位于高烈度区的跨断层悬索桥为案例，采用所提出方法对其双向粘滞阻尼器的阻尼系数分布开展智能优化并明确了适用于此类桥梁的阻尼器合理布设规则，最后对其合理性进行了验证。结果表明：1）该方法可有效实现多控制目标之间的平衡，具有优化精度好、计算效率高和灵活性强等优点；2）横向布设阻尼器的合理桥台桥塔阻尼系数比在1.5～2.0之间；3）相较初始减震方案，采用所提出方法得到的优化方案可在减震体系成本基本保持不变的情况下使主桁架、吊索以及纵、横向阻尼器安全水平分别提高3.42%、18.13%、30.11%和21.28%，同时可有效改善结构对断层大幅值永久位移的适应能力。

关键词： 码头系泊   缆绳载荷   遗传算法   参数优化   时域方法  

摘要： 海上浮式生产储油轮（FPSO）是海洋石油开发的关键装备，其在台风等恶劣环境条件下进行码头系泊时，由于主尺度较大，且将同时受到风浪流联合作用，因此对码头系泊系统承载能力要求较高；此外，系泊缆错综布置，缆绳数量近60根，采用比选方法来寻找所有系泊缆绳的最优参数组合方案，计算工作量巨大，几乎不可行。因此，本文综合考虑了多浪向风浪流载荷作用下，发展了一种基于改进遗传算法的FPSO码头抗台系泊缆系统参数迭代优化方法，以缆绳长度作为变量参数，不同缆绳长度组合作为遗传迭代中的个体，通过校核每个组合在典型工况下的缆绳载荷，评估该组合的适应度并进行迭代优化，最终得到了优化后的系泊缆系统参数。对优化前后系泊方案校核结果进行比对，发现优化后的缆绳长度参数整体呈现较长缆绳张紧、较短缆绳放松的趋势，提高了原来承载较少的缆绳的利用率；在对FPSO运动幅度影响不大的前提下使所有工况下出现的缆绳最大载荷降低了12.2%，并在其他参数不变的条件下仅通过调整缆绳张紧程度使优化后的方案通过了安全规范校核；该优化方法研究工作可在有限码头资源条件前提下尽可能提升系泊系统安全性，并为码头系泊带缆工作提供一定参考。

关键词： 柑橘大实蝇   性选择权   雄性外生殖器   阳茎   生殖突  

摘要： 柑橘大实蝇Bactrocera minax（Enderlein），是柑橘的重要害虫。本研究基于光学、扫描电镜、X射线CT，对其雄虫外生殖器的形态结构、阳茎长度和雌虫泄殖腔到受精囊的长度、以及雌雄虫交配过程中的夹持状态和雄虫阳茎冠到达雌虫阴道位置的观察和测量。结果表明，柑橘大实蝇雄性外生殖器是由阳茎（阳茎管和阳茎冠）、生殖突（阳茎内突和生殖环）和抱握器（背刺突和抱器）这3个部分组成。阳茎管是长而弯曲的双套管结构（向腹面卷曲），外管即阳茎管，内含1条输精管（内管），阳茎管腹面褶皱，骨化程度低，背面平坦（中间有沟），骨化程度较高，既可以弯曲折叠又可以变直。休息时，阳茎蜷曲，大部分隐藏在第5腹节内。阳茎冠由生殖杆、阳茎冠体（基囊、喇叭口、裂口和骨化体）组成，精子出口位于阳茎冠顶部喇叭口内和基囊前端的阳茎冠体上的裂口内。成虫交配时，雄虫抱握器夹持住雌虫产卵针背片端部，阳茎能够到达的最远处为雌虫布氏交配囊。雌虫从泄殖腔口至受精囊长度（21.64 ± 0.59 mm）远大于雄虫阳茎的长度（9.21 ± 0.25 mm），这表明雄虫的阳茎不能到达雌虫的受精囊，雌性可以通过控制精子是否进入受精囊来控制受精。因此，雌成虫拥有最终的授精控制权。这些结构或组织经过进化，从而适应其阳茎的运动、交配等行为活动。为理解昆虫繁殖生理、进化和多样性，昆虫交配、阳茎运动等行为机制提供理论基础。

关键词： 光学计量   水母检测   YOLOv5-LED   Ghost轻量化   四尺度特征融合  

摘要： 针对水母识别分类算法存在准确度低、实时性差、识别种类少等问题，提出YOLOv5-LED水母识别分类算法。首先，设计了G-Conv模块、G-BottleNeck模块和G-C3模块，并在此基础上构建基于Ghost的特征提取模块；其次，提出四尺度特征检测头结构，设计了基于双向跨尺度PANet的特征融合结构并引入CBAM注意力机制，构建了一种新的水母检测与识别算法模型YOLOv5-LED；最后，改进了目标框损失函数，引入了基于KL散度的分布损失函数来替代交叉熵损失函数，对候选框生成算法进行了改进，且引入了基于Cluster NMS的方法来替代YOLOv5中的加权NMS算法。实验结果表明，以(0.5:0.95)阈值为标准，YOLOv5-LED的平均检测精度较基础YOLOv5提高了2.7%，参数量减少了13.6%，计算量减少了7.2%，在提高精度的同时，减少了一定的参数量和计算量，实现了网络轻量化。

关键词： 高速公路车群   多车交互   DBSCAN算法   空间聚类   模拟驾驶  

摘要： 本研究分析了高速公路上车辆行为的复杂性，指出车辆换道和制动等行为会在车群中产生连锁反应，提出考虑车辆间影响和风险传递的高速公路车群概念。在模拟实验的基础上，使用DBSCAN算法思想对高速公路车群进行了定义，定义邻域半径和对象数，并对高速公路车群的交互过程进行了详细分析。此外，提出了高速公路车群消散与车群重组两个过程，从运行车群脆性风险的角度构建了车群运行风险评价指标体系，建立了高速公路车群运行风险模糊综合评价模型，并量化了车群运行风险，为今后车群运行特征以及运行风险分析提供了新的理论基础。

关键词： 隧道工程   流变固结   物理信息神经网络   积分-微分方程   时空坐标缩放变换   积分算子替代  

摘要： 物理信息神经网络（PINNs）是一种用于求解偏微分方程（组）的一种新型深度学习算法，但常规PINNs算法往往只能在单位时空尺度下对方程进行求解，而且在处理积分-微分方程时会引入离散误差并增加计算成本。基于此，本文引入仿射变换中的缩放方法对PINNs时空间输入坐标进行预处理，将长大时空域内偏微分方程转化为单位时空域下的方程。随后，建立含有未知函数导数的积分算子替代方法，进一步将积分-微分方程转换为易于求解的多变量偏微分方程组。以瞬时荷载作用下隧道周围软土固结问题为例，推导连续排水边界下软土二维流变的固结积分-微分型控制方程及相应定解条件。基于TensorFlow框架，搭建PINNs实例化模型，并结合网络残差点自适应取样方法对方程进行求解，将计算结果与有限元解或解析解进行对比以验证本文方法可靠性。结果表明：本文提出的坐标缩放变换方法使得PINNs能够求解不同时空间尺度下的土体固结问题，积分算子替代法能巧妙地处理含未知函数导数积分项的偏微分方程，改进的PINNs算法可用于求解Terzaghi理想边界或连续排水边界下的流变固结方程。

关键词： 分布式能源系统   容量配置   算法优化   海鸥优化算法   黄金正弦  

摘要： 随着能源需求的不断增长和环境问题的日益严峻,分布式能源系统(DES)因其高效、清洁、灵活等优点受到了广泛关注.DES可以将能源生产和消费分散到用户侧,提高能源利用效率,减少污染排放,并增强电网的弹性和可靠性.然而,DES的容量配置问题是一个复杂的优化问题,需要考虑多种因素,如设备类型、负荷特性、经济成本和环境影响等.传统的容量配置方法通常采用启发式算法或人工经验,难以获得全局最优解.本文提出了一种基于算法优化的DES容量配置方法,旨在最小化系统总成本并满足各种约束条件.

关键词： 不平衡数据   密度峰值   过采样   代价敏感  

摘要： 【目的】针对不平衡数据分类问题，当前集成算法领域已探索出结合代价敏感与重采样技术的混合策略，作为一类有效的解决方案。然而，既有的这些混合策略在执行过采样步骤及评估误分类代价时，往往未能充分考虑样本在类内的多样性及其类间边界的复杂性，这在一定程度上削弱了分类的准确度。为此，本文提出了一种创新的分类算法—DPCCSBoost，该算法融合了密度峰值聚类与代价敏感学习的精髓，旨在通过更精细地识别与利用数据特性，来提升在不平衡数据集上的分类性能。【方法】首先，针对密度峰值聚类算法(density peaks clustering DPC)存在最佳截断距离取值差异过大以及类簇中心失真、进而导致过采样时过拟合等问题，提出相对K近邻局部密度的概念，对DPC算法进行改进，优化了类簇密度对类簇核心位置的调控。其次，运用优化的密度峰值聚类技术处理少数类别数据，自动识别最优子簇数目，进一步依据相对K近邻的局部密度赋予各子簇权重，依此计算每个子簇的过采样量，从而为少数类合成新样本。最后，针对现有集成分类算法中误分类代价仅考虑样本的类间差异，而忽略同类样本内部之间差异的问题，对误分类代价重新定义，避免了局部中心点误分类代价计算失真，再将代价矩阵引入到样本权重更新，给出了改进后的集成分类器。【结果】实验表明，与现有的AdaBoost、AdaCost、USCBoost、RUSBoost、SMOTEBoost和PCBoost算法相比，DPCCSBoost算法在针对10个KEEL数据集的测试中，其综合性能指标F值、G值及AUC值均实现了显著优化，最高增幅分别达到15.72%、13.00%与28.19%，具有更优的分类效果。【结论】由此可见，该算法能有效提升不平衡数据的分类性能，提高分类精确度，为不平衡数据分类任务带来更为可靠和高效的解决方案。