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关键词： AgBr/C   N   无机光催化涂料   混凝土   甲醛  

摘要： 为了实现建筑室内甲醛的高效降解。以AgNO3、C3N5和十六烷基三甲基溴化铵为前驱体制备了AgBr/C3N5复合材料，采用X射线粉末衍射（XRD）、傅里叶红外光谱（FT-IR）、紫外可见漫反射光谱（DRS）、稳态荧光光谱（PL）、透射电镜（TEM）、瞬态光电流谱（TPC）和交流阻抗谱（EIS）等系列技术进行了详细的表征。以偏高岭土和磷酸改性水玻璃作为主要成膜物质，六偏磷酸钠作为分散剂，磷酸三丁酯作为消泡剂，十二烷基磺酸钠作为表面活性剂，羧甲基纤维素作为乳化剂，制备的AgBr/C3N5复合材料作为功能组分，通过机械混合法制备了AgBr/C3N5无机光催化涂料。通过喷涂的方式将AgBr/C3N5无机光催化涂料负载于混凝土表面，研究其对建筑室内HCHO气体的降解活性和稳定性。结果表明：AgBr/C3N5复合材料广泛的光谱响应范围，高效的光电子-空穴分离，高的比表面积和低的电荷传质阻力实现了高效稳定的光催化。质量分数5.0%的AgBr/C3N5无机光催化涂料喷涂到混凝土表面，可见光照射7 d，HCHO的降解率达到了91.5%，表现出优异的HCHO降解活性，循环使用10次HCHO的降解率仍高于90%，表现出良好的耐久性。

关键词： 室内环境   自主导航   YOLO   BUG算法   微小型无人机  

摘要： 在室内环境条件下，无人机的系统功耗和平台质量将受到限制，为了实现无人机对室内特定目标的搜寻任务，提出一种低成本、低功耗、小尺寸无人机自主搜寻室内目标的设计方案。首先，根据约束条件选择合适的无人机硬件架构，通过饱和控制的方式设计无人机的控制器；其次，利用三个TF-Luna激光传感器构成简易的传感器组合获取环境信息，并在避障算法的设计中参考BUG算法的避障逻辑，完成无人机自主巡航模式设计；而后，通过图像采集芯片实时获取无人机飞行方向的图像信息，使用集成YOLO-v2算法的芯片检测图像中的目标信息；最后，采用中心区域跟随策略实现对目标的实时跟随。在6 m×6 m的Simulink仿真环境和现实场景中以0.5 m/s的速度完成自主巡航与目标检测跟踪任务的仿真与实际飞行，证明了所提设计方案的可行性。

关键词： 噪声压制   卷积神经网络   深度学习   训练   多信息约束  

摘要： 传统的卷积神经网络（CNN）噪声压制技术对满足平稳和高斯随机过程条件的噪声压制较为理想，但大多数实际地震噪声并不符合这些假设条件。地震噪声的非平稳性随着采集时长的增加和环境复杂程度的增加而增大，使得CNN技术在处理复杂地质构造时效果不佳。为解决这个问题，本文提出一种基于多信息约束的去噪卷积神经网络（DnCNN）技术，该方法将地震噪声水平估计、地震倾角和断层信息作为约束项融入深度学习网络训练，从而解决了对非平稳高斯随机噪声进行压制过程中可能破坏有效信号的问题。模型测试和实际资料处理结果表明，相比于传统去噪方法和未约束的DnCNN技术，该多信息约束的DnCNN方法能够更好地保护地震的陡倾角和弱小断层信息，具有更高的保真度，同时去噪后的信噪比也得到了明显提高。这为地震数据处理中的随机噪声压制问题提供了一种新的解决方案，对于超深层复杂地质构造的成像具有重要意义。

关键词： 分离涡模拟   叶顶间隙   泵喷推进器   流噪声   FW-H方程  

摘要： 泵喷推进器叶顶间隙区域存在复杂的涡系结构，而叶顶间隙的大小会直接影响该处涡系分布，从而影响流场和流噪声特性。为揭示叶顶间隙大小对泵喷流场和流噪声的影响规律，本文基于分离涡模拟与Ffowcs Williams-Hawkings (FW-H)方程，研究了不同叶顶间隙泵喷推进器的流场分布以及流噪声的频谱特征。远场流噪声数值计算通过两个步骤实现：首先，在包含所有声源的近场区域内，使用分离涡模拟方法计算流场信息；然后，使用基于可穿透面的FW-H方法计算远场噪声。结果表明，叶顶间隙增大，泵喷推进器推力系数和推进效率下降；改变叶顶间隙可以改变泵喷推进器流噪声在叶片通过频率处的声压级大小；随着叶顶间隙增大，流噪声总声级先减小后增大，与导管内压力脉动源级的变化规律相符合。

关键词： 环境监测   课程思政   生态文明   教学改革  

摘要： 专业课程思政育人已成为当前高校实现立德树人的重要举措.生态文明思想是高校环境类专业思政教育的重要内容.环境监测是环境类专业的一门专业核心课程,其教学中课程思政育人存在不足.对此,文章探讨了生态文明视角下实施环境监测课程思政教育的必要性,并根据该课程中水、大气和土壤等多环境要素的知识体系和内容特点,从明确课程思政教学目标,挖掘思政元素,提升教师思政素养及教育能力,创新思政教育手段和方法等方面提供了实施该课程思政的途径,为环境监测课程的思政教学建设提供参考.

关键词： 交通控制   车辆安全   自适应卡尔曼滤波   传感噪声   替代安全评价指标  

摘要： 针对智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）之间车车通信（Vehicle-to-Vehicle， V2V）失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景，分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响。首先，基于智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model， IDM）构建了CAV车辆动力学模型，提出了CAV车辆感知前车运动状态的两种模式和噪声出现的原因；然后提出了自适应卡尔曼滤波算法（Adaptive Kalman Filter， AKF）以及噪声处理流程；最后，采用替代安全评价指标TIT（Time Integrated Time-to-collision）和TET（Time Exposed Time-to-Collision），通过设计智能网联车队头车突然减速（极端场景）以及基于NGSIM实车数据集（常规场景）两种仿真实验，分析了不同位置车辆退化、不同车间时距下的车队某一时间段内整体安全风险以及噪声的影响。实验结果表明：车队安全风险随车辆退化位置的靠后、车间时距的增大而逐渐降低。当车辆2退化、车间时距为0.6s时，此时车队安全风险最大。去噪后的TIT和TET均出现了显著的下降。当车辆4及之后的车辆退化时，车队严重和中度安全风险达到最低，此时传感噪声的影响不明显，车队安全风险只与车间时距有关。本研究对智能网联车辆在不同位置退化、不同车间时距下的车队安全风险以及噪声影响进行了量化分析并提出了噪声处理方法，为针对智能网联车辆不同位置退化设计有效的安全改善对策以及在不同应用场景中选取合理车间时距提供了理论参考。

关键词： 激光稳频   倾斜锁定   散粒噪声   误差灵敏度   高阶模式  

摘要： 目前大多数激光稳频采用了Pound-Drever-Hall (PDH)方法，需要通过相位调制和解调获取误差信号，而另一种无需相位调制的倾斜锁定（tilt locking）方法，可以避免剩余振幅调制带来的低频误差漂移，在近年来受到关注。本文基于量子半经典方法计算了倾斜锁定的误差信号和散粒噪声，分析了误差信号对倾斜角大小、Gouy相位、腔精细度等参数的依赖关系并对其进行了优化。结果表明，当倾斜角为0.71倍的远场发散角时，误差信号最大。其散粒噪声一部分来源于腔输出镜引入的基模真空噪声（约64%），另一部分来源于输入光场的偶数高阶模正交噪声（约36%）。本文为理解倾斜锁定的基本原理提供了理论基础，并可应用于优化倾斜锁定的实验参数以提高稳频精度。

关键词： 梁子湖   浊度   遥感   MODIS   时空变化  

摘要： 水体浊度是水环境的重要指标，能够直观的反映水体质量优劣。本文以梁子湖为研究对象，基于GEE遥感云计算平台，利用2003—2021年的Aqua MODIS遥感数据，反演了该湖的水体浊度情况，并分析了其时空变化的特征。结果表明：（1）梁子湖冬春季节的水体浊度高于夏秋季节，其中冬春季节的浊度高于30 NTU，而夏秋季节的浊度低于20 NTU；（2）梁子湖的水体浊度在近年来逐渐降低，2011年前，水体浊度平均值约为30 NTU，且空间差异显著，临近陆地的区域浊度约为50NTU，相较于平均值更高，2011年之后，水体浊度均值逐渐降低，约为25 NTU，其中临近陆地的区域浊度约为30NTU，降幅明显。（3）梁子湖的水体浊度与梁子湖保护区范围内的土地覆盖类型具有相关性，其中绿地面积对其影响最大，相关系数为-0.63，绿地面积越大，浊度越低。由此可见，近10年来，梁子湖的水体整体浊度从30NTU下降至25NTU，降低了16.67%，梁子湖的湖泊治理已取得较大的成效。

关键词： 平滑变结构滤波   模型参数不确定   互相关噪声   分布式融合   系统辨识与建模  

摘要： 针对模型参数不确定和噪声互相关下的多传感器非线性系统状态估计问题。本文首先提出一种新的模型不确定和噪声互相关下的容积平滑变结构滤波算法。其次，针对多传感器系统，推导了噪声互相关下，任意局部估计器之间互协方差的通用计算框架，并利用容积规则计算互协方差中的非线性积分。然后，针对模型参数不确定和噪声互相关下的多传感器非线性系统，提出了基于矩阵加权的分布式容积平滑变结构融合算法。最后，仿真实验结果表明，本文所提算法能够有效克服模型不确定和互相关噪声的影响，具有更高的状态估计精度。