水利水电工程

• 1950—2018年我国洪涝灾害时间序列的趋势性周期成分分析

  晋良海;石辉;邵波;范庆龙;吴少儒;

  为识别与提取我国洪涝灾害时间序列中的趋势性周期成分，提出以S系数、CH(Calinski-Harabaz)指标、DB(Davies-Bouldin)指数等作为最优聚类评价指标,并以M-K(Mann-Kendall)突变检验法分析趋势性周期特征的有序聚类分析方法。以1950—2018年《中国水旱灾害防御公报》中的全国洪涝灾害数据为样本，首先通过Fisher最优分割法对时间序列进行聚类分割，然后采用S系数、CH指标、DB指数等评价指标确定最优聚类数量，最后通过M-K突变检验法对时间序列进行趋势、突变和周期分析。结果表明：受灾面积与成灾面积整体呈上升趋势，1979年为二者的突变年份，应为重点关注年份，第1主周期约为15 a，第2主周期约为10 a；死亡人口数量近年来呈显著下降趋势，均值由4 000人/a降至1 000人/a,1954年和1975年为近69 a最高值，应为重点关注年份，主周期约为20 a；倒塌房屋数量无明显变化趋势，1954年和1963年洪涝灾害造成的房屋倒塌数量为近69 a最高值，应为重点关注年份。探究了我国洪涝灾害的趋势性、突变性与周期性规律，以期为防洪除涝规划提供科学依据。

  2025年11期 v.58;No.344 1681-1690页 [查看摘要][在线阅读][下载 1792K]
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• 基于深度学习的孝妇河水质预测研究

  张景琳;张艳军;罗兰;葛召华;王逸凡;

  基于长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)、门控循环单元（gated recurrent unit, GRU）、时序卷积网络(temporal convolutional network, TCN)3种深度学习模型，并考虑水质指标之间的相互关系，根据输入模型的水质指标数量，设计单因子、两因子、五因子3种预测方式，对孝妇河水质监测数据中氨氮、化学需氧量、pH、溶解氧、高锰酸盐指数这5项指标的时序变化情况进行预测。对比分析不同组合的预测结果可得：两因子预测中相关关系较强的组合的预测效果比相应的单因子预测要好，五因子预测效果不如相应的单因子预测效果。结果表明：考虑水质指标关系的深度学习预测效果优于单纯的深度学习预测，对孝妇河水质预测具有推广意义。

  2025年11期 v.58;No.344 1691-1702页 [查看摘要][在线阅读][下载 2180K]
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• 基于残差修正的土石坝渗压预测并联融合模型

  张晓军;黄昊冉;李明;谷艳昌;郭腾飞;陈斯煜;

  针对传统统计模型预测精度波动大的问题，以及长短期记忆网络（long short-term memory network, LSTM）预测结果存在时滞性等问题，引入变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）对统计模型预测残差进行分解，提出一种基于统计模型、VMD和LSTM网络并联构造的融合模型。该模型首先通过逐步回归模型（stepwise regression model, SRM）获取渗压预测值及残差序列；继而，为充分挖掘残差中的有效信息，采用VMD方法将残差序列自适应分解为多个模态分量；进而，利用LSTM对各分量进行训练后进行预测，得到残差修正值；最终，将SRM的预测值与残差修正值叠加，形成SRM-VMD-LSTM融合预测结果。工程实例表明：该融合模型不仅预测精度较SRM与SRM-LSTM模型明显提高，而且有效缓解了对比模型的时滞问题，在测值出现较大波动时仍展现出优异的动态跟踪能力与稳定性。

  2025年11期 v.58;No.344 1703-1711页 [查看摘要][在线阅读][下载 1698K]
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• 基于多机器学习算法融合的泥石流冲出距离贝叶斯集合概率预测方法

  田密;熊自民;李丽华;

  以汶川震区泥石流危险范围预测为例，首先采用4种机器学习算法（反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）、支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)以及多元自适应回归样条（multivariate adaptive regression splines, MARS））获取泥石流最大冲出距离的确定性预测结果；然后基于贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging, BMA）方法提出一种融合多机器学习算法的集合概率预测方法，给出泥石流最大冲出距离的预测区间以表征其预测不确定性；最后对比单个机器学习算法与集合概率预测方法的预测精度。结果表明：相比于单个机器学习算法，多机器学习融合后研究区泥石流最大冲出距离预测的均方根误差和平均绝对误差有所降低，不确定性区间的优良性指标PB取值范围由1.96～3.22提升至2.06～3.43。基于SVM与MARS的集合模型为研究区最优集合概率模型，其预测的泥石流最大冲出距离更接近于真实值，且相对误差绝对值小于最优单个机器学习算法(MARS)预测结果的相对误差绝对值。总体而言，所提集合概率方法不仅能提供精度更高的确定性预测结果，而且能给出优良性较好的不确定性预测区间。

  2025年11期 v.58;No.344 1712-1724页 [查看摘要][在线阅读][下载 2048K]
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土木建筑工程

• 扩底桩筏基础静载试验研究

  邓友生;吴阿龙;陈茁;庄子颖;肇慧玲;宋虔;

  为提高传统桩筏基础承载性能，采用扩底桩筏结构开展模型试验研究，建立了有限元分析模型，并将试验结果与等截面桩筏结构进行对比分析，探究其在竖向荷载作用下的承载差异性，主要对结构沉降、桩身轴力、侧摩阻力、桩端阻力、桩体荷载分担比和筏板底面最大应力进行了分析。结果表明：黄土中扩底桩筏结构沉降为缓变型，相较于等截面桩筏结构，极限承载力提高了24.61%，极限荷载下结构沉降降低了16.42%；扩底桩筏基础扩底部分并未像扩底单桩产生临空面，侧摩阻力不为0且变化幅度较大；扩底结构改善了桩筏结构受力特性，提高了筏板向桩体传递荷载的性能，桩体荷载分担比提高了25.68%，桩端阻力荷载分担比提高了12.75%；扩底桩筏结构桩体表现为摩擦端承桩，桩筏连接处应力较大，为防止筏板发生冲切破坏，筏板建议采用梁板式或适当增加厚度。

  2025年11期 v.58;No.344 1725-1731页 [查看摘要][在线阅读][下载 1466K]
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• 武汉长江航运中心超长桩承载性状试验研究

  高一帆;唐红;王金玺;

  为研究长江航运中心所在地区超长灌注桩的承载特性，采用现场静载试验慢速维持荷载法对3根直径为1 000 mm、桩长均大于60 m的钻孔灌注后压浆桩的荷载传递机理与承载特性进行了分析。结果表明：试桩SZ1、SZ2的Q-s曲线呈缓变型，试桩SZ3的Q-s曲线呈陡降型；最大荷载作用时各试桩的桩端阻力仅占桩顶荷载的17%左右，其余荷载均由侧摩阻力承担，表现为摩擦桩性质；侧摩阻力在埋深较浅的软弱土层中得到完全发挥，而在埋深较大的中风化岩层中还有增大的趋势，没有完全发挥；桩土相对位移随着埋深增加而逐渐减小，在埋深较浅的土层出现明显软化现象。试验结果可为武汉长江航运中心所在地区超长钻孔灌注桩设计提供参考和试验依据。

  2025年11期 v.58;No.344 1732-1739页 [查看摘要][在线阅读][下载 1528K]
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• 钢管电杆塔脚节点内外双排法兰连接力学性能研究

  张超文;蔡炎皓;廖晓苏;曾聪;朱世嘉;张煜;

  对钢管杆根部内外法兰试件开展了弯曲荷载试验，结合试验和有限元模拟分析得到，根部螺栓群中最大受力螺栓位于外法兰半径的0.9倍处，根部内外法兰的承载特性主要是螺栓受力。根部螺栓旋转轴位于钢管内壁半径的0.25倍左右；综合考虑建议旋转轴位置取在0.3r(r为钢管内壁半径)处。此外，对根部内外法兰进行了参数分析，结果表明：内外法兰在受弯作用下，随着法兰板厚度的增加，内外圈螺栓轴向应力减小；随着内圈螺栓距钢管壁距离的增加，内圈螺栓轴向应力减小，外圈螺栓轴向应力增大。对不同加劲肋布置方法进行了有限元分析，结果发现，每2个螺栓之间布置1个加劲肋的方法的螺栓受力更小、内外螺栓受力分布更加均匀。

  2025年11期 v.58;No.344 1740-1747页 [查看摘要][在线阅读][下载 1510K]
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电气工程

• 基于GCN-DDPG的直流受端电网暂态电压稳定紧急控制

  李轻言;林涛;杜蕙;付希越;李君;

  在高压直流输电受端新型电力系统中，直流及新能源电源的接入导致同步机开机减少，动态无功功率相对紧张，暂态电压失稳风险显著增大。基于直流逆变站可用作受端电网的紧急无功电源的思想，通过调节直流电流实现直流受端新型电力系统暂态电压稳定紧急控制。首先，为了高效快速获取紧急控制策略，并使其适应电网拓扑结构的变化，基于图卷积神经网络（graph convolutional network, GCN）对深度确定性决策梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)模型的网络结构进行改造，构建了GCN-DDPG融合模型。然后，基于GCNDDPG融合模型构建紧急控制模型并将其配置在安控主站。具体应用时，安控主站在线量化计算紧急控制策略，即直流电流控制方案，并将其发送至直流控保系统执行。利用改造的IEEE14节点算例验证了所提方法的有效性和优越性。

  2025年11期 v.58;No.344 1748-1758页 [查看摘要][在线阅读][下载 1467K]
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• 基于BP神经网络的多监测点配电网故障定位

  郭佳雪;孙建军;彭珉轩;郑晨;李琼林;代双寅;

  提出一种基于多监测点电压暂降信息结合BP(back propagation)神经网络的配电网故障定位方法，利用BP神经网络实现对输入数据和输出数据最大程度拟合，最终实现故障定位。由故障引起的电压暂降发生时，电压暂降时域信号含故障位置信息，以监测点获得的电压、电流信息为输入，以故障所在支路和距首端监测点的距离为输出，建立适用故障定位的BP模型。基于Matlab软件对多分支配电网进行仿真验证，结果验证了该方法在故障定位上的优越性，且不受过渡电阻的影响，适用于实际工程。

  2025年11期 v.58;No.344 1759-1766页 [查看摘要][在线阅读][下载 1309K]
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• 基于改进AlphaPose的人体特征行为识别方法及应用

  董贇;张希翔;艾徐华;银源;宁梓宏;李自品;

  结合电网巡检人员过程评价和监管的实际需求，针对人体行为复杂多变且检测目标尺度差异大等问题，提出一种基于改进AlphaPose的人体特征行为识别方法。该方法首先设计一种分阶段多尺度目标检测网络（改进SRCNN(super-resolution convolutional neural network)+ScaledNet）；然后用分阶段多尺度目标检测网络代替AlphaPose中的目标检测模块，并引入参数化姿态非极大值抑制算法，以提高人体姿态估计的速度和精度；最后利用改进人体姿态估计网络（分阶段多尺度目标检测网络+SPPE(single-person pose estimator)）进行人体姿态估计获取人体关节点序列图，并设计一种时空图卷积行为识别网络对人体特征行为进行识别。测试结果表明，所设计的分阶段多尺度目标检测网络的精度和速度分别达到90.85%和42.7帧/s；改进的人体姿态估计网络的精度和速度分别达到80.5%和20.3帧/s。应用案例表明，该方法对巡检人员特征行为识别的平均准确率高达94.75%。该方法可广泛应用于电力巡检或其他场景人员作业过程监管等领域。

  2025年11期 v.58;No.344 1767-1775页 [查看摘要][在线阅读][下载 1490K]
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动力与机械工程

• 复杂性度量熵及其在轴承状态评估中的应用进展

  张金豹;王立勇;张金乐;边骥轩;

  滚动轴承作为旋转机械的关键零部件，其状态好坏直接关系到机械设备的安全性和经济性。熵作为一种振动信号的统计度量，能够对滚动轴承的非线性动力学特性进行有效表征，进而实现对滚动轴承运行状态的定量描述。首先对滚动轴承故障信号的特点及其与熵值的关系进行了阐述；然后从熵值的表征与分类、概率统计、数据挖掘以及参数优化4个部分对熵值的构造和发展进行了概括，其中熵值表达式包括整数阶和分数阶，统计变量包括距离统计量、类型统计量、信息差异量等，数据挖掘包括多尺度化、复合化、多元化和组合化等，参数估计包括延迟重构法和智能优化算法；进而分别介绍了不同熵值在滚动轴承状态评估中的应用，并结合试验数据进行了案例说明；最后，对熵值在滚动轴承状态评估中的未来发展进行了展望。

  2025年11期 v.58;No.344 1776-1797页 [查看摘要][在线阅读][下载 2208K]
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• 考虑破损概率的破损-安全动力学拓扑优化设计

  王刚;王晓涛;武磊;杨冰;张文辉;马振洋;蔡守宇;

  鉴于实际工程中结构破损失效多发生在振动工况下，且零/构件各部位发生破损的概率差异很大，提出了一种考虑结构各区域破损发生概率的破损-安全动力学拓扑优化设计框架。该框架以结构基频期望和标准差的加权和作为目标函数，结合改进的水平集方法开展拓扑优化设计。设计过程中，首先划分结构破损区域，并预设各区域的破损概率；然后遍历所有可能的破损情况并计算结构基频，进而求得目标函数值；最后通过推导水平集的演化方程完成拓扑优化设计。通过经典算例分析，探讨了不同区域破损发生概率及标准差权重因子对优化结果的影响，验证了所提概率优化框架在提升结构动力学安全性能方面的有效性。

  2025年11期 v.58;No.344 1798-1804页 [查看摘要][在线阅读][下载 1450K]
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信息技术

• 基于FxLMS的舰船传导电磁干扰有源治理方法研究

  鲍敬源;钱超;朱荣;朱浩东;马强;

  针对舰船直流供电系统中复杂谐波抑制难题，将滤波x最小均方(filtered-x least mean squares,FxLMS)算法应用于主动电力滤波器（active power filter,APF)以实现多频点谐波的主动抑制。通过构建仿真电路模型与决策树相位补偿方法，实现了次级通道相位变化的预补偿，确保了FxLMS算法在APF应用中的准确性。仿真结果表明：系统在0.3 s算法运行时间内成功达到了30 dB的抑制效果，应用效率高;系统对相位补偿与频率检测误差有显著适应性，在±60°的相位补偿误差范围、±3 Hz频点检测偏差范围内稳定性良好，可为系统在实际复杂环境中的应用提供有力保障。

  2025年11期 v.58;No.344 1805-1815页 [查看摘要][在线阅读][下载 1697K]
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第十届中国图学大会专栏

• 计算美学视角下的国画意境多标签分类方法

  张迪;沈雪琪;伊晨;夏润乔;张玮;罗明勇;陈为;

  针对国画意境分类中数据稀缺、特征单一与模型可解释性不足的问题，提出一种融合计算美学理论的双分支多标签分类方法。首先，基于谢赫六法构建了包含1 834幅作品的专业国画意境标注数据集；其次，设计了双分支网络架构：基于DenseNet(densely connected network)121的多视角特征提取网络（multi-view feature network,MVFN)从颜色、纹理、形状等美学要素和局部物象2个视角提取细节特征，视觉Transformer分支捕获全局语义信息。在特征融合阶段，引入通道-空间双重注意力机制，以自适应方式强化对关键特征的响应并抑制冗余信息。此外，使用分布平衡损失（distribution-balanced loss,DBLoss）解决长尾标签问题，并通过类激活可视化技术（gradientweighted class activation mapping,Grad-CAM）增强模型可解释性。实验结果表明，所提方法在主要指标上显著优于现有基线方法。该研究为国画意境的计算分析提供了系统性的技术框架，并进一步推动了计算美学方法在传统艺术理解领域的应用。

  2025年11期 v.58;No.344 1816-1826页 [查看摘要][在线阅读][下载 1481K]
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• SA-LoFTR：一种大尺度变化场景特征匹配算法

  向梦丽;黄志勇;

  针对现有特征匹配方法在大尺度变化场景下匹配数量少、误匹配率高的问题，基于局部特征匹配框架ELoFTR(efficient detector-free local feature matching with transformers)提出一种新颖的特征匹配算法SA-LoFTR(scale adaptive-LoFTR)。该算法首先利用一种多尺度下采样融合策略以增强注意力机制的尺度敏感性，借助多尺度机制和小波下采样同时提取局部和全局信息，提升模型对尺度变化的适应能力；其次，引入尺度自适应区域对齐模块，通过初始匹配点分布估计尺度比值，自适应裁剪并放大较小的共视区域，增加匹配点对的数量；最后，设计了一种双阈值过滤机制，通过置信度阈值和局部支持性验证联合判定有效匹配点，剔除低置信度且缺乏局部一致性的误匹配。在公共数据集MegaDepth和HPatches以及自制数据集ScaleMega上进行的大量实验验证了SALoFTR的优越性，其匹配精度和匹配数量相较于E-LoFTR均显著提升。

  2025年11期 v.58;No.344 1827-1837页 [查看摘要][在线阅读][下载 1716K]
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• 基于DETR的多谱式甲烷泄露检测

  李晓丽;汪蔚;杜振龙;宋爽;陈东;

  针对现有甲烷泄漏检测方法在高光谱遥感复杂地物条件下易受干扰、检测效果受限的问题，提出一种基于检测Transformer(detection transformer,DETR)的端到端光谱吸收波长感知目标检测网络。该方法引入光谱特征生成器和查询细化器模块，对传统Transformer结构进行改进；并在传统线性滤波器基础上设计光谱线性滤波器，通过在光谱域有策略地选择相关像素，有效白化背景分布，增强甲烷信号。基于新一代机载可见光/红外成像光谱仪（airborne visible/infrared imaging spectrometer-next generation,AVIRIS-NG）数据集的实验结果表明，该方法在复杂场景中实现了更高的检测精度与效率。研究指出，光谱吸收波长感知机制与查询细化策略的结合为甲烷泄漏检测提供了新的技术路径，并验证了光谱线性滤波器在特征增强与干扰抑制方面的有效性。

  2025年11期 v.58;No.344 1838-1846页 [查看摘要][在线阅读][下载 1299K]
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• 基于机器视觉的作物生长参数自动测量模型研究

  胡雯雯;徐识溥;周志文;刘勇;郭孝坤;安明明;马翔;王运圣;

  提出一种基于机器视觉的大麦草自动测量模型，该模型通过智能手机采集图像，结合机器视觉算法，实现对大麦草株高、生长状态和健康度的实时、无损检测与评估。研究采用YOLO(you only look once)系列深度学习模型进行植株目标检测，结合随机森林回归算法建立作物生长参数预测模型，并提取植物形态学特征和色彩特征以评估生长阶段与健康状况，同时讨论了智能手机在植物表型监测中的应用优势与局限性。实验结果表明，基于YOLOv11与随机森林算法的组合模型，在植物工厂环境下对大麦草株高的预测性能中，决定系数R~2达0.927，平均绝对误差为0.707 cm，显著优于其他方法。该模型为大麦育种、表型组学研究和精准农业管理提供了灵活、高效、准确的植物生长监测工具，对推动农业生产智能化和大麦作物改良具有重要理论与应用价值。

  2025年11期 v.58;No.344 1847-1852页 [查看摘要][在线阅读][下载 1343K]
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