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宁波一次局地暴雨的地形敏感性试验研究
张程明;陆婷婷;刘赞;吴凡;付远;常婉婷;涂小萍;严志涛;徐迪峰;郭宇光;顾小丽;王妍;为深入揭示2021年宁波“7·31”局地强对流暴雨过程中地形的作用机制，本文通过开展一系列数值敏感性试验，并结合三维降水诊断方程，系统探讨了不同地形高度条件下，该暴雨过程宏微观物理特征的差异规律。结果显示：宁波西部山区地形对对流发展存在一定阻挡效应，且随地形高度升高，地面温度降幅显著增大，同时较高地形对回波南移的阻挡作用也更为明显；水汽相关过程的各项物理量随地形高度增加而同步增大，云相关过程的变率则呈现更复杂的特征；在上升运动主导下，不同地形高度的数值试验中各水凝物含量差异显著，云滴与雨滴的量值变化趋势与降水强度变化一致，霰粒子含量最高且其值与地形高度呈正相关，云冰含量的变化则相对平缓。本研究成果为复杂下垫面背景下宁波地区局地强对流暴雨的精细化预报提供了关键的物理支撑。
台风暴雨诱发植被覆盖斜坡浅层滑坡机制研究
罗云;张九会;王一鸣;马盛元;陈云;季锦龙;陈坚泽;统计表明台风暴雨型滑坡多发生于植被茂密的斜坡上，其形成演化具有特殊的水文-力学响应行为。本文通过综合采用物理模型试验和数值模拟分析，旨在揭示台风暴雨诱发植被覆盖斜坡浅层滑坡机制。首先，通过室内模型试验，识别了台风荷载作用下斜坡表部形成的张拉、鼓胀与剪切3类裂缝及其演化规律；重点对比了往返风荷载与单向风荷载的作用差异，发现往返荷载使裂缝萌生更早、扩展更具突变性（单级荷载裂缝面积最高增约5倍），导致植被更早失稳倾倒。其次，建立了裂缝几何参数（宽度、深度）与风速的定量经验关系，并通过正交试验揭示了影响裂缝发展的主次因素为荷载大小>孔隙比>含水率。最后，通过开展考虑台风-暴雨耦合作用的数值模拟，系统分析了植被覆盖斜坡在台风荷载与暴雨耦合作用下的浅层滑坡机制。结果表明，台风荷载作用于植被产生的裂缝会成为暴雨期间的优势入渗通道，显著促进雨水的入渗和孔隙水压力的上升，导致斜坡稳定性显著降低，斜坡最低稳定系数在考虑风荷载时比不考虑风荷载时下降约11%，斜坡失稳时间提前至少2 h。在此基础上，提出了“风荷载-裂缝-优势渗流”的台风-暴雨耦合成灾机制，为台风暴雨诱发植被覆盖斜坡浅层滑坡的风险管控提供了科学依据。
基于YOLOv8算法的斗齿缺失检测方法
孙凯;张卫东;张俊锋;石书坤;杨若雄;杜士政;为解决露天煤矿复杂工况下挖掘机斗齿缺失难以及时、准确检测的问题，本文提出一种基于YOLOv8的斗齿缺失智能检测方法。结合矿山作业中粉尘浓度高、光照变化剧烈、夜间作业频繁及斗齿易遮挡等特点，构建涵盖白天、夜间和雾气等多工况的斗齿图像数据集，并通过红外与白光混合补光、暗通道先验去雾、双边滤波去噪及多种数据增强手段提升图像质量与样本多样性。在此基础上对YOLOv8模型结构与训练参数进行优化，以适应斗齿目标尺度小、分布集中的检测需求。进一步结合斗齿数量、检测置信度及空间位置一致性，建立斗齿缺失判定逻辑。实验结果表明，该方法在检测精度、漏检率和误检率方面均优于传统方法，具备良好的实时性和复杂工况鲁棒性，可为矿山装备安全运行提供技术支持。
基于深度学习的大功率储能锂离子电池健康状态估计研究
黄振;赵强;王绍远;本文针对大功率储能系统中锂离子电池在高倍率充放电、复杂多变工况下健康状态(state of health,SOH)估计精度不足、适应性差的问题，提出了一种融合Transformer与长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的深度学习健康状态估计方法。首先，在数据预处理阶段，采用时域、频域和小波域特征提取方法，分别提取电压、电流、温度和容量衰减特征，构建了高维度的特征输入集；其次，利用Transformer模型的自注意力机制提取数据序列中的全局特征，同时利用LSTM模型捕捉局部时序动态特征，以实现多尺度的特征融合；设计并优化了Transformer-LSTM混合网络架构，通过残差连接与层归一化提高了模型的训练稳定性与泛化性能；最后，分别使用3组不同的实际数据集进行了模型性能验证，并与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法进行了对比分析。实验结果表明，所提出的Transformer-LSTM模型在不同数据集上均展现出显著优势。在所测试的数据集中，Transformer-LSTM的均方误差(mean squared error,MSE)最大降低了35%，决定系数(R2)最高达到98%，平均绝对误差(mean absolute error,MAE)相比其他方法最多降低了15%。综合性能评估结果显示，Transformer-LSTM模型能够有效地捕捉储能系统复杂非线性动态行为，实现锂离子电池SOH更准确、更稳定的估计，具备良好的泛化能力与工程应用潜力。
基于因果潜变量融合的药物靶标相互作用预测模型
徐晴光;魏家濠;申铁;本文针对药物-靶标相互作用（drug-target interaction,DTI）预测中多模态融合不足、因果结构缺失与潜变量约束不充分等问题，提出因果潜变量融合模型CaLFDTI。模型由结构引导的药物子图编码器（CIGAExtractor）、基于状态空间模型的蛋白序列编码器（SSMProteinEncoder）以及可学习稀疏因果图的潜变量融合层（SEMCausalLayer）构成。CIGAExtractor结合子图注意力与反事实干预识别关键化学子结构；SSMProteinEncoder以线性复杂度建模局部与长程依赖；SEMCausalLayer在潜空间构建跨模态因果结构，实现可解释的信息传播。实验在BindingDB、BioSNAP与C.elegans数据集上验证了模型有效性，结果表明CaLFDTI能够在多模态融合中捕获关键因果路径，为DTI预测提供具备结构可解释性的计算框架。
基坑周边土体位移场规律和计算方法研究
刘律;冯东阳;黄超群;欧阳院平;朱敏;张凯;赵文博;程红战;在基坑工程中准确掌握基坑开挖引起的周边土体位移模式，对保证临近既有结构安全十分重要。本文对MMSD(modified mobilizable strength design)法中土体位移场的滑动模式与坑外土体影响范围进行改进，提出了一种新的基坑周边土体位移场理论计算方法。通过数值对比分析了采用MMSD法与本文方法对基坑旁侧和底部的土体位移场的计算效果，还探讨了基坑开挖宽度对基坑周边土体位移场的影响规律。计算结果表明：通过将坑外部分区域内土体变形模式由原来的圆弧滑动改为椭圆滑动，扩大了基坑外土体变形的影响范围，与数值结果更为吻合；将本文方法与Mindlin解析解结合，考虑基坑坑底卸荷回弹以及基坑内外应力差值导致的塑性隆起变形，提出了坑底土体竖向位移的计算方法，通过与数值模拟结果进行对比，验证了该方法的可靠性；还发现随着基坑开挖宽度逐渐增大，坑底土体竖向位移整体趋势从M字型逐渐向U字型发展。
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1985年创刊
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主编:刘志强
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编辑:徐丹 吴頔
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