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关键词： 流态实验   粒子图像测速   实时测量   圆柱绕流   流场可视化  

摘要： 为解决传统粒子图像测速（PIV）系统在教学应用中存在的成本高、操作慢、时效低等问题，开发了一种集成移动终端与分析软件的实时PIV测量系统。该系统以手机摄像头作为图像采集设备，并结合Python开发的分析平台，实现了流态实验中流场的实时拍摄、处理与分析。除此之外，系统中的分析平台还能自适配PIV分析参数，并支持视频分析与多种结果图像导出，降低操作门槛的同时还简化了操作路径。在低流速、小尺度圆柱绕流流态实验教学中，该系统成功捕捉到了不同雷诺数（Re=100～400）下的流场演化过程，显著提升了实际教学的时效性与学生参与度，有效促进了学生对流体力学现象的理解。

关键词： 位置信息不完备   兴趣点推荐   推荐方法   数据集   评价指标  

摘要： 兴趣点（POI）推荐在位置服务、城市计算、旅游导航与商业运营等领域具有显著价值。然而，在开放环境中，位置信息不完备长期制约模型的准确性、校准性与可部署性，针对该问题的POI推荐已成为该领域的重要研究方向。本文从样本交互的角度出发，将位置信息不完备划分为样本内与样本间两类，其中，样本内位置信息不完备包含显式与隐式两类，样本间位置信息不完备体现为交互匮乏与多源异构。围绕以上四个方面，本文系统分析影响POI推荐性能的关键因素与代表性方法，梳理常用数据集与评价指标构成，并提出校准型生成与跨域对齐、因果去偏与缺失修正、多源不确定性协同、可解释与可部署等方面的研究机会及趋势，以期为POI推荐方法的研究与应用提供借鉴和参考。

关键词： 感应式电力测量仪表   特征提取   差分处理算法   计量运行误差   测量一致性   误差状态评估  

摘要： 误差状态评估是感应式电力测量仪表计量运行过程中不可缺少的步骤，但其评估过程易受谐波干扰、不均衡电压、强磁场等因素的影响，导致误差预测准确性低、抗噪性能差、误差状态评估时间长。为此，提出感应式电力测量仪表计量运行误差状态评估方法。采用快速傅里叶变换算法，剔除计量数据中的谐波噪声，避免其对评估过程产生影响。利用内禀模态奇异值伪熵算法，提取计量数据中的特征，使用基于差分间距的差分算法，保证计量数据特征平稳分布，再结合测量一致性算法得到预测误差，通过与阈值的比较，实现感应式电力测量仪表计量运行误差状态评估。实验结果表明，所提方法添加噪声前后的预测误差值均在20%～50%之间，与实际误差数据最接近，评估时间在10.2s～11.2s之间，具有良好的评估效果。

关键词： 信息化   建筑经济管理   应用路径  

摘要： 为解决建筑经济管理中信息孤岛、数据不及时以及管理效率低下等问题,深入探讨信息技术如何有效提升成本控制、投资管理和采购流程的科学性与透明度.通过分析信息集成、BIM技术、资金流动监控等关键应用,提出相应的优化策略,期望能够为相关从业人员提供有益的参考,推动建筑经济管理迈向精细化、智能化的发展新阶段,助力建筑行业实现更高效、更可持续的经济运营.

关键词： 热扩散率   聚酯薄膜   激光周期加热技术   测试环境   热损失  

摘要： 针对微尺度薄膜在热物性表征过程中面临的接触热阻干扰大、面内外各向异性参数难以兼顾以及变频测量系统误差等挑战，本文开发了一种基于激光周期加热技术的微尺度薄膜热扩散率测量方法。通过将微尺度薄膜样品背面相位的空间分布曲线划分为线性与非线性区域，利用一维热传导模型拟合线性区数据，可获得面内热扩散率；通过三维热传导模型拟合非线性区数据，则可得到面外热扩散率。以各向同性不锈钢薄膜为标准样品进行验证。测得的面内与面外热扩散率与参考值的偏差分别低于1.1%与1.6%，证明了该方法的准确性。进一步通过对低热导率聚酯薄膜的测量，系统考察了真空度对测量结果的影响。实验表明，在大气环境下，热损失效应将导致聚酯薄膜热扩散率的测量值显著偏高。

关键词： 高速铁路   车-桥耦合系统   随机振动   概率密度演化方法   物理信息神经网络  

摘要： 高速铁路车-桥系统在复杂服役环境下常受到轨道不平顺等随机激扰，其随机振动响应的精确预测对保障行车安全与舒适性至关重要。针对传统蒙特卡洛法计算成本高昂、常规数据驱动模型缺乏物理机制约束等问题，本文提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）与概率密度演化方法（PDEM）深度融合的随机振动响应预测新框架，其核心创新在于实现了概率空间与物理空间的双向耦合。在概率空间，PDEM基于数论选点法生成少量代表性随机样本，赋予相应概率权重，从根本上规避了高维随机变量的维度问题；在物理空间，PINN利用自动微分技术，将车-桥系统动力学方程与概率密度演化方程（PDEE）的物理控制方程、初始及边界条件深度融入神经网络损失函数，实现了对复杂演化方程的无网格化高效求解。两者通过"样本-响应-概率"重构机制形成深度闭环，以PDEM保障概率空间完备覆盖，以PINN确保动力学过程物理一致性。通过数值算例验证，所提PINN方法有效捕捉了桥梁跨中位移的非平稳及非高斯随机演化特征，高保真地重构了响应瞬态概率密度函数（PDF）的全局演化曲面。与传统数值基准解相比，所提方法不仅在均值与标准差等统计矩预测上保持着极低误差的高精度，更将单次高维分析的计算耗时大幅缩减，计算效率获得了成倍提升。

关键词： 高面板堆石坝   跟踪反演   变形预测   改进PSO算法   模型更新  

摘要： 采用合理的本构模型和参数进行堆石坝有限元数值模拟，是评估大坝变形性态、保障大坝变形安全的重要途径之一。受多种因素影响，通过室内试验确定的堆石料力学参数与实际筑坝料相差较大。为了获得更准确的堆石料参数以提高大坝变形分析精度，本文依托江坪河高面板堆石坝，在大坝填筑、蓄水和运行全过程开展多期的参数反演分析。进行每次参数反演分析时，采用基于种群聚类的粒子群优化算法进行参数寻优，利用神经网络代理模型替代有限元正算以加速参数反演过程。在跟踪反演过程中，将前一阶段反演参数的预测效果作为先验信息监督当前阶段的参数反演，可降低参数寻优的随机性，提高反演参数的合理性。随着江坪河堆石坝变形监测数据不断积累，反演参数趋于稳定，大坝变形计算值越来越接近实测值，表明对高堆石坝有必要进行动态跟踪反演分析。

关键词： 智慧交通   交通信息   靶向推荐   用户画像   图对比学习  

摘要： 【目的】针对传统交通信息推荐方法缺乏对个体用户差异的刻画，难以实现精准个性化信息推荐，提出一种用户画像驱动图对比学习的交通信息靶向推荐方法。【方法】首先，融合多源交通数据构建包含用户行为、出行属性及信息偏好的多维标签体系，实现用户画像建模。其次，构建用户–标签二部图结构，设计节点权重并通过多层图卷积网络（GCN）聚合时空上下文特征，将动态交通信息与用户偏好标签映射至统一的度量空间进行表征学习；同时引入自适应扰动与跨层对比机制提升特征鲁棒性，并结合原型对比增强群体语义表达。最后，通过构建综合损失函数优化模型并生成个性化推荐结果。【结果】模型在Hit Ratio@10、Precision@10、Recall@10、归一化折损累计增益（Normalized Discounted Cumulative Gain，NDCG）@10等指标上，相比各基准模型的最优结果分别上升4.56%、4.56%、2.42%、6.44%。同时模型在信息推荐数量为5表现出最优的综合性能，且在消融实验中验证了各模块对推荐任务的贡献。【结论】该研究为交通信息个性化推荐提供了研究新思路。

关键词： 小黑麦   杂交种   叶绿体基因组   序列特征   基因组比较  

摘要： 小黑麦（×Triticosecale）是小麦属（Triticum）与黑麦属（Secale）人工杂交形成的多倍体饲草作物，兼具高产与抗逆优势。叶绿体基因组相对保守，是研究杂交作物的理想工具，以NCBI公共数据库中的六倍体小黑麦（登录号：ON422331.1）为研究对象，通过生物信息学方法系统解析了其叶绿体基因组结构、反向重复序列（IR）边界动态变化及与近缘属的比较基因组学特征。结果显示，该基因组全长135899 bp，呈典型四分体结构，共注释了112个独特基因（其中19个基因含内含子）。共鉴定了114个叶绿体简单序列重复（SSR）和47个长重复序列，发现IR区存在849 bp特异性扩张，伴随LSC区344 bp相应收缩。比较基因组分析表明编码区高度保守，非编码区呈序列分化；系统发育分析显示，小黑麦以100%bootstrap支持率聚类于小麦属分支，与硬粒小麦亲缘关系最近。研究解析了小黑麦叶绿体基因组，为后续细胞器基因功能及分子标记开发提供了基础。

关键词： 电磁超声换能器   螺栓轴力测量   信号波形畸变   换能器优化  

摘要： 螺栓轴力检测是保证部件连接可靠性的必要手段，采用电磁超声法检测时，部分型号螺栓接收横波信号波形会发生畸变现象，使得声时提取测量精度大大降低。文中提出了一种信号波形畸变抑制方法，通过建立传播路径计算模型，得到螺栓轴力测量计算接收信号，反推能够得到有效抑制信号波形畸变的换能器线圈参数。并进一步指出波形畸变程度与线圈外径大致呈反比例关系，增大线圈外径能够有效减小次波包幅值。给出波形畸变系数计算方法，以波形畸变系数小于0.5作为优化判据，为螺栓轴力测量用电磁超声换能器线圈外径设计提供依据。