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关键词： 地理信息系统   空间电力负荷   Voronoi   K-means   变电站选址定容  

摘要： 针对传统变电站规划中对地理信息利用不足与分区负荷不够均衡的问题，结合Voronoi图和K-means算法，提出融合地理信息系统（geographic information system,GIS）与Voronoi-Kmeans混合分区的变电站选址定容方法。首先，根据基于GIS的空间电力负荷和实际用地信息生成地价权重矩阵；其次，基于空间电力负荷网格化结果设计Voronoi-Kmeans混合算法，对空间电力负荷进行分区；然后，根据各区的总负荷以及容载比对变电站定容；最后，构建包含地价因素的变电站年费用最小规划模型并采用改进的遗传算法求解。算例分析表明，该选址定容方法可以提升变电站规划的准确性，减少电力系统的规划成本。

关键词： HTPB推进剂   应力强度因子   2D-DIC   位移外推法   断裂韧性  

摘要： 应力强度因子是含缺陷发动机的点火增压工况下结构完整性分析的重要技术指标。然而，现有推进剂应力强度因子测量方法主要依赖宏观载荷间接反推，易受非裂尖效应干扰而产生系统误差。基于高精度二维数字图像相关方法获取了推进剂试件表面位移场分布，利用裂纹尖端位移场和应力强度因子解析关系，通过外推法计算了固体推进剂裂纹尖端应力强度因子，建立了以Ⅱ型应力强度因子及线性拟合决定系数为双重判据的有效计算扇区筛选策略，测定了HTPB推进剂的断裂韧性。结果表明，推进剂裂尖受载下呈现出典型非线性变形与局部微损伤特征，应力强度因子的外推测量值与裂尖方位角之间存在显著相关性。基于提出的筛选策略，界定了符合裂尖渐近理论解的有效计算域，有效计算域内Ⅰ型应力强度因子值表现出良好的一致性与收敛稳定性。实验测得HTPB推进剂的临界断裂韧性为1.22 MPa·mm1/2。

关键词： 遥感识别   时空融合   灌溉信息   TVDI   关中地区  

摘要： 卫星遥感技术凭借快速、大范围观测的特点，在灌溉面积和灌溉频次等信息识别中具有显著优势。然而，单一遥感数据源受影像时空分辨率限制，难以满足区域尺度灌溉信息高精度动态识别需求。该研究以关中地区为研究区，构建了基于干旱指数分析与时空融合算法的灌溉信息遥感识别方法。通过干旱指数与土壤湿度相关性分析，选取温度植被干旱指数（temperature vegetation dryness index,TVDI）作为识别指标，并结合高程校正与融合策略优化，提升复杂地形条件下TVDI对土壤水分的表征能力及其时空融合精度。随后，采用增强时空自适应反射率融合模型融合Landsat与MODIS影像，生成高时空分辨率TVDI时间序列，结合阈值判别法识别2024年关中地区春灌信息。结果表明，经高程校正后的TVDI在春季作物生育阶段与土壤湿度相关性较高（相关系数最高达-0.77）;TVDI融合过程中，“先融合NDVI与LST后计算TVDI”的策略融合精度更高（R2=0.76,RMSE=0.07）。灌区尺度验证结果表明，东雷二期抽黄灌区灌溉面积识别总体精度为90.8%,Kappa系数为0.80;3个验证灌区累积灌溉面积与实际灌溉面积平均识别误差分别为15.1%和14.3%。关中地区春灌信息识别结果表明，春灌活动主要集中于3—4月，灌溉次数以1～2次为主，灌溉区域主要分布于渭河平原。研究结果可为复杂地形条件下区域尺度灌溉信息识别提供方法参考。

关键词： 电动吻合器   集中带量采购   医疗器械不良事件   产品说明书   全生命周期监管   风险研究  

摘要： 目的 研究分析电动吻合器获证信息（如产品注册证和产品使用说明书）对临床安全有效使用提示提醒的充分性、完整性和准确性。方法 检索国内外医疗器械监管官网、国家不良事件监测系统，开展国内电动吻合器注册人问卷，规整多源数据，识别获证信息中潜在风险种类，分析研究风险因素并提出防控措施。结果 国产Ⅱ类电动吻合器获批数量快速增长，产品通用名称不统一、适用范围表述宽泛模糊，血管使用禁忌、预压榨时间、并发症等安全信息缺失或不规范；临床存在超范围使用血管等高风险部位情况，不良事件自2023年集采后显著上升。Ⅱ、Ⅲ类产品生产质控差异多集中在标识与检验，工艺等实质性差异不足。结论 电动吻合器说明书规范性不足、分类管理边界不清、临床超范围使用是主要风险点。需注册人完善说明书、落实主体责任，使用单位加强培训，监管部门健全标准与审评原则，多方协同降低临床使用风险。

关键词： TCP转录因子   番茄   逆境胁迫   生物信息学分析   亚细胞定位  

摘要： TCP转录因子是调控植物生长发育与激素信号传导的核心元件。为了挖掘番茄（Solanum lycopersicum L.）中响应逆境胁迫的TCP家族成员，本研究克隆了1个TCP家族基因SlTCP17。通过生物信息学、亚细胞定位及实时荧光定量PCR（qRT-PCR）技术对其进行了系统性解析。结果显示，SlTCP17定位于细胞核，编码1个相对分子质量为45.26 kDa的不稳定亲水蛋白，其二级结构以无规则卷曲（62.74%）为主。进化分析表明，SlTCP17 与SlTCP23 亲缘性最高，AtTCP8 次之。启动子区富含多种与胁迫、激素及光响应相关的顺式作用元件。该基因呈现叶片中高表达、根中低表达的组织特异性，其转录水平受干旱诱导，但被盐胁迫与辣椒疫霉菌侵染所抑制。这些结果表明，SlTCP17广泛参与了番茄的胁迫响应调控，为阐释其分子机制奠定了基础。

关键词： 政策执行信息透明度   政策执行不确定性   政策执行优化   投资效率  

摘要： 借助于“基层政务公开标准化规范化试点”的准自然实验,分析政策执行信息透明度对企业投资效率的影响。研究发现,政策执行信息透明度,尤其与企业相关的政策执行信息透明度能够促进企业投资效率的提升。机制检验显示:一方面,政策执行信息透明度能够降低政策执行不确定性,丰富企业管理者投资决策信息集,促进更明智有效的投资,且丰富利益相关者监督治理信息集,抑制管理者代理问题;另一方面,政策执行信息透明度也能够助力政策执行优化,最终促进企业投资效率的提升。

关键词： 大球面光学元件   共球心基准   自动拼接测量   差动共焦定焦   误差最小化补偿的串级PID自动控制   多维位姿自动校准  

摘要： 大球面光学元件广泛应用于光学精密测量、航天光学载荷地面检测、空间成像系统和星敏感器光学系统等重大测量工程领域，其全口径面形的高精度检测是保障系统性能的关键。子孔径拼接是实现大球面全口径高精度检测的重要手段，但现有检测拼接方法存在各子孔径球心基准难统一、子孔径位姿调节难精准、手动拼接效率低等问题。为解决上述难题，本文提出了一种高精度大球面全域共球心差动共焦自动拼接测量方法，其以共球心点为全域统一测量基准，通过差动共焦定焦实现多子孔径共球心高精度轴向定位，基于误差最小化补偿的串级PID自动控制与Zernike拟合实现子孔径多维位姿自动校准，并通过全域自动拼接干涉实现大球面全口径的面形重建。基于该方法研制了大球面全域共球心差动共焦自动拼接测量系统，并开展了共球心定焦性能、拼接精度、姿态校准和大球面全域自动拼接实验。实验结果表明：差动共焦共球心定焦精度优于20 nm，自动拼接RMS精度优于0.51 nm，大球面共球心子孔径全域自动拼接RMS重复性达0.00016λ（λ=632.8 nm），且系统综合测量不确定度为0.0157λ。研究结果表明，本文所提方法及系统可实现大球面元件的高精度、高效率检测，为其全孔径面形高精度检测提供了有效技术途径。

关键词： 数据资产   信息披露   企业绿色转型   资源支持效应   治理优化效应  

摘要： 数据资产作为新兴的战略资产，已成为推动企业高质量发展的重要数字要素。论文以2011—2024年沪深上市公司为研究对象，实证检验了数据资产信息披露对企业绿色转型的影响。研究发现，数据资产信息披露对企业绿色转型有显著的促进作用。机制分析表明，数据资产信息披露主要通过资源支持效应和治理优化效应促进企业绿色转型。异质性分析表明，数据资产信息披露的促进作用在政府环境治理力度较强、行业竞争激烈、数字化水平较高以及重污染企业中尤为显著。因此，企业应加快构建科学合理的数据资产管理体系，这不仅为完善我国数据要素市场制度建设提供了实践支撑，也为推动数字经济高质量发展和实现绿色转型目标奠定了重要基础。

关键词： 航空孔轴结构   自动化装配   图像超分辨率   特征检测   位姿优化  

摘要： 航空航天大型结构装配是制造过程中的关键环节，其中孔轴连接作为常见构型，其位姿测量精度直接影响装配质量。传统视觉测量方法受图像分辨率限制，尤其在远距离工作条件下，精度难以满足高要求。此外，现有超分辨率技术在工业测量中应用较少，且缺乏针对孔轴图像特性的优化方法。为此提出一种基于几何感知与像素精确可调超分辨率的航空孔轴结构位姿测量方法。首先，针对孔轴图像特性，优化图像退化策略，构建专用超分辨率数据集。其次，设计几何感知与像素精确可调超分辨率网络，通过引入低阶适配器(LoRA)和基于上下文损失与边缘增强梯度方差损失的损失函数，实现像素级保真度和几何结构质量的平衡。在位姿计算方面，提出花键特征提取算法，并建立基于正向投影几何距离和混合积的位姿优化模型，以解决加工误差导致的几何偏差。试验结果表明，该方法将位置测量精度从0.008 mm提升至0.003 mm水平，姿态测量精度从0.14°提升至0.07°,且测量稳定性显著提高。实际应用中，该方法成功用于直升机升力系统装配，调姿精度优于0.05 mm,装配耗时小于30 min,验证了其有效性和实用性。

关键词： 电阻层析   双排传感器   固液两相流   流速   慢特征分析   卷积神经网络  

摘要： [目的]电阻层析技术（ERT）是一种先进的检测技术，但目前应用于管道流速测量时精度有限。针对基于ERT的流速计算方法误差大的问题，提出一种基于慢特征分析（SFA）和卷积神经网络（CNN）的流速预测方法（SFA-CNN）。[方法]首先，从上下游ERT测量值差值构成的时序数据中提取慢特征；然后，将其作为关键变量进行基于CNN的建模实现流速预测。[结果]通过固液两相流实验平台进行不同工况下的仿真实验表明，相比于直接使用CNN等，SFA-CNN方法具有更高的准确性和稳定性，对互相关算法的平均相对误差降低31.6%，对CNN方法的平均预测误差降低约12.1%，对典型的基线模型Transformer方法的平均预测误差降低约11.4%。[结论]所提预测流速方法克服了已有互相关流速等计算方法的物理束缚和计算中的假设；通过融合无监督慢特征提取与有监督分类器的学习，增加了已有流速计算方法的可应用范围和计算精度，比传统的计算方法更加具有工程实用性。