针对极端雾霾天气条件下，智能车辆对道路环境感知识别精度降低的问题，提出了基于改进的CycleGAN和YOLOv8联合雾天环境感知算法。首先以CycleGAN算法为框架对图像进行去雾预处理，在生成器网络中引入自注意力机制提高网络的特征提取能力，同时为了减少与真实图像的色彩差异，引入自正则化颜色损失函数；其次，在目标检测部分，首先采用轻量化的GhostConv网络替换原主干网络，以降低计算量；而后，在颈部网络加入了GAM注意力机制，有效提高了网络对于全局信息的交互能力；最后，通过WIoU损失函数，减小低质样本所产生的有害梯度，提高模型的收敛速度。应用RESIDE数据集和BDD100k数据集对该算法进行实验验证。结果表明：去雾后图像与原图像的结构相似度为85%，相较于原CycleGAN算法和AODNet算法的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）分别提高2.24 dB和15.4个百分点、2.5 dB和36.3个百分点。其中，改进的YOLOv8算法与原算法相比，其精确率、召回率和平均检测精度均值分别提升了2.5、1.8和1.1个百分点。实验结果验证了所提出算法的召回率和检测精度等方面优于传统算法，具有一定的实用价值。
由于TC4材料在高温环境下易发生氧化失效，因此在高温、海洋等恶劣环境条件下，TC4材料的使用寿命大大缩短。为延长TC4材料表面的耐高温氧化性能，该文采用激光熔覆技术在TC4表面制备含梯度质量分数添加相的耐高温氧化熔覆涂层，并利用扫描电子显微镜（SEM）对涂层的微观组织进行观察，分析添加相对熔覆涂层微观组织形态的影响；然后利用微观硬度试验获得不同材料组分涂层的微观硬度分布，分析添加相含量对熔覆涂层显微硬度的影响；最后利用宏观形貌观察、氧化动力学分析、SEM扫描电镜分析和X射线衍射分析等方法对高温氧化试验后的熔覆试件进行耐高温氧化性能评估，分析添加陶瓷相变量和高温氧化过程对熔覆涂层微观组织及物相组成的影响规律，并探究涂层的耐高温氧化机理。试验结果表明：添加陶瓷相粉末后，熔覆涂层的微观硬度明显提高，微观组织更加细化紧密，高温氧化过程中生成的致密氧化产物能够有效地隔绝高温氧化环境，大幅提升表面熔覆涂层的抗高温氧化性能；熔覆涂层表面生成的高温氧化产物Ta2O5具有结构致密、高温稳定性强且抗氧化性能突出等特点，是提升含陶瓷相TC4熔覆涂层表面耐高温氧化性能的主要原因。
为验证广东省标准DBJ/T 15-92—2021《高层建筑混凝土结构技术规程》“二水准、二阶段”抗震性能化设计方法的合理性、可靠性和容错性，设计两批相同的3榀抗震构造等级分别为一级、二级、三级的1∶4缩尺平面RC框架结构试件，加载时各层楼板上布置铁质配重模拟分布荷载，考虑楼板及楼板荷载对框架结构破坏机制的影响。试验采用位移控制单点加载，加载点位于三层楼面梁标高处，在柱纵向钢筋达到屈服应变前为单循环加载，屈服后采用三循环加载。通过拟静力试验，考察结构的抗震破坏形态和破坏机制，分析滞回曲线、延性、刚度、耗能等抗震性能指标的演化规律。试验结果表明：试件损伤破坏的塑性铰发展路径基本相同，符合梁端塑性铰延性机构的破坏机制；试件没有明显剪切破坏特征，承载力利用系数ξ能实现“强剪弱弯”抗震设计要求；6榀框架结构试件的滞回曲线饱满，抗震延性系数范围为4.36~6.10，等效粘滞阻尼系数最大值范围为0.125~0.165，展现了良好的抗震耗能性能；楼板提高框架梁的刚度和承载力，对试件抗震破坏机制有明显影响，试件保持了“强柱弱梁”抗震破坏特征，构件重要性系数η能保证“强柱弱梁”的抗震设计要求；试件破坏特征有随机性，但破坏机制整体规律性较强，不同抗震构造等级试件的梯度特征明显。
我国是小麦种植大国，但国产小麦粉的品质不能完全满足高质量面包制品的生产需求。目前，漆酶（LAC）和阿魏酸（FA）对小麦面包品质的影响研究主要集中讨论二者单独对面包烘焙性能的影响，而LAC和FA的复合添加对小麦面包烘焙性能的影响尚不明确。因此，利用质构仪、流变仪、低场核磁共振分析仪、扫描电子显微镜以及气相离子迁移谱风味分析联用仪等仪器，研究了LAC和FA对小麦面团流变特性、水分迁移特性及微观结构的影响，并进一步探究了小麦面包的比容、色泽、质构和挥发性物质等品质特性的变化。结果表明：与对照组和FA组相比，LAC组和LAC+FA组的面团具有较低的弱化度，且面团的最大拉伸阻力增大，延伸度降低，面团硬化。此外，通过低场核磁共振分析的结果发现，LAC和FA无论是单独或复合添加均可以使不易流动水从T21b状态转变为T21a状态，即LAC和FA单独或复合使用均能使水分的自由度下降，使水分与面团组分结合更紧密，对面团中水分迁移产生一定影响。面团的扫描电子显微镜结果表明，LAC和FA的复合添加使面团的面筋网络更加完整、均一。在面包方面，LAC组和LAC+FA组均降低了面包芯的硬度，且对挥发性物质的组成和含量影响均很小。因此，LAC及其复合FA的添加对面团强度和面包的品质改善有积极作用。
目前，能源领域不断发展，对电容器要求不断提高，兼具高温性能和高储能的电容器已成为研究热点。其中高储能密度即要求其具备高介电常数和低介电损耗。特种工程材料聚酰亚胺（PI）因其耐高温性能而备受人们青睐，但其较低储能密度制约其应用。为更好地利用聚酰亚胺的耐高温性能，从其合成原料的多样性出发，寻找优异合成路线，该研究以制备高介电常数与低介电损耗聚酰亚胺（PI），研究同分异构体2，3，3'，4'-联苯四甲酸二酐（a-BPDA）和3，3'，4，4'-联苯四酸二酐（s-BPDA）对聚酰亚胺介电性能的影响为目标，以a-BPDA、s-BPDA、3，3'，4，4'-二苯甲酮四酸二酐（BTDA）、4，4'-双（3-氨基苯氧基）二苯基砜（m-BAPS）为原料，通过三元共聚制备了PI薄膜，从而验证方案可行性。在此基础上调配原料比例，探究最佳性能时各种原料配比。并运用傅里叶红外光谱（FTIR）分析、X射线衍射（XRD）分析、热性能分析和介电性能分析对薄膜进行表征。实验结果表明：a-BPDA、s-BPDA、BTDA和m-BAPS可成功合成聚酰亚胺薄膜；合成的薄膜仍可以保持较高的热学性能，其中a-BPDA和s-BPDA分别将聚酰亚胺的玻璃化转变温度最高提升至245.8 ℃和239.1 ℃。s-BPDA与a-BPDA对聚酰亚胺的介电性能产生不同影响，当s-BPDA与BTDA物质的量比为3∶2时，在1 000 Hz下sPI介电常数为4.25，介电损耗为0.002 9，当a-BPDA与BTDA物质的量比为3∶2时，aPI介电常数为3.49，介电损耗为0.002 3；综合对比下，s-BPDA对于聚酰亚胺的热学性能和介电性能改善效果更加明显。
针对基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法需要从大量标注数据中学习，且面对样本数量受限时诊断效果不佳的问题，文中提出了一种基于格拉姆角差场（GADF）和生成对抗网络（GAN）的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先，提出了基于GADF变换的数据增强方式，将少数1维振动信号通过GADF变换转换为2维GADF图像，并通过裁剪得到GADF子图，从而得到大量的图像样本；然后，将条件生成对抗网络（CGAN）与带有梯度惩罚的Wasserstein GAN（WGAN-GP）相结合，构建一种新的生成对抗网络，该网络通过条件辅助信息与梯度惩罚增强模型训练稳定性，并设计动态坐标注意力机制以增强模型的空间感知能力，从而生成高质量样本；最后，使用生成的样本对分类器进行训练，并在验证集上得到诊断结果。文中分别使用东南大学数据集和美国凯斯西储大学（CWRU）数据集进行了两组小样本环境下的轴承故障诊断实验。结果表明，与传统生成对抗网络以及先进的小样本故障诊断方法相比，文中所提方法的准确率和精确率等5项故障诊断指标均获得最好的结果，可以准确诊断出小样本条件下的轴承故障类型。
LTA沸石因其优异的孔隙结构和较高的CO2吸附选择性，被认为是极具潜力的CO2捕获材料。该文提出了一种以工业固废含钛渣为原料的绿色可持续合成策略，先制备Na-LTA沸石母体，再通过常规液相离子交换法（LPIE）调控钙负载量，制备出xCa-LTA沸石系列，以提升其CO2吸附性能；然后通过动态吸附法对样品的吸附性能进行评价。实验结果表明：xCa-LTA沸石不仅显著提高了CO2的捕集能力，还在CO2/N2和CO2/CH4分离过程中表现出优异的选择性，尤其是0.05Ca-LTA样品的吸附性能最为突出；在25 ℃、105 Pa条件下，0.05Ca-LTA的CO2吸附速率为Na-LTA的4.95倍，最大吸附容量达到4.02 mmol/g。动力学分析结果表明：0.05Ca-LTA对CO2的吸附行为符合拟二级动力学模型，吸附过程由物理吸附和化学吸附协同主导，这种协同作用不仅加快了吸附速率，还提高了吸附效率；经过5次吸附/脱附循环后，0.05Ca-LTA仍保持高效稳定的吸附性能，展现了优异的循环再生能力。该研究遵循“以废治废”的环保理念，不仅为固废的高值化利用提供了新路径，也为CO2捕集与环境污染治理的协同优化提供了重要的理论参考和应用潜力。
随着自动驾驶技术的发展，深度强化学习成为实现高效驾驶策略学习的重要手段。然而，实施自动驾驶面临着复杂多变的交通场景带来的挑战，并且现有的深度强化学习方法存在场景适应能力单一、收敛速度较慢的问题。针对此类问题，为提高自动驾驶车辆的场景适应能力和策略学习效率，文中提出了一种多任务辅助的驾驶策略学习方法。该方法首先基于深度残差网络构建了编码器-多任务解码器模块，将高维驾驶场景压缩为低维表征，并采用语义分割、深度估计和速度预测的多任务辅助学习，以提高低维表征的场景信息丰富程度；然后，以该低维表征作为状态输入，构建基于强化学习的决策网络，并设计多约束奖励函数来引导驾驶策略的学习；最后，在CARLA中进行仿真实验。结果表明：相较于DDPG、TD3等经典方法，文中方法通过多任务的辅助改善了训练进程，学习到更优的驾驶策略；在环岛、路口等多个典型城市驾驶场景中实现了更高的任务成功率和驾驶得分，具备优秀的决策能力和场景适应性。
智能驾驶系统测试评价作为智能网联汽车研发的重点，需要重点关注车辆在复杂气象和复杂交通流场景中的真实性能表现。该研究提出一种基于天气复杂度和交通复杂度的复杂场景构建方法，用于满足复杂交通环境导航智能驾驶的测试需求。基于中国大型实车路试项目（China-FOT）自然驾驶数据，分析车辆速度、纵向加速度、横向加速度、横摆角速度等车辆动力学参数，通过拟合安全边界包络线构建驾驶行为风险等级，筛选提取自然驾驶危险工况，用于明确导航智能驾驶功能安全相关的基本场景类型，通过基于多动态目标物基础场景关联特征组合的交通交互行为耦合方法构建复杂场景类型；基于量化的自然天气因素，通过自然驾驶行为特征分布，构建光照因素、降雨因素、雾气因素等影响指标表征天气复杂度；基于信息熵理论，通过支持向量机方法和K-折交叉验证方法，构建相遇角度、相对距离、相对速度等复杂度参数，用于表征复杂场景的交通状态；针对复杂场景开展封闭场地实车试验，通过真实的测试性能评价参数得到测试场景的复杂度，验证复杂场景的合理性。为导航智能驾驶功能构建能够表征真实复杂交通环境的测试场景，为智能网联汽车智能驾驶系统的优化迭代提供支持。
城市生活垃圾炉渣（IBA）随着垃圾的组成、焚烧工艺和贮存条件等不同而产生较大的异质性，一批再生混凝土（砂浆）有效的配合比对另一批可能无效，导致再生混凝土（砂浆）性能产生较大的离散性，使其应用受到限制。为探究不同来源垃圾焚烧炉渣的异质性及再生砂浆的强度变异性，文中收集了不同焚烧厂以及不同月份来源的共计14批次IBA样品，测试了不同来源IBA试样的理化性质以及再生砂浆的工作性能和抗压、劈裂抗拉强度，统计分析了IBA再生砂浆的强度变异性水平。结果表明：IBA的压碎指标、空隙率、硫化物和氯化物含量均超出了规范关于再生细骨料的要求，不同来源的IBA存在明显的异质性；单一焚烧厂不同月份的IBA以50%取代率配制M20强度等级以下的再生水泥砂浆时，强度相较于天然骨料砂浆降低不显著，且强度变异性与普通再生骨料混凝土相当，标准差也低于规范建议值，但用于M20以上再生砂浆时强度降低较多（约23%~32%）；两座不同焚烧厂的IBA再生砂浆的抗压强度变异系数较高，建议不同焚烧厂来源的IBA再生砂浆不混合使用。
沥青混合料的抗弯拉性能影响沥青路面的服役质量和寿命，其内部受力决定了抗弯拉性能的优劣。为探究沥青混合料的内部受力特征，采用离散元方法对3点弯曲受力模式下沥青混合料各组分力链进行量化评价。首先，基于图像识别构建了粗集料模板库，实现沥青混合料试件高效离散元3维建模，并提出了3点弯曲仿真方式；然后，可视化表征沥青混合料内部力链分布，提取了各组分力链数据，从组成、强度和角度方面分析了力链特征。结果表明：在3点弯曲受力模式下，沥青混合料的内部力链场表现为拉压分区，粗集料嵌挤仅在受压区生效；SMA13沥青混合料的70.8%内部接触力由沥青砂浆提供，而AC13沥青混合料提供的则为83.2%，粗集料在弯拉受力状态下作用较小，沥青砂浆起主要抵抗外载作用；力链比重随强度的增大而减小，砂浆内部与砂浆-粗集料界面位置的强力链比重基本一致，而粗集料之间受力不均匀，砂浆使沥青混合料内部均匀受力效果明显；粗集料-砂浆界面水平方向的力链强度略高于竖直方向，粗集料力链强度随角度变化的波动起伏大。沥青砂浆在沥青混合料弯拉受力时承担主要荷载，可为沥青混合料的结构设计和性能评价提供参考。
单车事故常发于车流量较小、道路条件较差的时段和路段，其致死率明显高于交通事故平均死亡率。为了探究影响单车事故严重程度的关键因素，基于中国部分地区2015—2019年单车交通事故数据，从人、车、路、环境等方面选取24个事故影响因素，通过对数似然比检验事故数据的时间稳定性，发现事故数据存在时间不稳定性，应将其划分为5个年份分别建模，构建考虑均值方差异质性的随机参数Logit模型。对事故因素变量的边际效应进行对比，结果表明：5个不同年份的时间稳定性模型均具有较好的拟合效果；模型能够有效地捕捉未观测到的异质性，且不同时间模型下捕捉的参数也具有随机性。模型参数估计结果表明：路口路段类型、客车、摩托车和事故责任共4个事故因素具有时间稳定性，其他事故影响因素仅在个别年份中具有显著影响；防护设施事故因素也具有时间稳定性；客车、摩托车、车辆前照灯状态、车辆安全状况、撞固定物和事故责任等事故因素变量会显著增加单车事故中人员死亡的可能性；防护设施类型、能见度大于100 m等变量会显著降低受伤严重程度。
针对淬火-抛光-淬火（QPQ）处理对27SiMn合金钢堆焊的镍铝青铜合金涂层性能影响不明确的问题，该文开展了铜合金涂层的几何特征、组织变化、耐蚀性能和硬度检测等的研究，探讨QPQ处理工艺对铜合金涂层组织与性能的影响，以验证该复合防腐工艺的合理性和可行性。结果表明：碳/氮化与氧化两道工序后，铜合金涂层形成了一种双层结构的渗层，其中金属碳化物跨越双层结构分布，铜的氧化物只在近表层分布，起防腐作用；QPQ处理前后的堆焊铜合金组织均有基体相α、亚稳定相β'，以及分散于α相中的多种κ相；高、中温回火作用，致使β'相大量析出α相，基体相融合增大，整体硬度下降；铜合金堆焊层试样表面的耐蚀性保护评级为9级，铜合金堆焊层QPQ处理试样表面的耐蚀性保护评级为10级，QPQ处理后的铜合金表面的耐蚀性并未降低，反而超过了未经处理前的情况。该复合防腐技术在提升缸筒内壁耐蚀性的同时，又兼顾接头孔等其他部位及缸体外表面的耐蚀性，可应用于此类缸筒零部件的维修再制造。
随着人工智能技术在客服领域的深入应用，电信运营商对AI服务知识推荐的准确率提升提出了更高的要求。为提高电信运营商AI客服系统的知识推荐效率和准确度，该文提出了基于意图理解驱动的客服知识推荐大模型。首先，采用同义词及对话序列的关键词提取模型识别用户查询中的关键词，通过语义相似度比较技术匹配标准问库中的问题，生成最相关的标准问，并采用生成式智能体技术框架构建标准问库，使用智能体技术自动生成知识问题；然后将提取的标准问输入ChatGLM2-6B大语言模型中，经过预训练与人类偏好对齐训练，以进一步提高知识推荐的准确率。实验结果显示：引入标准问库后，智能推荐系统在特定行业知识领域的准确率从74.8%显著提升至85.9%，多组对比实验结果进一步验证了建立标准问库的策略在提高准确率方面的有效性；该文大模型优化了运营商AI客服的智能知识推荐，可为电信运营商AI客服系统的知识推荐提供新的思路和技术支持；运营商通过该文大模型能够更有效地理解和响应客户查询，显著提升客户服务体验。
冶炼铜渣富含Fe、Si等有价元素，具有优异的二次资源特性，可作为原料构建高附加值硅铁基功能材料。掌握酸浸条件下Si、Fe元素的可控释放规律及矿物相的有效分离机制，是其高值资源化利用的关键。该文采用HSC 6.0模拟硅铁物系在不同pH和电位条件下的优势物种，研究H2SO4酸浸条件下渣中含铁矿物相的溶出条件及Si、Fe元素的可控释放规律，考察了酸浸温度、H2SO4浓度、粒径和搅拌速度等因素对Fe浸出率的影响。结果表明：酸浸温度与H2SO4浓度对Fe浸出率呈正向影响，粒径对Fe浸出率呈负向影响，而搅拌速度的影响甚微；在H2SO4浓度为2.0 mol/L、酸浸温度为90 ℃、铜渣粒径为（45，88］ μm的条件下，酸浸60 min后，铁的浸出率可达95.73%。选择收缩未反应芯模型来描述该酸浸过程，在反应初始阶段，其反应速率主要受化学反应过程的控制，其活化能为40.99 kJ/mol，随后转为内扩散控制，活化能为8.70 kJ/mol。在化学反应控制阶段，计算得到H2SO4浓度和铜渣粒径的影响指数分别为0.558和-0.759，从而确定了H2SO4常压浸取冶炼铜渣的宏观动力学方程。
激光点云模型为后续的配电线路检测与管理提供了重要的支撑，现阶段大多数配电通道都已经构建了相应的激光点云模型。由于点云模型数量的增加，有效提取关键部件（如导线、绝缘子等）的位置信息成为了一项重要任务。为了进一步提升对点云模型中配电线路、杆塔、绝缘子等关键部件分割、提取的精准性和效率，该文提出一种基于融合Transformer模型的配电线路激光点云分割算法。考虑到配电线路点云中需要更为关注细节特征的影响，构建了一种双通道平行架构的特征提取模块用于提取高频和低频特征，其中低频特征通过平均池化和基于融合Transformer模型的特征提取器进行处理，高频特征通过最大池化和包含卷积层的多层感知机（MLP）模块进行处理；将两个通道获取的特征向量进行融合，以提升对细节特征的提取能力。此外，考虑到MLP模块在特征处理方面的能力，将融合后特征再次输入MLP模块中作进一步处理，实现了对点云目标的准确分割。该文还开展了大量的实验，验证了所提算法的准确性和有效性。该算法具有提高无人机巡检精度、增强自动化水平、提升鲁棒性、融合多源数据和降低巡检成本等多方面的潜在优势。
高速公路在雾天环境存在较大的驾驶安全风险和事故隐患，网联碰撞预警信息系统为解决该难题提供了新的思路，而其对驾驶行为的影响是论证其有效性的根本。该研究运用驾驶模拟技术搭建网联碰撞预警信息系统测试平台，考虑浓雾天气类型，设计基准传统和对照网联两种驾驶环境，构建前方慢速车辆急刹这一典型碰撞风险事件，招募27名被试开展驾驶模拟实验以获取细粒度微观驾驶行为数据。从稳定性、安全性、服从性多个维度构建评价指标体系，对网联碰撞预警信息系统在驾驶人与前车不同交互阶段（慢速跟驰、前车急刹）的效能展开了定量描述和统计分析。结果表明：在稳定性方面，碰撞预警信息会导致在慢速跟驰阶段的一段时间内驾驶稳定性降低，在慢速跟驰阶段车辆减速完成达到稳定状态之后和前车急刹阶段，其具有比无碰撞预警信息更好的稳定性；在安全性方面，碰撞预警信息使得驾驶过程中时间、加速度、距离多个层面的冲突风险均得到了显著减少；在服从性方面，碰撞预警信息能够提升驾驶人对于前车信息的服从水平，减弱驾驶人在慢速跟驰和前车急刹这两个阶段中对前车信息服从水平的差异性。研究成果可为高速公路雾天环境下网联碰撞预警信息系统的测试和应用提供平台支撑和理论支持。
为研究TC4表面激光熔覆涂层的耐高温抗变形性能，采用激光熔覆技术，以GH4169镍基高温合金粉末为基粉，HfC、ZrC、TaC、NbC过渡族碳化物为增强相，在TC4基材上制备不同比例的镍基金属-多元陶瓷复合涂层，通过组织表征和性能测试系统研究了不同多元陶瓷粉末含量涂层的微观组织、涂层硬度和高温抗变形能力。研究结果表明：碳化物陶瓷增强相的添加使涂层微观组织细化，硬度得到提升，当陶瓷增强相添加量为15%时涂层硬度最高，是基材的2.54倍；随温度升高，纯镍基熔覆涂层内部枝晶组织发生了溶解和分离，并逐渐等轴化；添加15%陶瓷粉末的镍基熔覆涂层中出现了枝晶破碎情况，熔覆层中弥散分布的陶瓷增强相发生了聚集长大现象；在3种高温压缩试验温度（700、800、900 ℃）下，试件的最大等效应力和最大等效应变均出现在基材内部，相比于TC4试件，激光熔覆试件在涂层结合区产生应力突变，涂层的抗变形能力有所增强。
利用相变材料储热的方法对工业领域中低温余热进行回收、储存以及再利用，是实现能源梯次利用，提高能源利用效率的重要方法。相变材料的物性是决定储热系统性能的关键因素。因此，开发具有适宜相变温度、高低温循环稳定性较好的相变材料，对于实现高效余热回收具有重要的意义。基于此，该文采用静态熔融法，合成了一种新的相变材料NaNO3-KNO3-NaNO2-LiNO3，通过差热分析、热重分析、X射线衍射分析、傅里叶变换红外光谱分析等方法，对该材料的熔点、潜热、比热容和循环稳定性等热物理性能进行了一系列表征，筛选出配比m（NaNO3）∶m（KNO3）∶m（NaNO2）∶m（LiNO3） = 6.32∶47.83∶36.10∶9.75的熔盐作为最终的优选盐。实验结果表明：优选盐具有显著的性能优势，其熔点低至79.02 ℃，潜热为176.71 J/g，固相和液相的平均比热容分别为1.96和2.09 J/（g·℃），分解温度达到600 ℃以上，展现出宽温度范围的适用性；经过100次高低温循环测试后，优选盐仍表现出良好的热循环稳定性。该研究为中低温余热回收及储热系统提供了一种新型的相变储能材料，对相关领域的能源优化和节能减排具有重要的意义。
在工业物联网中，移动边缘计算的可靠性很大程度上取决于无线信道条件。针对工业物联网中边缘计算任务卸载过程非完美信道状态信息对系统的影响，该文提出了一种数字孪生辅助的移动边缘计算能耗优化方法。对于工业物联网中的任务卸载问题，建立边缘计算系统中设备、信道的数字孪生模型，考虑非完美信道状态信息，联合优化卸载决策、发射功率、信道资源和计算资源，建立了系统总能耗最小化问题。为解决所提出的混合整数的非线性非凸问题，将概率时延约束进行转换，并将原问题分解为资源分配方案与卸载策略2个子问题，提出了一种基于连续凸逼近的联合优化算法，在数字孪生的辅助下联合优化卸载策略与资源分配方案。首先，将原问题进行松弛处理，以获得所有终端设备的资源分配方案与任务卸载优先级；然后，对各终端设备的卸载优先级进行降序排序，通过求解迭代优化问题获得完整的任务卸载方案。仿真结果表明，与其他基准方案相比，所提的计算卸载优化方案显著降低了系统的总能耗。
