当前，货车超载超限现象严重，为提升高速公路货车管控效率及货运安全水平，提出基于货运风险特征画像的货车运行风险等级识别模型。首先，基于高速公路收费数据，以货车为研究对象，从驾驶行为和营运状态两方面制定面向货运风险识别的用户画像标签体系；接着对样本数据进行清洗和标签指标提取与分析；然后，利用K-means++算法获得货车货运风险特征画像分类结果，再使用熵权法对各类货车进行货运风险评分，确定各类别货车的风险等级；最后，结合各类别车辆的相关指标，对车辆完成画像。基于广东省全网高速公路2022年3月至5月的货车收费数据，利用所提出的模型，将货车车辆划分为5类，其中，“高风险高强度货车”车辆占比5.42%，“较高风险夜间驾驶超载货车”车辆占比19.12%，“中风险超速货车”车辆占比12.85%，“低风险低频货车”车辆占比37.00%，“低风险高频货车”车辆占比25.61%。使用同期广东省某事故数据库数据对模型进行验证，数据表明，高风险类别车辆的相对风险系数远高于低风险类别车辆。研究表明，所提出的模型可以有效地提取高风险货运特征货车，基于风险等级识别结果，交管部门可进行高风险车辆识别、超载超限重点监查、特定消息推送引导车辆安全驾驶等工作，以提升行业安全管理水平。

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为，结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法，提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性，提出了双车道多速度差跟驰模型（FS-MAVD模型），并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型，利用卷积神经网络层（CNN）充分提取前向和侧向车辆交通特征，双向长短期记忆网络层（Bi-LSTM）考虑驾驶员记忆效应，注意力机制层（Attention）用于分配模型权重，并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点，采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据，建立跟驰行为样本集，对所建模型进行训练和测试，并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比，并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明，本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到97.64%，预测均方根误差低至0.027，相比其他模型能更好地预测车辆受侧方车辆换道影响时的加减速情况，更好地分析目标车辆跟驰行为。

为解决雨天行车时，由于车速过高导致驾驶人无法准确识别公路路侧信息的问题，本研究首先基于注意分配理论选取车速、驾驶人视野图片清晰度、视线角度和注视分布比例作为雨天行车驾驶人的注意分配指标，结合Fisher判别理论建立雨天视觉搜索能力量化模型。其次利用UC-win/Road模拟驾驶软件搭建试验平台，以降雨强度和车速作为影响因素，研究二者协同作用下的驾驶人注意分配指标的变化规律，构建降雨强度-车速与视觉搜索能力的关系模型，并提出降雨强度与限速的匹配方案。结果表明，车速和降雨强度的增加都会导致驾驶人难以观察道路远方的交通信息，驾驶人为降低行车风险，会改变视觉搜索策略，转而增加对道路前方的关注程度，进而降低了对观测目标的视觉搜索效率。因此，当车速和降雨强度匹配不当时，驾驶人需要花费更多努力将注意转移至观测目标所在的兴趣区域，导致无法及时发现路侧交通信息。此外，视觉量化模型的整体判别准确率为85.94%，可以较好地评价雨天环境下驾驶人视觉搜索能力。最后分别对传统基于停车视距的限速方案和基于驾驶人视觉搜索能力的限速方案进行了对比，结果表明基于停车视距的限速模型计算的限速值较高。为避免由于车速过高导致驾驶人无法准确识别路侧交通信息，小雨、中雨和大雨的限速值分别应不超过100、70和50 km/h。

针对当前以目标检测为核心的抛洒物检测算法无法识别“未知类别”的缺陷，以抛洒物引发外观特征变化的视角切入，提出基于特征相似性学习的抛洒物检测方法。首先，在抛洒物体过程中采集参考图像和待检图像，通过参数共享的孪生卷积神经网络得到两张图像的外观特征，然后利用欧式距离等特征相似性函数计算图像区域之间的特征变化并得到欧式距离热力图，最后经阈值筛选得到抛洒物检测结果。为了提升算法对光照等噪声的抗干扰能力，提出全新的注意力掩膜单元，并通过构建长跨度上下文信息和强监督学习的方式提升注意力掩膜的语义判别性能，引导特征响应聚焦于抛洒物引起的外观变化，同时忽略噪声产生的扰动，最终解决噪声干扰和抛洒物产生的特征缠绕问题。为了验证方法的有效性，本研究在真实高速公路场景下进行视频影像数据采集、标注、构建成标准数据集。结果表明：注意力掩膜单元有效提升了特征的语义判别性能，大幅度提高抛洒物检测精度，其中调和均值F_{\mathrm{1}}提高6.4个百分点，同时算法运行速度稳定在30帧/s，满足实时性需求；利用特征序列状态转移方式构建的长跨度上下文信息更有利于注意力掩膜聚焦抛洒物特征信息，抗噪声干扰能力更强； 通过强监督学习得到的注意力掩膜轮廓更为准确，模型精度更高。

深入分析风险扩散阶段城市群多模式交通网络的动态韧性演化特征，有助于提高城市群风险抵御能力。本研究基于复杂网络理论及其扩展理论，以城市群公路、铁路、航空网络为基础，构建城市群多模式多层次交通网络模型，将节点度、节点介数与可达性相匹配，分析其风险扩散下的静态拓扑特征；以级联失效动力学理论为基础，考虑不同阶段节点初始风险水平、风险预警阈值与风险抵御能力，根据影响风险扩散的节点与连边测度指标，构建风险动态扩散模型；考虑风险冲击下结构、功能变化特征，构建网络结构、功能韧性测度模型，并通过其耦合值表征多模式交通网络韧性性能。以关中平原城市群多模式交通网络为研究对象，运用Python Networkx和Matlab网络分析工具，就不同的风险扩散方式、网络可靠性、冗余性、鲁棒性和节点风险处理能力系数，对风险扩散阶段城市群多模式交通网络的动态韧性演化进行仿真分析。结果表明：模型结果与实际相符，提升网络可靠性、冗余性、鲁棒性和节点风险处理能力，能有效增强网络韧性；相较于基于节点测度的风险扩散方式，基于连边测度的风险扩散方式对韧性性能影响更大，说明线路层次等级分布相较于数量对城市群多模式交通网络的韧性性能影响更大；相较于单一的交通网络，多模式多层次的交通网络韧性性能整体表现更佳。

为了提高车辆的抗侧倾能力，设计了液压马达驱动式主动稳定杆控制系统，提出了基于粒子群优化（PSO）算法的分层控制策略。上层自抗扰控制器（ADRC）计算出整车所需反侧倾力矩，整车所需要的反侧倾力矩经过分配器分配到前后轴，下层三闭环比例-积分-微分控制器（PID）接收到所要提供的反侧倾力矩后计算出控制电流输入到伺服阀，从而驱动马达输出轴旋转并通过稳定杆产生主动力矩，实现车辆的主动防侧倾控制。为了使控制器有更好的控制效果，采用PSO算法整体优化上、下层控制，优化后的ADRC和PID参数再输入到整车模型中，为了使仿真接近实际效果，把实验测得的横向稳定杆扭转刚度也代入到模型中。在C级路面上采用蛇形和双移线工况进行仿真，通过将PSO优化的自抗扰系统与被动系统、PID控制系统和未优化的自抗扰控制系统对比进行仿真验证。仿真数据表明：侧倾角的大小直接影响车辆侧倾稳定性，采用PSO算法优化的分层控制策略能显著降低车辆的侧倾角，有效抑制过度的车身侧倾运动带来的不稳定性；主动控制的稳定杆比传统被动式稳定杆能更好地给车辆提供所需要的反侧倾力矩，提高了车辆抗侧倾能力；优化后的ADRC控制器比被动系统和未优化的ADRC控制器有更好的主动控制效果，相同工况下侧倾角更小，抗侧倾能力更强，优化后的三闭环PID响应速度更快，有更佳的跟随性能。

目前，有关盾构隧道平行下穿既有道路的沉降预测研究相对较少。为准确预测在盾构过程中不同因素对既有平行道路沉降的影响规律，本研究提出一种基于改进粒子群优化的支持向量回归（IPSO-SVR）预测模型，将其应用于实际地铁隧道工程的地表道路沉降预测中。以长春地铁6号线下穿飞跃路区间工程为依托，结合盾构施工过程中盾构掘进参数、地层信息与道路沉降的监测，应用libsvm网格搜索法缩小超参数范围，同时结合非线性递减策略改进粒子群算法中惯性权重与加速因子的变化情况，最终建立IPSO-SVR预测模型，实现区间内后续路段的沉降预测。研究结果表明，对比网格搜索法与常规粒子群优化训练中目标函数（均方误差）的变化情况，经改进后的粒子群优化的收敛速度有较好提升，目标函数收敛效果更好，其最小值缩小近15%。本研究提出的IPSO-SVR对道路沉降预测平均绝对误差（MAE）为0.287，拟合决定系数R²为0.884，平均相对误差仅为8.91%，较反向传播（BP）神经网络、支持向量回归（SVR）、粒子群优化的支持向量回归（PSO-SVR）预测模型有更佳性能表现。由此可知，IPSO-SVR对于复杂情况下多因素耦合作用的非线性预测具有较高精度，其预测方法具有可行性与泛化性，可为道路沉降有效控制提供可靠依据，对保证道路正常运营与盾构施工安全有重要意义。

海豚回声算法（DEA）是一种模拟海豚利用回声定位进行捕食的元启发式优化算法，具有高效的搜索能力。本研究通过对海豚回声算法的基本原理进行分析，发现该算法的选择机制容易导致优化结果陷入局部最优解，而算法本身不具备跳出局部最优解的机制。因此，为了改进海豚回声算法的全局搜索能力，引入了遗传算法（GA），提出了一种海豚回声-遗传混合算法（DEA-GA）：在每一个迭代步中，首先基于海豚回声算法生成子代，再引入遗传算法中搜索能力很强的交叉、变异操作生成新的子代。该混合算法结合了海豚回声算法和遗传算法的优势，既拥有海豚回声算法收敛速度快、效率高等优点，也具备遗传算法全局寻优能力强的特点，同时克服了海豚回声算法容易产生局部最优解和遗传算法容易出现“早熟”等缺陷。本研究以一榀单跨5层和一榀两跨10层的平面框架为例，建立以结构总重最小为目标的半刚性钢框架结构优化的数学模型，分别使用遗传算法、海豚回声算法和本研究提出的混合算法进行求解，优化过程通过Matlab编程实现。算例结果显示：海豚回声-遗传混合算法所得结构的总重比遗传算法小50%以上、比海豚回声算法小7%以上，且该趋势随着设计变量的增加而增加；同时，混合智能优化算法在复杂结构的优化上效率更高、效果更好。

双向直流变换器作为综合能源系统中储能模块的关键接口设备，需要具备低电流纹波、高电压增益和宽范围软开关的特性。常规双向直流变换器在低压储能侧使用交错技术实现对电池友好的低电流纹波特性，然而受限于实际的生产工艺，这类交错型双向直流变换器存在多相电流不均衡问题。本研究基于耦合电感提出了一种无需复杂控制算法的电流自均衡双向直流变换器。在综合能源储能场景中，该变换器不但具有电流自均衡特性，还具备低电流纹波、高电压增益和宽范围软开关的综合优势。首先，该变换器利用钳位电容的安秒平衡特性，在一个开关周期内强制保持了交错电流的均衡，从而在电路拓扑层面即可实现电流自动均衡的低电流纹波特性。其次，作为储能电感的耦合电感兼顾了变压器功能，通过电路多级增益结构配合，实现了高电压增益特性。最后，本变换器使用了电压匹配控制和移相控制策略，对电压增益和功率大小方向进行解耦控制，保证了不同工作状态下的软开关特性。本研究分析了该变换器的工作原理与电路特性，并以此为基础设计了一款低压侧工作电压30 V至40 V、高压侧工作电压400 V、双向功率1 kW的实验样机。该样机模拟了低压侧锂电池在不同工作电压、功率大小和方向下的运行特性，从而有效验证了该拓扑的可行性。

随着国家工业烟气排放要求日益严格，针对折流板除雾器对粒径小于20 μm的微细雾滴去除效率低的问题，设计了一种新型旋流管式除雾器。采用欧拉-拉格朗日的方法，对旋流管式除雾器内烟气的流动进行数值模拟，使用刚性球形水滴代替雾滴，采用RNG k-ε模型和离散相模型（DPM）模型进行连续相和离散相的交替耦合计算；研究了不同流速下旋流管式除雾器性能的变化；并在基于正交设计的模拟实验下研究旋流管式除雾器结构参数对除雾性能的影响。对基础结构旋流管式除雾器的模拟结果表明：在3~7 m/s的流速下对直径大于20 μm的雾滴去除效率在99%以上；对直径在10~20 μm的雾滴去除效率在86.5%以上；对直径在2~10 μm的雾滴去除效率在51.3%以上；压降61.4~321.3 Pa，对微细雾滴的去除效率有显著提升。通过分析正交模拟试验结果，得到扭转角度（a）的增大和单管直径（d）的减小有利于提高雾滴的去除效率；随着a的增大、d的增大、H的减小会加大烟气流过除雾器的压降；得出了参数范围内以2~10 μm除雾效率为指标的最佳结构d=100 mm，H=2 000 mm，a=900°；以10~20 μm除雾效率为指标的最佳结构d=100 mm，H=1 600 mm，a=900°；以除雾器进出口压降为指标的最佳结构d=100 mm，H=2 400 mm，a=540°。本研究所提出的旋流管式除雾器能够显著提升微细雾滴的去除效率，对工业烟气的超洁净排放有着重要意义。

2021年我国全国碳市场正式开市，发电行业被首先纳入全国统一碳排放权交易市场。在此背景下，准确、客观、实时且具有公信力的碳排放数据是碳交易市场高效运行的重要基础。核算法和在线监测法是目前国际上常用的两种碳排放计量方法。针对两种方法，首先分别综述了其优缺点。核算法是我国的通用方法，具有适用范围广、有统一核算标准的优点，但存在处理过程复杂、时效性差、采样等过程易受人为因素影响等问题。在线监测法因具有时效性好、自动化程度高、数据不受人为因素影响等优点而受到了广泛的关注。但目前在线监测法在国内的推广应用依然存在很多问题：缺乏相应的支撑体系；在线监测法的数据质量尚不能保证，与核算法的可比性也存在争议，而影响其数据质量的最大因素是CO₂浓度监测技术和烟气流量监测技术；烟气流量监测的准确性还有待研究。然后针对在线监测法的数据质量提高及评估方法进行分析总结，认为电厂中CO₂浓度检测精度可达到较好的水平，而烟气流量监测精确度尚未达成统一结论，其监测技术、测点布置都会影响其现场应用，研制具备自主知识产权、适用范围广、精度高的烟道流量计对我国的准确碳核查事业来说势在必行。针对在线监测数据质量评估则可采用不确定度进行量化。最后提出以下建议：设立不同碳排放在线监测试点，选取不同类型及容量的机组分别研究，根据现场具体条件在其中安装不同的流量计用以对比分析，研究更适用的流量计类型及现场测点布置；建立碳排放在线监测不确定度分析模型，量化分析其中引入较大不确定度的因素，完善数据评价体系；构建碳排放在线监测数据与核查数据的综合对比体系，若在碳市场中在线监测方法与核算法并存，则要确保不同数据的一致性，保障碳市场的公平性；尽快建立碳排放连续在线监测系统的配套机制，建立相应的国家标准，确保报告数据有据可依。

通讯基站面临散热不均、散热系统能耗高等问题。分离式热管换热器能替代机房内空调的使用，有效减少基站散热系统能耗。分离式热管换热器传热性能的影响因素有充液率、工质类型和风量等。为了研究不同因素对换热性能的影响，通过理论计算对比分析了理论充液率和实际充液率的差异；搭建实验平台研究了不同充液率下换热器的传热性能变化规律，不同高、中温工质下换热器性能的差异以及室内外风机功率的改变对换热器性能的影响规律。研究发现：使用工质R134a时，最小充液率理论值和实际值的误差为4.74%，换热器最优充液率范围为27.1%~47.9%，且最佳充液率为31.6%，最佳充液率下换热器当量换热系数为909 W/℃；随着充液率的提升，换热器内部相变区域先增大后减小，传热形式由气态工质显热传热为主先变为工质相变潜热传热为主，而后变成液态工质显热传热为主；高温工质不适用于该分离式热管换热器，使用高温工质时，换热器内部无明显相变区域，换热器使用的工质沸点越低，相变区域越大，换热器性能越好，其最佳充液率范围也越大；随着室内、外风机功率增大，换热器性能均先迅速提升而后提升速率减缓，但蒸发器侧由于散热条件较差，提升内风机功率对系统传热性能的提升较提升外风机功率更为显著。

为了探讨热棘轮效应对三偏心金属硬密封蝶阀密封副热变形及密封性能的影响，先排除了蝶阀发生塑性垮塌失效、密封结构在数次常温与高温交变循环载荷作用下发生疲劳失效的可能性，然后通过ANSYS Workbench有限元分析软件对三偏心蝶阀进行常温与高温交变循环载荷下的热棘轮效应研究，基于Chaboche非线性随动强化模型对三偏心蝶阀进行10次温度循环加载分析。结果表明：高温工况下阀座内环面与阀体外壁面的最大温差约为60 ℃，温度降低到常温后阀座的最大塑性应变随循环次数的增加出现渐增性塑性累积；10次温度循环后阀座的最大塑性应变为0.021 16，阀座在温度循环载荷的作用下发生热棘轮效应；在第5次温度交变循环之后，阀座与密封圈的最大径向变形分别为0.284 4 mm和0.275 3 mm；阀座的最大径向变形大于密封圈的最大径向变形，阀座的残余变形导致密封面出现间隙，证明三偏心蝶阀出现密封失效现象是由于阀座发生热棘轮效应导致的。对阀体外壁面进行良好保温后，经有限元计算阀座未发生棘轮效应，可见对阀体进行良好保温是避免因阀座发生棘轮效应而出现密封失效的有效手段。该研究结果揭示了蝶阀在数次常温与高温交变循环载荷作用下出现密封失效的原因，并提出相应的防范措施。这对相同工况下的其他类型阀门和压力管道等设备避免发生热棘轮效应具有十分重要的指导意义。

溶液共混法合成纳米复合材料可以控制纳米颗粒的粒度分布和表面性质，从而改善其在有机基体中的分散情况。纳米TiO₂因具有优异的光电性能在光学器件、光催化、传感器等领域得到广泛应用，其中纳米TiO₂在溶剂中的均匀分散，是溶液共混法制备高折射率纳米复合材料的重要前提。本研究采用3种不同碳官能团的硅烷偶联剂对纳米TiO₂表面进行改性，可以将其分散在极性不同的3种有机溶剂中，得到透明稳定的分散液。结果表明，纳米TiO₂经过3种硅烷偶联剂改性后，在庚烷、乙酸丁酯、正丁醇中的中位粒径（D₅₀）分别为13.5、19.6、22.1 nm，分布系数（PDI）分别为0.038、0.231、0.171。动态光散射（DLS）测量和透射电子显微镜（TEM）观察结果表明，纳米TiO₂在庚烷、乙酸丁酯、正丁醇中均表现出良好的分散性。Turbiscan稳定性分析仪评估结果表明，具有相同纳米TiO₂质量分数的纳米TiO₂分散液具有不同的分散稳定性，说明相容性最好的硅烷偶联剂与分散溶剂是十六烷基三甲氧基硅烷与庚烷。纳米TiO₂在庚烷中分散得到的分散液具有高分散性和良好稳定性，其次为3-（甲基丙烯酰氧）丙基三甲氧基硅烷与乙酸丁酯。结果表明硅烷偶联剂碳官能团的性质影响了纳米颗粒与有机溶剂的相容性，这为制备高分散性和高稳定性的分散液提供了新思路。

改性沥青类密封胶修补效果优异、生产成本较低，已被广泛应用于裂缝修补，但仍存在黏结性、柔韧性和耐久性不足的问题。热塑性硫化硅橡胶（TPSiV）兼具有硅橡胶结构稳定、耐候性佳和热塑性聚氨酯高强度、高弹性等优势，表现出优异的黏结性、耐久性、柔韧性以及高低温稳定性。本研究以90#基质沥青为主要原料，首先采用糠醛抽出油（FEO）对TPSiV进行预溶胀处理，再采用高速剪切法，通过添加苯乙烯-丁二烯-苯乙烯（SBS）、废旧胶粉（CR）、CaCO₃等改性剂，制备得到一系列高效复合改性沥青密封胶。系统研究SBS、TPSiV、CR掺量和CR粒径对改性沥青密封胶各项性能的影响，最终通过密封胶全套的路用指标对配方进行验证。采用软化点差值法表征了该密封胶的热储存稳定性，用荧光显微镜和扫描电子显微镜观察了TPSiV和TPSiV改性沥青的微观结构，采用傅里叶红外光谱（FTIR）对沥青改性前后的红外光谱进行了表征。结果表明：SBS掺量的增大显著提高了其高温性能，推荐掺量为3%；TPSiV提高了密封胶的柔韧性和粘结性，最佳掺量为3%；随着CR粒径减小，高温性能提高，低温性能下降，选择40目作为最佳粒径；随着CR掺量增加，改性沥青高温性能得到改善，最佳掺量为22%。该密封胶最佳配方SBS∶TPSiV∶CR∶CaCO₃∶FEO质量比5∶3∶22∶5∶3，满足储存稳定性要求；TPSiV具有粗糙的表面结构，表面附着有硅橡胶微粒，有利于后期与沥青粘附，且TPSiV在复合改性沥青中分散均匀，TPSiV复合改性沥青中化学改性和物理改性同时存在。

为解决TC4钛合金硬度低、耐磨性差等缺点，利用激光熔覆技术，采用4 kW大功率Laser4000半导体激光器，在TC4表面制备了以HfC、TaC和ZrC等比例三元陶瓷相（比例分别为0%、5%、10%、15%）为增强相的钛基硬质涂层。熔覆结束后对熔覆件进行切割、打磨、抛光和腐蚀制备金相试样，利用电子显微镜（EM）、扫描电镜（SEM）、EDS能谱仪、X射线衍射仪（XRD）等试验手段对不同材料组分的熔覆涂层进行了宏观形貌、微观组织和性能的对比分析；利用TH120A里氏硬度计测熔覆层的宏观硬度值，利用Qness型号维氏显微硬度计分析熔覆试样截面微观硬度变化规律。研究结果表明：三元陶瓷相的添加，使熔覆层与基材形成了良好的冶金结合，并且基材与熔覆层有着明显的平滑的分界线；熔覆层主要由α+β针状马氏体基体及析出的棒状和块状α相组成，其中添加质量分数为15%的三元陶瓷增强相的涂层熔覆层由块状晶组成，且晶粒最为粗大，添加质量分数为5%和10%的三元陶瓷增强相的涂层，棒状和块状的α相尺寸明显变小，晶粒明显被细化，组织更加均匀致密；熔覆层柱状和块状α相的主要成分为Ti以及微量的Al、Zr、Hf和V元素，涂层的针状马氏体中含有较高的Al、Zr、Ta和V元素，在晶间的黑色β相中含有微量的Zr和Ta元素。测试发现，Hf、Ta元素通常存在于不同的物相中；激光熔覆后的试件的硬度都有所提高，当三元陶瓷添加量的质量分数为10%时，熔覆层晶粒最为细小，分布均匀，硬度最高，达到715 HV，是TC4基材的2.31倍。