随着我国核工业进入第3个30年发展阶段，核用设备的维修需求日益迫切。核用蒸汽发生器内部结构复杂，关键传热管结构管径小、管道长、拆卸安装难度大，传统修复方法难度极高。针对核用小直径传热管因长期处于高温高压工况而出现的腐蚀破坏问题，文中设计了一种全位置自动化TIG衬管焊接修复焊枪，并进行了焊枪可靠性验证和焊接修复试验。首先，提出了焊枪的总体结构设计方案，并阐述了所设计焊枪相对传统钨极TIG焊枪的优势；接着，完成了焊枪传动系统的设计与验证，所设计的传动系统体积小、空间利用率高；随后，对焊枪关键部位——导电轴进行了刚度理论建模、分析和实例计算，并通过有限元求解验证了理论模型的可靠性，在此基础上提出了焊枪结构的优化方法；最后，进行了现场挠度检测和焊接试验，验证了导电轴的刚度满足现场焊接工况，并用线性回归方程和挠度修正公式定量预测焊枪挠度变形，验证了所设计结构的合理性；焊接试验表明焊枪工作时传动系统的转速稳定可控，焊缝成形良好。文中所研制的焊枪能够满足核用蒸汽发生器不锈钢传热管的衬管焊接修复工艺要求。

为改善百叶窗翅片-扁管式热交换器（LFHE）的热工水力性能，将后扩型涡产生器（CFDVG）布置于LFHE冷却管表面，得到百叶窗翅片-后扩型涡产生器（LF-CFDVG）。考虑到主动进气格栅（AGS）的使用将引起热交换器芯部空气来流方向的改变，进一步研究了空气速度为3 m/s时来流方向对LF-CFDVG热工水力性能的影响。结果表明：受CFDVG出现后最小自由流面积减小、空气流速增大而导致的摩擦阻力增加以及CFDVG引起的压差阻力增大的影响，LF-CFDVG的压降Δp总是大于未布置CFDVG的LFHE（Baseline）。在来流方向角γ由0°增加到30°的过程中，受空气流速减小的影响，Baseline和LF-CFDVG中的压降Δp均减小，因此增加γ可降低空气流动阻力。与此同时，在CFDVG诱导形成的纵向涡输送的高速、低温主流对CFDVG间冷却管壁的冲击下，相较于Baseline，LF-CFDVG的对流换热能力显著增强。在γ由0°增加到30°的过程中，受空气流速及纵向涡强度、尺度减小的影响，Baseline和LF-CFDVG中的对流换热系数均减小，因此增加γ有损于换热能力。另外，在γ由0°增加到30°的过程中，LF-CFDVG的综合性能不断降低，因此增加γ不利于综合性能的改善。

轴承是工业设备中使用最广泛的旋转部件之一，如果轴承在故障状况下运行较长时间，将会造成巨大的经济损失并威胁人身安全，因此，对轴承故障诊断进行研究具有十分重要的意义。基于深度学习的故障诊断技术目前日趋成熟，但在小样本情况下存在过拟合、效果不稳定、准确率不高等问题。为了解决这类问题，文中提出了一种融合多头卷积（Multi-Head Convolution，MC）的数据嵌入新算法和差分自注意力（Differential Self-Attention，DSA）机制的Transformer变种模型MDT（Multi-Head Convolution and Differential Self-Attention Transformer），以实现端到端的小样本故障诊断。MC算法对样本进行多路径一维卷积，由多通道输出将样本从一维扩展到二维，通过多个卷积核尺寸提取出原样本中各个频域的丰富故障信息。相较于Transformer中原有的点积自注意力机制，DSA机制通过差分为每个特征求得对应的注意力权重向量，从而可从样本中提取出更为深层次的故障特征。MDT继承了Transformer对于处理序列数据的强大能力，可从时域信号中提取更为丰富的故障信息，同时避免了小样本模型中常见的过拟合问题。实验结果表明，该方法在每个故障种类仅有100个训练样本的轴承故障诊断任务中能稳定获得99%以上的测试准确率，具有强抗过拟合性和强鲁棒性。

铝合金材料在航空航天、汽车制造、船舶制造等领域广泛应用，其制造和装备过程中的载荷应力和残余应力会直接影响铝合金构件的机械性能和疲劳寿命。为评估铝合金的内部应力，文中基于声弹性原理，研究相控阵纵波检测技术，应用纵波传播时差法构建铝合金内部应力的检测方法；搭建相控阵纵波超声检测应力的实验系统，开展标定实验，获得铝合金内部应力与纵波传播声时差的关系式，得到超声传播声时差与内部应力之间的线性关系，在0~286 MPa的拉伸应力范围内，5 mm和3 mm厚铝合金板平均应力的标定绝对误差不超过2.85 MPa和10.82 MPa，相对误差不超过2.36%和13.93%，两种规格铝合金板的最大相对误差都出现在应力小于28.58 MPa的范围内，表明在小应力测量时需提高超声测量的分辨率和精度；应用相控阵纵波检测系统对5 mm厚铝合金板试样进行检测，平均应力误差为（1.174±4.567）MPa，绝对误差小于9.42 MPa，估算得到初始残余应力为3.329 MPa。实验结果表明，相控阵纵波超声法对5 mm厚铝合金板平均应力的检测效果好，应用纵波传播时差法可以对应力类型、应力大小、残余应力进行检测，该技术可以作为提高铝合金内部应力检测精度和检测效率的一种有效方法。

为了探究金属纳米粒子在多导电元件微电路修复上的应用，分析纳米粒子介电串行组装过程中的运动趋势，基于一种多间隙纳米电极系统，研究处于非均匀电场内的纳米粒子的介电串行组装行为。首先，进行了导电岛微电极系统的粒子介电组装实验，发现组装获得的熔融态纳米粒子线能够增强电路的导电能力。然后，针对双间隙与多间隙串行纳米电极系统进行了介电串行组装对比实验，发现随着系统内导电元件数量的增加，纳米间隙均存在体组装现象，实现了多间隙串行纳米电极系统内的导电元件连接。最后，通过电场分布及介电组装过程中纳米粒子所受介电泳力、交流电热流以及二者合力的仿真分析发现：在频率为150 kHz的条件下，相比纳米间隙外部，间隙内部的介电泳力及交流电热流流速平均值更高；而且，在多间隙串行纳米电极系统任意间隙内均会出现纳米流体泵现象，且不受间隙数量的影响。纳米流体泵现象表明，处于非均匀电场内的金属纳米粒子在介电串行组装过程中具有体组装与面组装的趋势，此类组装趋势能够直接影响纳米粒子线的生成质量。

科学把握再生块体/骨料混凝土的耐久性能，是促进该类混凝土工程应用的基础前提。为揭示再生块体/骨料混凝土中石子-砂浆界面、新砂浆-旧砂浆界面的碳化性能，开展了这2类界面以及砂浆基体的快速碳化对比试验，并对新砂浆-旧砂浆界面及其附近的孔隙率进行了背散射电子图像分析。研究发现：无论是石片-砂浆试件还是砂浆-砂浆试件，界面处的碳化深度都大于砂浆基体，且越靠近界面的部位碳化程度也相对越大，呈现出较明显的二维碳化叠加现象；石片-砂浆试件的界面碳化深度为26~46 mm，而砂浆-砂浆试件的界面碳化深度仅为7~15 mm，即与新砂浆-旧砂浆界面相比，石子-砂浆界面的碳化深度明显更大，是抗碳化能力更弱的一类界面；新砂浆的水灰比对新砂浆-旧砂浆界面的碳化性能影响较大，相关的碳化深度降幅介于15%~52%之间，而旧砂浆水灰比对该类界面的碳化性能影响不明显；新砂浆水灰比一定时，新砂浆-旧砂浆界面的孔隙率随着旧砂浆水灰比的改变几乎没有变化，而旧砂浆水灰比一定时，该类界面的孔隙率随着新砂浆水灰比的减小明显降低。实际工程中，通过控制新砂浆的水灰比，可有效改善新砂浆-旧砂浆界面的抗碳化性能。

斜拉桥中多根斜拉索与辅助索、阻尼器连接形成多层索网-阻尼器系统，可有效实现斜拉索减振。为深入了解该系统的真实动力行为，揭示辅助索、阻尼器作用的相互影响规律，文中提出了多层索网-阻尼器系统模型，将辅助索简化为线性弹簧单元，通过理论推导得到系统的复特征方程，进而求解出系统各阶自振频率、阻尼比，并提出了局部振动模态参数以表征系统不同模态的局部振动程度及系统中的能量分布规律，辅助判断系统振动的整体性；借助实验及有限元仿真分析方法验证了理论公式的正确性；研究了辅助索从柔到刚变化过程中三层索网-单阻尼器系统振型、频率、局部振动模态参数及阻尼比的变化规律，分析了辅助索刚度、阻尼器位置变化对系统阻尼比的影响。研究结果表明：多层索网-阻尼器系统的形成具有减小拉索振幅、提高系统阻尼比的效果；辅助索刚度变化和设置索端阻尼器都会使系统的多阶振型发生相应的变化，阻尼器索端锚固位置变化也会引起个别阶振型的变化，阻尼比与阻尼器所在索段振型振幅密切相关，与辅助索刚度变化密切相关；并非所有模态阻尼比都会从索端阻尼器的设置中获益。总体来说，阻尼器在索端锚固点距离桥面越远，对阻尼器发挥作用愈有利；辅助索刚度越大，系统的整体性越好，频率越高，各拉索之间的相互约束更强。

泡沫混凝土具有轻质性、强度可调节性，固化后自立性好，隔热性及耐久性佳，已成功应用在软基换填、地下空洞与溶洞填筑、保温隔热等工程中，尤其是高速公路路堤填筑工程，如道路改扩建、桥背填土、地铁空间上覆减荷等。泡沫混凝土在浇筑至固化成型这段时期内，若受低气压这一不利环境因素的影响，会导致固化成型后泡沫混凝土的性能退化和劣化。然而，目前尚缺少关于泡沫混凝土在浇筑期受低气压影响后的宏观性能和孔结构的研究。为了研究浇筑期泡沫混凝土受低气压影响后的服役性能，文中设计低气压环境模拟箱对比研究了低气压（50、60和80 kPa）下泡沫混凝土的宏观性能和孔结构的演变规律。结果表明：随着浇筑期气压的降低，泡沫混凝土的干密度、抗压强度不断减小，吸水率不断增大，其中50 kPa下泡沫混凝土的干密度为常压（101 kPa）下的63.9%，抗压强度为常压下的15.8%；60 kPa时泡沫混凝土的体积吸水率达到最大值，为38.7%；随着气压降低，泡沫混凝土的等效孔径、孔隙分布分维不断增大，50 kPa下的大孔（直径>500 μm）数量比常压下的增加了24%，不规则大孔和连通孔增多，小孔分布愈加不均匀；在1.0~1.1的孔隙圆度范围内，气孔数量占比随着气压降低而逐渐减小。

对流换热系数是混凝土重要的热工参数之一。目前关于混凝土结构的建筑节能、结构温度荷载及温度效应等温度相关的研究和工程应用中，在对流换热系数的选取上存在较大差异，且未考虑材料表面状况的影响，这直接影响了分析结果的准确性和可靠性。文中基于牛顿冷却定律和热平衡原理，设计和制备了一套混凝土表面对流换热系数的试验测定系统，以参数定量可控的方法开展不同粗糙度混凝土表面对流换热系数的试验研究，进一步改进和完善混凝土对流换热系数的定量计算方法。结果表明：所设计的测试系统和方法能很好地在构件尺度下测定混凝土表面的对流换热系数；表面粗糙度显著影响混凝土表面的对流换热，在10 m/s风速范围内，不同粗糙度的混凝土表面对流换热系数相差40.1%~77.4%；换热系数随表面粗糙度的增加而增大，且相比于自然对流，受迫对流受表面粗糙度的影响更大。基于试验数据的回归分析，得出了4种典型粗糙度混凝土表面对流换热系数的计算公式，同时给出了耦合风速和表面粗糙度影响的混凝土对流换热系数计算公式，并就工程中如何考虑混凝土表面粗糙度进行热交换系数取值给出了建议。

一阶塑性铰法利用外荷载与线弹性弯矩之间的比例特性快速确定塑性铰的位置和结构的极限承载力，理论简洁，计算效率高，但不能考虑截面轴力和弯矩对塑性铰形成的组合作用。精细塑性铰法克服了一阶塑性铰法的局限性，但其只能通过不断增量调整外荷载、迭代试算来确定塑性铰的位置和结构的极限承载力，丧失了一阶塑性铰法的比例特性，理论复杂，计算效率低。广义塑性铰法结合了一阶塑性铰法与精细塑性铰法的优点，但未考虑残余应力的影响，对于立柱承受较大竖向集中荷载作用的刚架结构会高估其极限承载力。有鉴于此，文中通过在广义屈服准则的截面初始轴向强度中引入稳定系数来考虑残余应力的影响，进而有效利用广义塑性铰法快速评估考虑残余应力影响下刚架结构的极限承载力。首先，利用强度折减因子建立了各加载步的修正截面强度，结合回归分析建立了广义屈服函数的齐次化表达式，据此定义了与外荷载保持相同比例关系的单元承载比。然后，在截面初始轴向强度中引入稳定系数来考虑残余应力的影响，并依据单元承载比与外荷载的比例关系快速确定塑性铰的位置和相应的外荷载增量，据此建立了考虑残余应力影响的改进广义塑性铰法。最后，通过与不同方法就国内外文献中几个校准算例的对比分析，发现文中改进方法的计算效率约为当前主流结构分析方法的3~12倍。

在“双碳”政策的时代背景下，交通行业碳减排任务艰巨，但目前面临车辆碳排放测算精度不高的问题。为实现车辆碳排放的精细测算，文中提出了一种融合多源数据的高速公路路段车流碳排放精细测算方法。首先，运用KD-树算法将运营车辆的GPS坐标与高速公路道路点坐标搜索匹配，实现对运营车辆的实时监测。然后，建立车辆碳排放测算模型，进而设计相关的计算流程。最后，以虎门大桥主桥段为例进行路段断面碳排放测算，通过VISSIM仿真及相关对比实验，验证了文中所提出的算法的科学性和可靠性。结果表明：按车辆类型分类，微型小型客车的碳排放最高，占比达74.36%；按燃料类型分类，汽油车的碳排放最高，占比达80.50%；新能源汽车运行车次数占12.60%，但碳排放仅占4.27%，因此大力发展新能源货车是推进高速公路碳减排的重点。研究还发现，将交通饱和度控制在0.32~0.38时，当量标准车的平均碳排放较少；当交通饱和度大于0.62时，当量标准车平均碳排放显著增加。文中研究结果可以为交通管理部门制定相关策略提供理论依据。

居民活动韧性是社会韧性的重要体现。文中从社会韧性概念出发，定性验证新冠肺炎疫情期间居民活动韧性的存在性，定量分析其演进机制。首先，收集了我国境内28个城市在新冠肺炎疫情发生前后近两年的轨道交通逐日客流数据，定义并测度了居民活动韧性，引入逻辑函数对客流恢复过程进行建模分析；其次，从政策调整与行为适应角度建构并分析政府、公众等多元主体的行动调节和学习适应过程。结果显示，轨道交通网络规模越大的城市，居民活动韧性越高；相较于人口小于500万的城市，人口超过1 000万的超大城市工作日客流恢复到50%、80%、90%和100%水平的时间分别提前7、15、47和95 d，越到恢复后期二者差异越大，周末也呈现出相似的规律。同时，工作日刚性出行相比周末弹性出行具有更强的活动韧性，工作日和周末客流恢复的逻辑函数拟合参数α分别为0.019和0.016，H分别为77.07和106.82 d。在首轮疫情之后的疫情再爆发期间，轨道交通客流下降幅度减小，客流日均恢复率是首轮疫情时的1~3倍，居民活动韧性显著提升。研究认为，科学防控所塑造的公信力提升了公众对管控政策的遵守，公众对风险的认知和学习能显著改善活动韧性。文中研究结果为交通需求及居民活动恢复时间估计、社会管控政策影响评估提供了新的视角。

随着城市交通监测系统的完善，大量车牌识别数据被存储下来，该类数据具有时间连续性强、空间范围广、样本类型多的优点，为研究城市交通提供了信息基础。但受制于成本和技术，信息采集过程中采集的车牌数据在时空上并不连续，导致车牌识别数据的应用受限。有鉴于此，文中提出一套路径链提取方案，对单次出行的完整路径链和缺失路径链加以区分，并提出了一种基于深度逆向强化学习的城市车辆出行路径链重构算法。该算法对完整路径链进行采样获得专家示例，利用深度逆向强化学习挖掘专家示例，以非线性回报函数的形式拟合出潜藏的路径选择特性，指导智能体自主补全缺失的路径链，实现车辆出行缺失路径链的重构。将该算法在杭州市萧山区的局部路网中进行实验验证，结果表明，所提出的重构算法具有良好的稳定性能，其平均准确度可达95%，且在缺失程度较大的情况下准确度仍能保持在92%以上，相比传统算法具有较大优势。文中还分析了专家示例的位置分布和数量对算法性能的影响，验证了所提出的重构算法的泛化能力。

构建三维道路数字模型对智能车服务和道路管理具有重要意义。文中针对高速公路不同路段应用场景下车辆运行速度快、干扰噪声多、特征少和无回环检测辅助等一系列问题，提出一种以激光雷达信息为建模基础数据、激光雷达里程计与LOAM技术等多传感器融合的高速公路三维建模方法。首先，通过车载激光雷达获取道路场景的激光点云数据，使用激光雷达图像分割技术赋予每一个点有关构造物的标签，剔除道路上其他运动车辆的信息，减少建模噪声；其次，制定了一个精确的同步策略来对GNSS、IMU和激光雷达等传感器进行集成；在此基础上，结合惯性导航预积分结果、基于特征点云的位姿约束和RTK数据构建因子图，消除激光雷达里程计的累积误差，从而构建全局一致性的高速公路三维数字模型。为了保持姿态估计的有限数量，文中还引入了基于关键帧的滑动窗口优化策略。最后，分别采集高速公路场景中常见的3种路段（一般路段、桥梁和隧道路段）进行建模分析，结果表明，在具有挑战性的高速公路场景建模中，文中方法能够有效提高建模鲁棒性、精度以及模型有效性。

驾驶员的身体状况与交通安全息息相关，尤其是驾驶员的心脑血管健康状况。实时监测驾驶员的健康情况，有助于驾驶员及时了解自己的身体状况，减少因突发疾病导致的交通事故。文中对657份来自广西壮族自治区桂林市人民医院的PPG脉搏波数据集通过Chebyshev Ⅱ 滤波器降噪和快速傅里叶法提取时域特征、频域特征和小波包特征后，将脑血管疾病进行二分类数值化，再将数值标签化后的脑血管疾病类型作为输出参数，以构建驾驶员脑血管疾病数据集。针对实际数据集样本的分类不均衡问题，通过SMOTE算法进行过采样补充，构建基于PPG特征值的驾驶员脑血管疾病分类模型SSA-DELM，并利用实际数据集进行训练和实验，发现所提出的方法对脑血管疾病的预测精确率达83%，查准率达80%，查全率达76.6%、F₁分数为0.79，平均查准率均值达0.80，表明该分类模型能够为患有脑梗或脑血管疾病驾驶员提供较为准确的预警。文中研究成果可为基于PPG信号的驾驶员动态健康监测系统提供理论模型基础和技术支持，在新能源汽车行业的软件服务和智能医疗中具有较大的应用空间，这与新能源车企“终端+软件+服务”的全产业链销售模式相契合，也与现代人注重环保、家庭健康和智能交通的理念相契合。