目前对于分布式能源集群调度的研究大多局限于单一场景，同时也缺少高效、准确的算法。该文针对以上问题提出了一种基于进化算法经验指导的深度强化学习（EA-RL）的分布式能源集群多场景调度方法。分别对分布式能源集群中的电源、储能、负荷进行个体建模，并基于个体调度模型建立了包含辅助调峰调频的多场景分布式能源集群优化调度模型；基于进化强化学习算法框架，提出了一种EA-RL算法，该算法融合了遗传算法（GA）与深度确定性策略梯度（DDPG）算法，以经验序列作为遗传算法个体进行交叉、变异、选择，筛选出优质经验加入DDPG算法经验池对智能体进行指导训练以提高算法的搜索效率和收敛性；根据多场景调度模型构建分布式能源集群多场景调度问题的状态空间和动作空间，再以最小化调度成本、最小化辅助服务调度指令偏差、最小化联络线越限功率以及最小化源荷功率差构建奖励函数，完成强化学习模型的建立；为验证所提算法模型的有效性，基于多场景的仿真算例对调度智能体进行离线训练，形成能够适应电网多场景的调度智能体，通过在线决策的方式进行验证，根据决策结果评估其调度决策能力，并通过与DDPG算法的对比验证算法的有效性，最后对训练完成的智能体进行了连续60 d的加入不同程度扰动的在线决策测试，验证智能体的后效性和鲁棒性。

电力设备的物理状态感知是建设智能电网的关键点之一。数字孪生技术可实时映射并快速预测设备的物理状态，但现有建模方法难以满足电缆温度场数字孪生模型的实时计算要求。鉴于此，该文提出了一种基于降阶模型的配网电缆温度场数字孪生建模方法。首先，建立电缆多物理场全阶模型，基于奇异值分解和响应面插值方法建立其稳态温度场降阶模型；然后，结合稳态温度场降阶模型及电缆表面温度数据，通过实时求解多回路电缆传热反问题重构当前的电缆内部瞬态温度场，并基于排管敷设电缆温升试验验证了方法的正确性。进一步地，将该方法应用于实际运行的10 kV电缆的内部瞬态温度场重构，将重构结果作为已知初始状态，基于稳态温度场降阶模型和改进叠加法快速预测应急状态下的电缆导体温度。与全阶模型相比，电缆导体温度重构值的最大相对误差为1.76%，应急状态运行的导体温度预测误差为1.01%，单次重构和预测计算时间分别为8.1 s和3.6 s，计算效率分别提高约35 555倍和6 000倍。该方法兼顾了计算速度、计算精度和建模成本，对其他类型电力设备温度场数字孪生建模具有参考意义。

中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题，而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此，该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先，采用分层演员-评论者（H-AC）算法分层优化设备台数与运行参数，且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值，以解决多时间尺度下的优化难题；然后，在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进，以加速智能体的收敛；最后，以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象，基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验。结果表明：在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下，基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%；虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%，但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点。该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段，助力建筑“双碳”目标的实现。

实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下，交通部门需通过能源转型实现深度减碳，这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素，也需要避免因能源转型决策错误或过于急切而对交通基础设施、运营体系的资源配置产生负面影响，从而影响交通强国战略的顺利推进。交通能源转型涉及多个关键决策变量，如汽车动力技术、基础设施建设、用户行为和政策制定等，其复杂性和重要性不容忽视。该文旨在从交通强国和双碳目标相融合的角度，结合综述和案例研究，深入探讨交通能源转型决策分析的意义、方法、工具和经验，为国家政策的制定和企业决策提供理论与实践参考，引发对相关决策分析的重视和研究。首先，对交通能源转型决策分析的内涵和动机进行了阐述。然后，从汽车动力技术、基础设施、用户行为和政策制定4个角度出发，运用优化模型思维方法，并引用已有文献中的分析案例进行详细示范，涵盖诸如电动车辆行驶里程优化、充电网络规划、用户选择行为决策、政策减排效益及公平性等内容。此外，借助已发表的案例或政策实施情况，着重指出了交通能源转型决策分析中不当假设可能对行业和社会产生的影响。最后，总结了交通能源转型决策分析的重要性和可操作性，提出了若干研究课题建议，以促进该领域的深入研究。该文研究内容可为交通能源转型决策提供全面的理论支持和实践参考，有利于推动我国交通领域的可持续发展。

针对四Mecanum轮驱动的自动导引车（AGV）的轨迹跟踪控制问题，设计了一种模型预测控制（MPC）和自适应滑模控制（SMC）级联的控制器，来改善控制精度和稳定性，提高控制过程的层次性、针对性和有效性。在运动学层面，建立了AGV轨迹跟踪误差模型，将其转化为二次规划问题，并加入约束条件，配合模型预测控制的滚动优化来在线求解二次规划的最优解，将AGV位姿误差转化为轮子转速的期望输出；在动力学层面，采用滑模控制得到轮子的输出力矩，实现轮子对期望转速的跟踪，引入具有快速准确逼近能力的极限学习机（ELM）神经网络对模型不确定性和未知干扰进行在线观测，并与滑模控制相结合自适应抵消干扰，进一步提高控制器的鲁棒性。在余弦扰动和脉冲干扰下对控制器进行仿真验证，并将结果与PID控制结果进行对比，发现MPC+SMC级联控制器的跟踪效果具有明显优势；与采用径向基函数（RBF）神经网络观测的级联控制器的对比表明，采用ELM观测器的控制器对干扰的鲁棒性更强，在各转速条件下与干扰曲线的拟合度均超过95%，其跟踪误差在多项指标上相比其他方法小1个数量级，最大位置偏差仅为毫米级。轨迹跟踪样机实验结果验证了该控制器的实用性和可行性。

滚动轴承作为一种精密的机械元件，已广泛运用于现代工业机械设备中。在轴承运行时，采用合理的方法诊断轴承的故障具有重大的意义。但在实际复杂多变环境下，采集振动信号不仅面临样本量少的问题，还受到噪声干扰、工况变换等因素的影响，导致故障诊断的准确率低。因此，针对噪声干扰和变工况下的小样本滚动轴承故障诊断问题，该文提出了一种基于原型域增强的元学习去噪模型（Meta-DAE）。首先，构造基于时频图的小样本故障样本集，引入深度卷积生成对抗网络并对数据进行预处理，生成相似分布的伪样本集；然后，将故障样本集输入Meta-DAE模型进行自适应特征提取，Meta-DAE模型采用原型域增强策略，使同类别原型点在嵌入空间中凝聚更紧密；同时，构建了具有降噪性能的编码器，设计了基于原型域增强和去噪的目标函数，通过在小样本下进行模型微调，以提高小样本下模型的噪声鲁棒性和分类准确率。噪声及变工况下小样本故障诊断实验结果表明，相比于其他模型，所提模型在-8 dB强噪声干扰下，仅用10个样本微调模型，分类准确率提高了35.78~57.25个百分点，具有较强的噪声鲁棒性。

随着自动驾驶技术的快速发展，环境感知系统对多传感器融合的需求日益增加。4维（4D）毫米波雷达因其在复杂天气和光照条件下的稳定性能而成为自动驾驶领域的重要传感器之一。尽管4D毫米波雷达通过增加俯仰角信息和提高点云密度改善了目标检测的精度，但其点云稀疏性和噪声问题限制了其独立应用。因此，4D毫米波雷达与视觉传感器的融合成为提升自动驾驶感知精度的关键。然而，传统的外参配准方法依赖繁琐的手动操作，难以满足高效自动化配准的需求。为解决这一问题，该文提出了一种基于标定板的4D毫米波雷达与视觉图像自动外参配准方法。该方法首先设计了包含ChArUco标记、红色圆环和角反射器的标定板，然后通过圆检测算法和角反射器检测算法自动提取配准点的图像坐标和雷达点云坐标。此外，还提出了一种通过3D Max和Unity仿真的方式实现配准数据采集与验证的方法。最后，通过实验比较直接线性变换（DLT）和外参配准（EC）2种方法的性能，评估配准精度。结果表明，所设计的标定板和自动配准算法能够有效地减少人工操作，并且在配准点个数较多时，EC方法具有更高的配准稳定性和配准精度。

大规模通信系统的发展对传统滤波器设计提出了更高的要求，稀疏有限脉冲响应（FIR）滤波器具有低计算复杂度与低实现成本的特点，但常规凸松弛近似设计方法会产生额外的逼近误差，稀疏性也不理想，并且求解过程复杂。针对FIR滤波器在设计中由于乘法器个数多而导致实现成本高的问题，该文提出了一种基于加权最小二乘准则的稀疏FIR滤波器设计方法。首先，根据不同范数性质对初始稀疏表示的L_{\mathrm{0}}范数进行替换，即对目标函数进行改进，从而在保持稀疏性的基础上，解决非凸函数难以直接求解的问题；然后，将目标问题转化为2个凸子问题差的形式，根据迭代规则构造形式更为简单的子问题，采用交替求解方法求解子问题，以进一步提高求解效率并降低求解复杂度；最后，在确定0系数的位置后，通过求解一个加权最小二乘问题来进一步减小近似误差。仿真实验结果显示：与已有的稀疏滤波器求解方法相比，所提方法能够提高FIR滤波器的系数稀疏性，降低乘法器个数，并且在稀疏性增强的情况下获得较为折中的均方根误差与最大误差，同时计算机求解时间更少，求解效率更高。

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。

为提高乳化剂与环氧树脂的相容性，以不同相对分子质量的聚乙二醇（PEG6000、PEG4000、PEG2000）、甲基六氢邻苯二甲酸酐（MHHPA）和环氧树脂（E44）为原料，采用两步法合成了一系列A-B-A型（A为环氧链段，B为亲水链段）结构的非离子型水性环氧乳化剂。采用傅里叶变换红外光谱仪对乳化剂结构进行表征，并通过红外光谱分析与酸值滴定确定了该乳化剂的最佳合成工艺：PEG和MHHPA按照物质的量之比为1∶2.1进行酯化反应，温度为110 ℃，时间为3 h；然后加入与MHHPA等物质的量的E44，在催化剂四丁基溴化铵（TBAB，环氧树脂用量的1%）的作用下进行环氧开环反应，温度为110 ℃，时间为3 h。将合成的乳化剂应用于环氧树脂E44制备出水性环氧乳液，研究了乳液稳定性的多种影响因素，包括PEG相对分子质量、乳化剂含量、乳化温度和搅拌速度。综合考虑乳液稳定性、粒径及其分布等因素，发现采用PEG6000合成的乳化剂具有更好的乳化效果，其HLB值为16.5、浊点为90 ℃，优于使用PEG4000与PEG2000合成的乳化剂。当乳液固含量约为45%时，在20%的乳化剂含量下，以75 ℃的乳化温度、2 000 r/min的搅拌速度进行乳化处理，能够得到平均粒径较小且分布较窄的水性环氧乳液，其具有良好的乳液稳定性。

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。

铝基复合材料具有硬度高、切削加工难度大的特点。为了实现高比强度、高比模量铝基复合材料的近净成形，该文利用激光增材制造技术制备了10%（体积分数）微米级SiC颗粒增强AlMgScZr复合材料，建立了激光能量密度、扫描速率与复合材料成形质量的对应关系，通过光学显微镜（OM）、扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）、X射线衍射仪（XRD）和万能试验机对微观组织和力学性能进行表征和测试，探讨了微米级SiC颗粒对选区激光熔化（SLM）成形铝基复合材料凝固组织和力学性能的作用机理。结果表明：在铺粉层厚为30 μm、扫描间距为0.12 mm、激光功率为260 W、扫描速率为1 000 mm/s的工艺参数下，可获得成形质量最佳的SiC/AlMgScZr复合材料，其致密度可达99.81%；激光熔覆过程中，SiC颗粒与Al基体之间发生了剧烈的界面反应，SiC颗粒尖角明显钝化，原位生成的微米级针状Al₄SiC₄条带与残余SiC颗粒形成混合增强结构；时效态SiC/AlMgScZr复合材料的抗拉强度为379 MPa、延伸率为12%、弹性模量为84 GPa，其断裂形式为Al基体的韧性断裂和Al₄SiC₄相的脆性解理断裂，大量交错分布的针状Al₄SiC₄条带是材料发生过早失效断裂的主控因素。

在血管组织工程领域，目前的主要技术方向集中于利用血管平滑肌细胞（VSMCs）在体外增殖和分泌富含胶原蛋白的细胞外基质（ECM），并且施加特定力学刺激重构出具有所需力学性能的生物材料。合适的氧气含量对于体外细胞三维培养至关重要，但在组织工程血管移植物（TEVG）应用方面还缺乏足够研究。为此通过设计不同的氧气含量培养环境，对VSMCs增殖活性检测以确定细胞培养的氧气含量最佳值；进而，在常规氧含量和低氧含量下，对胶原蛋白的基因表达和蛋白分泌情况进行检测，并通过羟脯氨酸检测法对沉积在细胞层中的总胶原含量进行定量；最后，在聚乙醇酸（PGA）支架材料上接种VSMCs进行三维培养形成TEVG，通过组织切片染色和总胶原定量来观察低氧环境下TEVG的培养效果。结果显示：7%氧气条件下VSMCs细胞活性增长最快；低氧环境下VSMCs的Ⅰ型胶原蛋白（Col Ⅰ）和Ⅲ型胶原蛋白（Col Ⅲ）基因表达有所上调，在第5至第9天可以检测到更多胶原蛋白分泌到细胞培养基中，尤其是Col Ⅲ，并且第11天细胞层ECM中总胶原蛋白的含量为常氧组的3.1倍；7%氧气条件可促进PGA支架上VSMCs三维培养过程的胶原沉积，与常氧组相比总胶原含量提高至2.09倍，并形成更致密的胶原纤维。结果表明，选择低氧环境可以促进组织工程血管移植物胶原蛋白的含量，可为进一步优化TEVG的体外培养条件提供依据。

成簇规则间隔短回文重复序列（CRISPR）是来源于古细菌的一种免疫系统，可在特定向导RNA的引领下对外来核酸进行识别与切割。由于具有高特异性靶标识别能力以及靶激活的核酸酶活性，近年来该系统被广泛应用于核酸检测领域。为实现高灵敏检测，成簇规则间隔短回文重复序列及相关基因编码的系统（CRISPR/Cas）通常需与预扩增技术相结合，但这同时带来了扩增子气溶胶污染、依赖专有设备、检测时间延长等问题。因此，许多研究人员致力于开发免扩增CRISPR核酸检测技术以解决上述限制。CRISPR/Cas靶向激活的高周转率非特异性切割活性为这种技术的开发提供了可能性，利用各种提高系统反式切割效率或者增强信号的策略，许多免扩增CRISPR核酸检测技术被成功开发出来。该文综述了近年开发的基于CRISPR的免扩增核酸检测技术，依据策略不同将这些技术分为Cas效应器的联用或构筑生化回路、电化学传感、微体积CRISPR/Cas系统、优化信号报告物等4个方面，并从策略的角度分析了这些技术实现免扩增核酸检测的原理，即通过累积多个蛋白复合物传导的信号、增强信号传感能力、提高反应体系浓度、放大报告底物信号等原理实现灵敏度提升。基于已有的技术原理，该文对几种策略的优缺点进行讨论。此外，该文进一步展望免扩增CRISPR核酸检测技术的发展趋势并提出未来可能的研究方向，为开发更快速、灵敏、简便的分子检测技术以促进其更深入的应用提供参考。