郑州大学学报(工学版)

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2026年05月27 00:00

黄河坝下湿地不同景观类型植被演变特征及驱动力

2026年05月27 00:00

为摸清湿地不同景观类型植被群落特征演变及驱动力,对黄河中游西霞院坝下吉利黄河湿地不同景观类型植被群落的生长特征和多样性特征的演变规律进行研究。通过原位调查实验、遥感影像解译,构建基于随机森林的草本植被地上生物量反演模型,分析不同景观类型植被群落的生长特征和多样性特征的演变规律,识别环境因子对不同景观类型植被群落特征演变的驱动作用。结果表明:研究区植被覆盖度等级以高植被覆盖为主,其次是较高植被覆盖;草本植被平均地上生物量整体处于较低植区和中植区,2018—2023年平均地上生物量呈增大-减小-增大的变化趋势,分别于2019年和2022年达到最大值和最小值,平均地上生物量分别为331 g·m-2和244 g·m-2;嫩滩湿地植被表现出湿生植物、中生植物与盐生植物共生的特征;土壤养分因子与植被群落年内特征变化具有显著的相关关系,土地利用类型变化对植被覆盖度有显著影响,尤其是受人类活动影响较大的中等、低植被覆盖区域。

面向森林生态系统服务功能保障的区域生态补偿

2026年05月27 00:00

针对森林生态补偿中非市场性服务功能考虑较少及补偿控制阈值界定不够明确的问题,提出面向森林生态系统服务功能保障的生态补偿机制,基于能值分析理论,融合多学科方法,构建森林生态系统服务功能能值量化方法体系;应用M-K与Pettitt法对功能效益年际序列进行双重突变检验,确定补偿控制阈值;建立人类-自然复合能值系统,解析系统内外生态经济流轨迹,确定补偿标准(单位森林资源价值),进而解析功能效益阈值判别下人类与森林补偿主客体的价值补偿定量关系,为森林生态补偿研究提供一种新思路。将上述理论与方法应用在河南洛阳,结果表明,洛阳市2010—2021 年的森林功能总能值呈现逐年增长趋势(增幅0.37%),突变年份为2016 年,补偿控制阈值为5.11E+22 sej,低于阈值的2010—2015 年需进行补偿,补偿价值呈现波动减少趋势,由2010 年的3 770.7 万元减少至2015 年的1 264.3 万元。补偿价值主要由功能效益低于阈值的削减量决定,而功能效益与森林关键生态要素丰度密切相关,因此,持续推进森林保护与可持续经营,是实现人与自然和谐共生的关键所在。

新型人字行星齿轮传动齿面设计及接触特性分析

梁　栋, 胡汉宝, 吴育康, 陈仁祥, 徐向阳 — 2026年05月27 00:00

渐开线齿轮传动在传递大扭矩和大功率时,常面临齿面接触应力分布不均导致齿面点蚀磨损、齿轮抗弯性能不足的问题。为解决这一问题,提出了一种新型人字行星齿轮传动,啮合形式为凹齿廓(中心轮)-凸齿廓(行星轮)-凹齿廓(内齿圈)点接触。基于空间几何关系推导各构件凸、凹齿齿廓方程,利用螺旋运动法完成各构件共轭齿面数学描述,建立成型齿面几何方程。基于MATLAB与UG软件,通过曲面缝合、拉伸、合并和布尔运算等操作,构建了凹齿抛物线中心轮、凸齿圆弧行星轮和凹齿抛物线内齿圈,并完成新型人字行星齿轮传动、渐开线齿轮传动和渐开线-圆弧齿轮传动3种形式的模型装配。采用自适应网格技术划分网格,通过灵敏度分析确定了网格密度与计算精度的关系。在输入功率为360 kW、太阳轮转速为2 000 r/min的工况下,根据有限元分析对比相同工况下3种传动构型的啮合接触特性。结果表明:与渐开线齿轮传动相比,新型人字行星齿轮传动的静态等效应力降低了24.5%,齿面应力分布更加均匀,且抗弯性能提升了4.63%,显著优于标准渐开线齿轮传动形式。

考虑道路附着系数的智能车辆主动避撞

2026年05月27 00:00

为提高主动避撞策略的有效性,提出了一种碰撞时间裕度风险评估方法。建立三自由度车辆模型和Dugoff轮胎模型并对状态参数进行计算得到归一化轮胎力。基于无迹卡尔曼滤波算法设计路面附着系数估计器,并通过仿真验证附着系数估计器的有效性。在安全距离模型中加入了道路附着系数,以解决传统避撞模型只考虑位置和车辆运动状况的问题。使用五次多项式生成主动避撞路径,计算所需的安全转向距离。基于风险评估方法设计了避撞模式选择策略,使智能车辆可根据与障碍物之间的运动学关系选择适合的避撞模式。采用基于车辆逆动力模型的纵向控制与使用MPC的横向控制对智能车辆进行解耦控制。通过Carsim-Simulink联合仿真实验和实车实验验证了避撞策略的有效性。

基于机器学习的盾构正面滚刀掘进效率预测模型

2026年05月27 00:00

以往工程中对滚刀开仓换刀时机的判断主要依赖传感器数据和人为经验,导致开仓换刀时滚刀已经严重磨损从而影响掘进速度,或者滚刀磨损值未达到预期造成开仓成本损耗。为了能准确判断滚刀开仓换刀时机,总结出掘进效率计算方法对滚刀的使用价值进行表征,并用机器学习方法对其进行预测。研究依托深圳市CFL隧道工程,调研以往文献分析盾构机掘进效率的影响因素,优选15种特征作为输入参数,将滚刀掘进效率作为输出参数,经过数据处理一共得到37 849条数据序列作为总样本集。采用机器学习的方法利用数据集进行训练,选用的算法模型包括Random Forest、Extra Tress、GBDT和XGBOOST。结果表明:机器学习模型能够很好地预测滚刀的掘进效率,其中XGBOOST模型的预测效果最好,决定系数为0.955,平均绝对误差为7.053,均方根误差为13.249,最适作为盾构正面滚刀掘进效率的预测模型,研究结果可以为盾构机开仓换刀时机提供参考。

基于改进JPS和DWA算法的移动机器人路径规划

2026年05月27 00:00

针对传统跳点搜索(JPS)算法在路径规划过程中因访问大量无关扩展节点而致使搜索盲目性增强、内存占用增大,以及输出路径存在冗余节点等问题,提出了一种基于目标点搜索方向优先级和动态权重评价函数的改进JPS算法。首先,依据目标点与移动机器人的位置关系,提升算法寻路时目标点所在方向的优先级,并引入基于距离的动态权重评价函数,以此减少搜索无关节点造成的资源浪费和效率损耗;其次,对改进后的 JPS 算法输出的全局路径实施二次规划,消除原路径中存在的冗余节点,使全局路径更为平滑;再次,引入并改进动态窗口法(DWA)算法作为局部路径规划算法,改进后的DWA算法将采用基于碰撞距离的动态优先级策略,自动避让交叉路径上的移动机器人;最后,分别对改进后的 JPS 算法和 DWA 算法进行仿真验证。结果表明:相较于传统跳点算法,所提算法搜索到的扩展节点数平均减少了 60.0%,轨迹节点数平均减少了 43.6%,路径拐点数平均减少了 23.9%。此外,改进后的 DWA 算法能够有效解决传统 DWA 算法在处理路径冲突等动态环境问题时存在的缺陷与不足,显著提高了 DWA 算法在多机器人路径规划中的协同性和适应性。

基于蝴蝶优化改进算法的无人机三维路径规划

2026年05月27 00:00

针对无人机在多重威胁环境下路径规划复杂度高、难以在有效时间内生成高质量路径的问题,提出一种多策略融合的粒子群-蝴蝶优化改进算法(IPSOBOA)。通过Tent混沌映射结合反向学习策略优化初始种群,增强种群多样性;引入非线性参数调整和动态转换概率机制,平衡全局搜索与局部开发;结合粒子群算法,在局部搜索阶段引入速度项,提出在速度动态变化的位置更新方程,提升搜索效率。分别基于三维静态和动态环境下不同威胁场景,将IPSOBOA与蝴蝶优化算法及其他多种优化算法进行对比。实验结果表明:IPSOBOA在静态环境的3种场景下相较于蝴蝶优化算法,最优适应度值分别优化1.8%、17%和44%,路径长度分别优化1.8%、42.4%和61.3%;在动态环境下实现全局路径跟踪与实时避障的结合,生成更平滑、安全性更高的路径。

面向实例依赖标签噪声学习的动态混合噪声识别方法

2026年05月27 00:00

在实例依赖标签噪声IDN学习中,半监督方法能缓解噪声干扰并利用特征信息,但其效果依赖于准确的噪声识别,易受识别方法的影响。为解决噪声识别不准确的问题,设计了鲁棒特征重心以弱化不可靠数据的干扰,并提出了一种基于特征相似度的分布自适应动态混合模型DMM,通过提取特征相似度、结合高斯混合模型GMM与Beta混合模型BMM拟合分布并动态融合,实现更准确的噪声识别,最终结合半监督策略完成训练。在人工加噪的CIFAR-10/100数据集上,所提方法均达到了最优性能。在真实世界噪声数据集Animal-10N和Clothing1M上的最高分类准确率分别为84.21%和75.80%,优于现有代表性方法,验证了所提方法在实例依赖标签噪声学习任务中的有效性与适用性。

基于BLR并行结构的多模态调制识别方法

江　桦, 肖科杰, 胡　坡, 巩克现, 赵振禹 — 2026年05月27 00:00

针对现有基于卷积神经网络(CNN)的调制识别方法对单一模态数据(如IQ序列)依赖性强、难以充分提取信号多维特征等问题,提出了一种基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)和残差网络(ResNet)的多模态并行结构调制识别方法(BLR网络)。首先,通过上支路的BiLSTM提取IQ数据的时序特征,通过下支路的ResNet-18提取星座图的空间特征;其次,在决策融合模块采用串行特征融合,更好地挖掘多模态数据的互补性;最后,借助模型的特征提取能力对信号调制样式进行识别,并在公开数据集RML2018.01a上进行了实验验证。实验结果表明:BLR网络在6~30 dB信噪比区间内的整体识别准确率稳定在96.48%,相较于单一模态的ResNet和BiLSTM模型分别提升了2.61%和3.91%,相较于并联结构的CNN-LSTM模型提高了1.25%,验证了所提模型在调制识别问题上的有效性。

基于改进YOLOv8的指针式仪表读数识别算法

2026年05月27 00:00

针对现有深度学习的仪表读数识别算法在边缘设备上存在资源消耗较大和传统图像处理算法在复杂场景下鲁棒性不足、误差累积以及难以实现端到端指针提取等问题,提出了一种轻量化改进的YOLOv8模型实现仪表检测,并采用YOLOv8-pose关键点模型提取仪表盘关键点,拟合指针与刻度线结合角度法计算仪表读数。首先,设计轻量级的RGELAN模块替代C2f模块,降低骨干和颈部网络复杂度;其次,将考虑多尺度特征贡献的CASCHead检测头替代解耦头,减少检测头参数量;最后,引入Shape-IoU优化回归损失函数,提升检测准确性。实验结果表明: 改进后的模型YOLOv8-RSS在P和mAP@50:95上分别为98.5%和90.6%,相较于原始YOLOv8的P和mAP@50:95仅损失了0.3%和0.4%,但参数量、计算量和模型大小分别减少了48.3%,44.4%和46%;在复杂场景下,仪表读数阶段算法的平均相对误差、平均引用误差、参数量和检测速度分别为1.425%,0.557%,3.08M和78帧/s,与其他算法相比,该算法降低了空间占用和读数误差,提升了检测速度。

基于曲率与法线信息分割的三维点云数据去噪方法

2026年05月27 00:00

在三维点云数据采集过程中,由于三维激光扫描设备精度的局限性和外部环境的干扰等因素,获取的点云数据通常混杂着噪声。为了有效去除三维点云数据中的噪声,同时准确保留其几何特征,提出了一种基于三维点云曲率与法线信息分割的去噪方法。首先,利用奇异值分解(SVD)和距离加权分别估算点云的曲率与法线信息,并将点云划分为平坦区域和非平坦区域;其次,针对平坦区域采用改进的统计滤波处理,利用动态调整邻域大小和曲率加权距离以优化离群点检测;对非平坦区域则结合改进的双边滤波方法,通过增强空间距离和法线差异的权重函数,有效保留局部几何特征。对斯坦福兔子点云处理的实验结果表明:所提算法的去噪率达到了97.83%,优于统计滤波、双边滤波和DBSCAN等传统方法;对实测直齿轮点云进行实验,去噪后的点云与标准模型的偏差分析显示,直齿轮整体点云中90%以上的点与标准模型的距离偏差小于0.2 mm,轮齿部分90%以上的点与标准直齿轮模型的距离偏差小于0.25 mm,在去除噪声的同时,能够有效保留点云模型的几何细节和边缘特征,证明了所提算法的有效性。

基于多尺度动态滤波的图像增强模型

尹　毅, 吕　培, 李凯江, 郑昊坤, 徐　豪, 陈梦婕 — 2026年05月27 00:00

为了解决传统图像增强方法中难以同时兼顾全局平滑与局部纹理细节的问题,提出了一个基于多尺度动态滤波分解的MDFD图像增强模型。首先,利用可学习的低通滤波器和高通滤波器来分别提取图像的低频与高频图像分量;其次,结合这两种频域图像分量,提出了跨低频通道注意力融合模块(LFCA)和跨高频空间注意力融合模块(HFSA),以实现图像全局与局部的协同增强;最后,通过引入多尺度融合策略,综合利用不同尺度下的高频和低频信息进行特征融合。多尺度融合的优点在于能够通过有效整合不同尺度上的细节和全局特征,在多个层面显著提升图像的增强效果。实验结果表明:MDFD模型在FiveK和PPR10K数据集上的验证中表现出色,其中峰值信噪比(PSNR)分别达到25.90和27.35,结构相似性指数(SSIM)分别为0.964和0.945,ΔEab分别为7.38和6.50。这表明MDFD模型在复杂环境和颜色丰富等场景下具有优越的图像增强性能。

融合多信息的图卷积实体对齐方法

2026年05月27 00:00

由于不同知识图谱在实体表示、关系定义和语义结构等方面的异质性,在图谱的结构性差异和信息缺失的情况下,仅依赖图结构难以有效提高对齐质量。为此,提出了一种融合多信息的图卷积实体对齐方法。首先,改进的PageRank算法用于筛选三元组,缓解知识图谱结构差异带来的影响;其次,通过图卷积网络学习实体和属性的嵌入表示,并利用这些表示迭代更新实体间的关系;最后,基于PBAB方法整合文本描述信息,与图结构信息加权融合,从而提升实体对齐的效果。实验在DBP15K数据集上开展,评估了所提方法与基准方法在实体对齐任务中的表现。实验结果表明:所提方法在Hits@1指标上相较于最优基准方法提升了约3%,其他评价指标也均有相应的提升。

一种考虑节假日影响的时空网络流量预测方法

2026年05月27 00:00

现有深度学习方法在网络流量预测时没有充分考虑节假日的影响,针对此,在分析历史数据对预测性能影响的基础上,提出了一种考虑节假日影响的时空网络流量预测方法。首先,提出一种考虑节假日这一外部因素的生成历史数据的方法,使得历史数据中的节假日这一语义特征对网络流量预测产生作用;其次,通过时空学习块来学习网络流量的时间相关性、复杂空间相关性以及时空异构性,获得历史数据包含的时空综合特征;最后,通过跳跃连接融合多个块的结果,输出最后的预测结果。在意大利米兰数据集和中国台湾数据集上的实验结果表明:与最近的同类模型AHSTGNN相比,所提模型在意大利米兰数据集和中国台湾数据集上的MAE分别降低了0.9和24.35,RMSE分别降低了1.81和58.25,说明了该方案的有效性。

面向学习情感的多模态多尺度面部表情识别分析

姬莉霞, 任晗靓, 王　威, 杜云龙, 周洪鑫, 付元忠 — 2026年05月27 00:00

针对学习情感识别中细微特征难以捕捉、数据样本稀缺等问题,提出了一种基于生成扩散模型与多模态多尺度视觉编码的面部情感识别方法。首先,构建融合多尺度全局和局部细节特征的学习情感数据集,并利用生成扩散模型对稀缺情感样本进行扩充,从而缓解少样本学习场景的数据约束;其次,设计了一种多模态多尺度视觉编码机制,通过融合原始人脸图像的全局特征与显著区域的局部细节信息,实现微表情与细粒度情感特征的高精度建模与有效融合。最后,在CNN、视觉Transformer及混合架构等多类模型上进行实验。结果表明,本文方法整体识别准确率达 68.10%,相较于现有基准方法平均提升约2.98%,最高提升5.30%。消融实验进一步验证了生成扩散模型与多模态多尺度融合模块在增强模型对微表情细节捕捉及整体识别鲁棒性方面的有效性与协同作用。

基于液冷的特种车辆电池流道结构优化设计

2026年05月27 00:00

特种车辆在复杂工况下的运行过程中,电池过热问题是制约其性能与安全性的关键因素之一。基于动静脉毛细血管具有营养物质输送能力的启发,设计了一种新型血管仿生流道结构,利用计算流体力学数值计算方法对电池模组进行瞬态模拟,并借助试验平台对仿真模型进行初步验证,实现不同结构方案的对比分析,深入探究液冷板散热效果及压力损失与结构参数、冷却介质、放电倍率和环境温度之间的关联特性,并基于正交试验实现液冷板结构优化设计。结果表明:新型流道相较于平行流道结构,其散热性能得到有效提升,压力损失降低40.7%;冷却介质的物性参数直接影响着其散热性能和压力损失,质量流量入口流速增加可提升冷板散热效果,在流速30 L/min后随着持续增加改善效果受限;在38 ℃至70 ℃工作环境温度下,电池模组最高温度在45 ℃左右,表面温差小于2 ℃,均处于合理范围内。本研究有助于推动不同环境下特种车辆电池热管理技术的应用,为提高电池包温度均匀性和冷却速率、降低能耗的研究提供数据支撑。

基于核注意力-Transformer的电力系统惯量估计方法

2026年05月27 00:00

针对高比例可再生能源并网的区域互联电力系统惯量估计问题,提出了一种基于Transformer与核注意力网络相结合的新型核注意力-Transformer估计算法,旨在精准高效估计系统区域惯量。首先,构建含可再生能源的区域电力系统动态响应模型;其次,利用Transformer的自注意力机制提取系统动态特征,并结合KAN的核注意力机制替代传统全连接层和softmax层,增强了模型对复杂非线性及强随机性数据的适应性与鲁棒性;最后,通过惯性分布的可视化,实现了惯量变化的实时监测,为系统运行人员提供了直观的决策依据。在改进的Australian 14机59节点系统中进行验证,与传统RNN、LSTM、GRU及Transformer相比,所提的核注意力-Transformer算法在不同仿真背景下,噪声过滤能力和估计精度均有显著提升。同时,惯量分布的可视化结果清晰呈现了系统惯量的时空变化特征,为电力系统的安全稳定运行提供了有力支撑。