材料冶金

• ZnCo₂O₄@MnO₂复合材料的制备和电化学性能研究

  蔡丹;武智惠;张学磊;张忠洋;孙晓帮;

  通过二次水热法制备的ZnCo_2O_4@MnO_2纳米复合材料，具备优良的电化学性能。其电化学性能是由于这种核壳结构可以提升电极材料的比表面积，增加其与电解液的接触面积，加快其电化学反应速率，补充了单体电极材料的空位，同步提升电极材料的比电容与电导率。

  2025年02期 v.45;No.222 71-74页 [查看摘要][在线阅读][下载 838K]
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• 基于真空钎焊的铝合金用钎料研制

  孙玉萍;韩磊;王春雨;邱茂琴;崔霞;

  为了得到一种综合性能好且适用于6063铝合金真空钎焊的中温钎料，运用正交分析法分析合金元素对钎料熔化特性及耐蚀性能的影响规律，利用扫描电镜、能谱仪、X射线衍射仪等分析钎料显微组织及物相构成，分析不同成分的铝合金钎料润湿性以及钎焊接头力学性能。试验结果显示，增加Cu元素的含量对钎料的熔点和腐蚀电流密度有显著影响，同时与Al元素形成较多的脆性的Al_2Cu化合物；增加Ge元素的含量对钎料熔点以及腐蚀电位有较大影响，同时导致θ-Al_2Cu相的聚集且组织中出现较多的Si-Ge固溶体、Al-Si-Ge相等；增加Si元素对钎料的润湿铺展性能有较大影响；增加Ni元素的含量，对钎料的腐蚀电流密度有较大影响，能够适当提高铝合金的加工性能。研究表明，Al-8.5Si-20Cu-10Ge-3Ni钎料在6063铝合金真空钎焊中综合性能表现较好。

  2025年02期 v.45;No.222 75-80页 [查看摘要][在线阅读][下载 1021K]
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汽车与机械

• 基于ANSYS的车用起动机电磁场分析

  彭彬;张晓光;仓欣蕾;

  采用ANSYS软件对起动机的永磁直流有刷电机进行了电磁场分析，并对两种不同的电机转子通风孔结构进行了分析，得到了转子通风孔结构对起动机性能的影响规律，经过试验实测了起动机输出性能，验证了仿真结果的正确性，为起动机的优化设计奠定基础。

  2025年02期 v.45;No.222 81-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 983K]
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• 不同加载角度对FAR-SIDE乘员损伤仿真分析

  刘啸宇;庞华廷;朱江宁;

  采用某SUV有限元模型建模，利用LS-DYNA软件，对侧面碰撞远端乘员的损伤进行仿真分析，对汽车沿Y方向0度、正负15度侧面碰撞中远端乘员的损伤情况进行仿真研究。研究表明，负15度加载工况对远端乘员造成的伤害最严重。

  2025年02期 v.45;No.222 86-90+96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1049K]
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计算机应用

• 基于多级注意力机制与全局统筹信息融合的三维目标检测方法研究

  董桃伶;陈鑫;

  传统的三维感知任务是获取二维目标特征和复杂的深度测距信息，通过线性变换和几何处理得到三维目标信息。为了有效提高目标检测的准确性，提出了基于多级注意力机制与全局统筹信息融合(multi-level attentionmechanismandglobaloverallinformationfusion,MAMGOIF)的三维目标检测方法。首先，在轻量级ResNet-50网络的基础上，与卷积操作和全连接操作相结合，用于提取多尺度图像特征信息；其次，利用多级注意力机制网络对多尺度局部信息进行自适应融合和增强通道信息；再次，构建全局信息融合网络，用于学习鸟瞰图(bird's-eye view,BEV)图像特征，通过卷积层获得三维目标信息；最后，将所提出的方法在公开的三维目标检测数据集nuScenes上进行实验。结果表明，提出的MAMGOIF模型比现有主流目标检测算法具有更好的性能。

  2025年02期 v.45;No.222 91-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 751K]
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• 基于脑电实验的AIGC对消费者接受度影响的研究

  魏翩;周晓宏;丁一;姜钧译;

  探讨AIGC(AI-generatedcontent,AIGC)技术在消费者领域的应用具有重要意义。通过脑电实验研究分析AIGC对消费者的接受影响，结果表明：(1)被试对AIGC和PGC(professionallygeneratedcontent,PGC)大脑反应活动并无显著差异，说明AIGC的创造力可以取代PGC继而进行批量个性化生产；(2)AIGC添加AI生成标签会提高被试不必要的认知负荷和情感投入。研究可为AIGC在内容营销中的应用优化提供神经科学支持。

  2025年02期 v.45;No.222 97-102+109页 [查看摘要][在线阅读][下载 828K]
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• 改进YOLOv7的小目标行人目标检测

  任富群;李昕;

  针对目前计算机视觉领域小目标行人目标检测依旧存在漏检误检的问题，提出了一种基于YOLOv7网络改进的融合递归门控卷积和注意力机制的小目标行人检测算法。首先，将主干网络中的卷积模块替换为递归门控卷积模块，提高了对小目标的检测能力。其次，修改网络中的SPPCSPC结构，提高了模型对不同尺度目标的检测性能以及计算效率。最后，添加CA注意力机制，使模型不仅考虑了通道信息，还考虑了方向相关的位置信息。结果表明，与基线模型YOLOv7相比，改进的算法在小目标行人数据集上平均精度均值达到83.6%，召回率达到84.21%，达到了更好的检测结果。

  2025年02期 v.45;No.222 103-109页 [查看摘要][在线阅读][下载 994K]
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• 基于Stacking的安卓恶意加密流量识别

  毛子恒;王玉胜;

  随着传输层安全性(transport layersecurity, TLS)协议的广泛应用，许多恶意软件选择通过加密协议来传输恶意信息，因此识别TLS恶意加密流量并进一步用于安卓恶意软件检测，具有重要的研究价值和意义。针对加密流量领域单一识别模型预测能力有限、容易受到噪声和异常值影响、泛化能力不足等缺点，提出一种基于集成学习Stacking(堆栈)的安卓恶意加密流量识别方法，对规约处理后的特征分别建立三种特征重要性评估算法来筛选出最优特征子集，通过策略组合决策树等多个分类器来学习流量特征的内部规律，在公开安卓数据集CIC-AAGM 2017上与SVM等单一分类器对比，本文的模型性能更优，同时也优于文献中描述的其他方法，结果验证了识别TLS恶意加密流量的可行性。

  2025年02期 v.45;No.222 110-115页 [查看摘要][在线阅读][下载 859K]
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• 局部阴影下基于改进灰狼算法的光伏MPPT

  王钰霖;孙丽颖;

  局部阴影下，光伏阵列输出特性曲线呈现多个极值点，传统最大功率点跟踪方法可能会因陷入局部最优解而失效。针对此类问题，提出了一种嵌入莱维飞行模块的灰狼算法(LGWO)与改进扰动观察法（IP&O）相结合的算法。在可以追踪到最大功率点的前提下，相较于优化算法，提高了算法跟踪速度；相较于优化算法与扰动观察法结合的算法不仅提高了算法的跟踪速度而且提高了输出功率和电压的稳定性。

  2025年02期 v.45;No.222 116-120+128页 [查看摘要][在线阅读][下载 889K]
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建筑工程

• 不同工况下相变蓄冷式冷藏车厢温度场数值模拟研究

  赵小瞳;孟多;

  相变蓄冷技术在冷藏运输中的应用可以改善运输质量并降低运行能耗。以相变蓄冷式冷藏车厢为研究对象，将相变材料与聚氨酯结合构成相变蓄冷保温层，布局在车厢两侧作为车厢壁面，构建一种新颖的相变蓄冷式冷藏车厢，并利用数值模拟法研究了相变材料热物性及环境温度变化对车厢内空气温度的影响规律。结果表明：相变蓄冷保温层中相变材料的相变温度越低，车厢内达到温度平衡时的空气温度也越低；随着车厢外环境温度的升高，相变材料的液相体积分数增加，车厢内空气温度达到平衡拐点的时间随之滞后；在环境温度升高10℃的情况下，车厢内空气平均温度仅升高约1℃。温度云图分析显示，车厢内温度场呈上升趋势，但温度分布规律保持不变，且相变蓄冷保温层和车门附近空气温度相对较低，车厢内前后空气平均温度趋于一致，车厢内不同区域空气最大温差低于1℃。研究表明该类相变蓄冷式冷藏车在长途冷藏运输过程中能够长时间维持车厢内温度稳定，满足食品贮存要求，对实际运输具有重要意义。

  2025年02期 v.45;No.222 121-128页 [查看摘要][在线阅读][下载 4153K]
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• 结合全生命期与BIM技术的装配式建筑施工技术分析

  俞鑫;孙焱焱;

  针对装配式建筑施工质量不易保证，施工工期较长的问题，研究提出了一种结合全生命期理论及BIM技术的装配式建筑施工技术方案。该方案结合BIM技术，对装配式建筑的各个流程进行了控制分析。质量控制流程通过对预制构件独立建模进行分析，工期控制流程利用4DBIM模型进行分析，成本控制流程利用5D BIM模型进行汇总整体分析。结果显示，采用该装配式施工技术方案后，可有效降低建筑设计中的碰撞点数量，并降低项目工期，节约项目成本。为装配式建筑的推广应用提供了技术支持。

  2025年02期 v.45;No.222 129-133页 [查看摘要][在线阅读][下载 995K]
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技术经济

• 融合改进变分模态分解和CNN-Bi LSTM-AM的股价预测研究

  朱婷;颜七笙;

  针对股票价格非平稳、非线性等特征导致的预测难度较大的问题，建立一种基于霜冰优化算法-变分模态分解和卷积神经网络-双向长短期记忆网络-注意力机制的组合模型(RVMD-CNN-Bi LSTM-AM)。首先以最小包络熵作为优化算法的适应度函数，使用霜冰优化算法对变分模态分解进行优化，寻找本征模态分量的个数和惩罚因子的最优参数组合。其次将处理后的股票数据输入到卷积神经网络-双向长短期记忆模型中，使其能够充分地学习数据并挖掘更深层次的数据特征。最后将学习到的特征向量传入注意力机制中，更有效地提取时间特征。选取上证指数数据集进行分析预测，实验结果表明，该模型相较于对比模型预测误差低，拟合度高，对于股票价格的预测具有较高的精度和稳定性。

  2025年02期 v.45;No.222 134-140页 [查看摘要][在线阅读][下载 1291K]
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