摘要:针对城轨云平台边界数量多、边界安全防护薄弱的问题，分析了城轨云与工业控制网络协同交互过程，提出了一种面向城轨云平台边界安全防护的动态信任管理方法，包括异常行为识别、信任评估、信任更新、基于信任值的动态访问控制。根据城轨云的综合监控系统网络拓扑，分析了未经授权控制指令、违规控制指令、干扰正常控制指令三类异常行为。结果表明，所提出的动态信任管理方法能够有效抵御恶意节点发起的异常行为；对于不同节点、不同异常行为的信任值变化不同；符合“缓升快降”的规则，能够保障城轨云平台细粒度的边界安全防护。

摘要:铁路信号设备是保障行车安全、提高运输效率的核心装备，加强信号设备智能运维是降低铁路运行风险的必要基础保障。目前，针对我国基于建筑信息模型（BIM）的智能运维平台存在不能精准映射各设备的行为规律和相互之间互馈作用的机理，须同时依靠经验知识进行推断等问题。首先构建了铁路设备运维文本知识图谱；其次构建卷积神经网络（CNN） ? 团组图卷积神经网络（cgGCN）模型对BIM图像模态数据进行处理，完成对20种铁路信号设备零件图信息的标注，实验结果表明模型准确率达到95.38 %，精确率和召回率的调和平均值F1达到95.58 %；最后将BIM图像信息以视觉模态嵌入运维文本知识图谱，利用Neo4j图数据库实现多模态知识图谱可视化展示，从而精准映射各信号设备相互之间互馈作用的机理，为后续现场铁路运维人员实施安全管理和运维决策提供在线服务和指导。

摘要:针对轨道施工车辆自主定位需求，提出一种基于车载前视相机拍摄百米标视频的轨道车辆自主定位方法。该方法首先对YOLOX-s网络进行改进并构建了百米标的目标检测模型，完成对百米标的目标检测；其次，当检测到百米标后，结合图像预处理和卷积循环神经网络（CRNN）网络构建百米标数字文本识别模型，提取百米标的数字文本信息，从而实现对轨道施工车辆的定位。经实验验证该方法能够快速准确定位轨道施工车辆的位置信息。

摘要:在当前城市轨道交通快速发展的需求下，国内轨道交通安全相关系统的预评价方法尚不成熟，积累的各类故障、事故案例无法得到有效共享，导致实际工程中预评价工作难以开展。首先，构建了基于本体推理规则的Man（人员）、Machine（设备）、Media（环境）、Management（管理）及Mission（任务）的5M多因素信号系统安全知识库。其次，阐述信号系统预评估过程，结合案例分析和应用，形成了基于安全知识库的轨道交通安全预评价方法。最后，从风险辨识质量和风险控制精准度等多方面将基于安全知识库的轨道交通安全预评价方法与一般预评价方法进行比较，结果表明该方法能够从全生命周期角度对信号系统分阶段风险进行辨识并评定风险损失，风险辨识质量高、风险控制精准度高，且该方法的实施有利于加强城市轨道交通事前安全管理效果，同时也可为安全相关系统的风险预评价理论研究提供参考。

摘要:隧道衬砌受腐蚀环境、材料劣化以及地下水的影响，衬砌钢筋锈蚀将成为衬砌后期服役的主要病害之一，钢筋锈蚀以及产生的顺筋裂缝直接威胁衬砌的耐久性和安全性，为此，及时检测钢筋锈蚀程度十分重要。目前的检测方法以接触式测量为主，效率低，为探究非接触快速检测的可行性，采用室内试验和数值分析相结合的方法，深入研究了浅层钢筋锈蚀的热传导规律，分析了主动热激励条件下钢筋锈蚀程度和混凝土保护层厚度对衬砌表面温度场的影响规律。结果表明：主动热激励条件下锈蚀产物表面分布区在热像图中表现为高温区；钢筋锈蚀率为4.36 %~23.16 %时，衬砌表面温差为2.3 ℃~4.4 ℃；试件表面温差随钢筋锈蚀程度的增加而增大，呈现三次函数的关系；而混凝土保护层厚度与表面温差呈明显的负相关性，保护层厚度越大，温差越小。夏季时由于衬砌内外温差导致的热传导效应将在钢筋锈蚀位置的衬砌表面产生，通过红外热像仪检测衬砌表面的温度分布，结合衬砌表观特征，可以综合判定钢筋的锈蚀程度，为钢筋锈蚀的快速检测提供了新的方法和技术手段。

摘要:为研究采用螺旋箍筋套筒底节点连接的预制双面叠合式管廊侧墙在面外荷载作用下的受力变形性能，对2个采用该节点连接的足尺侧墙试件进行了不同轴压比下低周往复加载试验，并与对应2个现浇试件作对比，初步揭示了螺旋箍筋套筒底节点和竖向轴压比对管廊侧墙面外抗震受力变形性能的影响。试验结果表明：两种试件滞回曲线均较为饱满，具有良好的抗震耗能能力，满足装配式结构抗震变形设计要求；叠合装配试件上部区域剪切变形均高于现浇试件，且裂缝遍布整个墙体高度范围，具有良好的面外变形能力。

摘要:土木工程领域的健康监测对保证工程长期、稳定服务有着重要的意义。相较于传统的监测方法，基于深度学习的计算机视觉技术具有高效、准确等优势。对基于深度学习的计算机视觉技术在土木工程全生命周期健康监测领域中的应用进行系统综述。首先，借助文献可视化软件对该领域文献进行科学计量分析；其次，简要阐述了计算机视觉技术的发展历程，总结了在构建深度学习数据集过程中数据获取、数据处理和数据标注三个重要环节的方法与内容；最后，重点回顾了在施工现场安全管理、在役结构局部损伤检测和结构灾后整体损伤评估等应用场景中基于深度学习的计算机视觉技术的发展历程与工程实际应用价值，并展望了可拓展的应用方向。

摘要:为快速、准确模拟城市暴雨内涝演化过程，提出一种排水管网与上覆地表动态水力交互方法，构建了一维管网模型（SWMM）与二维水动力（LISFLOOD-FP）双向耦合的模型，解决了一维管网和二维地表的双向流量交换和时间同步难题。以上海外高桥地区为例，采用两次短历时降雨过程对耦合模型进行校准和验证，比较分析了单向、双向耦合的淹没范围与水深变化。结果表明：双向耦合模拟精度较高，在研究区具有良好的适用性；对于占比80 %以上的轻度（<0.2 m）积水区，单向、双向耦合的模拟积水面积比为1.21；对于中等（0.2~0.3 m）和重度（>0.3 m）积水区，单向耦合模拟结果趋于严重，该比值分别增至1.88和2.1。所构建的双向耦合模型能够揭示城区内涝积水、扩散及消退的全过程，可用于城市暴雨内涝推演，为内涝治理和灾害防御提供科学依据。

摘要:生活圈的边界划定是社区生活圈研究的重点也是难点。现有的划定方法有基于行政边界或控规单元、依据设施服务半径及可达性、居民日常活动行为三种方式，其中基于居民日常活动是最接近社区生活圈本意的测度方法。但目前这一方法的应用主要依靠全球定位系统（GPS）数据，成本高且样本有限，难以描述社区大多数居民的活动规律，更缺乏对大范围不同类型社区生活圈的全貌认识。以成都市为例，基于大样本的手机位置服务数据（LBS），采用复杂网络分析技术（Infomap）对中心城区（549 km²）的社区生活圈进行测度，通过识别其规模和边界特征，进一步探讨空间要素对社区生活圈边界的影响及作用机制。结果表明：通过选取恰当的单元精度和距离约束d值，可以获得较好的网络聚类结果（接近15 min生活圈的实际规模）；基于LBS数据划分的社区生活圈面积规模差异较大，但大多数的规模处于1~5 km²之间；三类代表性空间要素中，路网密度与社区生活圈面积规模存在中等程度相关，区位和商业兴趣点（POI）密度与社区生活圈规模并不存在显著的相关性；但社区生活圈的人口密度与三类空间要素存在强相关。基于手机LBS数据的社区生活圈测度方法可以加深对社区生活圈现象的理解，并为社区生活圈规划提供理论与技术支撑。

摘要:在不确定环境下考虑信息发布与拥挤收费两种措施，基于交通网络均衡，推导了两路径简单路网的最优收费模型，并推广至一般路网。基于两路径路网设计逐日路径选择行为实验，分析了两种措施对路径选择行为的影响。结果表明：完美信息与收费的实施均能减少流量波动，单独实施收费的效果最佳，但只有两种措施相结合时，路网流量趋于用户均衡的趋势最稳定；完美信息会增加路径切换行为，而收费可有效抑制大幅的路径切换；无收费时路径切换往往会造成出行成本增加，而收费时则相反；收费与信息结合时的出行时间比两种措施单独实施时小。

摘要:随着新技术涌现和运用，铁路车站客流集散过程中的安检模式对于车站区域步行换乘效率的影响及其空间设计策略，正受到越来越多的关注。运用“MassMotion”软件对出站人流进行模拟，比较了采用“人脸识别无感出站”和“轨道交通安检互认”技术前后，对于不同空间节点人流出站情况的非均质影响及交互效应，并基于上述结果建立了出站空间人员压力速查表，为铁路车站前期设计评估提供参考。

摘要:港口与城市经济的协调发展有助于提高港口竞争力和城市影响力。以上海和新加坡为比较对象，采用熵权?灰色关联模型探究港口与城市经济的关联度。通过构建向量自回归模型，从对外贸易、生产总值和产业结构探究港城互动关系。结果表明，城市经济与航运中心存在较强关联。新加坡对外贸易与港口间具有稳定的双向促进效应，上海市外向型经济对航运中心的驱动作用较弱。上海市生产总值能为港口发展提供有力的腹地支撑，港口对城市生产总值的辐射带动效应并不明显。上海市第三产业与港口间存在长期的潜在拉动力，但现阶段上海市第二产业对航运中心的发展仍起主导作用。从长期效果看，第三产业扩张政策对航运中心的促进作用强于第二产业。针对上述结论，分析原因并提出增强港口韧性、促进“港产城”融合发展等建议。

摘要:针对传统三维打印采用的诸如网格、三角等均匀同构介观结构填充存在结构效率低、与承载零件应力场不协调等问题，受自然生长的木纹可提高木材整体性能的启发，提出基于图像识别仿生木纹的三维打印路径规划方法，旨在借鉴木材的纤维排布以改善零件的机械性能。通过木材铣削分层，依次提取各层图像木纹并生成对应打印路径，并逐层打印出仿生木纹试件。拉伸试验结果表明：相比同质量的网格填充、三角填充、直线填充三种传统均匀同构填充试件，基于仿生木纹的非均匀异构打印试件最大拉伸载荷分别提高了115.03 %、72.89 %、64.39 %，证明了基于仿生木纹的非均匀介观填充结构能够显著提高打印件拉伸强度。

摘要:铝合金薄壁管在轴向压缩连接时开裂导致连接失效。为提高铝合金的压缩塑性成形性，进行了可加热的不等径管塑性连接模具设计。利用有限元软件对加热塑性连接过程中模具的热应力和热传递进行了数值模拟，用正交试验法对模具散热系统结构参数进行了分析，并进行了模具制作和不等直径铝合金管的连接接头试制。结果表明，20 ℃和600 ℃下模具的最大应力均低于模具材料对应温度下的屈服强度，满足钢、铝金属材料的加热塑性连接工艺需求。设计的散热系统可有效减缓模具热量向拉伸机的传递。300 ℃下该模具成功将Φ44和Φ30的两铝合金管进行了连接。说明了模具设计的合理性和连接工艺的可行性。为后续的工程应用提供指导。

摘要:营运驾驶员长时间疲劳驾驶是导致事故发生的重要原因，为此，企业在营运车辆上安装相机采集驾驶员面部视频，基于模型和算法自动识别驾驶员的疲劳状态，通过语音提醒甚至启用远程护航进行疲劳干预，以此提高驾驶安全。现有的疲劳检测研究大多数都是基于面部关键点检测的算法，该类算法对面部视频的质量要求严格。在真实的营运行车环境中，夜晚光线过差，相机位置安装不理想，驾驶员面部遮挡等均会造成关键点检测失效，从而影响模型的准确性。基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）设计了一种端到端营运驾驶员疲劳检测模型，该模型以相机采集的驾驶员面部视频作为输入，使用CNN网络提取视频单帧特征，在此基础上将时序单帧特征作为LSTM网络的输入来最终识别驾驶员的疲劳状态，实验表明，模型的接收者操作特征曲线下面积（AUC）为0.9，远优于现有的面部关键点模型。此外，为了提高该模型在实际行车环境中的鲁棒性，基于光线变化及相机变化的模拟操作在训练数据上进行了数据增强，通过模型重训练进一步提高了模型的精度及鲁棒性。实验结果表明，改进前，营运车辆行车环境下模型的AUC相比实验室模型下降37.3 %，而改进后AUC仅下降9.7 %，模型的鲁棒性得到改善，能够更好地适应复杂的营运车辆自然驾驶环境。

摘要:针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题，提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点：设计三重注意力模块，利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力，并且生成注意力权重的过程不增加任何参数；设计边缘预测模块，在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测，并与网络深层的显著图预测融合，细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型，并且与其他模型进行充分对比，证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外，该模型参数量为30.28 M，可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31 帧·s^-1的预测速度。

摘要:滨海湿地是“蓝碳生态系统”的重要组成部分。综述了长江口滨海湿地土壤有机碳时空分布及含量、碳汇速率、有机碳横向输入输出通量及量化方法、有机碳循环定量分析模型以及有机碳储量和组分对不同影响因素所做出的动态响应规律，发现在土壤有机碳水平空间分布上，崇西湿地＞崇明东滩＞九段沙＞南汇潮滩；有机碳通量和浓度变化主要受到植物生物量和结构、水和土壤的理化性质、陆源输入和潮汐动力、间隙水交换以及人类活动和全球气候变化的影响。未来应加强长江口湿地土壤碳库和有机碳输运通量统一观测，准确量化各主要因素对有机碳的贡献，这对研究盐沼湿地的碳循环机理和碳汇评估具有重要意义。

摘要:针对智能制造系统的可靠性与风险评估问题，提出一种基于改进失效模式与影响分析（FMEA）的智能制造系统可靠性与风险评估模型。从创新运用组合权重、逼近理想解排序法思想和模糊多准则妥协解排序法的角度对传统FMEA模型进行改进；基于逼近理想解排序法思想得到专家权重，减少了专家团队对失效模式风险因子分析过程中的个体差异；使用模糊层次分析法和熵权法分别计算风险因子的主观和客观权重，减少了风险因子确定的主观性。最后，运用围绕中心点划分（PAM）聚类算法对改进模型得到的结果进行分析，并应用于智能制造系统风险评估中，确定了智能制造系统中各失效模式的重要程度，通过比较分析验证了改进模型的有效性。