《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》理工學(xué)報(bào)，創(chuàng)刊于1957年，是教育部主管、武漢大學(xué)主辦的學(xué)術(shù)類(lèi)科技期刊，主編是劉經(jīng)南院士。該刊1957年3月創(chuàng)刊，曾用刊名《武漢水利學(xué)院學(xué)報(bào)》、《武漢水利電力學(xué)院學(xué)報(bào)》、《武漢水利電力大學(xué)學(xué)報(bào)》。主要刊登水利水電、土木建筑與城市設(shè)計(jì)、電氣工程、動(dòng)力與機(jī)械、計(jì)算機(jī)技術(shù)及應(yīng)用等學(xué)科的最新研究成果。我刊在水利水電與土木工程方向優(yōu)勢(shì)明顯，且具有鮮明的水利電力行業(yè)特色。該刊是中文核心期刊、中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊、中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源期刊、中國(guó)核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫(kù)入選期刊、中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)源期刊、中國(guó)科技期刊精品數(shù)據(jù)庫(kù)入選期刊、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)入選期刊、臺(tái)灣華藝電子期刊資料庫(kù)統(tǒng)計(jì)源期刊，入選美國(guó)《劍橋科學(xué)文摘》(CSA)，被美國(guó)烏利希期刊指南(UlrichPD)收錄，是中國(guó)學(xué)術(shù)期刊文摘、中國(guó)農(nóng)業(yè)文摘-農(nóng)業(yè)工程、中國(guó)力學(xué)文摘、長(zhǎng)江年鑒、中國(guó)光學(xué)與應(yīng)用光學(xué)文摘等刊物的源刊，先后被評(píng)為電力部?jī)?yōu)秀期刊一等獎(jiǎng)、湖北省優(yōu)秀期刊、全國(guó)優(yōu)秀高校自然科學(xué)學(xué)報(bào)二等獎(jiǎng)。

　　《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》獲水利工程類(lèi)核心期刊、全國(guó)優(yōu)秀高校自然科學(xué)學(xué)報(bào)、湖北省優(yōu)秀期刊。

　　武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)雜志欄目設(shè)置

　　水利水電工程、建筑工程、電氣工程及計(jì)算機(jī)技術(shù)、動(dòng)力與機(jī)械工程、經(jīng)濟(jì)管理、數(shù)理研究

　　武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)雜志榮譽(yù)

　　CA 化學(xué)文摘(美)CSCD 中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源期刊(含擴(kuò)展版)Pж(AJ) 文摘雜志(俄)SA 科學(xué)文摘(英)萬(wàn)方收錄(中)上海圖書(shū)館館藏劍橋科學(xué)文摘北大核心期刊(中國(guó)人文社會(huì)科學(xué)核心期刊)哥白尼索引(波蘭)國(guó)家圖書(shū)館館藏物理學(xué)、電技術(shù)、計(jì)算機(jī)及控制信息數(shù)據(jù)庫(kù)知網(wǎng)收錄(中)統(tǒng)計(jì)源核心期刊(中國(guó)科技論文核心期刊)維普收錄(中)Caj-cd規(guī)范獲獎(jiǎng)期刊

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　　《武警工程大學(xué)學(xué)報(bào)》(雙月刊)創(chuàng)刊于1985年，由中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)工程學(xué)院主辦。本刊的辦刊宗旨是：高舉鄧小平理論偉大旗幟，以“三個(gè)代表”重要思想為指導(dǎo)，貫徹“百花齊放，百家鳴鳴”的方針，立足本院，面向社會(huì)，展示科研成果，促進(jìn)學(xué)術(shù)發(fā)展，發(fā)揮育人功能，為科學(xué)研究和教學(xué)服務(wù)，為武警部隊(duì)現(xiàn)代化建設(shè)服務(wù)。

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基于層級(jí)融合注意力的三維目標(biāo)檢測(cè)

摘要：室外場(chǎng)景中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)常呈現(xiàn)稀疏性，這使得遠(yuǎn)處物體和小物體檢測(cè)困難。針對(duì)上述問(wèn)題，以經(jīng)典的高效檢測(cè)器IA-SSD（InstanceAwareSingle-StageDetector）作為基線網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上改進(jìn)出了層級(jí)融合注意力目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)HFA-SSD（Hierarchical Fusion Attention Single-Stage Detector）。首先，在下采樣層中結(jié)合幾何和語(yǔ)義特征并使...

基于VMD-SSA-LSSVM的變壓器油中溶解氣體濃度預(yù)測(cè)方法

摘要：本文提出了一種基于變分模態(tài)分解（variational mode decomposition， VMD）、麻雀搜索優(yōu)化算法（sparrow search algorithm， SSA）和最小二乘支持向量機(jī)（least squares support vector machine， LSSVM）的組合預(yù)測(cè)模型，用于提升變壓器油中溶解氣體濃度的預(yù)測(cè)精度和效率。首先，通過(guò)VMD對(duì)原始溶解氣體濃度信號(hào)進(jìn)行...

長(zhǎng)江上游流域降水時(shí)空演變特征及驅(qū)動(dòng)因素分析

摘要：選用長(zhǎng)江上游流域1961—2022年1 km空間分辨率的月尺度格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)，基于創(chuàng)新趨勢(shì)分析法、MannKendall檢驗(yàn)法等方法對(duì)長(zhǎng)江上游流域四季和全年各量級(jí)降水量的時(shí)空特征進(jìn)行分析，并使用交叉小波分析探究流域年降水量的驅(qū)動(dòng)因素。結(jié)果表明：1)1961—2022年長(zhǎng)江上游流域的年降水量整體呈微弱增加趨勢(shì)，春季、夏季和冬季降水呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中強(qiáng)降水等級(jí)增幅接近或超過(guò)10%，而秋季降水在全部降水等...

主余震序列作用下高拱壩動(dòng)力響應(yīng)與累積損傷研究

摘要：為探究高拱壩在主余震序列作用下的動(dòng)力響應(yīng)和累積損傷規(guī)律，利用頻率波數(shù)域格林函數(shù)法生成符合場(chǎng)地特征的主余震序列，并基于ABAQUS有限元軟件建立拱壩-地基系統(tǒng)有限元模型，以此開(kāi)展主余震序列地震動(dòng)作用下的高拱壩動(dòng)力響應(yīng)與累積損傷分析。結(jié)果表明：1）相較于單一主震，主余震序列作用下高拱壩最大主應(yīng)力、最大位移及橫縫開(kāi)度顯著增加；2）單一主震和主余震序列作用下高拱壩損傷演化規(guī)律相近，且壩體損傷主要位于壩體中...

水文情勢(shì)變化下的永安溪生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

摘要：利用永安溪1980—2020年的日流量數(shù)據(jù)，采用流量過(guò)程線定義月、豐枯期、年尺度下的生態(tài)盈余（ecosurplus, ES）和生態(tài)赤字（ecodeficit, ED），以此分析水庫(kù)運(yùn)行前后累積生態(tài)徑流指標(biāo)變化情況。同時(shí)，結(jié)合香農(nóng)指數(shù)（Shannon index, SI）獲得生物多樣性變化情況，并根據(jù)生態(tài)徑流指標(biāo)間的相關(guān)性，進(jìn)一步評(píng)估生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。結(jié)果表明：1）水庫(kù)運(yùn)行對(duì)各時(shí)間尺度的生態(tài)徑流指標(biāo)均產(chǎn)...

嵌入式宏纖維復(fù)合材料作動(dòng)性能研究

摘要：針對(duì)CRAWLEY等提出的嵌入式壓電材料作動(dòng)力公式未考慮宏纖維復(fù)合材料(macro fiber composite,MFC)的端部作動(dòng)這一問(wèn)題，將MFC端部與上部復(fù)合材料層之間的相互作用引入MFC作動(dòng)力計(jì)算，推導(dǎo)了嵌入式MFC的作動(dòng)力公式，發(fā)現(xiàn)計(jì)算得到的MFC端部和中部?jī)?nèi)力與ANSYS壓電仿真結(jié)果相比誤差較小。以含有嵌入式MFC的復(fù)合材料層合板結(jié)構(gòu)端部位移為例，對(duì)考慮端部作動(dòng)的MFC作動(dòng)力仿真、A...

基于智能算法的正交異性鋼-UHPC組合橋面設(shè)計(jì)優(yōu)化

摘要：基于某正交異性鋼-超高性能混凝土（ultra-high performance concrete,UHPC）組合橋面橋梁，采用ANSYS有限元子模型技術(shù)分析了疲勞細(xì)節(jié)在車(chē)輛荷載下的應(yīng)力響應(yīng)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-遺傳算法優(yōu)化了設(shè)計(jì)參數(shù)，使構(gòu)造細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)了無(wú)限疲勞壽命設(shè)計(jì)且橋面重量較低。基于正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)方法確定25組樣本集，通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較好地反映了疲勞細(xì)節(jié)應(yīng)力幅與構(gòu)造參數(shù)間的關(guān)系，能快速得到各個(gè)...

基于前饋補(bǔ)償?shù)腍MCVT輸出轉(zhuǎn)速最優(yōu)控制

摘要：針對(duì)液壓機(jī)械無(wú)級(jí)變速器（hydro-mechanical continuously variable transmission, HMCVT）在輸入轉(zhuǎn)速擾動(dòng)下輸出轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性差和調(diào)整時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，以降低HMCVT輸出轉(zhuǎn)速超調(diào)量和縮短調(diào)整時(shí)間為目標(biāo)，提出了一種基于前饋補(bǔ)償?shù)淖顑?yōu)控制方法。通過(guò)HMCVT原理分析和模型建立，制定了基于前饋補(bǔ)償?shù)妮敵鲛D(zhuǎn)速最優(yōu)控制方案，設(shè)計(jì)了模型預(yù)測(cè)最優(yōu)控制器，將最優(yōu)控制增量...

基于BOA-VMD-SVD的MEMS陀螺儀信號(hào)降噪方法研究

摘要：針對(duì)微機(jī)電系統(tǒng)（micro-electro-mechanical system,MEMS）加速度計(jì)輸出信號(hào)中隨機(jī)噪聲較大的問(wèn)題，提出一種基于蝴蝶優(yōu)化算法（butterfly optimization algorithm,BOA）的變分模態(tài)分解（variational mode decomposition,VMD）聯(lián)合奇異值分解（singular value decomposition,SVD）的隨...

融合語(yǔ)義的對(duì)抗偽裝技術(shù)

摘要：物理對(duì)抗攻擊中的偽裝攻擊能有效誤導(dǎo)目標(biāo)檢測(cè)模型產(chǎn)生錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)結(jié)果。然而，現(xiàn)有對(duì)抗偽裝普遍存在檢測(cè)模型對(duì)被偽裝物體的預(yù)測(cè)類(lèi)別會(huì)隨觀察視角的改變而變動(dòng)的問(wèn)題。這種多視角下攻擊結(jié)果的不一致降低了對(duì)抗性偽裝方法的隱蔽性。為提高對(duì)抗偽裝的隱蔽性，提出一種多視角一致的對(duì)抗偽裝生成方法。該方法通過(guò)增強(qiáng)潛在空間中對(duì)抗偽裝的語(yǔ)義約束，確保偽裝的語(yǔ)義信息與指定類(lèi)別始終保持一致，最終使生成的對(duì)抗偽裝表現(xiàn)出更好的隱蔽性。...

基于混合麻雀搜索算法的作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題求解

摘要：針對(duì)以最小化完工時(shí)間為目標(biāo)的作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題，設(shè)計(jì)了以麻雀搜索算法為框架，結(jié)合遺傳算法和模擬退火算法的改進(jìn)算法。首先，為降低復(fù)雜性，在編碼設(shè)計(jì)階段直接對(duì)工序進(jìn)行編碼，根據(jù)麻雀中發(fā)現(xiàn)者、追隨者和偵察者的特征，利用多種交叉、變異策略對(duì)其位置進(jìn)行更新，以提高領(lǐng)域搜索性能；為了避免傳統(tǒng)麻雀搜索算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，結(jié)合模擬退火算法幫助跳出局部最優(yōu)，提高全局搜索能力；最后，通過(guò)10個(gè)經(jīng)典算例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真...

基于Multi-Agent模型的電力物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線覆蓋測(cè)試方法研究

摘要：為解決傳統(tǒng)測(cè)試系統(tǒng)自主性較差、測(cè)試覆蓋率和網(wǎng)絡(luò)通訊資源利用率較低的問(wèn)題，提出基于Multi-Agent模型的電力物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線覆蓋測(cè)試方法，并給出測(cè)試方法的原理、無(wú)線連接方式、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及測(cè)試過(guò)程。通過(guò)NetLogo 3D軟件建立基于Multi-Agent模型的電力物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線覆蓋測(cè)試仿真模型。仿真結(jié)果表明：與傳統(tǒng)測(cè)試方法相比，所提方法具有更低的無(wú)線電發(fā)射功耗和帶寬占用，測(cè)試過(guò)程無(wú)需人工操作測(cè)試裝置，測(cè)...

基于多模態(tài)視覺(jué)Transformer的俯視圖行人重識(shí)別

摘要：現(xiàn)有行人重識(shí)別技術(shù)主要關(guān)注水平視角下的圖像。在例如無(wú)人超市這類(lèi)特定場(chǎng)景下，攝像頭以俯視角度拍攝，僅能獲得有限的行人信息。針對(duì)此問(wèn)題，將多模態(tài)視覺(jué)Transformer應(yīng)用于俯視圖行人重識(shí)別任務(wù)，利用俯視數(shù)據(jù)集中額外的深度模態(tài)來(lái)提高俯視圖的檢索精度。具體而言，提出一種基于RGB(red,green,blue)與深度多模態(tài)視覺(jué)Transformer的特征提取方法，利用雙流網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)集的深度信息，自集...

基于深度卷積U-Net網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人機(jī)高分辨率可見(jiàn)光影像電力設(shè)施自動(dòng)提取

摘要：結(jié)合深度學(xué)習(xí)提出一種適用于復(fù)雜場(chǎng)景的深度卷積U-Net網(wǎng)絡(luò),用于無(wú)人機(jī)高分辨率可見(jiàn)光影像電力設(shè)施提取。首先，充分考慮電力設(shè)施的幾何特征，構(gòu)建深度卷積U-Net網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)通過(guò)深層編碼、逐級(jí)解碼，深度挖掘電力設(shè)施空間-光譜語(yǔ)義特征，增強(qiáng)模型的判別性和魯棒性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)施的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。其次，在解碼器部分，采用轉(zhuǎn)置卷積替代傳統(tǒng)的雙線性插值進(jìn)行上采樣，以減少空間信息損失。最后，采用高效的二值交叉熵?fù)p失...

預(yù)浸改性處理對(duì)粗集料耐磨耗性的影響

摘要：為提升粗集料的耐磨耗性能，采用硅酸鋰-苯丙混合溶液預(yù)浸改性的方式對(duì)4種粗集料進(jìn)行處理。提出以粗集料的質(zhì)量損失百分比降低率、棱角值損失百分比降低率和紋理?yè)p失百分比降低率表征預(yù)浸改性處理對(duì)粗集料耐磨耗性能的影響，并采用金相顯微鏡和紅外光譜技術(shù)分析了硅酸鋰-苯丙混合溶液對(duì)粗集料耐磨耗性能的影響機(jī)理。結(jié)果表明：石灰?guī)r、花崗巖和玄武巖經(jīng)過(guò)硅酸鋰-苯丙混合溶液預(yù)浸處理后耐磨耗性能均有一定的提升，其中石灰?guī)r粗集...

基于自注意力機(jī)制的徑流智能預(yù)報(bào)方法

摘要：基于自注意力（self-attention, SA）機(jī)制和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory, LSTM）算法，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的SA-LSTM徑流過(guò)程臨近預(yù)報(bào)模型，實(shí)現(xiàn)短臨徑流過(guò)程的精準(zhǔn)快速預(yù)報(bào)。并以貴州省南明河流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，比較LSTM和SA-LSTM模型的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明：所建SA-LSTM模型在豐水期和枯水期較LSTM模型在可靠性方面有所提升，其對(duì)水位流量的預(yù)測(cè)...

三峽庫(kù)區(qū)香溪河庫(kù)灣消落期、汛期懸浮物氮素變化及影響因素研究

摘要：懸浮物作為湖泊生態(tài)系統(tǒng)氮素循環(huán)的重要載體，其吸附與解吸過(guò)程顯著調(diào)控氮素的賦存形態(tài)與時(shí)空分布，深刻影響水環(huán)境生態(tài)功能。為深入解析三峽庫(kù)區(qū)典型支流香溪河庫(kù)灣在關(guān)鍵水文期（消落期與汛期）懸浮物氮素的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律及驅(qū)動(dòng)機(jī)制，本研究于2020年消落期及汛期開(kāi)展了針對(duì)香溪河庫(kù)灣的野外監(jiān)測(cè)、實(shí)驗(yàn)和室內(nèi)分析，探究了庫(kù)灣懸浮物氮素的遷移轉(zhuǎn)化特征及主控因素。結(jié)果表明：① 香溪河庫(kù)灣懸浮物氮素具有多源性，主要來(lái)源于長(zhǎng)江...

構(gòu)網(wǎng)型變流器并聯(lián)系統(tǒng)暫態(tài)同步穩(wěn)定性分析

摘要：在構(gòu)網(wǎng)型變流器并聯(lián)系統(tǒng)中，缺乏無(wú)功功率環(huán)的電壓支撐作用會(huì)極大地影響變流器與電網(wǎng)的同步過(guò)程。因此，本文在無(wú)功功率環(huán)約束下對(duì)構(gòu)網(wǎng)型變流器并聯(lián)系統(tǒng)的暫態(tài)同步穩(wěn)定性進(jìn)行分析。首先，在無(wú)功功率環(huán)的電壓約束下建立構(gòu)網(wǎng)型變流器并聯(lián)系統(tǒng)的暫態(tài)同步模型。然后，基于首次積分法得到所建模型的能量函數(shù)，在此基礎(chǔ)上通過(guò)李雅普諾夫直接法得到較低保守性的吸引域，并給出相應(yīng)的暫態(tài)同步相對(duì)穩(wěn)定裕度評(píng)估指標(biāo)。之后，分析無(wú)功環(huán)約束、參...

基于FIB/SEM平臺(tái)及原位力學(xué)表征的混凝土微觀力學(xué)性能研究

摘要：基于FIB/SEM平臺(tái)及微觀原位力學(xué)測(cè)試技術(shù)，研究了水泥凈漿和大壩芯樣的微觀力學(xué)性能，重點(diǎn)分析了微觀彈性模量和抗壓強(qiáng)度在不同混凝土材料及破壞模式下的差異表現(xiàn)。通過(guò)制備微米尺度的混凝土微柱試樣，克服了傳統(tǒng)微觀測(cè)試方法的局限性，實(shí)現(xiàn)了微觀尺度下混凝土力學(xué)性能的直觀表征。得出水泥凈漿試件力學(xué)性能較均一，主要表現(xiàn)為塑性壓潰破壞，而大壩芯樣表現(xiàn)出塑性壓潰和軸向劈裂兩種破壞模式。兩種破壞模式的彈性模量和抗壓強(qiáng)...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)粒子群算法的電渦流傳感器探頭參數(shù)優(yōu)化

摘要：針對(duì)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中電渦流傳感器量程不足、精度過(guò)低的問(wèn)題，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)粒子群算法的參數(shù)優(yōu)化方法。首先，針對(duì)電渦流傳感器線圈的電感、電阻和磁感應(yīng)強(qiáng)度等性能指標(biāo)展開(kāi)仿真實(shí)驗(yàn)。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)確定了線圈的材料、形狀和截面形狀，得到729組線圈幾何參數(shù)及其對(duì)應(yīng)性能指標(biāo)的數(shù)據(jù)。然后，將上述數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集并訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(deep neural network,DNN)用以擬合線...

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