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森林生态系统定位观测研究站是开展生态环境监测、生物多样性保护及气候变化研究的重要基础设施.黑龙江抚远森林生态系统定位观测研究站的建设对区域生态安全与可持续发展具有重要意义.本文结合研究站建设实践,分析了异地建设管理、前期手续办理、野外设备维护及规划设计等方面存在的问题,并从协调机制、流程优化、技术应用及管理创新等角度提出解决思路,为同类生态观测研究站的建设提供参考.
森林生态定位观测站建设
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边缘协同计算为智慧城市中跨域、异构和实时数据的高效流通提供了重要支撑.当前数据流通时存在非法访问、权限滥用和隐私泄露等安全隐患,亟需引入加密算法对数据访问过程进行保护.然而,边缘协同环境下传统属性基加密方法存在访问控制粒度不足、密钥托管风险、单点故障等安全隐患,难以满足边缘协同场景下数据流通的安全需求.2025年欧密上提出的多权威注册属性基加密方案,虽然在一定程度有效解决上述问题,但其解密使用大量双线性配对计算,导致终端计算开销较大,难以兼容资源受限的轻量级物联网设备.为此,本文提出一种边缘协同下的轻量即时验证多权威注册属性基加密方案.本文所提方案的主要特点包括:1)动态注册优化.引入状态聚合森林对注册状态动态管理,通过按需合并与更新操作,降低系统扩容时的计算和通信开销,提高多用户注册场景下状态维护效率;2)盲态外包解密.设计基于公钥委托的盲态外包解密机制,在不泄露用户私钥和明文前提下,边缘节点执行复杂配对运算,有效降低资源受限终端的解密开销;3)即时验证机制.构造常数级即时验证方法,对边缘节点发送的转换密文进行即时一致性校验,防止计算结果被伪造或被恶意篡改,保证解密结果的正确性.本文所构造方案,在满足数据机密性、抗合谋攻击等安全要求的同时,实现常数级的解密与验证开销.最后,安全分析和性能评估验证了本文所提出方案的安全性和效率.
边缘协同计算多权威注册属性基加密数据流通可验证外包解密
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隔震技术可以通过提升通信设备的抗震性能保障灾后社会稳定和救援工作的顺利进行.然而现有建筑隔震设计方法难以满足设备隔震设计时的复杂需求.本文提出了一种基于机器学习的通信设备隔震设计方法,该方法可以利用最大隔震层设计位移逆向预测目标隔震设计周期,并利用目标隔震设计周期预测相应的隔震效果.随后对比了随机森林、最小二乘回归提升和人工神经网络3 种算法在不同类型天然地震动及人工地震动激励下的预测效果.研究结果表明,人工神经网络算法在预测数据量大且复杂的模型及不同目标时均表现出优异的结果,相应决定系数均不小于 0.93.同时人工神经网络算法的模型文件远小于另外 2 种计算模型,在模型的储存、调用及运算上具有一定优势.最后,通过一个算例证明了上述方法与传统隔震设计方法拥有相同的准确性.
机器学习脉冲型地震动超参数隔震装置
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为系统评估高压瓷柱式断路器的抗震性能与地震易损性,本文采用振动台试验、有限元数值模拟及增量动力分析相结合的方法开展研究.通过三向地震动输入对断路器进行动力加载试验,获取结构自振特性及加速度、位移和应变响应规律.研究结果表明,断路器动力响应主要集中于瓷套管根部区域,结构整体未出现明显失稳现象;随着输入峰值加速度逐级增大,顶部位移与根部应变均呈持续增长趋势,试验强度范围内未发生脆性破坏.基于试验结果建立三维有限元模型,通过对比动力特性及关键响应指标完成模型验证.进一步选取 24 条不同类型地震动记录开展增量动力分析.结果表明,随着地面峰值加速度(peak ground acceleration,PGA)增大,断路器顶部位移及瓷套管根部应力响应持续增加,高强度地震动作用下响应离散性明显增强;其中近场脉冲型地震动对结构产生更显著的动力放大效应.对结果进行随机森林敏感性分析,结果显示 PGA 是影响结构动力响应的主导因素,其重要度显著高于断层距、卓越周期及地震动类型等参数.基于增量动力分析结果建立对数正态易损性模型,结果表明,各损伤状态超越概率均随 PGA 增大而提高,且损伤等级越高,对应中值 PGA 越大.研究结果可为高压电气设备抗震性能评价、震后安全评估及地震风险分析提供参考.
高压瓷柱式断路器振动台试验增量动力分析敏感性分析地震易损性
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国有林场是践行生态文明理念、推动林业高质量发展的重要阵地,是培育和保护森林资源的主力军,也是我国生态安全屏障建设的核心载体和关键支撑.传统国有林场受设施陈旧、管理粗放、突发事件处置能力不足等因素制约,难以满足新时代生态保护与绿色发展的双重需求.推进现代化建设成为破解林场发展难题的核心路径.本研究从设施装备现代化的基础保障、森林资源管理现代化的核心引领、林区应急管理现代化的安全保障3 个方面,分析国有林场现代化的价值逻辑与实践路径,以期为构建"设施精良、管护精准、应急高效"的林业现代化管理体系提供参考,助力生态保护、资源增值与安全稳定协同发展.
国有林场现代化建设设施设备升级林业资源管理林区应急管理
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针对工业机械故障诊断方法在跨工况场景下泛化能力不足的问题,选取涵盖受控实验室、真实工业场景及高噪声工业环境的3类代表性数据集,构建包含时域、频域与小波域的37维特征体系,建立随机森林、梯度提升与多层感知器的系统对比框架,通过5折交叉验证与多维度统计分析评估3类方法在异构数据条件下的诊断性能.实验结果表明,3种方法在高质量数据上准确率均超过99.1%,在高噪声环境下仍保持92.4%～94.1%的分类精度,算法间性能差异不超过2%.特征重要性分析表明,时域特征在常规工况下占据主导地位;在高噪声环境中,小波特征对诊断决策的贡献度显著提升,验证了多尺度分解在复杂工况下的表征优势.研究表明,多域特征提取质量是决定跨工况诊断性能的核心因素,集成策略的边际性能增益相对有限,为工业现场诊断算法选取与特征工程优化提供了系统的实证依据.
故障诊断集成学习神经网络工业应用多数据集验证
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针对核电控制棒驱动机构的故障诊断,探讨了一种高斯分布与随机森林结合的故障检测方法.首先,利用高斯分布分析线圈电流重构误差数据,筛选出故障异常点.其次,提取故障数据的最大值、最小值、均值、方差等关键特征,输入随机森林模型完成故障类型判别.实验验证表明,该方法在无噪声环境下故障诊断精确率、召回率及 F-1 值均达 100％,1％～10％噪声条件下三类指标维持在 96％以上,性能显著优于 1D-CNN、LSTM、SVM、KNN、XGBoost 等算法,能够有效检测多种 CRDM 故障,适用于实际工况下的设备状态监测工作,可提升核反应堆运行安全性与可靠性.
控制棒驱动机构高斯分布随机森林故障诊断
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新能源设备部件退化过程受到复杂运行工况、多物理场耦合应力及环境随机性等多重因素的非线性影响,导致反映健康状态的时序数据具有高维度、强噪声和动态演变特性,使得精准提取具有物理意义的退化特征并建立其与剩余寿命的映射关系极为困难.为此,时序数据挖掘设计新能源设备部件剩余寿命预测方法.基于时间滑动窗口,挖掘新能源设备部件状态时序数据.引入孤立森林算法,以时序数据为算法输入,实现设备状态的智能化诊断.基于此,将设备劣化过程抽象为材料学中的蠕变行为,通过计算表征循环蠕变限值,并跟踪每次更新后蠕变数值的演变轨迹,实现对剩余使用寿命的定量预测.实验结果显示,研究方法对剩余使用寿命预测的对称平均绝对百分比误差始终低于 3%,且寿命预测的分数阶累积得分高于 90 分,这充分证明研究方法在新能源设备部件剩余寿命预测中的实用性,能够为设备的运维决策提供更可靠依据.
时序数据挖掘新能源设备部件剩余寿命预测方法
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针对企业涂装产线能源消耗较大、指标数据只能事后管控的问题,提出了一种基于孤立森林算法的 AI 智能预警方法.首先分析了涂装产线能耗的动态特性与主要影响因素,包括设备运行状态、环境参数和生产计划等;随后基于企业能源管理系统(EMS)、物联网系统(IoT)等生产管理系统,采集涂装产线相关生产运行数据,设计了基于孤立森林算法的电耗异常检测模型,获得涂装生产过程中的单工时能耗数据的阈值,进而实现实时能耗的监测与预警.实际工程应用表明,该方法能够显著提高涂装产线电耗异常检测的准确率,提升涂装产线能耗指标精益化管理水平,变能耗指标事后管理为事中管理,为制造企业能源管理提供可靠的决策支持.
涂装电耗预警孤立森林大数据分析异常检测
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随着建筑行业的快速发展,废弃木质建筑模板的产生量逐年递增,对其进行回收利用,既能缓解木材资源短缺,又可减少环境污染.目前,废弃木质建筑模板已被广泛用作刨花板生产的优质原料.本文系统地分析了废弃木质建筑模板的原料特性,详细介绍了当前废弃木质建筑模板制备刨花的主流加工工艺与配套关键设备,对比其不同加工工艺的优缺点,得出两类工艺的适用生产场景,为废弃木质建筑模板高效资源化利用提供技术参考.
废弃木质建筑模板回收利用加工工艺设备选型
