摘要:为研究高强化活塞内冷油腔振荡强化传热机理，应用场协同理论对活塞内冷油腔中机油的振荡流动与传热过程进行分析。采用CFD软件Fluent模拟椭圆形油腔和水滴形油腔内机油的速度场、温度场的分布，得到2种结构油腔的平均场协同数和协同角余弦值在不同工况下的变化规律。结果表明，场协同理论能够很好地解释活塞内冷油腔的振荡强化传热性能，水滴形油腔内、外壁面处的协同角要小于椭圆形油腔，平均场协同数和协同角余弦值都大于椭圆形油腔，说明水滴形油腔的协同程度更好，其强化传热效果也更佳。采用场协同理论可以满足活塞内冷油腔的结构优化设计，为提高活塞内冷油腔的强化传热能力提供了理论参考。

摘要:针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题，基于YOLOv3算法和KCF算法，提出了一种多目标检测跟踪算法。首先，利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置，并对各个目标进行ID分配；其次，将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪；然后，判断是否满足启动修正策略的条件，若满足则用检测模块的结果去修正跟踪模块的结果；最后，利用跟踪结果更新核相关滤波器模型。实验结果表明，将算法应用于OTB2015数据集中的4组含有多种干扰的视频序列，其跟踪精确度达82.4%，跟踪成功率达81.1%，能够满足跟踪实时性要求。因此，所提算法不但有效，且具有更强的鲁棒性，为多目标跟踪领域提供了新的研究思路。

摘要:为了解决本征碳纳米管在SF₆气体传感检测方面存在局限性的问题，研究了基于空气等离子体改性的本征碳纳米管气体传感器对SF₆分解气体中重要特征组分的气敏特性。利用空气等离子体对本征碳纳米管进行改性，引入空气等离子体预处理碳纳米管表面，研究改性碳纳米管在检测SF₆气体分解组分时的气体传感响应特性。结果表明：与本征碳纳米管相比，经空气等离子体改性的碳纳米管气体传感器对H₂S气体的电阻变化具有较高的灵敏度，响应时间短，并具有良好的重复性和稳定性；经空气等离子体改性的碳纳米管对SO₂气体电阻变化率的敏感性明显降低；不同掺杂比例的碳纳米管气体传感器对SOF₂和SO₂F₂的敏感性不同。因此，基于空气等离子体改性的本征碳纳米管气体传感器能准确反映SF₆气体的放电分解情况，可为准确检测SF₆气体的分解成分提供依据。

摘要:针对经典视频显著目标提取模型没有充分利用时域显著性线索，易受背景噪声干扰，提取的显著目标不完整等问题，提出了一种在时空对比度指导下的视频显著目标提取模型。首先，自适应融合RGB颜色空间对比度和运动对比度，确定显著目标的先验信息；然后，利用当前帧的前景提取项和邻近帧位置约束项组成能量函数，指导时空显著性线索融合；最后，通过超像素级平滑优化处理，提取完整的视频显著目标。实验结果表明，模型在Visal,SegTrack V2和DAVIS数据集上进行测试，MAE值分别达到了0.030，0.024和0.032，F-measure值分别达到了0.772，0.781和0.812，具有良好的准确性和鲁棒性。因此，所提算法能够有效检测出视频中的显著目标，可为监控系统以及目标跟踪提供理论参考与方法依据。

摘要:负荷数据的高度随机性和不确定性，导致短期负荷预测的精度很难提升。为了提高短期负荷预测的准确度，提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）与卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）组合模型的短期负荷预测方法。首先，利用CEEMDAN模型将复杂的原始负荷序列分解为几个相对简单的子序列；其次，利用卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）建立各分量预测模型，将归一化后的分量输入训练模型，得到预测子序列；最后，将所有分量的结果汇总，得到最终预测结果。结果表明，与LSTM模型、GRU模型、CNN-GRU及CEEMDAN-GRU组合模型相比，CEEMDAN-CNN-GRU组合模型所测精度有了明显提升，平均提升了25.08%，23.59%，20.41%和13.53%。CEEMDAN-CNN-GRU组合模型能够提取历史负荷数据中的非线性特征，有效提升短期负荷预测精度，可为电力系统建设提供有力支撑。

摘要:为了研究吊杆形式对人行悬索桥力学性能的影响，以某人行悬索桥为工程背景，采用Midas/Civil软件分别建立竖直吊杆和倾斜吊杆2种形式下的人行悬索桥有限元模型，进行合理成桥状态的找形计算，并对2种模型的静、动力性能进行分析。结果表明：1）竖直吊杆模型内部吊杆内力大小均匀，影响线均为正值，倾斜吊杆模型内部外倾吊杆内力大于内倾吊杆，且影响线有正有负。2）竖直吊杆模型主缆内力变化平缓，主梁基本不产生轴力，主缆和主梁位移较大；倾斜吊杆模型主缆内力变化梯度较大，数值较小，主梁有轴力，主缆和主梁位移较小。3）倾斜吊杆模型前10阶振动频率均大于竖直吊杆模型；在静风荷载作用下，2种模型中抗风揽体系的内力和位移差别不大，受吊杆形式的影响较小。4）倾斜吊杆模型的横向和竖向刚度均大于竖直吊杆模型，比较适合活载较小的人行悬索桥。对采用竖直吊杆体系和倾斜吊杆体系的人行悬索桥从静力和动力性能2个角度进行了全面的比较分析，为该类桥梁的结构体系优化提供了理论依据。

摘要:为量化岩石受高温后的损伤程度，以高温处理后的房山大理岩为研究对象，从基本物理参数、细观结构和微观结构等多角度对岩石热损伤程度及演化过程展开研究。首先，选取25~850 ℃8个温度水平对试样进行热处理；然后，采用CT扫描和SEM技术分别获得热处理后岩石细微观结构随温度的演化过程；最后，结合大理岩受热后的细观特点，提出物相变异数指标，结合波速、密度、CT值等指标共同描述热损伤，并在此基础上分段建立含损伤指标的高温岩石压缩强度预测公式。结果表明，4种指标在不同温度阶段的单轴抗压强度中表现出不同的敏感性，其中在25~250 ℃阶段，波速变化最敏感；在250~450 ℃阶段，CT值最敏感；而在450~700 ℃阶段，物相变异数最敏感。基于敏感指标可得到单轴压缩强度预测公式，对地下深部工程的岩体开挖、支护结构的设计等具有参考价值。

摘要:尊敬的读者朋友，您好！在作者和编辑老师的共同努力下，本专栏又和您见面了！文献大数据分析和重叠社区发现是大数据与社会计算领域的研究热点，也是本期关注的两个主题。文献大数据分析的研究目的之一，就是帮助广大研究人员快速进入目标领域，敏捷追踪其中的方向、方法和工具等，从而有效降低研究成本，缩短成果周期；重叠社区发现是复杂网络挖掘领域的基础性工作，成果应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等各种网络的数据分析中，可服务于人力资源管理、新药研制、交通规划、传染病防治、舆情控制等领域。 本期“数据分析与计算专栏”共推出2篇文章。 第1篇是翟君伟等撰写的“基于LDA主题模型的文献特征项多重共现可视化方法”。共现网络分析是文献计量研究中分析文献特征项数据关系的一种可视化方法，为解决多重共现网络中节点过多、连线密度过大、不利于发现数据的价值以及可视化效果较低等问题，引入LDA主题模型，采用空间划分的方法，将特征项全域可视化的问题转化为子空间可视化问题。首先，使用SATI文献题录信息分析软件抽取文献关键词，进行TFIDF计算，以计算结果作为实验数据；其次，使用Python构建主题模型，对目标文献集合进行主题聚类分析；最后，使用Ucinet软件对不同主题子空间文献进行多重共现分析，并将子空间分析结果叠加和重构，完成多重共现可视化系统的结构化表达。结果表明：与原多重共现可视化方法相比，基于LDA主题模型的多重共现可视化改进方法降低了共现网络中的节点数量和节点间连线密度，使得多重共现可视化系统的结构更为清晰，增加了数据的可读性，突出了数据价值，有效提升了多重共现可视化效果。 第2篇是张妍等撰写的“基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法”。针对传统单机重叠社区发现算法已经不适于大规模复杂网络挖掘，以及不能支持网络表示学习任务相关要求的问题，提出了一种基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法（distributed community forest model，简称DCFM算法）。首先，将网络数据集存储到分布式文件系统，将数据分块，使用分布式计算框架在每个数据分块上执行CFM算法；然后，执行社区合并；最后，汇总社区划分结果，使用真实的DBLP数据集将算法运行于Spark集群上，采用F均值和运行时间对算法进行评估。结果表明：DCFM算法的F均值稍逊于CFM算法，但其运算时间随着节点的增加接近线性下降，在牺牲小部分F均值的同时，DCFM算法具备处理大规模网络数据的能力；分割份数对计算时间的影响也很大，在comdblp.ungraph.txt数据集上，CFM算法处理数据需要192 min，而DCFM算法在将数据分成6份时，需要约91 min，分成100份后仅需要约13 min。因此，在大数据平台上采用分布式计算骨干度，进行社区划分、合并的DCFM算法是一种可行的大规模复杂网络挖掘方法，通过对网络进行分割，可以大幅加快社区划分速度，提高社区发现效率。 限于学术水平，以上文章定有可进一步完善之处，欢迎各位朋友不吝指正！ 刘滨，男，1975年出生，教授，硕士生导师，河北科技大学大数据与社会计算研究中心主任，主要研究领域包括网络新媒体、大数据、社会计算等。已发表学术论文100余篇，主持国家级科研课题2项、省级科研课题9项。

摘要:文献计量学是运用数学和统计学方法对文献知识单元进行定量分析、揭示文献内部知识内容的一门科学。共现网络分析是文献计量研究中分析文献特征项数据关系的一种可视化方法，根据被分析特征项的数量分为单重共现网络分析和多重共现网络分析。与单重共现网络分析相比，多重共现网络分析增加了特征项的维度，对文献知识的呈现更加深入。但是，由于被分析特征项维度的增加，导致共现网络中的节点数量增多，节点间连线重合度和交叉频率过大，降低了文献计量可视化的效果。因此，目前文献计量共现网络分析主要以单重共现为主，多重共现网络分析可视化效果尚有待提升。为解决多重共现网络中节点过多、连线密度过大、不利于发现数据价值以及可视化效果较低等问题，引入LDA主题模型，采用空间划分的方法，将特征项全域可视化的问题转化为子空间可视化问题。首先，使用SATI文献题录信息分析软件抽取文献关键词，进行TF-IDF计算，以计算结果作为实验数据；其次，使用Python构建主题模型，对目标文献集合进行主题聚类分析；最后，使用Ucinet软件对不同主题子空间文献进行多重共现分析，并将子空间分析结果叠加和重构，完成多重共现可视化系统的结构化表达。结果表明：与原多重共现可视化方法相比，在内容呈现等价的前提下，基于LDA主题模型的多重共现可视化改进方法由于缩小了多重共现网络分析系统的规模，即子空间文献数量与特征词数目，因而降低了共现网络中的节点数量和节点间连线密度，使得多重共现可视化系统的结构更为清晰，增加了数据的可读性，突出了数据价值，有效提升了多重共现可视化效果。因此，多重共现可视化改进方法在一定程度上可以推进文献构成元素在多重组合知识挖掘方面的深入研究，提高不同领域文献计量的实证研究质量。

摘要:重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作，可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析，从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域。传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求。人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络表示学习领域，以丰富网络中节点和边的特征，但传统的重叠社区发现算法在设计时未能考虑来自网络表示学习任务的相关要求，只重点关注节点的社区划分，缺乏对社区内部结构和外部边界的考虑，例如没有涉及节点在社区内部的权重和属于多个社区的归属度排序等，因而不能提供网络中节点和社区更丰富的特征信息，导致对网络表示学习任务支持不足。针对传统单机重叠社区发现算法已经不适用于大规模复杂网络挖掘，以及不能满足网络表示学习任务的相关要求等问题，提出一种基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法（distributed community forest model，简称DCFM算法）。首先，将网络数据集存储到分布式文件系统，将数据分块，使用分布式计算框架在每个数据分块上执行CFM算法；然后，执行社区合并；最后，汇总社区划分结果，使用真实的DBLP数据集将算法运行于Spark集群上，采用F均值和运行时间对算法进行评估。结果表明，DCFM算法的F均值稍逊于CFM算法，但其运算时间随着节点的增加接近线性下降，在牺牲小部分F均值的同时，DCFM算法具备处理大规模网络数据的能力；分割份数对计算时间的影响很大，在com-dblp.ungraph.txt数据集上，CFM算法处理数据需要192 min，而DCFM算法在将数据分成6份时，需要约91 min，分成100份后仅需要约13 min。因此，在大数据平台上采用分布式计算骨干度，从而进行社区划分、合并的DCFM算法是一种可行的大规模复杂网络挖掘方法，通过分割网络，可以大幅加快社区划分速度，提高社区发现效率。

摘要:为解决钙钛矿太阳电池中MAPbI₃的不稳定性问题，提高电池性能，对以TiO₂纳米棒阵列作为电子传输层、Sb₂S₃:P3HT共混物作为钙钛矿MAPbI₃修饰层的太阳电池进行了研究。首先，以SbCl₃作为锑源，Na₂S₂O₃作为硫源，采用溶剂热法制备合适尺寸的Sb₂S₃纳米球；其次，通过超声分散法将Sb₂S₃与P3HT在氯苯溶液中共混得到Sb₂S₃:P3HT共混物，将其旋涂于沉积了MAPbI₃薄膜的TiO₂纳米棒阵列上，形成FTO/TiO₂NR/MAPbI₃/Sb₂S₃:P3HT复合膜，制备成TiO₂纳米棒阵列MAPbI₃/Sb₂S₃:P3HT太阳电池；最后，采用SEM，XRD，J-V曲线和紫外可见吸收光谱等方法进行表征和测试。结果表明，制备的结构为FTO/TiO₂NR/MAPbI₃/Sb₂S₃:P3HT/Spiro-OMeTAD/Ag的太阳电池，能量转换效率（PCE）最高达到了14.73％，与未采用Sb₂S₃:[JP]P3HT共混物修饰的TiO₂纳米棒阵列MAPbI₃太阳电池相比，能量转换效率得到了明显提升。因此，Sb₂S₃:P3HT共混物能避免出现钙钛矿MAPbI₃被氧化的不稳定性问题，可有效提高TiO₂纳米棒阵列MAPbI₃太阳电池的性能。

摘要:为解决精炼渣大量堆存问题，提高转炉渣大掺量时固废基胶凝材料的强度，对精炼渣、转炉渣、矿渣和脱硫石膏材料组成进行了优化研究。首先，通过正交试验考察精炼渣、转炉渣、矿渣和脱硫石膏对胶凝材料抗压强度的影响，并进行回归分析；然后，建立非线性回归模型，优化胶凝材料配合比；最后，采用XRD，SEM和TG-DSC等表征方法分析精炼渣、转炉渣、矿渣和脱硫石膏的协同作用机理。结果表明，Ⅰ组配合比在转炉渣掺量大于40%的情况下，胶砂抗压强度达到39 MPa，且预测值与实验值无显著差异，验证了非线性回归模型的可靠性；精炼渣早期水化生成C₂AH₈，参与四元体系协同作用，各龄期的水化产物主要为钙矾石和C-S-H凝胶。因此，协同水化作用促进了钙矾石和C-S-H凝胶的生成，提高了硬化体强度，可为精炼渣资源化利用提供理论依据和数据支撑。