吉林大学学报(工学版)

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吉林大学学报(工学版) 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：22-1341/T; 国际标准刊号：1671-5497; 主办单位：吉林大学; 主管单位：教育部; 查看吉林大学学报(工学版)近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：天津城建大学学报学报; 下一本期杂志：科技智囊科技期刊

　　《吉林大学学报(工学版)》工学科技杂志，创刊于1957年，是由教育部主管、吉林大学主办的工学门类学术期刊，原名为《吉林工业大学学报》。2000年吉林工业大学合并到新吉林大学，2002年经国家新闻出版总署批准，《吉林工业大学学报》更名为《吉林大学学报(工学版)》。本刊为双月刊，每年的单月1日出版。

　　《吉林大学学报(工学版)》为中文综合性科学技术类核心期刊，中国科技核心期刊，教育部优秀科技期刊。被美国《工程索引》(EI Compendex)、美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、美国《剑桥科学文摘》(CSA)等收录;被国内十几种文摘刊物和数据库转载和收录，影响因子在同类期刊中位居前列。收稿学科范围:车辆工程、机械工程、材料科学与工程、动力工程及工程热物理、控制科学与工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、交通运输工程、农业工程。

　　《吉林大学学报(工学版)》获全国优秀高校自然科学科学学报及教育部优秀期刊二等奖(99)、吉林省期刊优秀编辑一等奖(98)、吉林省期刊优秀作品编辑一等奖(02)。

　　阅读推荐：安徽建筑大学学报

　　《安徽建筑大学学报》本刊以建设有中国特色社会主义理论为指导、坚持“百花齐放、百家争鸣”的方针，坚持理论联系实际的原则。主要报道建筑工程中科研、设计、施工、教学、生产和管理方面具有创造性和实用价值的论文。为广大师生、校友和同行开辟发表新思想、新成果的园地、促进学术交流，为教学科研和经济建设服务，欢迎有新的理论、新的观点、新的见解、有明显的经济效益、社会效益的论文投寄本刊。获奖情况：安徽省高校优秀学报二等奖(04)、安徽省优秀科技期刊三等奖(05)。

　　吉林大学学报(工学版)最新期刊目录

玄武岩纤维砒砂岩水泥土抗压强度预测模型————作者：董伟;李佳轩;刘鑫;薛刚;

摘要：为预测不同龄期、不同玄武岩纤维掺量下砒砂岩水泥土的无侧限抗压强度，制备了掺有不同质量分数（0%～0.6%）玄武岩纤维的玄武岩纤维砒砂岩水泥土，并进行了无侧限抗压强度试验和核磁共振试验。研究表明，纤维掺量0.15%～0.3%可显著提高无侧限抗压强度，最优掺量为0.15%，且无侧限抗压强度与割线模量呈线性关系。随养护龄期增加，无侧限抗压强度增加，孔隙率降低；随纤维掺量增加，无侧限抗压强度先增后降，孔隙...

Na₂SiO₃/NaAlO₂协同电石渣激发矿渣的增强机理————作者：高英力;刘伟祥;朱俊材;祝张煌;陈腾飞;熊浩宇;

摘要：为解决工业固废电石渣制备碱激发矿渣胶凝材料时出现的强度低等问题，本文采用单纯形重心设计法探究硅酸钠/偏铝酸钠协同电石渣激发矿渣时流动度、凝结时间和抗压强度的变化规律，分析其增强机理。结果表明，优化后的激发剂最佳配比是硅酸钠含量为39%～59%，偏铝酸钠含量为5%～25%，电石渣含量大于26%且不超过47%。硅酸钠和偏铝酸钠均能增强体系碱度，加速硅铝质组分溶解，促进C-(A)-S-H等水化产物的生成...

具备有序牺牲机制的混合配筋铁路自复位桥墩力学行为————作者：刘正楠;陈兴冲;张维科;马华军;

摘要：因高速行车对桥墩抗侧刚度有严格的限制，铁路自复位桥墩与公路自复位桥墩摇摆提离构造细节不同。通过在墩底设置加台来提高抗倾覆能力是铁路自复位桥墩的显著特征。兼顾桥墩承载能力、变形能力及耗能能力，在加台布设无粘结耗能钢筋，并以加台底部作为摇摆提离面，以预应力钢筋提供自恢复力，组成具备有序牺牲机制的铁路自复位桥墩。通过讨论无粘结耗能钢筋在加台的配置形式对抗震性能的影响，提出了一种高强钢筋与普通钢筋提升自复...

工程地质聚合物复合材料与普通混凝土粘结界面抗剪性能试验————作者：程东辉;王霄;李科;王丽;

摘要：为了开展工程地质聚合物复合材料(EGC)加固增强既有混凝土构件的应用研究，以混凝土为基体、以EGC为覆盖层，设定二者粘结界面为凿削与刻槽两种形式、且每种形式设定了不同参数水平，完成了EGC与混凝土粘结界面的直剪性能试验研究。根据试验数据可以看出：随着界面粗糙度的增加，界面抗剪强度也在增加，虽然在受剪极限状态下，粘结界面均因抗剪强度较低而发生EGC受剪破坏，但不同界面呈现出不同破坏形式。此外，研究结...

MonoSPDC：一种基于全局-通道注意力优化的单目3D目标检测————作者：苏卫星;郭增新;刘芳;王浩宇;

摘要：单目3D目标检测算法在自动驾驶场景中面临卷积结构网络特征表达能力有限、Transformer 结构的模型计算复杂度高、激光雷达依赖性较强等关键挑战。针对上述问题，本文提出了一种基于全局-通道注意力优化的单目 3D 目标检测算法——MonoSPDC。首先，设计全局-通道特征重组模块，通过融合全局空间关联性与通道维度注意力机制，增强HeatMap的特征表征能力；其次，构建多角度联合预测结构，将三维角点...

云环境下自适应容器弹性扩缩容优化方法————作者：丁宇;袁麒景;才振功;左海余;李晨昊;杨波威;

摘要：论文针对云服务中容器弹性扩缩容过程中，在满足服务质量要求的前提下实现整体资源利用率提升与成本降低的问题，提出了一种双向长短期记忆网络、极值理论与动态利用率算法相结合的自适应容器弹性扩缩容优化方法DEBI-HPA，该方法能够根据负载变化动态地调整Pod数量，有效地估计负载超高位，并自适应地调整目标利用率，以提高服务质量和资源利用率，降低资源成本。在负载不高时采用预测式扩缩容来应对未来可能持续增长的负...

基于混合对比的无偏半监督医学影像分类模型————作者：袁满;李宇健;袁靖舒;

摘要：针对医学影像领域标注数据获取成本高、类间高度相似以及数据集不平衡等问题，本文提出了一种基于混合对比的无偏半监督分类模型，用于医学影像分类任务。通过引入半监督训练模式，减少了模型训练对标注数据的依赖。模型包含混合对比模块和自适应去偏模块两个关键组件。混合对比模块通过对标注数据与无标注数据进行类级和实例级对比学习，捕获其中丰富的隐含信息，从而提升模型对医学影像特征的提取能力。自适应去偏模块通过对导致分...

基于深度学习的无线传感器网络流量异常检测————作者：刘洲洲;金聪;蒋光毅;贾楠;刘超;张杨梅;

摘要：准确检测WSNs流量异常对确保数据安全可靠具有重要意义。针对现有WSNs（Wireless Sensor Networks，WSNs）流量异常检测方法泛化能力较弱、异常检测准确率不高等缺陷，提出一种融合改进卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和密度峰值聚类（Density Peak Clustering，DPC）的WSNs流量异常检测模型。该模型由数据处...

基于改进YOLOv5的双模态融合行人检测方法————作者：王维锋;邵琳骞;黄建鑫;李洪囤;张日民;

摘要：为解决低照度和局部遮挡场景下行人检测漏检率高、红外与可见光双模态融合图像检测速度慢的问题，提出一种双模态融合图像的轻量化行人检测方法。利用基于语义感知的实时图像融合网络对红外与可见光图像进行特征级融合，选取YOLOv5为基准模型，采用GhostNet优化其主干网络，在空间金字塔池化模块输出位置添加全局注意力机制，将损失函数由CIoU调整为EIoU以提高收敛速度与精度。以开放数据集LLVIP开展实验...

混合交通流环境下车辆编队与碳排放特性————作者：张文会;叶梅茹;席聪;宋子文;

摘要：针对混合交通流中传统模型难以精准刻画车队动态演化与HDV异质行为交互的问题，本文提出了一种融合离散运动规则与动态编队演化的混合交通流建模框架。首先，设计离散运动安全距离模型，通过元胞间距整数决策规则解决连续加速度建模的失真问题；其次，构建基于马尔可夫链的车队规模转移概率矩阵，动态表征车队分裂、合并与重组过程；最后，基于多场景仿真数据量化队内车间距、反应时间、换道行为及车队规模对CO?排放的影响机制...

车联网环境下考虑调头开口的单点全感应控制方法————作者：孙立;姚荣涵;杜筱婧;张文松;徐洪峰;孙锋;

摘要：面向网联车辆渗透率为100%的车联网环境，为提高设置调头开口和左转短车道的交叉口的运行效率，提出一种新的单点全感应控制方法（简称新方法）。分析调头开口、左转短车道和信号相位方案对不同转向车辆运行轨迹的影响，尤其是左转相位与左侧进口道直行相位的衔接关系对调头车流的影响。根据直接实时获取的网联车辆转向意图、位置、速度和加速度，提出网联车辆所需绿灯时间计算方法。分别针对左转相位和直行相位，基于完全释放车...

基于车辆轨迹数据的驾驶人跟驰行为风格划分方法————作者：杨天麟;王卫杰;李宇涵;李嘉洋;

摘要：为对人类驾驶环境下的交通流建模研究等提供可靠的跟驰行为描述，在拥有快速路车辆时空轨迹数据的前提下，基于“模型参数标定-参数重要度识别-聚类分析”，构建了一整套基于规则类跟驰模型的驾驶人跟驰行为风格划分方法。首先，根据已有的研究选择了适合国内交通流状况的智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model， IDM）作为所研究的跟驰模型，在参数标定阶段，利用在城市快速路采集的车辆时空轨迹...

基于模块化A^*寻优算法的地铁货车快递联运系统————作者：刘铭;陈思危;王俊杰;梁雨萱;于晓东;

摘要：为缓解城市交通运输压力，为进一步提高运输效率。本文根据复杂交通网络节点理论设计评价指标，结合层次分析法的多目标决策方法（AHP-RatioMOORA），对地铁站点重要性进行排序并计算出权重，根据重要性对地铁物流配送枢纽进行选址。为解决传统优化算法在复杂约束条件下存在收敛困难，全局搜索能差的问题，本文通过对A*算法进行结构化的改进，建立一种模块化的寻优算法，对地铁货车快递联运任务进行分析建模，结合多...

基于安全势场的车辆多维跟驰特性及驾驶决策————作者：胡立伟;侯智;周泽禹;刘一辰;杨秀建;

摘要：为更清晰地刻画多维环境下车辆全息感知与耦合交互所驱动的自主驾驶决策过程，本文提出运用安全势场力函数定量描述车辆间相互作用关系的车辆多维跟驰模型。首先，通过道路势场和车辆作用势场描述了车路和车车之间的动态交互特性，从安全势场的角度剖析车辆多维运行机制及其受力特征。其次，改进一维单车道跟驰模型，使用横纵向二维向量扩展维度，得到道路内任意位置、角度下两车间距离和需求安全距离变化关系，构建三力协同作用的统...

设置专用车道场景下快速路分流区智能网联车辆决策方法————作者：程国柱;王文志;汪国鹏;陈永胜;穆长儒;

摘要：为了提高城市快速路分流区的交通运行效率，本文开展了设置网联自动驾驶专用车道的快速路分流区智能网联车辆（CAV）决策方法。改进了深度Q网络（Deep Q-net，DQN）算法，具体包括关注未来多时刻的空间状态，并考虑CAV运行速度和稳定性；设计了适用于设置CAV专用车道的快速路分流区多目标奖励函数，提出了设置网联自动驾驶专用车道的快速路分流区CAV跟驰与换道决策方法。利用python搭建快速路分流区...

变时宽OCDM-IM通信系统设计及性能分析————作者：宁晓燕;邵宇豪;叶帅;王震铎;

摘要：隐蔽通信是信息安全的重要研究方向，其目的是隐藏信号特征，避免通信内容被侦测和截获。扩频作为隐蔽通信的重要手段在军民领域得到广泛应用，线性调频信号有着功率谱较平坦等优点，且具有天然的扩频特征。正交线性调频分复用索引调制(OCDM-IM)是一种基于线性调频扩频(CSS)技术和索引调制(IM)的多载波调制，该调制方法在激活相同子载波数的前提下优化了OCDM的传输速率，相较于OFDM-IM在频率选择性衰落...

基于Transformer与图注意力网络的车辆轨迹预测模型————作者：陈文强;张严;韩晓宇;王东丹;

摘要：为实现自动驾驶系统对周围车辆运动轨迹的精确预测，本研究提出了一种基于Transformer与图注意力网络（Graph Attention Network， GAT）的时空特征融合预测模型。该模型支持非欧式数据输入，具备动态适应周围车辆数量变化的特性。模型架构采用双通道特征提取机制：通过Transformer编码器捕获车辆历史轨迹的时间依赖性特征，利用GAT网络建模车辆间的空间交互关系，进而通过Tr...

基于混合尺度感知与边缘特征交互的伪装目标检测————作者：蒲东兵;张金峰;张美花;王一可;孙英娟;

摘要：伪装目标检测（COD）旨在准确识别和分割复杂环境中的高隐蔽性目标，由于目标与背景高度相似和背景噪声干扰等因素，COD目前仍是一项十分具有挑战的任务。针对已有的COD方法存在边缘特征信息匮乏、多层次特征融合不充分等问题，本文提出一种新颖的基于混合尺度感知与边缘特征交互的伪装目标检测网络（MSPEFI-Net）。MSPEFI-Net由混合尺度感知模块（MSP）、边缘特征交互模块（EFI）和全局特征聚合...

基于XGBoost的川南湿热地区沥青路面服役性能评价————作者：战友;张玉蓉;黄文悦;岳建洪;蒋双全;孔林;艾长发;

摘要：传统沥青路面性能评价采用固定权重，主观性强且未考虑特定地区的病害特征。为解决这一问题，以川南湿热地区高速公路为研究对象，利用具有高准确性和强泛化能力的XGBoost（极端梯度提升）机器学习算法建立更为客观的沥青路面服役性能评价模型。分别通过Grid Search（网格搜索）和Bayesian（贝叶斯）算法寻找XGBoost模型的最优超参数组合，并给出路面使用性能评价指数PQI的预测等级结果。比较发...

风和演化车流下的桥梁-模数式伸缩缝分析框架及伸缩缝磨损分析————作者：刘宁;刘焕举;李鹏智;胡香群;詹雨昂;

摘要：模数式伸缩缝的磨损是内部多构件持续联动的结果，风和车流是伸缩缝运动的荷载动因。实现模数式伸缩缝的磨损分析，融合动因荷载发展过程的荷载-桥梁-伸缩缝分析系统是关键。首先，对桥梁-伸缩缝的风环境和车流演化两个发展的运营场景，进行独立程序仿真，并从伸缩缝响应的分析目的出发，提出主要方向车辆风荷载和统一简化气动干扰方法，形成结构的风和车流演化发展场景及其荷载化关联模式。其次，以多点约束联结同尺度的桥梁和伸...

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文章标题：吉林大学学报(工学版)工学科技杂志

文章地址：http://www.sofabiao.com/qk/keji/7118.html

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