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Journal of Zhejiang University SCIENCE A
ISSN 1673-565X(Print), 1862-1775(Online), Monthly
2025 Vol.26 No.10 P.895-1020
Research Article
Zhe SUN, Qiwei YAO, Ling SHI, Huaqiang JIN, Yingjie XU, Peng YANG, Han XIAO, Dongyu CHEN, Panpan ZHAO, Xi SHEN
DOI: 10.1631/jzus.A2400560 Downloaded: 1131 Clicked: 1510 Cited: 0 Commented: 0(p.895-916) <Full Text><PPT> 16
机构：1浙江工业大学，机械工程学院，中国杭州，310023；2嘉兴大学，信息科学与工程学院，中国嘉兴，314001；3浙江工业大学，教育学院，中国杭州，310023；4上海交通大学，机械工程学院，中国上海，200240；5合肥通用机械研究院，中国合肥，230031
目的：工业界越来越多地采用数据驱动技术以推动自主学习和智能决策，却受到"大数据中的小样本"这一问题的挑战。本文提出将大模型生成的领域知识转化为虚拟数据集，以期显著降低对有限真实样本的依赖，实现零样本故障诊断能力。
创新点：1.创新性地采用大语言模型获取领域知识用于样本生成，大幅降低了知识获取成本；2.通过将获取的知识引导至Mega-trend扩散（MTD）的边界设计，同时结合蒙特卡洛方法对扩散函数进行采样，最终生成信息丰富的虚拟样本；3.引入噪声注入技术有效提升了样本的信息熵，从而增强基于此类样本训练的神经网络鲁棒性。
方法：1.通过提示工程增加大语言模型（LLM）获取知识的准确性；2.通过改进的MTD生成虚拟样本，并引入噪声提升鲁棒性；3.利用虚拟样本训练神经网络得到故障诊断模型。
结论：实验结果表明，仅使用虚拟样本训练的故障诊断模型准确率达到72.80%，其泛化能力显著超越传统小样本监督学习方法，有力验证生成虚拟样本的质量与信息完备性。
关键词组：信息完备性；大语言模型；虚拟样本生成；知识引导；建筑空调系统
Zequan DING, Congcong LUAN, Xinhua YAO, Lingyu CHENG, Yuyang JI, Chengcheng NIU, Ningguo DONG, Kai ZHAO, Zhibin RUAN, Jianzhong FU
DOI: 10.1631/jzus.A2400437 Downloaded: 1946 Clicked: 1760 Cited: 0 Commented: 0(p.917-930) <Full Text><PPT> 96
机构：1浙江大学，流体动力基础件与机电系统全国重点实验室，中国杭州，310058；2浙江大学，浙江省三维打印工艺与装备重点实验室，中国杭州，310058；3重庆大学，高端装备机械传动全国重点实验室，中国重庆，400044；4上海航天设备制造总厂有限公司，中国上海，200245；5浙江先端数控机床技术创新中心有限公司，中国台州，317500
目的：探索一种新型的钢-碳纤维/聚醚醚酮（CF/PEEK）复合轴的制造方法和热特性。该复合轴旨在利用CF/PEEK的热稳定性、负轴向热膨胀系数和高刚性来抑制轴的热变形，从而提高旋转机械（尤其是精密机床）的精度和稳定性。
创新点：1.开发了一种激光辅助原位固化（LAC）工艺及其设备，用于制造复合轴，解决了PEEK高熔点和粘度带来的界面结合难题；2.建立了自研的变形/温度测量平台，详细研究了不同纤维取向的钢-CF/PEEK复合轴的表面温度分布和热变形特性，为复合轴的设计和应用提供了理论支持。
方法：1.通过短梁剪切（SBS）测试确定LAC工艺的最优参数（激光加热温度和铺放速度）；2.利用数字图像相关（DIC）技术观察SBS测试过程中样品的失效模式，分析裂纹的形成和扩展过程；3.采用X射线断层扫描技术检测CF/PEEK样品的内部缺陷和孔隙率；4.使用自研的变形/温度测量平台，测量不同纤维取向的钢-CF/PEEK复合轴的表面温度分布和热变形，并与钢轴进行对比分析。
结论：1.在激光加热温度为500 °C、铺放速度为100 mm/s时，CF/PEEK的SBS强度达到最大值80.7 MPa，表明该工艺参数组合为最优。2.观察到两种失效模式：层间裂纹和非弹性变形，且非弹性变形与较高的SBS相关。3.在最优工艺参数下制造的CF/PEEK样品孔隙率仅为0.01%，且无明显的树脂富集区，质量可靠。4.与钢轴相比，钢-CF/PEEK复合轴在径向位移上显著降低，其中环向纤维取向的复合轴降低了85.7%，而交叉纤维取向的复合轴降低了67.3%；在轴向位移上，交叉纤维取向的复合轴降低了11.5%。
关键词组：热特性；钢-CF/PEEK复合轴；激光辅助原位固化；热变形
Ren-Peng CHEN, Yong XU, Han-Lin WANG, Fan-Yan MENG
DOI: 10.1631/jzus.A2500001 Downloaded: 1280 Clicked: 1401 Cited: 0 Commented: 0(p.931-949) <Full Text>
机构：1浙江大学，建筑工程学院，岩土工程研究所，中国杭州，310058；2湖南大学，土木工程学院，中国长沙，410082；3地下空间开发先进技术与智能装备湖南省工程研究中心，中国长沙，410082；4建筑安全与节能教育部重点实验室，中国长沙，410082
目的：近年来，随着城市空间变得愈发紧张，地下开挖工程频繁靠近既有地下结构，比如既有隧道。深入了解邻近基坑开挖工程对既有隧道和土体力学响应的影响，对于高效和安全进行地下施工至关重要。
创新点：以往研究大多基于平面应变和常重力状态的假设，主要关注砂土地层中隧道在挖掘和卸载影响下的表现。本文探讨了基坑开挖对正常固结软黏土中相邻既有隧道的影响。
方法：通过三维离心机模型试验，探讨基坑开挖对正常固结软黏土中相邻既有隧道的影响。
结论：1.基坑开挖显著影响围护墙和隧道的水平形变。2.地表和隧道的沉降主要受开挖后地层长期影响。3.基坑开挖会导致周围土体向坑内移动，进而引起孔隙水压力和侧向土压力的持续波动，且测试结果与数值模拟结果相吻合。4.对隧道位置的数值参数研究显示，隧道越靠近围护墙，开挖期间侧向土压力和孔隙水压力的降低越为明显。
关键词组：离心模型试验；邻近基坑开挖；隧道；围护墙；正常固结软黏土
Long ZHOU, Zhiguo YAN, Mengqi ZHU
DOI: 10.1631/jzus.A2400341 Downloaded: 1818 Clicked: 1905 Cited: 0 Commented: 0(p.950-966) <Full Text><PPT> 72
机构：1南京理工大学，安全科学与工程学院（应急管理学院），中国南京，210094；2同济大学，土木工程学院，中国上海，200092
目的：当盾构隧道全线中只有部分衬砌环周边超载时，其承载性能明显不同于全线超载的情况。现有研究多取一环或几环衬砌环为研究对象，在选取的衬砌环上施加荷载以分析衬砌结构的性能演化规律，未能揭示局部超载时盾构衬砌环的承载与破坏特性。本文通过建立三维精细化有限元模型对比分析盾构衬砌环在全线与局部超载时的承载特性与破坏机制，并提出适用于局部超载作用时的衬砌环加固方法。
创新点：1.研究了局部超载作用时盾构衬砌环的力学性能演化规律，揭示了其破坏机制；2.分析了局部超载作用时钢环施作在衬砌环环内与环间两种加固方式时的加固效果，并提出了最佳的衬砌环加固方式。
方法：1.在管片接缝抗弯试验验证的基础上，建立三维精细化有限元模型，分析超载作用时盾构衬砌环内力与变形、衬砌接缝变形及螺栓应力等的变化规律，并在此基础上提出局部超载作用时盾构衬砌环的破坏特性。2.对比分析局部超载作用下采用钢环在衬砌环环内与环检加固时衬砌环内力与变形、衬砌接缝变形、螺栓应力及钢环应力的变化规律，并提出适用于局部超载作用时的钢环加固衬砌环布置方法。
结论：1.盾构隧道全线超载时的衬砌环变形、管片接缝张开量与管片接缝螺栓应力、管片中混凝土塑性区分布范围均大于局部超载作用时的情况，但局部超载时衬砌环中环间接缝的错台量及环间接缝位置螺栓的应力大于全线超载作用时的情况；在分析实际工程中更为常见的局部超载作用下的衬砌环的性能演化规律时，应充分考虑环间接缝错台变形及环间接缝螺栓的受力对盾构衬砌环承载与破坏特性的影响。2.采用钢环环内加固的方案时，因钢环施作在衬砌环内，无法与环间接缝的螺栓一起限制相邻衬砌环之间环间接缝的错台变形；采用钢环环间加固的方案，不仅可提高衬砌环的刚度，布置在相邻衬砌环之间的钢环还可与环间接缝位置的纵向螺栓共同限制环间接缝的错台变形，减小相邻环之间纵向螺栓的应力。综上所述，在盾构隧道上部某一区间存在局部超载时，钢环环间加固的方案更为有效。
关键词组：盾构衬砌；局部超载；破坏特性；钢环加固
Rail profile optimization through balancing of wear and fatigue
Binjie XU, Zhiyong SHI, Yun YANG, Jianxi WANG, Kaiyun WANG
DOI: 10.1631/jzus.A2400235 Downloaded: 2563 Clicked: 2706 Cited: 0 Commented: 0(p.967-982) <Full Text><PPT> 84
1杭州医学院基础医学与法医学学院， 中国杭州市， 310013
2杭州医学院浙江省新型疫苗工程研究中心， 中国杭州市， 310000
3杭州医学院浙江省生物技术疫苗重点实验室， 中国杭州市， 310000
4国泰（台州）兽药生物制品技术创新中心， 中国台州市， 318000
5自贡市卫生健康委员会， 中国自贡市， 643000
摘要：乙胺嘧啶和磺胺嘧啶是目前治疗人畜共患弓形虫病最常用的药物，由于二者可能引发严重的不良反应，因此亟需寻找新的治疗药物。黄芩素（baicalein， BAI）已被证实对原生动物寄生虫（如利什曼原虫和隐孢子虫）具有良好的治疗效果。本研究通过斑块、侵袭和细胞内增殖试验评估BAI对刚地弓形虫的抑制效果。结果显示，BAI能有效抑制弓形虫的生长，其半数最大抑制浓度（IC50）为6.457×10?5 mol/L，显著降低了病原体的侵袭率（降低33.56%）及其在细胞内的增殖能力。此外，BAI具有较低的细胞毒性，其半数最大毒性浓度（TC50）为5.929×10?4 mol/L。ICR小鼠模型的实验结果进一步阐明了BAI对弓形虫的抑制作用，并揭示了其在抗寄生虫作用中的潜在机制。与阴性对照组相比，BAI处理显著延长了感染弓形虫小鼠的存活时间，并显著降低了肝脏和脾脏中的寄生虫负荷；活体切片的组织病理学检查结果显示，BAI处理组的治疗效果良好，未观察到明显病理性改变。此外，细胞因子水平的变化结果表明，BAI不仅能有效抑制弓形虫的生长，还能缓解小鼠过度的炎症反应。综上所述，本研究明确了BAI在治疗弓形虫感染方面具有显著的抑制作用，有望作为治疗弓形虫病的潜在替代药剂。
关键词组：刚地弓形虫；黄芩素；抗寄生虫药剂；免疫调节
Yiming PAN, Zongpeng LI, Xiaofei WANG, Hongmin ZHAO, Weihua ZHANG, Zigang DENG
DOI: 10.1631/jzus.A2400555 Downloaded: 1389 Clicked: 1506 Cited: 0 Commented: 148(p.983-996) <Full Text><PPT> 81
机构：1西南交通大学，力学与航空航天学院，中国成都，610031；2西南交通大学，轨道交通运载系统全国重点实验室，中国成都，610031；3西南交通大学，超高速真空管道磁浮交通研究中心，中国成都，610031
目的：研究侧风环境下U型轨道的存在与否以及不同U型轨道侧轨高度（800 mm、880 mm和960 mm）对高温超导高速磁浮列车压力分布、速度分布和流场结构的综合影响。
创新点：1.参考高温超导磁悬浮头车和U型轨道的原型建立仿真模型，研究不同风向角度下列车各部件的受力情况；2.通过改变侧轨高度研究列车下方各悬浮转向架的气动特性以及列车周围不同区域的流场结构。
方法：1.对列车和U型轨道进行建模，得到仿真模拟所需的模型；2.基于三维RANS方法和SSTk-ω湍流模型，采用计算流体力学（CFD）方法开展仿真模拟；3.通过缩比ICE-2模型风洞试验对数值方法进行验证；4.研究有无侧轨时不同风向角下列车的气动特性，以及不同侧轨高度对高温超导磁浮列车的气动影响。
结论：1. U型轨道的存在能有效降低中间车与尾车的阻力以及头车的横向力；2.列车底部B1转向架的气动性能最不理想，而U型轨道的存在能显著改善这一状况；3.随着侧轨高度从800 mm逐步增加至960 mm，列车横向力与升力显著降低，因此在实际应用中，建议采用960 mm高度的侧轨以优化列车气动性能。
关键词组：高温超导；高速磁悬浮列车；U型轨道；侧风；数值模拟；侧轨高度
Xufeng LI, Jien MA, Ping TAN, Lanfen LIN, Lin QIU, Youtong FANG
DOI: 10.1631/jzus.A2400549 Downloaded: 1404 Clicked: 1510 Cited: 0 Commented: 0(p.997-1009) <Full Text><PPT> 82
机构：1浙江大学，电气工程学院，中国杭州，310027；2浙江科技大学，自动化与电气工程学院，310023；3浙江大学，计算机科学与技术学院，中国杭州，310027
目的：由于高铁运行工况复杂，对受电弓故障的实时检测监测技术存在较大难点。本文旨在基于受电弓监控视频，研究实时智能故障检测方法，以期及时发现故障，保障列车安全运行。
创新点：1.将自注意力和卷积特征相结合，提高了卷积网络的特征提取性能，使其在复杂场景中准确识别受电弓。2.构建轻量级的多尺度特征提取和故障检测模型，满足实时检测的要求；减少网络参数，提高了模型推理速度。3.针对列车的日常运行，建立了一套完整、准确的高速铁路受电弓故障检测方案。
方法：整个模型由两个子模型组成，即多尺度特征提取模型和受电弓故障检测模型。针对受电弓故障样本数量少的问题，该方法设计如下：首先，设计轻量化多尺度特征提取网络模型，并利用大量的正常受电弓视频图像数据学习各部件的特征；然后，构建正常受电弓部件的特征样本库；最后，通过匹配正常样本库计算其置信度来检测受电弓故障。
结论：1.本文提出的基于自注意力特征与卷积特征融合的轻量级深度学习模型实现了对受电弓关键部件的实时、高精度识别。2.实验表明，融合模块可以有效地提高原卷积网络的性能，且在训练集和测试集上均取得了较高的查全率和查准率，证明算法模型具有良好的性能。3.设计了受电弓故障检测模型，实现了快速、智能的故障检测，且能够准确识别出测试集中的所有故障。
关键词组：高速铁路受电弓；自注意力；卷积神经网络；实时；特征融合；故障检测
Jian CHEN, Yao KANG, Xudong WANG, Hao HUANG, Man YAO
DOI: 10.1631/jzus.A2400503 Downloaded: 1616 Clicked: 1326 Cited: 0 Commented: 0(p.1010-1020) <Full Text>
机构：1大连理工大学，材料科学与工程学院，中国大连，116024；2大连理工大学，辽宁省凝固控制与数字化制备技术重点实验室，中国大连，116024
目的：表面锂扩散势垒是评价二维电极材料倍率性能的关键参数之一。基于过渡态搜索的扩散势垒计算方法是一种广泛使用但计算耗时的方法。本文以金属元素掺杂的二维过渡金属硫化物为研究对象，旨在借助卷积神经网络和迁移学习技术构建局部表面静电势分布图像与锂结合能的映射关系，以此实现表面锂扩散势能曲线的高效准确预测。
创新点：基于卷积神经网络的可迁移性，借助用于图像识别的深度学习模型，构建了局部表面静电势分布图像与锂结合能的映射关系，并以此实现了锂扩散路径上势能曲线的高效预测。
方法：1.通过基于密度泛函理论的第一性原理计算，揭示金属元素掺杂VIB族过渡金属硫化物表面的局部静电势均值与锂结合能的强正相关性；2.针对金属元素掺杂IVB、VB和VIB族过渡金属硫化物构建局部静电势图像及锂结合能数据库，借助迁移学习方法搭建多种深度学习模型，调参优化训练模型，并对比训练后不同模型预测效果的差异性；3.选取最优模型，调节训练集中过渡态计算数据的数量，预测不同锂扩散路径上的势能曲线，并对比过渡态搜索方法，验证EPDI-迁移学习方法的高预测精度和低耗时性。
结论：1.金属元素掺杂VIB族过渡金属硫化物表面的局部静电势均值与锂结合能呈现强正相关性。2.借助迁移学习技术的DenseNet121-TL模型能够实现鞍点结合能的准确预测；当训练集包含33%的鞍点结合能数据时，对其余鞍点结合能的平均绝对预测误差为0.0444 eV。3.利用对鞍点结合能的预测实现了锂扩散路径上势能曲线的高效预测。
关键词组：过渡金属硫族化物；深度学习；迁移学习；静电势；锂扩散