基于协议分析的Ipv6网络入侵检测系统的研究

从协议分析技术入手，围绕Ipv6网络的新特点，构筑了基于协议分析技术的Ipv6网络入侵检测系统的结构模型，并对实现方案作了具体的研究。在保持原有IPv4入侵检测系统检测引擎优点的基础上，挖掘IPv6特性，深入研究下一代网络体系结构，采用Ngrep解决了IPv6下的数据捕获问题，为IDS的进一步发展积累了一些经验。对协议分析的流程和基于数据挖掘的特征数据库的动态更新做了较详细的研究，对入侵检测系统的平台移植进行了有益的探索。     

新型硅胶-水吸附式冷水机组动态运行特性

针对一种由2个吸附/解吸真空腔和1个蒸发器热管工作真空腔组成的新型硅胶-水吸附式制冷机进行了实验研究,确定了吸附床的热力性能及机组的动态运行特性.实验结果表明:在运行过程中制冷机表现出了独特的运行特性,吸附床也表现出了良好的热力特性,系统运行采用了一种新的高效吸附制冷循环方式;系统运行的回质过程增大了循环吸附量,提高了制冷机对低温热源的适应能力.     

残差修正步进模型在社保卡数字照片处理中的应用

针对社保卡安全性问题,提出了将残差修正步进模型(GSMEM)运用于社保卡数字照片处理.为了适应社保卡应用的要求,压缩数字照片既要减少其占用的内存,又要保证算法具备较快的运算速度,以提高社保卡图像边缘的视觉效果.实验结果表明,该方法具有较高的实用性.     

一种适用于无线传感器网络的低能耗移动代理路由算法

研究了无线传感器网络中移动代理的路由选择问题.根据相邻节点所产生的数据具有强相关性的特点,将多跳网络环境下的路由问题建模成为一个顶点加权的游客问题,并且证明了这是一个NP完全问题.在此基础之上,提出了一种降低能耗的近似算法.仿真结果表明,该算法在节省能耗方面具有更好的性能.     

基于Q学习算法的发电公司决策新模型

提出了基于Q学习的发电公司决策新模型,应用于求解发电公司在具有不完全信息的电力市场环境下为获取最优长期利润而制定的决策问题.以电力市场重复运行具有的典型Markov过程特性,应用Q学习算法构建以长期利润最优为目标的发电公司决策模型,并通过算例仿真验证了该模型的有效性.所提出的决策新模型可以根据发电公司对市场状态变化的不同预估状态转移概率模拟该公司在市场环境下的不同竞价策略,并给出不确定市场环境下的最优决策.     

微小尺度流动应力波动尺度效应

通过对常温下具有不同晶粒直径的微型铜圆柱体进行镦粗实验,研究了微小尺度下流动应力波动尺度效应现象.结果表明,在应变量相同条件下,流动应力波动幅度随晶粒尺寸的增大而线性增大;在晶粒尺寸相同条件下,流动应力波动幅度随应变量的增大而增大.基于晶体塑性理论及数理统计理论,建立了流动应力波动幅度与晶粒尺寸和坯料几何尺寸间的关系.     

翅片管换热器仿真软件精度自适应校正方法

提出了一种自动修正翅片管换热器仿真精度的方法.根据用户所能提供实验数据的数量,采用不同的策略,实验数据较少时采用简单的多项式回归的形式来建立管外空气侧换热系数修正因子的修正多项式;实验数据较多时采用人工神经网络的方式来得到管外空气侧换热系数修正因子的神经网络关联模型.用于实际的仿真计算时,修正前的换热量误差最大28.96%,平均为11.12%;采用多项式修正后误差最大15.33%,平均5.38%;采用神经网络修正后误差最大4.9%,平均1.0%.     

制冷剂过冷区热力性质的快速计算

提出制冷剂过冷区热力性质的隐式拟合模型,给出了制冷剂过冷区热力性质的隐式拟合、显式计算方法.该方法能够保证制冷剂热力性质计算的可逆性,同时由于不存在迭代,保证了热力性质计算的高速性和绝对稳定性.以REFPROP 6.01的计算结果作为数据源,以环保工质R410A和R407C为例对该模型作了验证.计算与对比结果表明,应用所提出模型得到的快速计算公式的计算速度比REFPROP 6.01程序的计算速度提高了3个数量级,且能保证在常用的制冷空调工况范围内的最大计算偏差小于0.49%,而平均计算偏差小于0.09%.     

金属薄板等离子电弧加热弯曲成形实验

为了研究金属薄板等离子电弧加热弯曲成形的规律及机理,采用等离子电孤沿直线来回对1Cr18Ni9Ti和Q235薄板进行加热弯曲成形实验.结果表明,随着等离子电弧在薄板上扫描次数的增加,其弯曲角度近似呈线性增大;在一定范围内热输入越大(如减小扫描速度、减小电弧长度、增加电弧电流等),板材厚度越小,薄板的弯曲角度越大;在较低的热输入下等离子电弧加热弯曲成形使晶粒细化,有利于改善薄板受热区域显微组织的机械性能;成形过程中存在残余应变强化,受热区域硬度提高;等离子电弧加热弯曲成形还可以降低机械加工引起的残余应力,有效减少回弹.     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.