无级变速器电液控制系统研究

无级变速器(CVT)电液控制系统是无级变速器控制的核心, 文章研究了一种采用高速开关网控制的无级变速器电液控制系统,分析了高速开关阀PWM信号的控制原理和控制方法.进行了无级变速器速比控制试验.试验结果证明,无级变速器电液控制系统能够满足无级变速器实际速比控制的需要.     

基于免疫算法和支持向量机的入侵检测研究

在对网络数据分析和研究的基础上,提出了一种基于免疫算法和支持向量机的入侵检测方法。利用免疫算法对网络数据进行预处理,运用支持向量机对处理后的数据进行分类。实验表明,该方法是可行的、有效的。     

基于激光点云的大跨度曲线圆管结构线形高效自动检测方法

大跨度曲线圆管类结构在工程上应用广泛,但该类结构存在线形获取效率低、整体线形难以保证等问题,因此提出一种基于激光点云的大跨度曲线圆管结构线形高效自动检测方法。利用三维激光扫描仪对结构全方位、快速的姿态获取,然后进行目标点云降噪、删除无关点等操作,最后采用编程算法对曲线圆管的中心线实现自动化批量提取。为验证中心线线形精度,赋予中心线合适半径值完成曲线圆管的重构,并将重构模型与点云进行三维对比分析。以某大跨度曲线圆管围护结构为分析对象,试验表明,由该方法逆向得到的大跨度曲线结构整体线形精度高、效率上大幅度提升,有良好的工程应用前景。     

一种组合导航系统故障检测算法

在研究组合导航系统常用故障检测方法的基础上,将两种χ2故障检验法的检验量相结合,提出了一种针对组合导航系统的二叉树模糊支持向量机故障检测算法.该算法综合应用了Kalman滤波器、二叉树支持向量机等理论,采用模糊因子有效地减弱了噪声样本数据对支持向量机训练结果的影响,采用二叉树支持向量机的多个支持向量机实现对组合导航系统的多级故障进行多级分类和故障检测.最后,针对MINS/GPS组合导航系统,进行了相关仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性.     

校园网挖矿行为自动识别处置系统

针对清华大学校园网公网IP地址众多、挖矿行为处置周期长等困难,基于挖矿行为的共同特性,设计实现了一套校园网挖矿行为自动识别处置系统(ARDSM),实时阻断挖矿通信流,为校内IP的处置赢得宝贵时间。     

闪烁室测氡不同时刻的刻度因子研究

为了快速标定闪烁室的氡浓度，本文提出一种无需通过实验就能得到闪烁室测氡不同时刻的刻度因子来标定氡浓度的方法.该方法首先利用Geant4模拟了ST-203闪烁室内氡及其子体不同能量α粒子的探测效率，再基于取样3 h平衡后其刻度因子与闪烁室内氡及其子体平均探测效率的关系，然后根据氡及其子体的衰变规律，建立了闪烁室不同时刻的刻度因子计算方法.基于上述方法，本文利用ST-203闪烁室开展不同时刻测氡的刻度因子实验研究，其理论值和实验值的偏差小于5%.由闪烁室结构直接确定不同时刻测氡刻度因子的方法，能够快速标定闪烁室的氡浓度.     

大学英语教学应重视客体文化的导入

随着我国对外开放的进一步深入和扩大,我国英语教学中“费时较多,效益偏低”的现象也日益突出。本文指出了一些大学英语教学中存在的问题,并提出造成大学英语教学未能向社会输送出合格人才的一个重要原因是:在大学英语教学过程中,人们往往忽略了对学生英美文化意识即客体文化意识的培养。     

基于轻量化卷积神经网络模型的云与云阴影检测方法

大多数遥感影像数据不可避免地受到云层的污染导致数据的失效。因此，对云进行检测是非常必要的预处理步骤。随着航天技术的飞速发展，更加轻便的卫星被设计出来，为了在这些算力有限的微小卫星上配备遥感影像预处理模型。设计一种高精度、算力要求低的轻量化云与云阴影检测网络模型具有重要意义。针对上述问题，本研究提出一种基于深度可分离卷积的轻量化卷积神经网络模型（Lightweight M-shaped Network，L-MNet），L-MNet网络模型是在M-Net（ M-shaped Network）网络模型的基础上引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），设计一种深度可分离卷积模块（DS-Conv Block），以减小算法的复杂度及计算量。实验结果表明，本研究所提方法在保证检测精度的前提下，可以有效减小像素级云检测的模型大小及计算量，有助于实现微小卫星在轨云检测的任务。