基于LSB技术的图像安全传输系统设计

本文结合基于LSB的图像信息隐藏技术和BLOWFISH加密算法,设计了图像安全传输系统,并将系统在校园网环境下进行了应用,系统的信息隐藏功能较好,符合秘密图像安全传输的要求.     

大同市毽球运动开展状况的调查研究

本文旨在对大同市城区毽球运动开展的现状进行调查,通过问卷调查、数理统计、归纳与演绎等科学方法,找出我市开展此项运动存在的局限性和不足,为今后大同市区更好地开展此项运动提供理论参考和借鉴。     

温度对氨吹脱工艺中氨扩散传质的影响

研究低气速下的氨吹脱系统,建立了定量的氨扩散传质动力学模型,分析系统温度对氨扩散传质的影响。结果表明,氨吹脱过程中,在废水pH值大于12的条件下,氨分子大部分通过气泡扩散,只有极少量通过液相表面扩散;氨的气液传质阻力主要来自于气膜;随着系统温度的升高,气泡直径略微减小,气泡上升时间基本稳定,液相总传质系数迅速增大,气液传质阻力大幅降低。     

基于节理岩体损伤本构的洞室位移反分析研究与应用

基于对洞室位移反分析中开挖扰动区处理方法的总结分析,探讨将节理岩体损伤本构应用于反分析研究中的实现方法。通过FLAC3D预留的二次开发接口,修改其内置应变软化模型的数值计算格式,即对位于屈服面以外的应力点采用修正应力张量分量的方式替代主应力修正的方式,使修改后的本构模型可适用于各向异性的节理岩体,同时结合FISH语言编制的节理裂隙几何参数随开挖过程的演化程序实现对节理岩体等效柔度张量的更新,从而完成节理岩体损伤本构的FLAC3D二次开发。采用基于支持向量回归机与PSO-DE优化算法的增量位移反分析方法,应用该本构模型对思林水电站地下厂房围岩参数进行反分析。研究结果表明:对于开挖于含成组展布且相对结构尺寸为小量的断续节理岩体内的地下洞室位移反分析问题,将节理岩体损伤本构引入其中是一个很好的尝试,扰动区内围岩的等效弹模平均降低约为20.13%,计算增量位移值与量测值的相对误差在7.54%~16.56%,反分析成果是合理和可靠的。     

恒压网络静液传动系统的神经网络滑模控制

根据恒压网络条件下的静液传动系统的特点,建立用于转速控制的二自由度动力学模型.针对恒压网络静液传动系统的参数摄动和不确定性,选择液压泵/马达的角速度和角加速度为控制变量,设计一种神经网络自适应滑模控制器,采用径向基函数神经网络(RBFN)取代滑模切换控制部分,利用其在线学习功能,对系统的不确定因素进行自适应补偿,应用李亚普诺夫稳定性理论推导网络权值的在线自适应率,保证闭环控制系统的稳定性.在模拟试验台上进行了阶跃信号和斜坡信号的转速控制响应分析,并与常规PID控制以及基于神经网络的PID(NNPID)控制进行对比.试验结果表明:所设计的控制器具有良好的控制效果,能使系统具有良好的跟踪性和强的鲁棒性,有效地消除高频抖振现象.     

层状岩体强度结构面特征的数值分析

运用FLAC3D软件建立层状岩体试件模型,分析单轴压缩情况下的破坏模式和强度各向异性特征.研究结果表明:随着结构面倾角β的增大,试件抗压强度σc呈现先减小后增大的趋势;当结构面倾角为20°～30°和80°～90°时,试件抗压强度对β的灵敏度最大;当β为30°～70°时,σc变化不大;当结构面内摩擦角φj＜β＜90°时,数值计算结果和理论计算结果差别较小;当β≤φj或β=90°时,两者差别较大,数值计算结果明显小于理论计算结果;数值模拟结果能够反映出β≤φj和β=90°对应的岩体抗压强度存在一定差别,与实际情况相符.     

输电杆塔智能防鸟害装置的研发

通过对鸟类的生活习性和输电线路上鸟害发生特点的研究,设计了一套具有一定智能性,集机械、声、光、电于一体的防鸟害装置,完成了该装置主要部件的选型和设计,最后对装置的整体布局进行简单说明.该防鸟害装置综合机械防鸟刺的防护作用,声频装置的威慑作用,光电装置的刺激作用,能达到理想的防鸟效果.     

离子种类和质量浓度对不同温度稠油油水界面张力影响的实验研究

为了研究在不同温度下离子种类和质量浓度对稠油油水界面张力的影响,分别配制了含不同质量浓度Na+、Ca2+、Mg2+的盐水溶液,应用旋转油滴法测量了不同温度时稠油与盐水的界面张力,分析了温度、离子种类与质量浓度对界面张力的影响规律.实验结果表明:①盐水成分为Na+和Mg2+时,随离子质量浓度的增大,界面张力先减小后增大,存在极小值;成分为Ca2+时,界面张力先增大后稳定再增大.②随温度升高,在Na+和Ca2+作用下界面张力明显减小,在Mg2+作用下先减小后稳定.③温度和离子质量浓度均影响界面张力;离子质量浓度低时界面张力主要受温度影响;离子质量浓度高时在Na+作用下界面张力受温度影响较大,在Ca2+作用下界面张力受温度的影响减弱;在Mg2+作用下界面张力受离子质量浓度的影响较大.     

基于BP神经网络的输电线路覆冰增长模型研究

分析了现有输电线路覆冰增长模型在预测中的不足以及神经网络对非线性映射变量表达的优越性,提出了一种基于Levenberg-Marquardt学习算法的BP神经网络的覆冰增长预测模型。通过实验获取的覆冰增长数据样本训练BP网络,利用收敛的网络进行输电线路覆冰增长的预测,仿真实验误差1mm以下的有7组数据,远高于对比模型makkonoe模型的3组,验证了模型有效性,对输电线路的覆冰研究和预防有重要意义。     

关于D波奇异介子的混合

在π2(1 670),η2(1 870)和η2(1 645)属于11 D2介子九重态的前提下,利用质量矩阵和非相对论组分夸克模型,对同位旋二重态K(1 D2)的质量给予讨论,二者的结果符合的很好.在此基础上,利用混合模型估算出D波介子中K(1 D2)与K(3 D2)间的混合角约为零度.而后,通过3 P0衰变模型计算K2(1 770)和K2(1 820)的部分衰变信息并与PDG提供的实验数据进行比较,建议目前实验上提供的衰变信息还不足以确定二者的混合程度.