一种动态猫映射混沌图像加密算法

针对传统猫映射存在周期性以及位置(0,0)处像素始终固定导致的安全隐患,提出了一种基于动态猫映射的图像加密算法.首先把密钥经过md5变换后得到一个十六进制字符串,利用该字符串,获取动态猫映射的分块边界参数,并通过md5的随机性构建扩散阶段需要的S盒.在置乱阶段,将猫映射置乱参数与明文图像结合起来,进行动态猫映射,得到置乱图像.在扩散阶段,每个像素值用S盒进行扩散时,结合相邻像素值,形成雪崩效应.最后进行仿真实验,结果表明提出的加密算法能满足图像加密的安全性需求,不仅改善了传统猫映射存在的缺陷,而且具有更好的加密效果.     

天车智能防碰装置在渤海油田的推广应用

天车防碰系统是海洋钻修机运行过程中非常重要的安全装置，在钻井、修井作业过程中起着至关重要的作用。智能型天车防碰系统采用了过卷阀和电磁阀双重保护，防止大钩上碰下砸，同时具有声光报警功能等安全措施，提高了钻修机在操作过程中的安全系数，在渤海油田现场应用中发挥了很好的作用。     

沥青路面使用状况综合模糊评价模型

在对公路沥青路面使用性能及其影响因素充分分析的基础上,利用模糊综合评判数学原理建立了沥青路面使用性能的模糊综合评价模型,并利用该模型对进行了应用分析,实践分析表明,该模型具有较强的实用性。     

高强度飞秒激光脉冲烧蚀固体靶材的超快动力学过程的研究

本文报道了利用超快时间分辨阴影图方法对飞秒激光脉冲烧蚀金属铝的动态物理过程的研究。实验发现在50fs泵浦脉冲轰击靶表面后存在热与非热的烧蚀机制,证明在40J/cm^2激光流量下超快激光烧蚀过程是一个涉及到多种不同物理和力学作用的复杂过程。在1—1.5ns延迟的阴影图中清晰地看到被烧蚀物质即将发生相位爆炸时产生的衍射条纹,在4ns和9ns延迟的阴影图中观察到喷射物内部存在由于极强热弹力波的出现而引起的间歇性物质喷射。在硅和玻璃的烧蚀实验中也观察到了类似的物理过程。但对于玻璃样品,没有观察到间歇性物质喷射现象。     

脂肪酸酯类表面张力的模型研究

生物柴油具有良好的可再生能力、可降解性和环境友好性,其在发动机缸内的喷雾燃烧过程是生物柴油应用的关键步骤,雾化过程中形成液滴的大小与表面张力密切相关.因此,表面张力是生物柴油应用前景的关键参数,脂肪酸酯是生物柴油的主要成分.本研究通过查阅大量国内外文献,分析整理了19种脂肪酸酯的表面张力实验数据.采用密度梯度理论和Peng-Robinson(PR)状态方程结合,提出表面张力的估算模型,该模型的提出将为生物柴油表面张力的预测提供理论依据.     

规则分布微凹坑对配流副泄漏量的影响

提出了一种织构化配流副泄漏量的新计算方法,研究了圆柱形微凹坑直径、深度和面积率对配流副泄漏量的影响,并进行了初步的机理分析.结果表明:随着微凹坑深度的增加,泄漏量随之减小;在相同的面积率下,较小直径的微凹坑具有较小的泄漏量;轴向柱塞泵配流副缸体的转动速度对泄漏量几乎没有影响;配流副工作压力与泄漏量成正比.计算结果可为选择符合配流副工况的圆柱形微凹坑几何参数提供指导.     

一种5G网络低时延资源调度算法

针对现有资源调度算法难以满足5G低时延业务需求的现状,提出了一种基于联合遗传和禁忌搜索算法的资源调度(GATS)算法。首先利用整数线性规划建立了虚拟链路的动态带宽分配策略,然后在传统柔性车间调度模型的基础上引入了数据流量在虚拟链路中的传输时延,建立了相应的5G网络资源调度模型。为了求解这一调度模型,设计了采用联合遗传和禁忌搜索算法的启发式调度算法,该算法通过在遗传算法寻优过程中引入禁忌搜索,平衡全局搜索和局部搜索能力,有效解决了遗传算法早熟的问题,而且能够获得更好的调度方案。仿真实验表明,与GA-BA算法相比,GATS算法将服务完成时间减少了17%,不仅满足了5G低时延业务的需求,而且提高了用户体验和移动运营商的收益。     

利用铁谱分析技术提取机械设备工作状态特征参量及采…

本提出了利用ＫＴＰ型旋转式铁谱仪提取机械设备工况特征参量的方法。给出了ＡＭ－５００型采煤机的液压传动系统和齿轮传动系统的失效判据。突破了传统定性铁谱中单颗粒磨屑的讨论，把机械的工况与磨屑的各种类型和尺寸的总体情况联系起来。     

基于傅里叶解调算法的硅微陀螺仪控制系统设计与试验

为了改善硅微陀螺仪控制精度,采用基于现场可编程门阵列(FPGA)实现的傅里叶解调算法,结合同步倍频采样技术,分别对硅微陀螺仪驱动轴检测信号和敏感轴检测信号进行解调.并借助自动增益控制(AGC)和锁相环(PLL)技术,实现硅微陀螺仪的闭环驱动控制和高精度解调输出.仿真和试验结果表明:相比于乘法解调,傅里叶解调算法具有更好的解调精度和更强的抗噪声能力;驱动振幅控制精度达到7.5×10-6,全温频率跟踪最大误差为50 mHz;试验陀螺的零偏稳定性由采用乘法解调算法的24.83(°)/h提高到采用傅里叶解调算法的10.65(°)/h.试验验证了傅里叶解调算法在硅微陀螺仪数字控制系统中的可行性和有效性.     

基于极限学习机快速分类的人体跌倒检测方法

为了准确快速检测人体跌倒状态,提出基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)测量和处理数据的极限学习机(extreme learning machine,ELM)快速分类判别方法。分析了人体运动行为特征,构建了腿部运动参数提取模型;通过IMU采集人体腿部运动特征数据,并进行姿态解算;采用ELM方法对人体运动特征的加速度、角速度和姿态进行分类,判断人体是否处于跌倒状态;根据机器学习评价指标对ELM参数进行优化,得到最佳参数。进行了人体运动状态测量实验,结果表明,ELM方法能够对IMU测量和处理数据进行准确快速地分类。当隐含层结点为1 000时,ELM检测方法跌倒检测的准确率为96. 45%,灵敏度为97. 32%,特异性为89. 32%。因此,采用ELM快速检测方法,可有效地对人体运动特征数据进行分类,实现对人体跌倒行为的准确检测。