SiC/SiC复合材料疲劳与蠕变性能研究进展

随着航空航天领域对长时抗氧化及可重复使用高温材料提出日益迫切的需求，SiC/SiC复合材料正成为当前的研究热点。总结了近年来SiC/SiC复合材料疲劳及蠕变性能方面的研究进展，综合分析了温度、载荷、频率及燃气环境对疲劳性能的影响，以及纤维类型、温度与载荷、频率和基体类型等对蠕变性能的影响。     

一种基于SSA-BRF的网络入侵检测方法

针对随机森林(random forest,RF)超参数的选择会对RF的分类结果产生较大影响的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的RF超参数寻优方法,利用该方法帮助RF寻找一组优秀的超参数.并针对RF较难准确识别出少数类数据的问题,利用平衡随机森林(balanced random forest,BRF)来提高模型对少数类的召回率.综合SSA和BRF构建SSA-BRF模型,并在CIC-IDS-2017数据集对模型的分类效果进行验证.实验结果表明,SSA-BRF相较于RF在准确率、宏召回率和宏F1分数上分别提升了9.57%、26.62%和0.17,该模型在一定程度上可以提高网络入侵检测系统的性能.     

基于支持向量机的张掖市温度预报研究

基于21种常见的气象要素数据，利用支持向量机回归模型对张掖市的气温、最高气温、最低气温、24 h变温、露点温度和0 cm地温进行了预报。研究结果表明：支持向量机对张掖市温度有较强的预报能力，预报值与真实值十分接近，预报准确率都能达到90%以上；支持向量机对最低气温预报结果的平均绝对误差和均方根误差最小，为0.440℃和0.747℃，准确率达到了97.85%，对0 cm地温预报结果的平均绝对误差和均方根误差最大，为2.539℃和3.894℃，准确率为91.41%。