改进的Kerberos协议在建筑扬尘污染监控平台中的应用

为了解决建筑扬尘污染监控平台的网络安全问题,平台采用了安全强度较高的kerberos实体身份验证协议;并对其认证方案做了详细分析,针对不足建立一个改进的Kerberos协议模型.改进后的Kerberos协议在平台身份确认信息中加入了属性证书,更好地将实施融合到现有的系统机制中;调换了Kerberos协议中用户与服务提供者的身份,保证了原有安全机制不受影响,在一定程度上提高了身份认证系统的安全性.实验结果表明:改进后的Kerberos协议模型彻底解决了平台实施过程中的安全问题,对建筑扬尘污染监控平台的建设具有一定的理论意义和实际应用价值.     

基于多刚体动力学的人-车碰撞事故形态重构研究

交通事故重构已成为事故鉴定的重要技术手段,对还原交通事故碰撞过程十分有效。目前绝大多数重构技术均依赖于事故现场碰撞信息的采集;但准确性较低且缺乏通用性。针对某真实人-车碰撞事故案例,基于多刚体动力学原理,建立人-车碰撞数字化模型;并借助其重构事故发生时的各参与方运动状态,实现车辆损伤信息与行人冲击损伤机理的多重融合。通过行人最终位置、车辆受损区域、行人损伤等事故现场信息,验证数字重构模型的准确性。研究成果可为进一步探讨汽车前部结构设计与人员损伤的内在联系提供理论支撑;亦对制定有效规范的交通行为举措,保护交通事故中弱势群体具有较重要意义。     

中原城市群高新技术产业集聚特征及影响因素研究

利用2011—2019年相关数据,采用区位熵、地理集中度系数和面板回归法深入分析了中原城市群高新技术产业的集聚特征及影响因素.研究表明:从空间角度来看,中原城市群高新技术产业的总体空间集聚结构较差,专业化水平较低,且具有比较优势的城市变化不大,并按集聚度将中原城市群高新技术产业集聚水平划分为低、中低、中高和高水平4种类...     

具有振动位势的二阶非线性常微分方程的区间强迫振动判别准则

给出具有振动位势的二阶非线性常微分方程(r(t)y′(t))′ p(t)y′(t) Q(t,y(t))=g(t)区间强迫振动的判别准则和实例。     

噪声环境下的遗传算法

针对噪声环境下遗传算法解的选取问题提出一种新方法,在此基础之上结合多次采样方法就能够很好地解决遗传算法中的噪声问题。该方法只需增加很少的计算量,就可以获得较为满意的优化解。最后将文中方法与最优列表遗传算法相比较,采用高斯噪声模拟噪声环境,通过函数优化问题来说明该算法的有效性。     

高速铁路并联隧道横通道对隧道内压力变化的影响

给出了高速列车穿越横通道高速铁路并联隧道时压力变化的三维非定常黏性流场数值模拟过程,研究了两条并联隧道横通道的面积变化、位置变化和斜交方式对并联隧道及横通道内压力变化的影响规律.计算结果表明:并联隧道横通道的存在,使得隧道内压力变化的最大值降低,隧道横通道断面积越大,则最大压力梯度的降低率越小,当横通道的断面积与隧道断面积之比为0.3左右时,其降低隧道中测点的最大压力及压力梯度的效果最好;横通道对隧道的降压效果与隧道交叉方式有关,横通道与隧道的斜交方式为正交,且正交角度控制在60°左右时,横通道对隧道内的降压效果比较好.对比分析表明,当并联隧道内的横通道、竖井及避洞在隧道内的位置、断面积、长度及与隧道的斜交角度相同时,竖井的降压效果最好,横通道次之,避洞的降压效果最差.     

Ni-Cu纳米合金催化剂制备及析氧性能

Ni基纳米材料是一种高效制氧催化剂,是当前相关学术领域的研究热点.采用电沉积法制备高性能的Ni-Cu纳米合金催化剂,分析了其表面态调控对电化学性能的影响.在电子微扰和表面形貌的双重调控下,其电化学活性表面积稳步提升到5.45 cmz,其析氧反应动力学电位和反应过电位分别达到约132 mV和约164 mV.对催化剂的构-效机理研究结果表明,在合金化作用下,其高电位下的抗腐蚀性得到提升,Ni-Cu的表面稳定性得到显著提升,从而使其I-t耐久性提升到27000 s.这种高性能非贵金属合金材料对制备高效率、低成本催化剂,促进析氧反应材料商业化具有重要意义.     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

基于二阶统计量的小样本学习算法研究

为了提高小样本学习的准确率和抗干扰能力,提出了一种基于二阶统计量的小样本学习模型,以CNN最后一层卷积输出的一阶特征向量为输入,通过计算协方差矩阵和二阶池化获得具有较高区分度的二阶统计量,采用奇异值(SVD)分解将二阶特征映射到低维仿射子空间并据此分类.本算法在Omniglot和minilmageNet数据集上进行了测试,实验结果表明,在minilmageNet上的5-way 5-shot模型准确率达到了73.6％,比Prototypical Networks高出5.4％,在Omniglot上的20-way 1-shot模型准确率则获得了2.4％的提升,本算法性能优于Prototypical Networks等算法.在异常值测试中,本算法也展现出比Matching Networks和Prototypical Networks算法更强的鲁棒性.     

估算金属切口强度的一种混合模型

以 Neuber准则及 Moski- Glinka的等效能量密度法为基础 ,假设在没有亚临界裂纹扩展的条件下 ,切口强度等于切口根部裂纹起裂时的名义应力 ,得到了一种估算韧性金属平面应力条件下切口强度的混合模型。该模型较真实地反映了材料的硬化指数对金属断裂过程的影响 ,因而与其它模型相比 ,其结果最好。