预应力加载条件下零件干磨削表面强化层特征

采用预应力复合干磨削加工技术,对未调质45#钢试件在不同预应力加载条件下实施表面磨削淬硬,观测不同磨削深度和进给速度条件下的试件表层金相组织,测量并分析试件在不同预应力条件下磨削淬硬层厚度、金相组织的变化状况,并通过试件截面不同位置硬度测定显示淬硬层厚度及金相成分的变化,得到试件施加预应力对淬硬强化层厚度的影响规律.研究表明,预应力淬硬磨削能使工件表面产生强化层,且大的磨削深度和小的进给速度有利于试件表面发生相变强化以及表层塑性变形的增大.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

实现船舶稳性的多油舱自适应调度算法及仿真

针对油舱对船舶浮态与稳性的影响，研究了保持船舶稳性的多油舱自适应调度控制算法，并用WinCC (Windows Control Center)组态软件编写了船舶自动浮态调整仿真系统。在系统架构上，采用布尔逻辑表构建了油舱、泵、管路之间的连通关系，并根据浮态方程计算出舱群之间的调驳油量，再根据多变量多约束的自适应优化调度算法实现了油舱驳油过程中浮态的平衡。仿真结果表明调度算法可以对船舶的浮态进行有效调整，并保持船舶稳性，避免了由油舱油量分布不均给船舶带来的不利影响，保障了航行安全。     

基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法

间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。     

协同虚拟维修过程中的虚拟人体维修操作控制

针对操作人员难以在有限的光学运动捕捉设备捕捉范围内自由运动的问题,开展了协同虚拟维修过程中的虚拟人体维修操作控制研究。基于光学运动捕捉设备对操作人员的下肢动作进行捕捉,根据实时识别结果控制虚拟人体进行大范围运动。针对维修操作过程中的虚拟人体手部运动控制,分析了虚拟人体的手部交互过程,提出了一种基于动态贝叶斯网络的维修操作智能辅助方法。以某液压缸协同式虚拟维修操作仿真平台为例验证了方法的有效性。该方法实现了对虚拟人体维修操作过程的有效控制,具有实时性好、交互性与感知性强等优点。     

Efficient Feature Extraction Using Apache Spark for Network Behavior Anomaly Detection

Extracting and analyzing network traffic feature is fundamental in the design and implementation of network behavior anomaly detection methods. The traditional network traffic feature method focuses on the statistical features of traffic volume. However, this approach is not sufficient to reflect the communication pattern features. A different approach is required to detect anomalous behaviors that do not exhibit traffic volume changes,such as low-intensity anomalous behaviors caused by Denial of Service/Distributed Denial of Service(Do S/DDo S)attacks, Internet worms and scanning, and Bot Nets. We propose an efficient traffic feature extraction architecture based on our proposed approach, which combines the benefit of traffic volume features and network communication pattern features. This method can detect low-intensity anomalous network behaviors and conventional traffic volume anomalies. We implemented our approach on Spark Streaming and validated our feature set using labelled real-world dataset collected from the Sichuan University campus network. Our results demonstrate that the traffic feature extraction approach is efficient in detecting both traffic variations and communication structure changes.Based on our evaluation of the MIT-DRAPA dataset, the same detection approach utilizes traffic volume features with detection precision of 82.3% and communication pattern features with detection precision of 89.9%. Our proposed feature set improves precision by 94%.     

φ-截曲率为常数的Sasaki统计流形中子流形的广义标准δ-Casorati曲率不等式

对φ-截曲率为常数的Sasaki统计流形中的子流形建立关于广义标准δ-Casorati曲率的不等式, 并给出不等式中等号成立的条件.     

超超临界汽轮发电机组N+1支撑轴系失衡振动特性分析

建立了1000MW超超临界汽轮发电机组N+1支撑轴系的有限元动力学模型，对该种轴系的动力学特性及不平衡振动故障进行了仿真分析，归纳了该轴系轴向不同位置不平衡激起的轴系振动响应特性及转子间的相互影响规律，为该类机组的故障诊断及现场动平衡提供参考和依据。     

市售夏枯草饮片质量调查及评价标准研究

为了对夏枯草饮片质量进行全面的评价和控制,对市售18批饮片进行了外观性状考察、TLC鉴别以及水分、灰分、浸出物检测,建立了夏枯草饮片HPLC指纹图谱和咖啡酸、迷迭香酸含量测定方法,并结合主成分分析和聚类分析方法用于对不同批次饮片的模式识别。结果表明,18批饮片外观性状均符合药典标准,但少有符合传统对优品夏枯草外观的要求。TLC图谱均可检出迷迭香酸;水分、总灰分、浸出物含量均符合药典要求;酸不溶性灰分除3批外,其余符合药典要求,但不同批次间有较大的差异;指纹图谱的整体相似度较高,批次间主要色谱峰峰面积和批次间咖啡酸、迷迭香酸的含量有较大差异。通过上述研究,对市售饮片质量有了初步了解,建议提高外观评价标准,增加指纹图谱质量评价指标。