ε-HNIW/F2311 PBX界面结构力学行为模拟

研究了ε-六硝基六氮杂异伍兹烷(ε-HNIW)/F2311界面结构的力学行为. 采用分子动力学(MD)方法,在298～423 K 温度范围内以及NVT系综和COMPASS力场下,对F2311与ε-HNIW (110)晶面所构成PBX界面结构的各种力学性能进行模拟计算. 结果表明,温度达到348 K后,ε-HNIW/F2311界面结构比内层ε-HNIW形状变化(G)和体积变化(K)都变得相对容易,弹性增强的同时可以有效地分散应力,有利于PBX的加工;进一步分析K/G表明,ε-HNIW/F2311界面结构在298～373 K内成型性较好,尤其在348 K左右时最适合进行PBX的压制成型.      

一种基于任务行为的云计算访问控制模型

针对云计算的特点和安全需求对比分析当前流行的访问控制技术,以基于行为的访问控制和基于任务的访问控制模型的为参考,提出了一种基于任务行为的访问控制模型TABAC（Task－Action－Based Access Control Model）,实现基于行为的访问控制模型和工作流的有机结合。经过安全分析,该模型不仅能实现安全的访问控制,而且适应云计算环境动态性、异构性的特点。通过特征比较,表明该模型具有较好地实用性,较好地实现了当前云环境的安全需求。     

智能家居是互联网边际扩大化的必然结果

<正>从另一个纬度看,传统家电变成智能家电是一个必然的过程,但这是一个非常漫长的过程。智能家居最理想的状态应该是随心所欲、无所不能的,不需要人为发出指令。以前我家里的电热水器全天储水需要一直处于通电状态,但事实上这样会造成不必要的用电浪费,如果回家前已烧好热水,又     

影响环境空气质量的PM2．5与相关因素的关系研究

上海地区空气中细颗粒物浓度与相关因素的研究表明,空气中臭氧、一氧化碳、二氧化硫浓度及温度与PM2.5指标值有着密切的关系,其中一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫浓度与PM2.5指标值有很强的正相关关系。因子分析和回归分析表明,臭氧、一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫浓度及温度的潜在内涵因子人类主动行为因素和自然因素,两个因子与空气中细颗粒物关系显著,尤其是第一主因子人类主动行为因素,治理环境空气污染可从人类主动行为因素突破。     

一类接触率受到噪声干扰的随机SIS流行病模型研究

研究了一类接触率受到环境噪声干扰的随机SIS流行病模型.利用停时理论及Lyapunov分析方法,证明了该随机模型正解的全局存在唯一性与有界性.当相应的确定性模型基本再生数小于1时,证明了随机模型无病平衡点的随机渐近稳定性;当确定性模型基本再生数大于1时,揭示了随机模型的解围绕相应的确定性模型地方病平衡点的振荡行为;当确定性模型基本再生数大于1并且噪声强度较小时,证明了随机模型的解是平均持续的.另外,得到了强度较大的环境噪声可以导致疾病灭绝的结论.最后,数值模拟验证了所得理论结果的正确性.     

基于全局距离的自适应LLE方法研究及其应用

人体行为识别是人工智能与模式识别领域一个重要的研究方向,具有极广泛的应用前景.近年来应用局部线性嵌入的流行学习方法 LLE进行人体行为识别成为研究热点.但是传统LLE要求采集密集样本点,且要求样本点分布平滑均匀,而人体运动样本数据往往分布稀疏,无法满足LLE对样本点的要求.本文提出的基于全局距离的自适应LLE采用具有全局因子的距离计算方法确定近邻,缩短分布稀疏的样本点的相对距离,使样本点变得紧凑.同时加入全局因子可以使分布距离差异较大,分布不均匀的样本点重新布局,整体变得平滑均匀,有效克服了传统LLE的缺点.另外,该方法改进了传统LLE确定嵌入维度的过程.通过计算输入空间样本欧氏距离与嵌入空间样本欧氏距离的残差来评估嵌入维度,自适应确定人体动作流形的本质维度.改进后的方法应用于光学动作捕捉数据实现人体行为识别,比传统LLE提高了计算性能,并获得了更高的人体行为识别率.     

声发射技术在混凝土行为性能研究中的进展

声发射技术是应用较为广泛的一种无损检测技术,论述了声发射在混凝土力学行为中的应用。围绕声发射在混凝土断裂机理、混凝土损伤定位、声发射参数与腐蚀钢筋混凝土的关系、声发射在粘结滑移中的应用、声发射在疲劳荷载作用下的反应、混凝土结构损伤评估等展开讨论,归纳出国内外混凝土结构声发射研究现状,阐述了混凝土声发射技术有待深入探讨的问题。     

基于分层logit模型的车辆换道行为研究

研究分析复杂交通场景中车辆换道行为,揭示车辆运行特性及其规律。基于效用理论方法,以实现驾驶行为决策效用最大化为目标,建立车辆换道分层Logit模型。系统分析影响车辆行为变化的因素,建立各层次参数变量相关模型。仿真分析表明:较一般的车辆行为模型,车辆换道分层Logit模型更能准确地描述实际交通场景中车辆换道的行为决策过程,有效提高车辆运行效率。研究结果为智能车路协同与交互行为、车辆可变限速技术、自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑。     

基于积分通道特征的异常行为检测算法

对视频中的行人异常行为检测问题进行了研究。针对传统行人异常行为检测算法在准确性和兼容性方面的不足,提出一种基于积分通道特征的异常行为检测算法;该算法利用背景分割和行人信息统计的方式,对不同背景下的视频模型进行了建模。结合对行人个体的轨迹分析,对运动个体的位置进行异常行为检测。算法首先对检测区域采取区域划分,然后采用改进的积分通道特征行人检测算法对目标进行检测,最后采取Mean-shift算法对目标进行跟踪。最后的实验数据表明该算法整体性能有所提高。     

营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性相关性分析

为明确营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性之间的关系,以实际事故案例为依据,初步筛选主要危险驾驶行为及影响因素并设计调查问卷,引入概率统计方法确定调研样本量,进行实际调研。以调研数据为基础,采用有序多分类Probit回归方法,从出现频率与导致事故可能性两个维度对不同危险驾驶行为与影响因素间的相关性进行分析。通过研究确定了9种危险驾驶行为,并对危险驾驶行为进行了重要度排序。对调查结果进行信度效度检验,表明问卷总体具有很高的可信度与有效性。且驾驶人的特性与危险驾驶行为之间存在关联。