Resin Matrix/Fiber Reinforced Composite Material,Ⅲ:Simulating Results

According to the mathematical model which describes the curing process of composites constructed from continuous fiber-reinforced, thermosetting resin matrix prepreg materials, and the consolidation of the composite, the computer code calculates the data of the process variables of the flat-plate composites cured by a specified cure cycle, provides the variation of temperature distribution, the cure degree process, the resin variation and fibers stress inside the composite, the void variation and the residual stress distribution. The mechanism of curing process is illustrated and the cure cycle of composite material is optimized.     

一种新型的光纤曲率传感器

开发了一种新型的埋入式光纤曲率传感器 ,以结构的曲率变形对传感器的输出光强实现强度调制 .对传感器的静态和动态特性作了分析 ,提出了该传感器的传感机理 ,对传感器的结构作了改进 .将此传感器埋入树脂基复合材料板内部 ,测量板的弯曲变形 .可利用此曲率传感器组成准分布式传感系统检测智能结构的形状变化 .     

基于内容流行度的移动CCN缓存策略研究

近年来,为了适应互联网应用由发送者驱动的端到端通信模式向接收者驱动的海量内容获取模式的转变,并从网络体系架构层面提供对可扩展和高效内容获取的原生支持,研究界近年来提出以内容为中心的新型网络(content-centric networking,CCN)体系架构,它能够高效地支持未来互联网上的内容分发.随着移动用户数量的不断增加,未来移动用户也将访问CCN网络,针对内容中心网络中的用户移动性问题,提出了一种基于内容流行度的移动性缓存策略.该策略考虑用户移动性,利用半马尔科夫模型对用户移动性进行建模,同时采用多元线性回归模型对内客流行度进行预测,结合用户移动性与原有内容流行度提出一种移动性缓存策略.仿真实验表明,移动性的加入会对内容的流行度产生较大的影响,该策略能有效地提升缓存命中率.     

移动社交网络中的无线资源分配算法研究

随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展,移动社交网络越来越受到人们的青睐,在社交网络中,社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容,但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求为其分配最佳的无线资源,并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战.研究移动社交网络中的无线资源分配问题,资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配,提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要的最佳无线资源和保密性资源.仿真结果分析表明,根据所提算法可以得出在保密性资源能量效率方面比随机分配方案提高8％左右,同时在无线资源利用率方面也有显著提升.     

智慧协同网络研究进展

随着用户数量的不断增多和业务规模的不断扩大,现有互联网的原始设计理念暴露出诸多弊端,导致其很难从根本上解决安全性、移动性、可扩展性等问题.因此,要创建全新的网络体系架构才能从根本上解决上述问题.通过对未来互联网架构发展趋势的全面分析与对比,发现导致传统互联网诸多弊端的原始根源在于其“三重绑定”、“横紧纵松”的特性.为了综合有效地解决这些特性带来的弊端,提出了以“三层”、“两域”为特征的智慧协同网络体系架构(smart collaborative identifier networks,SINET).详细地介绍了SINET的体系模型与基本原理,总结了近几年取得的学术成果,介绍了SINET在高铁通信、工业无线传感网络中的应用场景及效果.理论研究和行业应用都表明,SINET能够很好地解决路由可扩展性、移动性、安全性、可靠性方面的问题.     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.     

基于EBS的无线传感器网络密钥管理方法研究

针对现有无线传感网络(wireless sensor networks, WSN)群组通信中网络环境复杂、资源占用率高以及共谋攻击等问题,提出一种融合三元多项式和EBS(exclusion basis system)管理机制的动态密钥管理方法。通过分析现有方法的不足,从WSN系统模型和EBS密钥管理2个方面对其进行改进,针对WSN系统模型引入层次式拓扑结构,有效解决簇头节点存在的单点失效问题,在此基础上,根据EBS群组密钥管理方法,引入三元多项式算法对EBS管理机制的参数进行优化。仿真结果表明,改进方法与局域化组合密钥管理(localized key management, LOCK)方法相比,改进后的EBS方法可以减少传感器节点的密钥存储量,增加网络共谋链的长度以及提高WSN的网络抗毁性。     

基于远洋渔船作业场景的机会网络移动模型

在分析现有移动模型性能的基础上,针对远洋渔船机会网络中节点运动作业时的特点,提出了一种符合远洋渔船移动特征的平滑转弯半马尔科夫移动模型(Smooth Turn Semi-Markov Smooth Mobility Model,简称STSMS模型).从节点运动方程和平均稳态速率两方面进行了理论分析,并对节点运动轨迹和平均稳态速率进行了仿真验证.仿真结果表明,构建的STSMS模型能较好地反映节点的运动特点,并具有速率不随时间延长发生衰减的特性,适用于远洋渔船机会网络的模拟仿真.     

C/SiC复合材料摩擦性能及储油性能分析

复合材料因性能独特而备受关注,但其自身结构复杂且受到诸多因素的影响,因而对其摩擦学性能的研究仍有待进一步加强。为了对比不同摩擦配副对C/SiC复合材料摩擦性能及储油性能的影响,以C/SiC复合材料为研究对象,运用销盘摩擦学试验方法,研究了C/SiC复合材料与45#钢以及C/SiC复合材料与ZrO₂材料摩擦配副的摩擦学性能,采用三维形貌仪等仪器对C/SiC复合材料摩擦后的表面进行表征分析,研究其摩擦后的表面质量及其储油性能。结果表明,C/SiC复合材料与45#钢磨损剧烈,摩擦后表面储油性能严重下降;其与ZrO₂对磨则摩擦系数较低,磨损量较小,摩擦后的表面仍保持了较好的承载性能及储油性能,是一种良好的摩擦配副。研究结果为拓展C/SiC复合材料的应用及揭示其摩擦学特性提供了有力支撑。     

玄武岩织物增强水泥基复合材料拉伸力学性能

利用美特斯(MTS)万能试验机研究了掺入不同体积掺量(0、0.5%、1.0%、1.5%)短切碳纤维、玻璃纤维、钢纤维的2层和3层玄武岩纤维织物增强水泥基复合材料的拉伸力学性能.结果表明:短切碳纤维、玻璃纤维、钢纤维均可明显增加玄武岩纤维织物增强水泥基复合材料的开裂强度,并且存在最优体积掺量;在0~1.5%掺量范围内、2层织物时,开裂强度随着3种短纤维掺量的增加而增加,掺量1.5%时最大;3层织物时,开裂强度随着碳纤维、钢纤维掺量的增加先增加后减小,掺量1.0%时达到最大值,而随着玻璃纤维掺量的增加持续增加,掺量1.5%时最大.短切碳纤维、玻璃纤维不能增加其峰值荷载,而钢纤维则明显提高其峰值荷载,2层织物时最优掺量为1.5%,3层织物时最优掺量为0.5%.