摘要：星基增强系统(SBAS)能为航空、航海等生命安全领域提供完好性增强服务,针对SBAS服务的欺骗风险,面向北斗星基增强系统(BDSBAS)发展,提出基于中国商用密码标准算法的时间效应流丢失容错认证机制(TESLA)电文认证方案。阐述SBAS电文认证架构与TESLA认证原理,开展基于中国商用密码标准算法的BDSABS认证电文编排及空中密钥更新(OTAR)的电文播发设计,针对L5I与L5Q开展认证时间间隔和最大认证延迟等指标的理论分析,进一步从OTAR信息权重和解调错误率2方面仿真首次认证时间指标。仿真结果能为基于TESLA协议的BDSBAS电文认证提供一定的理论支持。

摘要：供水管道更新改造是当前城市供水事业面临的重点和难点。以编制《武昌区供水专项规划(2021-2035年)》为契机,首次系统开展了城市核心区市政供水管网老化基础数据调查,通过统计管道管材和管龄,分析了武昌区供水管道总体老化程度。分别从技术层面和管理层面分析了当前供水管道老化更新改造面临的问题和挑战,并结合武昌区更新实践,提出了系统化改造对策和建议。

摘要：伴随着社会经济的迅速发展,建筑行业发展速度也逐渐加快,建筑规模逐渐扩大,建筑设计作为建筑工程施工的重要组成部分,不仅关系到建筑的美观、经济性能,更与建筑物的使用价值息息相关。当代建筑设计日益多样化的需求催生出丰富的设计创新理念,可拓思维模式下的建筑设计创新逐渐引领建筑行业发展方向。本篇文章主要介绍可拓思维模式的含义,阐述可拓思维模式与建筑设计创新之间的关系及其重要性,根据建筑设计创新原则,分析可拓思维模式的建筑设计创新方法与策略,以期进一步提高建筑设计水平。

摘要：社会生产力的提升需要更稳定的能源供给,同时由于对高品质生活的需要,居民对电力系统也提出了更高的要求。10kV配网作为国内供电系统的主要构成要素,在新时代需求的压力下承担愈加沉重的负荷。本文以大兴区某用户新建双环网开闭站为例,分析双环网建设模式的优点,以及双环网配电网架构对10kV配网工程的有利之处。

摘要：结合工程混凝土箱梁的移动模架实例,基于相应工作原理阐述模架拼装、预压、吊装等环节施工要点,总结移动模架施工技术,分析移动模架组成部分,探究其在小半径曲线箱梁施工的应用,从而提高施工质量,改善施工条件。

摘要：针对采用干扰观察法时最大功率跟踪系统的输出功率在最大功率点附近小幅振荡的问题,设计了一种应用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的模糊控制器,并将其应用于光伏发电系统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。该控制器采用粒子群算法优化模糊控制的隶属度函数,能够实时调整跟踪步长,保证系统在光照强度和温度变化时有较快的动态响应速度和较高的稳态精度。分别对采用干扰观察法、常规模糊控制方法和带粒子群优化的模糊控制器在相同情况进行了仿真和试验,结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性。

摘要：通过对加工中心在线测量系统进行深入研究,完成盘轴类零件自动化、数字化镗铣加工技术的方案设计、技术提升和流程优化,从而保证零件加工过程的高效性、准确性和安全性。

摘要：为了研究风力机平台的运动特性,利用风压模型模拟风力机气动载荷,基于势流理论和莫里森方程计算平台水动力,采用准静态悬链线理论模拟系泊系统,利用海洋工程工具SESAM软件建立了完整高效的风力机系统数值模型.针对自主设计的半潜式海上浮式风力机基础进行了水动力分析,数值分析结果与实验值符合较好.通过系统运动响应的统计数据和响应频谱研究了风力机气动载荷对风力机平台运动特性的影响.研究结果表明:该系统数值模型时效性较好,可真实反映浮式风力机平台的运动特性,风力机载荷在大幅增加平台的纵摇和纵荡响应的同时会对纵荡和系泊载荷频谱产生最直接的主导性影响.

摘要：在轻量化设计需求日益提升的环境下,驱动电机的选型直接影响系统整体尺寸和质量,传统的电机选型方法存在着载荷分析不全面、针对某些影响因素定量化程度不深等问题,因此对电机选型方法的研究和选型工具的开发对于伺服系统的轻量化设计有着较大的影响。对光电伺服系统的各种载荷进行定量化计算,对于难以精确计算的载荷,给出其估算方法,并对电机的动态特性进行校核,引入了置信度的概念辅助电机选型。基于Matlab/GUI编写了伺服电机选型软件,并针对某光电吊舱进行电机选型,最终选得置信度为0.79的直流电机。

摘要：测试异味是软件测试中存在不良设计和不良实现的征兆.以前的研究表明,测试异味的存在与生产代码的缺陷倾向有着明显的关联,而最近的研究表明,测试相关的因素可以作为软件代码质量的可靠预测特征.本文在原有的即时缺陷预测模型中加入测试异味这一新角度的特征,构建包含代码度量、过程度量和测试异味3不同角度的特征数据集,涉及从代码编写到代码测试再到后期维护的全过程.本文在5个系统中实验并对比了新模型与旧模型的性能,以探究测试异味对即时缺陷预测模型效果的提升,并用可解释性人工智能算法衡量特征重要性.结果显示,加入测试异味后,模型的AUC_ROC值提升了2.5%-6.7%,精度提高1.4%-3.9%,召回率提高0.8%-4%,F1值提高2.3%-4.6%.根据可解释性人工智能算法SHAP分析的各特征属性对模型预测输出的贡献度排序,贡献度排在前20位的特征属性中有6种测试异味,分别为ECT,UT,AR,GF,MNT,ET,其中ECT对模型输出贡献度排在第9位,而ET则排在第20位,这表明不同测试异味对缺陷预测的贡献度有差别.同时,不同系统中的测试异味对模型预测输出的贡献度排序也存在较大差异.