摘要：海水深度是影响船舶安全航行的重要因子,以往在航海中一般通过查询海图水深和潮汐表相结合的方法来掌握实时的通航水深。针对水深精度低等问题,该文设计了一种联合FVCOM潮汐数值模式以及余水位信息的动态水深模型,并通过对e-航海技术架构、MSP开发规则的研究,利用ASM和XML标准格式进行信息交互,提出并实现了一种高精度动态水深服务方法。结果证明,该方法满足《潮汐表》潮汐预报精度要求和IHO S-44水深精度要求,改变了传统的水深应用模式,提高了系统互操作性。

摘要：漆酶在木质素分解过程中起着重要作用,毛木耳5.584产漆酶的能力较强且产生的漆酶具有较强的稳定性。为了深入了解该菌株发酵产漆酶的水平以及对麸皮的降解作用,在单因素试验的基础上,利用Box-Behnken中心组合原理设计四因素三水平响应面试验,以麸皮质量浓度、Cu^2+质量浓度、培养基初始pH值、摇瓶转速为自变量,漆酶活性为响应值,确定最优的液态发酵工艺参数:麸皮质量浓度41.50 g/L、Cu^2+质量浓度1.30 g/L、培养基初始pH 5.18、摇瓶转速182 r/min,优化后发酵液的漆酶活性达到188.54 U/mL。对菌株降解麸皮的效率进行了测定,优化后菌株对小麦麸皮木质素的降解率达到68.72%,是优化前的1.9倍。毛木耳5.584的液态发酵条件优化后,不但提高了产漆酶的活性,也提高了对麸皮的降解效率,表明该菌株在麸皮综合应用方面具有良好的前景。

摘要：强冲击下金属材料的动力学过程及其内在的机理分析一直是冲击物理的前沿,无论是在国家基础工程还是尖端武器研制中都具有重要的意义与价值。结合课题组的相关工作,综述了国内外冲击物理领域对金属材料在强冲击作用下动态损伤和破坏行为及其机理等问题的研究进展,重点讨论了金属材料内部及表界面微观结构对损伤破坏机制的影响,介绍了复杂加载条件下材料行为研究的机遇与挑战,并展望了下一步研究工作的重点。

摘要：研究足踝步态模拟机运动学和动力学,为试验台运动驱动提供理论依据,验证试验台的仿真能力。设计了一种五自由度的步态模拟机,建立了Adams虚拟样机和足踝模型,并对其进行运动学和动力学仿真,与活体实验数据比对了足踝运动特性曲线、胫骨轴在矢状面的旋转特性曲线及着地相进程中的足底反力。根据仿真中控制规律,对实验台进行了运动学和动力学验证。结果表明,模拟机的踝关节位移模拟结果曲线与活体实验测量结果曲线吻合良好,最大误差低于5%;同时能够较精确模拟人体胫骨轴旋转运动趋势;足底反力与活体测量数据较为吻合;试验台重复良好特性。

摘要：作为工业控制系统信息交互的重要基础,工控协议在设计和实现上的规范与完备直接关系到整个工业控制系统的安全运行。针对未知工业控制协议逆向,基于流量样本的协议逆向方法因其无需分析系统固件等优点而受到越来越多的关注。但是该类方法也存在过于依赖样本多样性等缺点,特别是样本多样性不足容易导致字段划分错误、状态识别错误、分析只得到协议规范子集等问题。为此提出一种基于主动交互式学习的工控协议逆向分析方法,在流量样本逆向结果的基础上,依据初始逆向结果构建数据包集合,与真实设备进行交互学习,探测未知协议字段与状态机。与工控模拟软件的交互学习仿真实验结果显示,该方法能有效地验证字段语义、扩充字段取值、扩充异常样本类型,并解决因样本多样性不足而导致的伪长静态字段问题,同时还能有效探测新的状态和状态变迁,极大提高了未知协议逆向的准确性。

摘要：给出一台脉冲间隔100～1 000ns、脉冲数2～5个、二极管电压3MV、引出束流强度2.5kA的猝发多脉冲电子束源的物理设计及初步调试结果。在设计中,采用感应叠加和阻抗匹配方案获得二极管高电压脉冲;试验中分别采用天鹅绒和大发射面储备式热阴极获得猝发多脉冲电子束。调试结果表明:采用大发射面热阴极可避免阴极等离子体产生,确保二极管在猝发多脉冲状态下稳定运行。初步调试获得大于2.7 MV猝发三脉冲二极管高压,并获得1.6kA的三脉冲电子束流。

摘要：为提高泥石流拦挡坝的设计水平,基于ANSYS二次开发技术编写了泥石流拦挡坝设计软件。软件使用UIDL设计菜单系统,Tcl/Tk绘制输入界面和APDL编写核心算法。软件可完成正常使用条件、冲击条件和地震条件下的坝体抗滑移、抗倾覆以及地基承载力的模拟。通过算例对比分析证明了软件的适用性,计算结果精确可靠,提高了工程师的工作效率,具有非常好的应用前景。

摘要：选择频繁倒极电渗析作为离子交换树脂再生废水的处理装置。试验利用电渗析可以在难溶盐过饱和状态下运行以及难溶盐在浓度极化时所产生的垢层可以在倒换电极后溶解的特性进行脱盐处理。试验给出了电渗析最佳运行参数、去除效果和吨水能耗以及化学清洗周期,为其工程化应用提供了参考。

摘要：以HNQ200型金属液压打包机床身为研究对象,使用SolidWorks2008软件对其进行实体建模,使用ANSYS Workbench软件对其进行静力和模态分析,根据分析结果以床身壁厚和筋板厚度作为设计变量,床身最大变形量为状态变量,床身质量作为目标函数,建立优化模型进行优化。在保证设计要求的前提下,减少了床身质量,达到了优化的目的。

摘要：深度学习利用强大的特征表示和学习能力为金融、医疗等多个领域注入新的活力,但其训练过程存在安全威胁漏洞,攻击者容易通过操纵训练集或修改模型权重执行主流后门攻击:数据中毒攻击与模型中毒攻击。两类攻击所产生的后门行为十分隐蔽,后门模型可以保持干净样本的分类精度,同时对嵌入攻击者预定义触发器的样本呈现定向误分类。针对干净样本与触发器样本在拟合程度上的区别,提出一种基于自定义后门行为的触发器样本检测方案BackDetc,防御者自定义一种微小触发器并执行数据中毒攻击向模型注入自定义的后门,接着通过嵌入自定义触发器设计一种输入样本扰动机制,根据自定义触发器的透明度衡量输入样本的拟合程度,最终以干净样本的拟合程度为参照设置异常检测的阈值,进而识别触发器样本,不仅维持资源受限用户可负担的计算开销,而且降低了后门防御假设,能够部署于实际应用中,成功抵御主流后门攻击以及威胁更大的类可知后门攻击。在MNIST、CIFAR-10等分类任务中,BackDetc对数据中毒攻击与模型中毒攻击的检测成功率均高于目前的触发器样本检测方案,平均达到99.8%以上。此外,论文探究了检测假阳率对检测性能的影响,并给出了动态调整BackDetc检测效果的方法,能够以100%的检测成功率抵御所有分类任务中的主流后门攻击。最后,在CIFAR-10任务中实现类可知后门攻击并对比各类触发器样本检测方案,仅有BackDetc成功抵御此类攻击并通过调整假阳率将检测成功率提升至96.2%。