摘要：状态检测是目前防火墙的主流技术。本文介绍了状态检测防火墙的工作原理,提出了针对TCP数据包状态检测的流程和状态转换的模型,采用了序列号范围检查、动态超时管理等办法保证系统的安全性,利用哈希算法对状态表进行操作,最终在FPGA上实现。实验结果表明,该设计能很好地适应千兆网络环境。

摘要：针对目前承钢原燃料信息管理存在生产数据分布散乱、数据记录不完全、数据存储方式落后等问题,结合实际生产过程,全面收集有关高炉原燃料数据,对数据进行整理分类记录,采用新奥尔良(New Orleans)数据库设计方法,将原燃料数据以数据表的形式存储在炼铁原燃料数据库中。炼铁原燃料数据库的建立提高了信息管理效率,实现了数据的整合和共享,使得海量高炉原燃料数据得到了有效整理和利用,为提高生产管理的效率创造了条件。

摘要：结合工程实例,介绍了采用烟道式余热锅炉的转炉烟气余热回收系统的工艺流程,探讨了烟气余热回收系统主要设备的功能、控制措施、注意事项,分析了采用烟气余热回收系统的经济效益。

摘要：目的建立非探针标记荧光定量PCR的SNP检测技术,分析人脂联素(APM1)基因单核苷酸多态性(SNP)与Ⅱ型糖尿病(T2DM)的关系。方法设计3′末端碱基特异性引物,进行定量PCR反应,通过比较各对引物的扩增效率判断基因型,并进行测序验证。利用该方法确定20例T2DM、24例肥胖及28例同年龄组正常人APM1基因的45位和276位碱基的SNP。结果该方法能有效地区分不同的基因型,与测序结果符合率100%。APM1基因45位SNP与T2DM相关(P<0.05),基因型为TT纯合子者发生T2DM的危险性是G/T和GG者的3倍;而肥胖与APM1基因45和276位点SNP无关。结论等位基因3′末端碱基特异性引物定量PCR可以用于基因SNP检测。APM1基因45位碱基的SNP与T2DM发生有关。

摘要：【目的】建立一种广谱性鉴定第一、二代转cp4-epsp基因大豆的检测方法,为准确鉴定第一、二代转cp4-epsps基因大豆及其产品提供技术支持。【方法】根据第一、二代转基因大豆的cp4-epsp基因保守序列设计一对能同时鉴定两代转基因大豆外源基因cp4-epsps的引物和探针,建立一种广谱性鉴定第一、二代转cp4-epsps基因大豆的方法,并从准确性、特异性、灵敏性及重复性4个方面对该方法进行评估。【结果】设计的引物/探针对鉴定第一、二代转cp4-epsps基因大豆及其产品具有广谱性;建立的检测方法能检测到反应体系中低至5×100拷贝的cp4-epsps基因,Ct为38.88,且能同时检测出两代转基因大豆。准确性和特异性评估结果显示仅两代转cp4-epsp基因的大豆能被检测到;40次重复试验结果显示,反应体系中5×100拷贝的cp4-epsps基因片段的检出率为100%。【结论】建立的第一、二代转cp4-epsps基因大豆鉴定方法具有特异强、灵敏度高、重复性好、准确性高等特点,可用于转cp4-epsp基因大豆及其产品的监测。

摘要：胶带输送机启动过程的动态特性研究的目的是使启动加速度保持在设定的范围内,能够按照既定的要求逐步克服整个输送机系统的惯性而平稳地启动。对于大型胶带输送机,原有的静态设计已经不能预测、控制其运行特性,动态特性对大型输送机的影响越来越显著,成为影响大型输送机性能的关键问题。分析了四种拉紧力变化方式对胶带输送机动态特性的影响,结果表明,采用优化拉紧力变化方式时,胶带动张力的波动最小,拉紧装置的最大位移也较小,胶带输送机系统的动特性最优。

摘要：基于接触面的罚函数单元法对浮动端面密封进行非线性有限元分析,研究了相关参数变化对其性能产生影响,并根据数值模拟分析结果指导实际使用中的设计。同时,证明了分析结果的合理性和正确性。

摘要：该文介绍了高精度彩墨自动清洁配料控制系统的性能特色。系统硬件采用MPUDP现场总线、高精度称量仪表、条形码、触摸屏、大屏幕显示屏、变频等技术，易于集成，安全可靠。提出了以喂料速度为称量控制方法，提高称量精度与效率。监控软件采用了模块化结构设计、中文图形、菜单操作，在线实时显示等技术，符合信息时代的发展要求，具有很好的使用价值。

摘要：文章采用水热化估算方法对北方地区冬季水工混凝土施工的热能损耗率进行试验。试验分析表明:冬季水工混凝土热能损耗的主因在于其内壁厚度,热能损耗率可通过增加其内壁厚度来有效降低,从而增强冬季水工混凝土施工结构的稳定程度。研究成果对于北方地区冬季水利工程施工设计具有重要参考价值。

摘要：电力负荷数据管理系统是电力营销技术支持系统的组成部分,对电力系统运行有着重要的辅助作用。采用神经网络预测模型,设计输入变量和确定神经网络结构的方法和算法,可以使得从历史样本知识数据到最终预测模型的建模过程变得简单明了,便于实际应用。预测方法是使用MATLAB建立模型,对24个负荷点预测,采用多输入单输出的神经网络预测每天的整点负荷值。因为电力负荷与环境因素有关,在输入、输出向量设计中输入变量加入天气特征值。根据输入、输出向量对BP网络设计。该算法结构简单,最后进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其有较好的预测精度。该模型具有网络结构较小,训练时间短的优点,并考虑不同小时负荷差异,易于实现,具有较高的预测精度,预测误差在15%以下,一定程度上克服传统算法收敛速度慢,容易陷入局部积小的缺点。