摘要：针对风险访问控制模型无法动态匹配规则和风险值对访问请求灵敏度低的问题,提出一种云平台动态风险访问控制模型.首先通过事件推演机制改进基于属性的访问控制策略,构造动态规则匹配模块;然后设计动态分配风险评估指标权重子模块,构造对访问请求风险值有较高灵敏度的风险评估模块.仿真实验结果表明,云平台动态风险访问控制模型具有较好的有效性和可行性,并且与其他模型相比,具有较好的实时性和自适应性.

摘要：针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.

摘要：针对网络安全态势感知问题,该文对多种已有态势感知方法进行比较和分析,提出了一种基于神经网络的网络安全态势感知方法。首先,设计了一种基于BP(back propagation)神经网络的网络安全态势评估方法。然后,为了解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出了一种基于RBF(radical basis function)神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势。通过真实网络环境的实验验证了该文提出方法在网络安全态势感知中的可行性和有效性。

摘要：提出了一个软硬件可重构的数控系统平台方案,给出了硬件系统的重构策略,并设计了一个引导型软件重构开发平台。通过对数控系统的功能分析,将重构分为核心功能重构、工作功能重构和辅助功能重构,并以此研究了数控系统硬件重构、软件重构和模块重构的关系和协同设计问题。

摘要：为了自适应叶片在磨削过程叶片曲率的变化,实现主被动磨削力控制。仿照人体肌肉组织,提出一种适用于电机驱动的直线型类串联弹性驱动器(SEA)安装于六自由度机械臂末端,以实现柔性输出。并建立了类SEA数学模型,在基于类SEA动力学模型的基础上,提出一种新型非奇异快速终端滑模滑模面和多幂次趋近率,并依据新型滑模面和多幂次趋近率设计了带扰动补偿的控制律。通过与传统终端滑模面、传统趋近率得到的控制律进行了磨削力跟踪对比仿真实验,结果表明新型非奇异终端滑模面和多幂次趋近率得到的控制律趋近平衡点速率更快,要求控制器输出较低,抗干扰能力更强。

摘要：维修效果的好坏直接影响到航空器的固有可靠性与安全性,制定科学合理的试验方案是探究民机复合材料维修参数和维修效果内在联系的前提。以复合材料层压板作为模拟实际维修对象,对维修试验方案的设计及实施进行了实践探索,首先从效果评定、方法确定、模型建立、母板数量确定四个方面对维修试验方案的设计进行了说明;然后介绍了维修固化参数的确定;最后从打磨、清洁、铺层、封装、固化步骤阐述了维修过程的实施。实践证明,经过不断优化的试验方案及维修实施过程可以很好地建立实际复合材料维修中维修参数和维修效果的内在关联。

摘要：针对传统点云去噪算法在去除噪声时易造成模型特征失真的问题,提出一种各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法.首先采用张量投票算法计算采样点的张量矩阵,并求解其特征值和特征向量;然后根据采样点的几何特征设计扩散张量的特征值,保证在不同特征方向的扩散速率能自适应调整;最后将重构的扩散张量与三维各向异性扩散滤波方程相结合,构造了点云滤波模型用于点云去噪.对不同含噪点云模型进行去噪的实验结果表明,该算法在点云去除噪声的同时,可以有效地保持原始模型的特征信息,避免了模型的过光顺.

摘要：先进复合材料结构在民机中的大量应用可以带来减重、降低设计成本、耐蚀抗疲劳等诸多优势,但同时也伴随着在使用中出现的各种损伤类型及后期的维修难题。民机复合材料维修后的适航验证与审定是保证维修有效性与符合性的关键,是保持与恢复航空器固有可靠性与安全性的合格性鉴定。在对比欧美国家与我国在民机复合材料应用与维修领域(包括技术水平状况、工程应用积累、成果形式等)发展差异的基础上,指出现阶段我国应前瞻性地考虑民机复合材料应用与维修的适航验证与审定所涉及的相关基础理论与关键技术,为进口运输机上复合材料的超手册维修、通用飞机及国产民机的复合材料维修的适航验证与审定做好技术储备,并获得更多的自主知识产权。

摘要：针对移动僵尸网络日益活跃的现状,提出一种基于人工免疫的僵尸短信入侵检测模型。该模型包含两个核心模块,短信过滤模块提取短信号码与黑名单信息相匹配初步过滤垃圾短信和广告;短信识别免疫模块量化短信的签名信息生成抗原,采用实值否定选择算法生成抗体,通过抗原与抗体的亲密程度识别僵尸短信,最后根据用户反馈结果更新抗体。实验结果表明:该模型具有较高的检测率,证明了其可行性。