摘要：文章主要就无边界网络系统的可生存性问题及其解决方案-紧急算法两个方面进行分析。首先给出了作为网络信息系统发展方向的无边界系统的定义,分析其特征并引出无边界系统环境下的网络安全研究。然后提出满足安全新需求的无边界网络可生存性问题,分析了可生存性必须具备的特征及其与传统安全概念的区别,并简要分析了可生存系统的设计需求。最后着重分析了可以解决无边界网络可生存性问题的紧急算法的特征,给出了紧急算法的两种不同的定义描述,并对比分析了与传统分布式算法的不同,论文还就紧急算法的应用场合和开发策略进行了简单分析。

摘要：通过对城市轨道交通互联互通运营特征的分析,城市轨道交通现有基于单线方式的行车调度系统已经无法满足跨线运行要求。结合城市轨道交通互联互通线网行车调度系统设计理念与设计思路,提出线网行车调度系统的框架设计,从全网行车信息收集与共享、网络化运行图编制与管理、线路间运营统筹与协调、全网故障监测与应急处理4个方面,对实现线网行车调度系统的关键技术进行分析,为城市轨道交通互联互通行车调度系统建设提供借鉴和参考。

摘要：论述在钢混组合梁计算中,规范中按实体梁横向弯曲剪应力计算,没有扭转剪应力计算的规定。曲线组合梁的扭矩较大,讨论是否需要考虑扭转剪应力的影响。结合工程实例,计算分析自由扭转剪应力,按闭口薄壁构件和实体梁分别计算弯曲剪应力,并对计算结果进行对比分析,提出合理的计算方法。

摘要：采用GSM模块的远程数据传输方案应用日益广泛。但是在便携和移动设备应用领域,供电电源输出功率小,纹波噪声大,瞬间负载电流大,有时会影响到GSM模块及系统工作的稳定性。本文叙述了一种由5V/600mA电源向瞬间大电流的TC35iGSM模块供电的低纹波噪声供电设计方案。该方案已经在工程中得到了实际应用,表明该方案有效可靠。

摘要：由于网络环境的限制,异步网络系统的数据安全和与服务器的通讯安全是目前探讨的重要问题之一。分析了现有RSA、DES、MD5等加密技术,针对他们的一些不足,提出了一个异步网络系统的通讯安全方案,即通过综合运用各类数据加密技术,来提高数据的原始性、数据来源和去向的确定性,从而提高数据通讯的安全性。

摘要：对铁铬液流电池用的离子交换膜进行分子设计,以磺化聚醚醚酮(SPEEK)为基质,通过反应引入叔胺基团,制备了两性聚醚醚酮(ASPEEK).两性结构促进了膜中高效氢键网络的构建,从而可以形成较大的亲水离子团簇.同时,叔胺基团与磺酸基团之间形成酸碱对效应,有效抑制了膜的吸水溶胀并改善了膜的微相分离结构,缩小了离子通道大小.另外,叔胺在酸性环境下质子化之后带有的正电荷可排斥铁铬离子,进而实现了铁铬液流电池库伦效率与能量效率的有效提升.在70 mA/cm^(2)电流密度下铁铬电池性能测试中,ASPEEK膜的库伦效率为96.9%,能量效率达到80.57%.

摘要：为解决防屈曲支撑在大震作用下产生较大残余变形的问题,该文提出了一种内嵌碟簧型自复位防屈曲支撑,阐述了该支撑的构造和工作原理。该新型支撑由防屈曲耗能系统和自复位系统并联组成,通过控制碟簧预压力和核心单元屈服承载力的组合,可得到工程结构控制所需的滞回特性曲线。在此基础上,设计制作了3个不同工况的内嵌碟簧型自复位防屈曲支撑,开展拟静力试验,分析其破坏特征,探讨了其残余位移和滞回耗能等特性,并建立其力-位移滞回关系恢复力分析模型。试验结果表明:内嵌碟簧型自复位防屈曲支撑不仅保留了防屈曲支撑稳定良好的耗能能力,而且能较好地控制残余变形,建立的恢复力分析模型与试验结果吻合较好,是一种有效地控制残余变形且性能稳定的结构减震元件。

摘要：依托某全新开发的纯电动车型,开展碳纤维复合材料上车体结构设计及验证;根据原上车体设计的性能要求及碳纤维复合材料的材料和成型工艺特性进行结构设计,CAE分析验证,零部件及整车验证,成功试制碳纤维复合材料上车体并应用于整车。研究结果表明,碳纤维复合材料经合理的结构设计更适合作为结构件在汽车领域中予以应用,并具有显著轻量化效果,在汽车尤其是纯电动轿车领域具有发展前景。

摘要：利用单因素筛选和均匀设计试验对拮抗性枯草芽孢杆菌B03发酵生产活菌体的液体培养基和发酵条件进行了研究,优化出了以经济、易得的玉米粉和豆饼粉为碳、氮源的最佳摇瓶发酵培养基,其配方为：玉米粉3.0%,豆饼粉6.0%,K2HPO4.3H2O 0.3%;最佳发酵条件为：种龄21-24 h,接种量5%,500 mL三角瓶装液量50 mL,初始pH值6.0,发酵温度35℃,摇床转速180 r/min,发酵周期60-66 h。利用优化后的培养基和发酵条件进行验证试验,获得了104.24×10^8-105.75×10^8cfu/mL的活菌体产量,较原始基础发酵培养基在常规培养条件下的菌体产量提高了96%以上。

摘要：提出了一种基于YOLOv5模型的交通标志识别引导自动行驶的智能小车设计。采用单目相机进行视觉图像获取,以英伟达Jetson nano嵌入式芯片作为上位机主控芯片,利用YOLOv5深度学习模型进行交通标志的提取与识别,通过单目测距判断车体与标志牌的距离,将上位机识别结果信息与距离信息通过串口通信发送给下位机Arduino控制板,小车与标志牌的距离达到设定值时,根据标志牌识别结果控制小车做出相应动作。测试结果表明,小车识别结果稳定,准确率达到96%,测距结果准确,能够达到控制小车自动行驶的效果。