摘要：利用应力波理论对节理岩体的爆破松动机理进行了探讨,同时利用动力有限元数值模拟方法验证了理论分析结果。研究表明,爆破荷载的加载阶段对岩体的挤压蓄能和快速卸载阶段的弹性回复是岩体产生后续松动位移的根本原因;节理岩体的爆破松动在开挖面的法向表现为岩体的剪切错动,在平行于开挖面方向表现为结构面的张开;拉格朗日坐标下的动力有限元数值方法,如ANSYS/LS-DYNA程序,能够较好地用来模拟节理岩体的爆破松动过程。

摘要：采用传统的WebGIS系统发布空间信息,存在着客户端通用性差、对平台的依赖性强等问题,需要引入新技术进行改进。基于*** AJAX和Web Service技术,结合SOA架构,提出了一种在线发布空间信息的系统框架,并探讨了该架构下服务器端、客户端的具体设计。最后通过此系统框架,实现了综合风险空间信息的在线发布以及相关功能。系统运行证明,该方法能够显著降低服务器端与客户端的通信开销,并克服空间信息的异构性。

摘要：针对云计算环境带来的安全性问题,在目前云安全模型研究的基础上,对分层的云服务框架模型进行了安全性分析。综合考虑云计算环境特点,在不影响云服务质量的前提下保证数据安全,建立了一个云安全访问控制模型ACCP。该模型利用自动信任协商机制可以不依靠数据中心第三方安全服务,通过双方信任证集的交互和策略的控制自适应地建立组合安全域。通过在用户-服务以及组合服务之间两个场景下信任协商建立过程,表明了模型可行性和有效性。

摘要：为了改善复合改性沥青填缝料的性能,采用星点设计效应面法优化了原材料的最佳掺量。采用单因素分析方法确定了原材料掺量范围及加工工艺,选用中心复合模型,以针入度、弹性复原率、蠕变劲度、蠕变应变速率m值为指标进行试验分析,建立了总评归一值的效应面,以此确定各原材料掺量并进行了验证。试验结果表明:原材料最佳掺量为橡胶粉25%,外掺剂7%,SBS5%,SBR3%;星点设计效应面优化法用于确定复合改性沥青填缝料原材料掺量取值范围可行、有效。

摘要：为了使电子健康档案在各个卫生机构进行安全、高效地传输,提出运用AES和DNA两种对称数据加密方法分别对电子健康档案进行加密。分析了AES和DNA两种加密方法的安全性,并且比较了它们对电子健康档案的实际加密效率。通过上述两方面的对比显示,在一般要求的硬件配置下,运用软件方法改进的AES加密算法实现的电子健康档案能够更快速、安全地传输。

摘要：根据车辆在曲线路段的事故类型,确定了车辆侧滑、侧翻以及停车视距不足3种行车失效模式的极限状态方程,建立了考虑多失效模式的车辆曲线路段行车可靠性的概率故障树分析模型,并采用蒙特卡罗抽样模拟求解。选取山西省某山区一级公路为例,分别计算了道路11个曲线路段的行车失效概率,并进一步通过定义敏感因子,分析了路段各影响行车安全的危险因素。研究结果表明:可靠性指标可以作为定量化的安全评价指标来反映道路行车安全,实现对各路段间相对安全性能比较及潜在危险路段的识别;敏感因子反映了各危险因素对行车风险的影响程度,为今后安全改善决策提供了依据。

摘要：通过分析TCG对可信计算平台中平台配置寄存器的定义,结合数据封装技术的相关研究,提出了一种可信平台的属性表示方法,该方法可以较全面地刻划一个可信平台的特征,并方便进行零知识证明的属性验证。针对可信计算平台固有的暴露用户隐私的缺陷,将零知识证明引入平台的属性验证过程,提出了一种第三方参与的基于属性的零知识证明数据封装方法。对该方法进行了安全性分析和实验的验证,实验结果表明,该方法在保持已有方案优势的前提下,有较小的数据增加量,可对数据的远程解封提供支持,且能避免可信平台隐私信息的泄漏。

摘要：并联站群叶片全调节变频变速组合优化属于多单元、多机组、多时段、多决策变量复杂非线性系统优化问题,本文引入基于时空组合动态规划的分解协调模型,即协调层以空间各子系统为阶段,提水总量为状态变量,各阶段水量分配系数为决策变量,采用动态规划法进行各子系统间的总体水量协调;分解层各子系统以时间为阶段,各阶段开机台数、叶片角度及转速为决策变量,分配水量为状态变量,采用动态规划逐次渐近法确定最优开机台数及运行方式。通过在江都站并联站群组合优化中的应用,确定了各站各时段开机台数、叶片安放角度及机组转速的最优组合方案,实现了系统运行机组耗电费用最小时的优化调度过程,表明了方法采用的可行性。

摘要：特征选择在垃圾邮件过滤中起着十分重要的作用,本文分析讨论了现有邮件特征选择方法所存在的不足,并在此基础上,提出一种基于博弈论的邮件特征选择模型。该模型将博弈论应用于邮件特征选择中,以达到约减信息规模,提高垃圾邮件过滤效率的目的。在设计特征选择模型时,考虑到邮件样本自身的模糊隶属性对特征选择所产生的影响,在特征点对邮件类别的区分度定义中,通过引入由相融性度量定义的样本模糊隶属度函数,提高博弈邮件特征选择模型对实际问题的处理能力。在CDSCE语料库上的实验表明,该邮件特征选择模型的性能优于同类其他特征选择方法,验证了该邮件特征选择模型的有效性。

摘要：为了有效解决具有非线性特征的水文预报精准度的问题,通过对反向传播BP神经网络的学习和研究,分析了变量间的相互信息,提出了系统间相关信息熵的概念,并建立了适合水文预测的自迭代反向传播神经网络模型。该模型通过对迭代因子的及时修正,在反向传播中不断调整网络的权值和阈值,从而在很大程度上改善了传统BP算法所带来的不足,提高了预测的精度。实际的应用研究表明,自迭代反向传播模型的预测效果优于传统预测模型。