摘要：管道压力损失广泛存在于液压系统中,严重影响其性能。为此,以船式拖拉机悬挂液压系统为研究对象,采用理论计算和AMESim软件仿真相结合方法分析其压力损失,发现管路压力损失占该系统总压力损失的20.5%。进一步对船式拖拉机悬挂液压系统进行优化设计,优化后其压力损失较之前下降了21.9%,执行机构响应速度较优化之前提高了68.8%,并通过实验验证该方法的有效性。该研究对提高船式拖拉机悬挂机构操作性能具有指导意义,可为液压系统仿真分析与优化设计提供一种思路。

摘要：硫代谢是微生物重要的生命代谢活动。微生物对外源硫酸盐的转运、同化、代谢调控以及重要含硫化合物的生物合成,不但与微生物生长代谢相关,而且影响微生物在胁迫环境下的抗逆性和鲁棒性。目前,大部分研究都聚焦在微生物硫酸盐同化过程和H_2S产生,对于微生物硫代谢与抗逆性相关的研究较少。本文总结了近年来微生物硫代谢过程中的硫酸盐转运、同化路径以及调控方式;并结合微生物在不同胁迫条件下的氧化应激反应,探讨了含硫化合物如硫化氢、谷胱甘肽和半胱氨酸等提高微生物抗逆性的机制。硫代谢与微生物抗逆性相关机制的解析不仅为理解微生物硫代谢与抗逆性提供理论基础,也为设计与构建抗逆性强的高产稳产工业菌株提供分子靶点。

摘要：依据重金属残留现场快速检测的要求,利用二苯碳酰二肼分光光度法显色原理制成六价铬检测试纸,对溶液中的六价铬离子发生紫红色的显色反应,设计一种K-means聚类算法对该显色反应图像进行分析,获得聚类分割的彩色目标区域。基于RGB彩色空间模型提取试纸中的R、G、B 3个颜色分量特征值,通过分析彩色图像预处理与切割、拟合R、G、B与浓度之间的关系等阶段,实现基于机器视觉的六价铬检测系统的研究。

摘要：[目的/意义]人工智能的技术突破加速了自动驾驶系统的发展进程,使得自动驾驶和相关行业迎来了新一轮的发展机遇。增强现实抬头显示器(AR-HUD)是目前自动驾驶领域最具应用前景的人智交互界面之一。探索不同环境可见度条件下采用何种AR-HUD视觉解释类型能够提高用户对自动驾驶系统的接受度,有助于提高自动驾驶系统决策的透明性,推动可解释的人工智能(Explainable AI)的发展。[研究设计/方法]受控实验采取3(视觉解释类型:图标/文本/无)×2(环境可见度:高/低)组内设计,61名参与者在6种不同的模拟驾驶场景中与AR-HUD交互,用量表度量驾驶中人智交互的用户体验,包括用户对自动驾驶系统的感知、态度及意愿。[结论/发现]AR-HUD的视觉解释类型显著影响用户对自动驾驶系统的接受度,图标解释效果显著优于文本解释和无解释;然而,环境可见度不存在显著的调节作用。[创新/价值]结合仿真模拟软件和实体模型创建了逼真的驾驶场景,通过受控实验精准度量人智交互的用户体验,为通过AR-HUD设计打开自动驾驶“黑匣子”提供了实证依据,并为度量人智交互的用户体验提供了方法支持。

摘要：研究了船式拖拉机船壳表面的微观结构,主要针对圆形凹坑凸包、凹凸槽及羽型微观结构的直径高度或者深度变化,对泥浆土壤中的减阻性能影响,分析了摩擦阻力、粘压阻力、总阻力变化规律。研究结果表明:在本文所参考的条件下,船速为2m/s、凹坑直径18mm、深度11mm时,具有最优的减阻效果,减阻率为12.7%,羽型凹坑结构具有一定的减阻效果,减阻率为5.37%。

摘要：为了有效地识别和缓解网络中的攻击流量,提出了基于SDN的DDoS攻击检测防御框架。针对机器学习特征选择精准度较低和分类准确率不高的问题,设计了基于随机梯度下降的近邻成分分析算法,利用机器学习技术,通过在SDN控制平面中部署决策树算法,实现了攻击流量的判别。实验结果表明:分类准确率达到99.63%,特征选择精度达到97%,验证了所提框架的安全性。

摘要：针对基于软件定义网络(software defined network,SDN)架构的工业车间网络易受到DDoS攻击的问题,设计了检测防御模型。利用深度学习算法,融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络,设计了CNN-BiLSTM模型,进行攻击检测,利用SDN设计防御策略,搭建基于SDN的工业车间网络平台进行仿真实验。结果表明:DDoS恶意流量检测准确率达到97%,并有效实现了DDoS攻击的防御。

摘要：针对应急通信场景下无人机通信能效不高的问题,基于博弈论分别设计了蜂窝网络用户联盟形成算法和联盟形成算法。利用一阶高斯—马尔可夫过程对信道的周期性变化进行建模,建立系统的通信过程和能耗过程的数学模型,设计效用函数,将联盟形成博弈作为理论工具,根据所设计算法进行仿真实验。结果表明:相比其他典型策略,设计的策略提高了无人机的信息传输速率,降低了能耗,有效提高了无人机的能效。

摘要：[目的/意义]探究深受数字文化熏陶的年轻人文研究者的数字人文研究行为,促进对数字人文学术过程的理解,为数字学术服务优化提供依据。[研究设计/方法]对文史领域27名研究生开展了半结构化访谈,并利用扎根理论方法对访谈材料进行归纳式编码。[结论/发现]文史研究生数字人文实践存在3类情境要素、7类动机、8个学术原语和34个需求维度。不同情境可能触发类似动机,同一情境下可能存在多个动机,而情境与动机对需求感知的调节存在初级型、任务型和外部型三类。[创新/价值]解构了文史研究生数字人文学术过程的多维要素及其关系,为理解数字人文学术过程及其发展动向提供了线索和依据,并提出了数字学术服务优化的具体建议。

摘要：技术的快速发展使网络规模不断扩大,结构日益复杂,传统路由算法已无法满足不同业务服务质量(quality of service,QoS)需求的数据传输。设计了基于软件定义网络(software defined network,SDN)的实时路由规划框架,以有效地管理网络资源。结合遗传算法和蚁群算法的优点,提出基于自适应遗传蚁群(adaptive genetic ant colony,AGAC)的QoS路由算法,通过仿真试验将该算法与遗传算法、蚁群算法在不同网络规模中进行对比,并进行了路由仿真。结果表明:该算法能在大规模网络中通过快速搜索得到多个优选路径,可充分利用正反馈来缩小最大搜索时间,快速找到满足不同业务的最优路径,且面对大规模网络时,效率和稳定性更高。基于自适应遗传蚁群的QoS路由算法在不同业务需求下的寻优能力均得到保障,对比其他两种传统算法寻优效率得到明显提升。