摘要：针对电力监控网络服务请求繁多、身份认证速度慢等网络拥塞问题,通过深入分析网络通信过程中数据泄漏发生原理,并基于PKI机制下的挑战响应模式对通信双方的密钥进行动态更新,利用哈希函数对用户身份在通信前做及时认证,设计了一种安全电力监控网络安全的接入体系,实现对网络节点的信息化控制。实验结果表明,所提的基于PKI机制的方案较传统基于对称机制的方案在牺牲少量计算代价的情况下,可实现通信数据高保密高可靠传输,在密钥协商的相互认证阶段本文花费的通信开销相较于对称机制节省约4%。

摘要：以野生中国皱木耳菌株为试材,采用单因素试验及响应面法对其液体发酵培养基配方及培养时间等生物发酵过程进行优化,结果表明中国皱木耳液体菌种摇床培养适宜温度为28℃、转数为230 r/min、培养基pH值为6,最佳碳氮源、无机盐及其添加量分别为果糖30g/L、酵母浸膏2 g/L、氯化钾2.5g/L;进一步以菌丝生物量为响应值,依据Box-Benhnken设计预测最适发酵培养基配方为碳源果糖38.424 g/L、氮源酵母浸膏4 g/L、氯化钾2.736 g/L。在相同培养条件下,7 d时菌丝生物量干重实测值为2.1636 g/100 mL,且为理论值的166.18%,说明本研究方法可行、结论可靠。通过测定纤维素酶活性及菌丝生物量,得到最佳培养时间为8d,此时菌丝生物量最高可达(2.5300±0.2900)g/100 mL,纤维素酶活为82.5866 U/mL。本研究优化了中国皱木耳液体菌种发酵生产条件,以期为中国皱木耳人工栽培时的液体菌种生产提供参考依据。

摘要：中心架作为轧辊磨床的重要部分之一,起着支承和卸荷的重要作用。文中以某型高速精密数控轧辊磨床为依据,设计了其中心架的液压润滑系统,基于AMESim软件建立该液压润滑系统模型并进行仿真计算,分析得出侧瓦和底瓦静压固定活塞直径、静压固定活塞杆径及调速阀设定流量对系统中静压腔油压特性具有显著影响。采用遗传算法对影响系统静压腔油压特性的3个参数进行优化,结果表明:优化后的中心架液压润滑系统中,静压腔油压稳定性得到了显著的改善,达到稳定状态的时间明显缩短,验证了优化方案的合理性,其结果可为轧辊磨床液压润滑系统的设计及优化研究提供理论依据。

摘要：针对全天候条件下道路车道线视觉检测技术存在的算法结构复杂、参数数量较多等问题,提出一种基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法,建立了LPINet网络模型。利用深度可分离卷积减小输入图像尺寸,设计三种不同结构的瓶颈残差单元降低网络参数数量,引入ECANet注意力机制增加重要特征通道权重,提升车道线检测精度。在Tusimple数据集和GZUCDS自建数据集上的实验结果表明:在晴天场景下,LPINet网络车道线检测精度可达96.62%,且模型参数量降至1.64 MB,实现了轻量化设计;在雾天、雨天、夜晚和隧道复杂场景中进行了探索性研究,车道线检测精度达到93.86%,证明了方法的有效性。

摘要：联邦学习作为解决数据孤岛问题的有效方法,在服务器计算全部梯度的过程中,由于服务器的惰性和自利性会存在全局梯度不正确计算问题,因此需要验证全局梯度的完整性.现有的基于密码算法的方案验证开销过大.针对这些问题,提出一种理性与可验证的联邦学习框架.首先,结合博弈论,设计囚徒合约与背叛合约迫使服务器诚实.其次,所提方案使用基于复制的验证方案实现全局梯度的完整性验证,且支持客户端离线.最后,经分析证明所提方案的正确性,并经实验表明,该方案与已有的验证算法相比,客户端的计算开销降为0,一次迭代的通信轮数由原来的3轮优化到2轮,且训练开销与客户端的离线率成反比.

摘要：以溶解后改性的羧甲基纤维素(CMC)为大分子引发剂,S-1-十二烷基-S’-(α-α’-二甲基-α”-乙酸)三硫代碳酸酯为可逆加成断裂链转移聚合(RAFT)试剂,通过RAFT法制备了CMC接枝丙烯酸酯的新型接枝共聚物。为了进一步探索共聚物的成膜形态,设计了不同反应时间、不同甲基丙烯酸甲酯(MMA)与丙烯酸丁酯(BA)配比的反应条件,合成了CMC接枝MMA嵌段BA聚合物(Cell-g-PMMA-b-PBA)。结果表明:在反应时间为24 h,MMA与BA体积比为6∶1的条件下,Cell-g-PMMA-b-PBA的成膜性能最好,热稳定性高。

摘要：为了探究锚固角度对含水平层理加锚灰岩单轴压缩力学特性的影响,利用WAW-3000 kN伺服万能液压试验机和PCI-2声发射采集系统,对不同锚固角度的加锚灰岩进行单轴压缩及声发射特性试验,得到了弹性模量、泊松比、抗压强度等力学指标随锚杆倾角的变化规律,并对声发射变化规律进行了分析。结果表明,加锚灰岩力学参数表现出明显的各向异性特征,且在不同的变形阶段声发射能量的变化规律也不相同。同时,综合分析了加锚灰岩空隙与骨架两部分变形之间的关系,基于声发射规律建立了考虑压密效应和弹塑性损伤演化的加锚灰岩全过程变形破坏分析方法和解析模型,其计算结果与试验曲线吻合度较高,表明所建立的模型能够很好地反映荷载作用下加锚灰岩加载初期空隙压密非线性变形和中后期累计损伤破坏的全过程。

摘要：针对不同结构和尺寸的砂石过滤器影响微灌用砂石过滤器水力性能,利用FloEFD流体仿真软件并采用多孔介质模型,对3种不同尺寸过滤器的流场进行数值模拟。结果表明:对4寸的砂石过滤器进行数值模拟所得到的结果,与实际的试验结果相比较,最大相对误差为8.94%,平均相对误差为6.47%,说明采用多孔介质模型及边界条件设置合理,所选模拟具有较好可靠度和准确性;由模拟结果可知不同尺寸的过滤器内部流场分布基本一致,确定不同尺寸的过滤器最佳进水流量范围,根据灌溉面积、水质情况以及泵功率等因素为选择合理的过滤器尺寸提供依据。

摘要：为探索高地应力特大断面软岩隧道的适宜施工方法,以桐梓隧道为工程背景,通过现场监测和数值模拟,探索不同高地应力下的3种施工工法[三台阶、CD(cross diaphragm)法、双侧壁导坑法]的适宜性,从围岩变形、施工成本以及施工进度等方面评价施工方法的优劣。结果表明:Ⅴ级围岩:当隧道埋深为300、400 m时,适用三台阶法施工;当埋深为500 m时,适用CD法施工;当埋深为600 m时,适用双侧壁导坑法施工。Ⅳ级围岩:当隧道埋深为300~600 m时,都适用三台阶法施工。

摘要：边缘计算(Edge Computing,EC)将计算、存储等资源部署在网络边缘,以满足业务对时延和能耗的要求。计算卸载是EC中的关键技术之一。现有的计算卸载方法在估计任务排队时延时使用M/M/1/∞/∞/FCFS或M/M/n/∞/∞/FCFS排队模型,未考虑高时延敏感型任务的优先执行问题,使得一些对时延要求不敏感的计算任务长期占用计算资源,导致系统的时延开销过大。此外,现有的经验重放方法大多采用随机采样方式,该方式不能区分经验的优劣,造成经验利用率低,神经网络收敛速度慢。基于确定性策略深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的计算卸载方法存在智能体对环境的探索能力弱和鲁棒性低等问题,降低了求解计算卸载问题的精度。为解决以上问题,考虑边缘计算中多任务移动设备、多边缘服务器的计算卸载场景,以最小化系统时延和能耗联合开销为目标,研究任务调度与卸载决策问题,并提出了基于非抢占式优先排队和优先经验重放DRL的计算卸载方法(Computation Offloading qUeuing pRioritIzed Experience Replay DRL,COURIER)。COURIER针对任务调度问题,设计了非抢占式优先排队模型(M/M/n/∞/∞/NPR)以优化任务的排队时延;针对卸载决策问题,基于软演员-评论家(Soft Actor Critic,SAC)提出了优先经验重放SAC的卸载决策机制,该机制在目标函数中加入信息熵,使智能体采取随机策略,同时优化机制中的经验采样方式以加快网络的收敛速度。仿真实验结果表明,COURIER能有效降低EC系统时延和能耗联合开销。