摘要：针对传统自复位支撑在低强度地震作用下难以充分耗能的问题,基于桥式放大工作机理提出了一种具有位移放大功能的扭转摩擦自复位支撑(self-centering displacement amplified rotational friction brace,SC-DARFB)。介绍了其基本构造、工作原理,给出了其理论恢复力模型,通过数值模拟研究了不同初始放大角度下支撑的力学性能,并对附加SC-DARFB的双柱式桥墩结构进行地震响应分析。结果表明:理论恢复力模型能够有效描述SC-DARFB的滞回性能,与数值模拟结果吻合较好;随着初始放大角度的减小,SC-DARFB起滑荷载、最大荷载和耗能能力均有显著提高,且具有较强的自复位能力;合理的设计能够确保支撑的拉、压最大荷载比满足美国钢结构规范限值1-3,基于此原因建议SC-DARFB采用倒V型对称布置形式;将SC-DARFB应用于双柱式桥墩结构,能够有效减小双柱式桥墩结构的最大墩顶位移及震后桥墩残余位移角,通过减小SC-DARFB初始放大角度能够进一步提高双柱式桥墩的减震耗能能力。

摘要：近年来大数据技术呈现“指数型”高速发展态势,人类经济社会在借力大数据的同时,也衍生以涉网犯罪为代表的诸多社会风险问题。个人信息泄漏而衍生出的各类新型犯罪的高发,侵害了社会公众的财产安全、破坏了社会秩序。以公安为首,通过设计平台,汇集多源数据,该平台包括民航、铁路等交通运输部门、通信行业、金融机构、邮政寄递行业、酒店住宿等数据,利用安全多方计算和联邦学习,实现数据存储分离、计算分离,从而在保证个人信息安全前提下广泛收集数据,打击新型犯罪。

摘要：精确的列车位置信息是保证列车高速、安全运行的关键。针对北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)/惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)列车组合定位模型采用传统信息融合方法误差较大,导致列车定位精度不高的问题,提出基于因子图的BDS/IMU列车定位信息融合模型。采用因子图理论,将BDS和IMU传感器接收到的量测信息抽象为因子节点,状态信息抽象为变量节点,构建BDS/IMU列车定位信息融合因子图模型,当BDS接收有效信号时,只需在因子图的特定时间添加因子节点,实现定位传感器的即插即用。模型中定义了以BDS/IMU列车定位状态信息和量测信息为变量的联合概率密度函数,根据非线性优化理论,通过泰勒展开进行线性化处理,转化为标准最小二乘问题,设计高斯-牛顿迭代的因子图推理算法,求解联合概率分布函数的最大后验估计,计算BDS/IMU列车定位信息的最优估计值,得到列车的精确位置信息。通过模拟数据和实际数据对模型进行验证表明,相比于kalman算法,因子图模型有效降低了列车的位置误差和速度误差,且未出现误差发散现象,有效实现了列车不同定位传感器的非等间隔融合,增强了列车定位的信息融合能力,提高了列车定位的精确性。在实测数据下,列车定位位置均方根误差降至2 m以下,明显小于kalman算法,可为列车的高速可靠运行提供精确的位置信息。

摘要：为解决煤矿粉尘污染问题,根据气水喷雾原理与涡旋气流生成特性,研制一种雾滴粒径小、降尘能力强的新型超细螺旋雾化喷头。首先,利用数值模拟软件探究不同参数下风流导向器内部风流场速度流线分布特征,得到风流导向器最佳螺旋效果参数;然后,搭建试验平台,测定超细螺旋雾化喷头性能参数;最后,通过超声波干雾抑尘效率对比试验,研究超细螺旋雾化喷头降尘性能,设计一套高效除尘设施,并将其应用于敏东一矿06回风巷。结果表明:当螺旋槽体与锥形壁面的夹角α为30°、风流导向器顶面直径与其高度比d为1.25时,风流导向器定向风流螺旋效果最佳;喷雾压力为0.4 MPa时,超细螺旋雾化喷头的雾化角最大,雾滴数量中占比90%的雾滴直径小于19.7μm,综合雾化性能最优,此时全尘降尘效率为92.18%,较超声波干雾抑尘全尘降尘效率提高10.21%。以超细螺旋雾化喷头为核心的全断面螺旋气动雾幕对呼吸性粉尘的降尘效率为88.8%~91.58%。

摘要：针对现有的轨迹相似度匹配算法用于渔船AIS(Automatic Identification System)与ARPA(Automatic Radar Plotting Aid)轨迹匹配时存在复杂度高、效率低等问题,本文提出基于时空约束和三角形迭代划分的渔船AIS与ARPA轨迹匹配算法TSC-TIP(Temporal and Spatial Constraint-Triangle Iterative Partitioning)。首先采用时空约束法筛选出ARPA目标时空约束范围内的AIS数据;其次采用三角形相似算法选择与AIS数据具有相似特征点的APRA轨迹数据;最后设计了子轨迹迭代划分法将每条轨迹划分为两条子轨迹并采用三角形相似法对子轨迹进行迭代筛选。为验证算法的性能,用渔船的真实AIS轨迹数据和ARPA轨迹数据进行了试验,结果表明:与基于经典距离的相似性度量方法相比,提出的TSC-TIP算法在不影响匹配准确率的前提下,匹配时间减少了95%。研究表明:TSC-TIP算法能有效匹配渔船AIS与ARPA轨迹数据,为面向AIS与ARPA的渔船轨迹数据融合研究提供了新思路。

摘要：针对现有工控系统入侵检测方法训练复杂,且对攻击样本检测率低的问题,提出一种基于变分自编码器(VAE)和深度漏积回声状态网络(DLIESN)的入侵检测方法。使用VAE对数据集中的罕见攻击类样本进行扩充,平衡样本分布;构建DLIESN分类器,其层次化的储备池结构设计使模型获得更好的动态特性,提升分类精度。通过生成数据评价实验验证了VAE生成样本的有效性,确定适合DLIESN的网络结构,分析不同漏积参数对DLIESN模型性能的影响。对比实验结果表明,DLIESN取得了最短训练耗时,其检测性较优。

摘要：复合材料的轻量化研究是现代设计制造的一大主流。随着社会对节能减排要求的日益提高,轻量化材料在各领域的应用将会更为广泛,轻量化材料是未来材料发展的一大趋势。通过对碳纤维复合材料的性能及其在轻量化的应用和前景进行简要介绍,综述了国内外几种有代表性的碳纤维型号和主要的成型工艺,结合轻量化这一特点对碳纤维复合材料应用前景进行分析。

摘要：针对考虑车载传感器故障的非线性车辆协同编队控制问题进行了研究。首先,建立考虑传感器故障的非线性车辆协同控制系统模型。其次,在该模型的基础上利用李雅普诺夫方法设计基于线性矩阵不等式(LMI)的模型预测控制器,优化车队的控制性能指标,在保证车队渐进稳定和队列稳定的同时,进一步提高车队的控制性能。最后,通过以Arduino为控制单元搭建的实验车队验证了算法的有效性和实用性。

摘要：以罗丹明B为原料,设计合成一种新型水溶性荧光探针(L),并对其进行表征和光学性能研究。结果表明,探针L能在纯水体系(TRIS,pH=7.4)中快速识别游离M^(3+)(Cr^(3+)、Al^(3+)、Fe^(3+))金属离子,为荧光增强型探针,具有灵敏度高、抗干扰能力强的特点。探针L对Cr^(3+)、Al^(3+)、Fe^(3+)的荧光检测限分别为1.57×10^(-5)、1.43×10^(-5)和6.55×10^(-5) mol/L。表明探针L对生命体系或环境中3价金属离子的检测有潜在应用价值。

摘要：以沈阳地区5~7 cm和25~27 cm 2个深度原状棕壤为研究对象,分析冻融循环次数和土壤含水率对棕壤崩解特性的影响。根据气象数据结合野外观测结果,共设计了5个冻融循环次数。控制土样质量含水率分别为10%、15%、20%、25%和35%。采用静水崩解,通过数显拉力计及测量软件测定崩解过程。结果表明:(1)棕壤崩解具有阶段性,包括快速吸水阶段、指数崩解阶段、阶跃崩解阶段和崩解完成阶段。其中指数崩解阶段是崩解过程的主要发生阶段,土样因拉扯或失去支撑接连崩落。该阶段的崩解速率和非毛管含水率对冻融循环次数的响应规律一致。根据拟合曲面,10%~15%的含水率区间存在最易崩解含水率,其最终崩解率最大。当土样含水率为25%和35%时,土样会跳过指数崩解过程直接进入阶跃崩解阶段。含水率35%条件下,5~7 cm和25~27 cm土样的最终崩解率很小,不超过6.93%和11.14%。(2)冻融作用会对含水率为10%和15%土样产生超固结效应,加速土壤孔隙的两极化分布,土样指数崩解阶段的崩解速率和非毛管含水率,最终在多次冻融后增加。冻融作用也会对含水率为25%和35%土样结构产生影响,扩张土壤孔隙造成内部沉降,以及降低吸水能力。土样指数崩解阶段的崩解速率和非毛管含水率,最终在多次冻融后减小。(3)25~27 cm土样孔隙差异性略大,较高的黏粒含量抑制了双电层对自由水的控制能力,最终崩解率偏高。冻融作用可将土壤抵抗由内到外发生侵蚀的能力,转化为抵抗由外到内发生侵蚀的能力。研究结果可为棕壤侵蚀研究提供数据支撑。