摘要：针对当前同态加密效率低的问题，利用Gentry设计思想，构建了基于部分近似最大公因子问题（PACDP）的全同态加密方案。首先，通过引入稀疏子集求和问题（SSSP）和“可忽略解密错误”压缩技术对电路进行解密，构造Somewhat方案，实现将模2运算转化为模4运算；其次，对所提方案的自举性进行证明，完善了算法的理论基础。与Dijk和汤殿华等人的方案相比，所提方案在加密过程中，可一次加密2bit信息，提高了加密过程的执行效率．并且具有更小的公钥尺寸。

摘要：针对现有毛刷电接触对插合过程中随机插合现象导致的插拔力和接触电阻范围过大、可控性较差的现状,提出基于导向插合的毛刷电接触结构改进方案.改进结构包括单针簇导向结构、对接端面导向结构及插针螺旋校直结构.对改进前、后的毛刷电接触对进行2mm插拔深度的插拔力试验及接触电阻试验,结果表明:基于导向插合的毛刷电接触结构改进优化了毛刷电接触对插拔力、接触电阻范围,结构改进前、后的单对毛刷接触对多次插拔力方差值分别为0.39,0.003,结构改进前、后的单对毛刷接触对多次接触电阻方差值分别为0.41,0.008.基于导向插合的毛刷电接触对结构改进设计对改善毛刷电接触性能以及其参数设计提供了参考.

摘要：当代大学生是国家未来的建设者,为了更为全面深入地了解这个群体,本文使用数据挖掘领域中的类关联规则技术来研究大学生对一些评价问题的认知。针对该研究问题,首先设计了相应的问卷并通过线上发放的方式收集了研究初始数据。随后,对数据进行了整理并利用Apriori算法挖掘得到频繁项集。接着,利用置换检验评估这些频繁项集的偶然性,并将非随机产生的频繁项集转化为类关联规则得到最终挖掘结果。最后,根据挖掘到的类关联规则结合领域知识进行相应的分析。

摘要：通过对雷击信号的实时准确检测,为高压电气等设备的防雷击监测奠定基础。传统的雷击信号检测方法采用时频参量估计方法,在强电磁干扰下检测性能差。提出一种基于无线传感网络的雷击信号检测平台设计方法。通过无线传感器网络进行原始的雷击信号参量等数据信息的采集,设计的雷击信号的检测平台的硬件电路,包括A/D采样电路、信号滤波电路、雷击信号的时钟控制电路、程序加载电路、接口电路等;进行雷击信号检测平台的软件开发,基于Qt/Embedded的应用软件开发雷击信号检测平台的脚本,设计波形数据存储界面,进行可视化模块设计,通过雷击信号的波形输出和人机交互,完成雷击信号检测平台设计。仿真结果表明,该平台进行雷击信号检测的性能较好,准确检测概率较高。

摘要：采用低温碱/尿素水溶液制备纤维素溶液,通过混合石墨烯纳米片(GNP)/多壁碳纳米管(MWCNT),制备一种具有水平方向(In-plane)高热导率的复合薄膜热界面材料。GNP/MWCNT纳米填料在纤维素基体中能稳定分散,并且多维形貌结构的导热填料之间形成协同效应,降低了填料-基体之间的界面热阻。结果表明,GNP与MWCNT质量比为5∶5时,填料质量分数为10%的再生纤维素(RC)复合膜显示出优异的导热性能,其中水平方向热导率为15.7 W/(m·K)和垂直方向(Through-plane)热导率为0.25 W/(m·K),同时表现出良好的拉伸强度65.8 MPa。此外,MWCNT对RC复合膜导热性能的协同效率( f )在MWCNT质量分数为5%时达到最大值0.68。该项工作中在纤维素基体构筑有效协同导热路径,为增强型热界面材料的结构设计提供了可行的参考。

摘要：为进一步提高发动机燃烧效率,减少发动机有害气体的排放,提出了一种液压式连续可变压缩比技术的设计方案。它是通过液压系统控制偏心销转动来改变上止点的位置,从而使燃烧室体积发生变化,实现在调节区间内任意连续可变压缩比的改变。首先,根据所设计的方案分析了其液压系统在2个不同阶段的调节工作原理;然后,利用三维软件Solidworks2010对整个系统进行三维建模,根据模型设计的具体尺寸,得到连续可变压缩比调节的范围为8.81~22.43;最后分析了不同转速下活塞系统综合力(活塞惯性力和活塞表面气体压力的合力)的变化情况,并通过MATLAB与AMESim对构建的液压系统进行了联合仿真试验,探究了不同转速下活塞系统综合力向上和向下时液压系统的流量特性和压力特性。仿真结果表明:发动机转速在中低速条件下,活塞系统调节响应迅速,具有良好的动态特性,证明该设计具有一定实用性。仿真结果为用于液压容积调节的连续可变压缩比技术的实际应用提供了理论依据,具有重要的实际指导意义。

摘要：通过综合分析槽邦铸钢件的结构并考虑铸造工艺要求后,确定采用实型铸造的工艺方案。在此基础上,确定了该槽邦钢的相应铸造工艺参数、浇冒口系统等,并采用CAE软件对其进行铸造过程模拟和分析。

摘要：当今网络数据呈现出更为庞大、复杂和多维的特性。传统的基于机器学习的方法在面临高维数据特征时需要手动提取大量特征,特征提取过程复杂且计算量大,达不到入侵检测的准确性和实时性的要求。深度学习在处理复杂数据方面具有较好的优势,可以自动从数据中提取更好的表示特征。为此,文中创新性地提出了一种基于深度卷积神经网络的入侵检测方法。首先,提出了一种将网络数据转换为图像的方法;然后,针对转换之后的图像设计了一个深度卷积神经网络模型,该模型使用两层的卷积层和池化层对图像进行降维处理,并引入了Relu函数作为新的非线性激活来代替传统的神经网络中常用的Sigmoid或Tanh函数,以加快网络的收敛速度,且该模型引入了Dropout方法来防止网络模型发生过度拟合的现象;最后,通过构建完成的深度卷积神经网络模型对转换之后的图像进行训练和识别。实验结果表明,与已有方法相比,所提方法具有更好的检测准确率、更低的误报率和更快的检测速率。

摘要：非交换复微分调控方程是构建非线性动力系统的基础,对非交换复微分调控方程边值周期解存在特征分析,在高阶累积量矩阵的特征分解和系统设计中具有重要应用价值。构建非交换复微分调控方程的渐进控制闭环系统,估计非交换复微分调控方程的M-P广义逆矩,根据不同场合的需求,进行双边界条件下的平衡点分解,实现边值周期解的存在性分析。用近似线性方法判断其边界平衡点,定义其联合特征函数集合,求解非交换复微分调控方程的两组规范化的第二联合特征函数,得到边值周期解的插值拟合式,证明了交换复微分调控方程的边值周期解具有收敛性。

摘要：软件产品大部分故障来源于需求阶段和设计阶段,为了提高软件系统的可维护性、在设计阶段必须采用面向可维护性的软件体系结构,而提高软件可维护性最佳解决方案是软件系统采用模块化设计.通过将UML类图转化为带权的有向图,利用Dijkstra算法计算出类图中类与类之间的关系权重系数矩阵,对关系权重系数矩阵实施聚类算法一定能将功能相似的类聚合在一起构成组件,从而实现软件系统模块化设计.