云计算安全需求分析研究

云计算是当下发展迅速的信息技术之一。由于其外包式的服务方式,云计算中的安全问题受到人们格外关注。只有妥善地保障云计算的安全,才不会掣肘云计算的发展和推广。鉴于云计算的复杂性和多面性,文章着眼云计算有别于传统技术的新特点、新趋势,首先提出了考量云计算安全需求的多维视角,随后围绕云计算具体实施过程中的若干关键技术,对云计算中的安全需求进行了细致全面的分析和阐释。     

平流层卫星系绳的建模与仿真

研究平流层卫星系绳轨迹建模分析可靠性问题,根据平流层卫星所用系绳的特性,要求高强度和足够的侧向控制力.为此提出了“质量集中-轻质钢杆”模型,并给出模型的求解过程.模型考虑了系绳自身质量及所受气动力,通过迭代计算,可求出系绳形状及系绳张力的变化.在给定轨迹控制器的高度及平衡轨迹控制器所需的拉力大小和方向后,计算出系绳传递到气球的拉力大小及方向,绘制出了系绳的形状.仿真结果表明,“质量集中-轻质钢杆”模型能够符合系绳在风场和自身重力作用下的传递的拉力和自身动态特性,为平流层卫星系绳系统优化设计提供了参考.     

计算机网络安全问题及防范措施

随着计算机技术和网络技术的高速发展,我国的计算机信息化建取得了可观的成绩,计算机渗入人们的生产生活中,成为工业、农业和国防等方面的重要信息交换手段。但是随着计算机网络技术的发展,网络安全也受到前所未有的威胁,所以本文对计算机网络安全问题进行较详细的研究。首先对网络安全问题的研究发展做出了简单的介绍,然后详细的介绍了网络中常见的安全威胁,最后阐述了针对计算机网络安全管理的措施。     

离心铸造复合冶金轧辊技术的发展

回顾了离心铸造复合冶金轧辊的发展历程，对离心铸造复合冶金轧辊的制造方法、特点和在轧钢生产中的应用现状进行了详细介绍，提出了离心铸造复合冶金轧辊今后研究的主攻方向。     

基于分组遗传算法的集成多样性增强及其应用

为了解决复杂工业过程的概念漂移问题,提高集成学习模型的泛化性能,基于分组遗传算法,提出一种用于提升基学习器间多样性的建模方法.该方法以在线极限学习机作为基学习器,根据基学习器在滑动窗口上的性能对其进行分组,并执行进化操作,同时引入基因流概念,增加了基学习器间的多样性,提高了集成算法在处理概念漂移数据流时的预测性能.最后使用合成数据集和真实数据集验证了所提算法的合理性与有效性.     

在线社交超网络的信息全局传播模型

信息爆炸时代,在线社交网络作为信息传播的主要途径被广泛应用,但在线社交网络中信息传播的动态过程往往难以准确预测和防控。该文引入超图中的超边描述两个或两个以上个体之间复杂的社交关系,利用基于超网络动态演化模型构建在线社交超网络,并结合基于反应过程策略的SIS模型,对在线社交超网络中信息全局传播的动态过程进行理论分析和仿真实验。使用平均场理论得到超网络结构参数与传播率、恢复率之间的解析表达式,并通过仿真实验分析超网络规模、传播率、恢复率、超网络结构参数以及初始传播节点对信息全局传播的影响。进一步,对超网络和复杂网络结构下的信息全局传播过程进行了对比分析。研究结果有助于深层次理解在线社交网络中信息全局传播的传播规律及发展趋势,并为信息侦测和舆情控制等实际应用提供科学依据。     

大型软包锂离子电池的热物性实验研究

针对大型软包锂离子电池热物性参数的测定问题,提出适用于该型电池的热参数表征方法. 基于准稳态导热原理,建立电池的传热理论模型. 开展实验研究电池的比定压热容和导热系数与温度的依变关系,分析热损对测试结果的影响,对测试方法的有效性进行验证. 结果表明,电池比定压热容随着温度的升高而线性增大,导热系数受温度的影响较小. 在900 s内可以测得电池热参数在10~60 °C下的变化状况,实验验证结果显示测算精度高于92.3%,具有测算周期短、准确度高和测试灵活等优势.     

改善Fe-B-C合金韧性的研究

为了提高Fe-B-C合金的韧性,应用稀土-钛-氮复合变质剂改善Fe-B-C合金组织和性能。结果发现,Fe-B-C合金复合变质处理后的凝固组织明显细化,且组织分布均匀,并出现钛硼化合物,钛硼化合物不同于普通Fe-B-C合金中的Fe2B呈网状分布,而是呈断网状和块状分布,特别是经高温热处理后,硼化物变成球状和棒状,Fe-B-C合金韧性明显提高,由8～10 J/cm2提高至22～25 J/cm2。经变质处理的Fe-B-C合金可用于制造轧钢机导卫板,其耐磨性比高镍铬合金钢提高1.3倍。     

基于博弈论准确性和差异性兼优的选择性集成建模方法及其应用

集成学习相较于单模型具有更好的预测精度和泛化能力,被广泛应用于工业过程的质量预测.基学习器之间的多样性和基学习器的准确性对集成的泛化能力影响极大.为了进一步提高集成模型的泛化能力,提出一种同时考虑准确性和差异性的选择性集成建模方法.以在线极限学习机作为基学习器,将基学习器的准确性和基学习器对集成模型多样性的贡献率作为博弈双方,利用博弈论原理求解得出使集成模型准确性和多样性都达到最优的选择方案,使集成模型的准确性和多样性兼优;模型预测完成后,综合当前误差和历史记录误差对基学习器的权重进行在线更新,实现在线测量阶段对建模对象特性的动态自适应.最后,使用公开数据集和实际工业数据验证了所提算法的合理性和有效性.     

淬火温度对铸造Fe—B—Ti合金组织和性能的影响

通过不同的热处理淬火温度改变铸造Fe—B—Ti合金的组织，探讨了铸造Fe—B—Ti合金不同组织与性能的关系。试验结果表明：淬火温度较低时，硼化物变化较小，网状分布趋势明显；淬火温度较高时，硼化物断网和团聚化趋势明显加快。淬火温度1050℃时，硼化物网状特征消失，基本上都变成了团块状、颗粒状和杆棒状分布。随着淬火温度升高，硬度和韧性增加，超过1000℃，硬度和韧性变化不明显。淬火温度1050℃时，综合性能良好。