基于列表译码方法在查询访问模型下含错学习问题的分析

Regev在2005年提出了含错学习问题(LWE)，这个问题与随机线性码的译码问题密切相关，并且在密码学特别是后量子密码学中应用广泛。原始的含错学习问题是在随机访问模型下提出的，有证据证明该问题的困难性。许多研究者注意到的一个事实是当攻击者可以选择样本时，该问题是容易的。但是目前据作者所知并没有一个完整的求解算法。该文分析了查询访问模型下的带有错误学习问题，给出了完整的求解算法。分析采用的工具是将该问题联系到隐藏数问题，然后应用傅里叶学习算法进行列表译码。     

基于ANSYS的刮刀卸料离心机进料管优化设计

为减少平板上悬式刮刀卸料离心机进料管中悬浮液流动时出现的涡流和二次环流等能量损耗,基于ANSYS进行了进料管的优化设计。利用ANSYS进行了离心机传统进料管内悬浮液的流动模拟,找出进料管中悬浮液的最大速度处;在不改变原空间位置和整体尺寸基础上,进行了3种类型的进料管结构设计和悬浮液流场的三维建模;完成了流场模拟分析和对比。分析结果表明,所设计的3种新型进料管的能量耗损要明显小于传统进料管,且悬浮液中的固体颗粒在转鼓内壁处分布较广,不仅保护了离心机的生产安全,还提高了离心机的生产能力。     

机械原理课程“三位一体”教学的探索与实践

针对《机械原理》课程知识点多而难,且与工程结合紧密的特点,提出了一种＂三位一体＂的教学模式,即发挥板书、课件和教具的各自优势,紧紧围绕知识点将三者有机结合,实现由浅入深、由易到难和由理论到工程的教学探索与实践。学生网上评教结果表明,采用该教学模式可以加深对知识点的理解,激发学习兴趣,提高课堂教学品质。     

唐山矿T_1492综放工作面两顺槽压力显现特征及控制

通过在唐山矿T1492工作面两顺槽进行的观测,重点围绕风道的压力明显显现,通过分析其所受影响及巷道围岩的变形规律,采取了有效地控制及维护措施,确保了综放工作面的安全生产。     

手机中板螺母的焊接夹具结构设计及分析

简要介绍了手机中板的作用及结构特征,阐述了中板螺母在激光焊接中工装夹具的设计和使用方法.考虑到加工周期问题,在此基础上配套设计出一种新型仿弹夹辅助上螺母夹具.通过ANSYS分析手机中板夹紧工作状态,得到中板的应力和变形,证实了此套夹具设计的可行性.夹具使用结果表明,该夹具适用于批量生产,在保证焊接精度和质量的同时缩短了焊接周期,具有重要的工程实用价值.     

管道内表面喷漆专用设备的研制

本文介绍了管道内表面喷漆处理的专用没备的加工方法及结构原理。     

焊接用混合气体混配的控制研究

介绍了所研制的用于气体保护焊的混合气体供应系统。该系统由气路系统，混配系统，检测传感系统，电气控制系统，机构结构系统等组成，实现Ar和CO2按一定比例混配，保证控制较高的配比精度；能实现CO2比例的实时反馈，并由计算机进行自动控制，实现压力和湿度的实时监控，能实现配比和压力超标的电声光报警。     

面向并行工程的产品设计综合评价的系统研究

产品设计综合评价是实施并行设计的关键技术之一.文章基于产品设计综合评价的系统模型,论述了系统的体系结构、构成和主要功能模块,以实现在产品设计的不同阶段、不同层次上对产品设计进行多角度的评价,以辅助设计决策人员作出决策.并针对方案评价的体系结构和实施进行了深入的讨论.最后以减速器设计方案评价为例,在PC环境下进行了功能实现.该系统为实现面向产品整个生命周期的并行产品开发提供了强有力的支持.     

储能与AGC机组协同的鲁棒调度

利用储能所具有的调节速率快的特点参与自动发电控制(AGC)机组调度,对应对风光间歇性具备明显的优势.已有计及储能的调度决策方法往往不能准确刻画储能应对风光间歇性的作用.为此,提出了储能协同AGC机组应对风光间歇性的两阶段鲁棒优化调度模型,将储能与AGC机组在控制中的动作轨迹抽象为任意2个瞬间之间的过程,利用储能所具有的快速充放电特点,弥补AGC机组响应速度的不足,提高其爬坡能力来释放机组的调节潜力,从而应对可再生能源发电的间歇性问题.所提两阶段模型具有解耦复杂、迭代次数多的特点,采用列约束生成(C&CG)算法进行求解.算例结果表明,与不考虑利用储能应对间歇性的模型相比,所提模型具有较强的鲁棒性,可有效降低对电力系统调度的配置需求,在经济和效率上有明显的优势.     

电网设备状态检修的时变决策模型

为实现将成熟的设备状态评估技术有效地融入到传统的电网检修计划中,建立了电网设备状态检修时变决策模型,使决策根据设备状态变化进行调整.首先给出时变决策机制的定义和相应的表达,在此基础上推导设备运行风险和系统运行风险,进一步建立了考虑设备多次检修的电网状态检修决策模型,在计及相关检修约束前提下优化电网总运行风险.最后,通过多场景下的算例分析,表明该模型是可行且有效的,有工程应用的潜力.