移动存储介质的管理与安全防护

＂为了照顾生病的女友,322所研究人员谷雨生违反保密规定,使用U盘将资料拷贝回家,继续工作。预谋已久的间谍趁谷雨生买早点的时间,打开他的电脑,将已被删除掉的涉密数据进行了恢复,并用U盘完成了拷贝窃取……＂这是正在热播的电视剧《密战》中的片段,涉密人员保密意识淡薄,     

两种用于HCPV/T的水冷换热器传热特性的对比实验研究

本文对两种适用于高倍聚光发电供热（HCPV/T）系统的多槽道和微通道水冷换热器进行了实验研究。利用模拟热源模拟了HCPV/T系统中光伏电池工作时的热流密度,分别研究了流量、壁面温度和输入电压对两种换热器传热特性的影响,并利用传热学理论对两种换热器的特点进行分析,获得了两种换热器努赛尔数Nu与雷诺数Re的拟合经验公式。实验结果表明,微通道换热器在低流量下有较强的换热能力,但在高流量下,换热能力无法随流量增大继续提高;多槽道换热器在低流量下换热能力不佳,但在高流量下仍可随流量增大继续提高。     

一种新型的与建筑一体化太阳能双效集热器系统的实验研究

提出了一种新型的与建筑一体化太阳能双效集热器系统,该系统有两种工作模式:被动采暖工作模式和集热水工作模式。由系统工作在被动采暖工作模式下的实验结果可以得到:系统房间内空气存在温度分层现象,测试期间上下位置最大温差为4.2℃,平均温差约为2.7℃;系统在被动采暖工作模式下工作时对房间温度的提高作用明显,实验测试结果显示,实验期间系统房间平均温度达到24.7℃,相对环境温度升高平均达到19.9℃。通过系统以自然循环方式工作在集热水工作模式下的实验测试结果,可以得到实验期间在集热水工作模式下系统的热效率为52.8%,集热器单位面积太阳得热为4.16MJ/m~2。     

高压输电线除冰机器人的建模及运动控制

针对高压输电线除冰机器人工作环境的特殊性以及工作任务的复杂性,建立了机器人的运动学与动力学模型。在此基础上,通过采用粒子群算法对PID控制器三个参数进行在线寻优,实现了除冰机器人的运动控制。最后针对除冰机器人在斜坡爬行的情况进行仿真实验,证明了所设计的模型与运动控制方法的可行性。     

叠前地球物理技术预测页岩气保存条件——以四川盆地焦石坝构造页岩气藏为例

近年来,随着四川盆地涪陵页岩气田页岩气勘探开发取得重大突破,川东地区上奥陶统五峰组—下志留统龙马溪组巨大的页岩气勘探开发潜力被进一步证实。但是,如何利用地球物理技术更加准确有效地评价页岩气保存条件,目前仍然是该区页岩气勘探开发中亟待解决的问题。为此,基于叠前地震数据,从裂缝发育程度和地层压力的角度出发,首先利用基于叠前方位各向异性的裂缝预测技术进行高角度裂缝的预测,然后利用基于叠前纵波波阻抗反演的压力预测技术描述地层压力的空间分布特征,最终将两者相结合得到评价页岩气保存条件的新参数——保存系数,进而形成了一套可以有效预测页岩气保存条件的新方法 ;将新方法用于涪陵页岩气田焦石坝区块五峰组—龙马溪组页岩气保存条件的评价,并将气井生产资料与保存系数的预测结果进行对比验证。研究结果表明:页岩气保存系数与其无阻流量的对应性较好,并且弥补了低产井与无阻流量之间的不吻合关系。结论认为,保存系数预测结果与钻井生产资料具有较好的吻合度,证明了新的页岩气保存条件评价方法的有效性和可靠性。     

基于自组织小波神经网络的磁共振图像分割方法

磁共振图像的准确分割对于辅助医生确定病灶的位置和形状、制订治疗方案和评价治疗效果具有重要的意义。本文提出了一种新的磁共振图像（MRI）分割方法。构造了一种自组织小波神经网络,通过融合T1、r12和Pd图像的特征来识别MRI中生物组织的类别。该网络继承了小波分析局部精度高和神经网络自学习能力强的优点,采用自组织算法利用训练数据的稀疏性对网络的结构和初始参数进行优化,简化了网络结构,提高了网络学习的速度,避免了网络陷入局部最优学习。将所提方法应用于大脑磁共振图像分割的实验结果表明,所设计的自组织小波神经网络MRI图像分割方法具有精度高和学习速度快的优点。     

飞机座舱玻璃爆裂原因分析

飞机在起飞爬升过程中座舱玻璃发生爆裂。采用目视对座舱玻璃外观进行检查,采用体视显微镜对玻璃失效特征进行宏观观察,采用扫描电子显微镜对开裂断口进行微观观察,采用能谱测试及红外光谱测试对腐蚀成分进行分析,并对其他架次飞机座舱玻璃的腐蚀情况进行检测,综合分析座舱玻璃失效的原因,并提出解决措施。结果表明:座舱玻璃断裂为疲劳断裂,失效原因是胶粘剂中的含Cl有机物对有机玻璃产生溶剂腐蚀所致;建议丙烯酸酯胶粘剂中的原材料过氧化苯甲酰选用干燥处理,避免胶粘剂中混入氯仿。     

化工原理实验数据处理软件开发

本文介绍了基于VB6.0开发的化工原理实验数据处理软件的主要内容、开发技术、主要特点、功能及使用方法。该软件可用于化工原理实验数据的处理和实验报告的批改,其界面美观、操作方便,可在中文Windows 95以上环境中运行。     

模糊CMAC及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用

小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).该控制器对CMAC的空间划分方式进行了模糊化处理,可通过BP学习算法对CMAC的空间划分方式进行在线调整,大大提高了CMAC的自适应能力.所提出的FCMAC被应用于机器人的轨迹跟踪控制系统以克服机器人系统中非线性和不确定性因素的影响.仿真实验结果表明,所提FCMAC与传统的CMAC相比性能上有了很大的改善.     

支持向量机-模糊推理自学习控制器设计

常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.