筏板基础大体积混凝土施工防裂措施

通过炼钢转炉基础筏板大体积混凝土施工,介绍了大型设备的基础大体积混凝土的施工技术,分析了大体积混凝土产生裂缝的主要原因,提出了防止混凝土温度裂缝的主要技术措施和控制方法.     

基于预测—校正内点法的WLAV输电网参数估计

针对基于加权最小二乘法(WLS)参数估计难于处理不良数据且数值稳定性差的不足,提出加权最小绝对值(WLAV)参数估计方法。在原对偶内点法(PDIPM)的基础上,通过每次迭代中增加预测—校正两步的少许计算量,利用2阶信息对中心参数动态调整,保证解的迭代过程高阶逼近中心路径,从而减少了迭代次数,节省了计算时间。结合输电网参数估计法,利用WLAV估计出不良数据和可疑支路的运行状态,使抗差、参数估计和拓扑结构辨识在计算中一次完成。最后,对IEEE标准系统和国内某省级电网进行参数估计试验,与含不良数据辨识的WLS方法进行比较。     

基于B/S的高校学生学业预警系统设计与实现

针对高校学生学业预警工作繁琐、复杂等问题,利用B/S思想体系架构,应用Spring MVC技术,结合Java语言以及MySQL数据库,使用Shiro安全控制权限,采用Redis缓存技术,实现了一种具有高效准确管理功能的学业预警系统,根据学生课程成绩自动生成学生预警信息,实现了学生预警信息的查看、统计以及下载等功能.测试...     

基于零知识证明的跨域认证方案

针对基于PKI认证的有线网络与基于IBE认证的无线网络混合组网时,因安全策略、密码体制的不同而导致节点间身份认证困难的问题,设计了一种基于零知识证明的跨PKI/IBE域的身份认证方案,在两个异构信任域之间设置一个零知识证明承诺值代理节点,在此基础上,设计了一个异构信任域身份认证协议,实现域间实体的身份认证,并分析了该协议的正确性、安全性和效率,结果表明其可行有效.     

一种基于层次分析法的攻击树模型改进

针对传统攻击树模型在计算攻击事件发生概率时未考虑各安全属性权值的不足,设计了一种基于层次分析法的攻击树模型。在计算攻击事件发生概率时,首先给每个叶节点赋予不同安全属性;然后根据攻击者意图和系统特征比较各安全属性对攻击事件发生概率的影响程度,构造判断矩阵;最后对所得矩阵进行一致性检验,若符合要求,则将其特征向量进行归一化处理,即得各安全属性权值。实际应用表明,利用该方法计算所得出的攻击事件发生概率更贴近系统实际。     

电渣堆焊高铬铸铁界面温度场及组织性能

用电渣堆焊的方法在D32低合金钢表面堆焊高铬铸铁硬面层,测量了堆焊过程中热影响区的温度场,研究了热影响区、复合界面及硬面层的微观组织和力学性能.结果表明,电渣堆焊加热和冷却速度较慢,稳定阶段时低合金钢基材温度分布均匀,在堆焊方向最大温度梯度为-21.25℃/mm;低合金钢基板内最大热应力为53.4 MPa,低于低合金钢的抗拉强度,有效避免了裂纹的产生;复合界面平整清晰,存在宽度约50μm的奥氏体带状区;热影响区晶粒有所长大,为铁素体加珠光体组织;高铬铸铁硬面层由奥氏体、碳化物和少量马氏体组成,M₇C₃型碳化物细小且均匀分布于奥氏体晶界;复合界面结合强度为96 MPa;试样熔合区的冲击吸收能量(53 J)较硬面层冲击吸收能量(10.7 J)明显提高;亚共晶高铬铸铁硬面层在较大磨损载荷下发生马氏体相变,硬度提高,耐磨粒磨损性能优良.     

温度对电沉积制备Pt-Ni阴极催化剂性能的影响

采用电化学还原法在碳布上电沉积Pt-Ni合金催化剂作为质子交换膜燃料电池阴极。通过循环伏安线性扫描法确定Pt-Ni合金的沉积电位,并在该电位下考察了不同电解液温度下所得催化剂的物理、化学性质及电催化性能。研究表明:在-0.35 V电位下可得到Pt-Ni合金,不同的电解液温度会影响Pt-Ni合金催化剂结构、形貌及组分比,进而影响其催化性能。当电解液温度为50℃时,Pt-Ni合金催化剂具有最佳的催化活性,此时催化剂为较小的球状颗粒,Pt与Ni的原子比接近3∶1,其电化学活性表面积为44.19 m2/g,是电解液温度为70℃下制备的催化剂的1.8倍。适当的温度下电沉积制得的Pt-Ni合金催化剂明显提高了铂对氧还原的催化活性。     

车路协同环境下的斑马线安全警示系统

城市道路平面交叉口是城市交通事故的多发地带.有统计资料显示城市道路交通事故有60%以上发生在平面交叉口范围内.通过对交通事故分析,发现信号灯过渡期间的交通事故占比很大,机动车"抢黄灯"以及行人交通安全意识不足导致事故频发.针对驾驶人接受刺激到制动反应时间间隔远大于行人反应时间的特性,从车路协同管理的角度,建立斑马线两级安全警示系统:检测模块采用感应线圈检测驶近车辆运行状态,采集速度指标上传控制模块;控制模块感知检测信号,实时控制斑马线LED灯组的灯色显示,实现对驾驶员、行人的两级动态警示,有效避免交通事故的发生,提高交叉口区域安全水平;能源模块提出了通过车辆碾压以及行人踩踏产生电能的绿色能源供给方式.     

光伏阵列故障诊断的可解释性智能集成方法

针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与元学习器,构建结合不同智能算法优势且更具泛化性的Stacking集成学习模型;以沙普利可加性特征解释方法为总框架,并结合局部近似可解释性方法,对模型训练过程与结果进行解释分析,通过获取各特征的贡献、分析该集成模型的决策机制,并了解其如何进行诊断,提高其可靠度和可信度。算例实验结果表明,所提可解释性智能集成方法在不同规模数据集的测试中均实现了高精度的故障诊断,模型的可解释性结果表明由该智能集成模型建立的故障特征和诊断结果的映射遵循物理见解,增强了智能方法的可信度和透明性。