一种基于屏蔽码的ABAC静态策略冲突与冗余检测算法

针对基于属性的访问控制模型(Attribute-Based Access Control,ABAC)存在的静态策略冲突及冗余问题,提出了一种基于属性集有序化及二进制屏蔽码的静态策略冲突检测算法。该算法能够检测出全部的静态冲突,相对于目前典型的暴力算法与属性分割算法,降低了时间复杂度和空间复杂度;同时支持属性的新增及策略的新增或删除,能够更好地满足现代复杂网络环境的要求。     

高压电缆附件设计环节中几个关键问题探讨

高压电缆附件的设计是一项涉及电气、机械、材料和热力学四方面的复杂过程,只有经过周密、精确的电、力、热的复合场设计,才能将因生产环节导致的故障率降至最低。因此针对高压电缆附件用预制或冷缩型附件设计环节中的几个关键问题,从电学性能、力学性能、松弛特性、扩张形变和电场优化等几个方面出发,提出橡胶材料弹性模量越高,界面压力越大,附件所需扩张率越低;温度越高,伸长率越大,橡胶材料的应力松弛速度越快;电缆附件撑开时,从内侧到外侧发生非线性位移,内侧大而外侧小,根据弹塑性力学理论,建立电缆附件的厚壁圆筒力学形变方程,可将电缆附件扩展后的电场优化尺寸成功恢复到厂家生产尺寸;最后给出合理设计电缆附件生产结构的方法和思路。该研究方法有望用于指导我国高压交、直流预制/冷缩型电缆附件的材料选型和结构优化设计。     

钢铁件常温发黑前处理

从各类化学除油、酸洗方法特点分析入手，探讨了常温发黑的前处理。指出要达到电镀前处理工艺效果，黑膜的附着力才有保证。     

模糊CMAC的柔性空间机器人轨迹跟踪自学习控制

针对不确定自由漂浮柔性空间机器人系统,采用模糊CMAC神经网络自学习控制策略来解决轨迹跟踪控制问题.首先建立漂浮基空间机器人的动力学方程,然后利用具有快速学习能力的模糊CMAC神经网络来逼近非线性柔性臂的逆动力学模型.网络参数采用改进的有监督的Hebb学习规则进行自适应在线调整,并通过关联搜索进行自学习和自组织,其误差代价函数由PID控制器提供.仿真结果表明,这种模糊CMAC逆模PID控制器能够达到较高的控制精度,具有一定的工程应用价值.     

稀土掺杂介孔TiO_2的合成与表征

为提高介孔TiO2的光催化活性,实现其可见光响应,采用由PEG-1000和C16PyBr组成的混合表面活性剂,通过溶胶-凝胶法在室温下制备出了比表面积较大、孔径分布均匀和稳定性较好的掺杂稀土离子钐、镝和镨的介孔TiO2材料.以XRD、TEM、N2吸附-脱附分析、UV-vis和降解实验等表征方法对样品进行对比和分析,钐的引入使介孔TiO2的吸收强度明显降低;镝的引入使介孔TiO2的吸收强度有所提高,吸收边带有少许红移;错的引入使介孔TiO2的吸收强度有较大提高,吸收边带由原来的390nm红移到了420nm左右.镝和镨的最佳掺杂浓度均为0.6%.     

一种核级316LN钢的相图计算与微合金化设计

用热力学方法计算了一种核级316LN钢及其在Nb、V微合金化条件下的伪二元平衡相图,研究了不同温度下钢的平衡相组成。结果表明,316LN钢中的主要析出相为Cr2N、M23C6、和相,Nb微合金化316LN钢中会形成含C的MX,有望提高材料的力学性能和耐晶间应力腐蚀性能,V微合金化316LN钢中会形成VN,但对稳定C的作用不大。     

测定活性炭吸附ABS的试验方法

介绍了一种测定活性炭吸附ABS（阴离子表面活性剂）的试验方法，笔者是在对JWWA K113标准实践的基础上，为使该标准本土化而重新编写的。     

活性炭检测技术补遗篇

介绍了测活性炭的单宁酸的试验方法，水样制备方法，着火点的试验方法，压力降的实验方法，是在作者对国外资料吸收和多年实践的基础上编写的这些实验方法。     

活性炭表面改性及吸附极性气体

活性炭的微结构和表面化学特性对其吸附性能产生显著影响。概述了通过调整活性炭孔隙结构。引入化学基团，改变其酸碱度和极性，提高其吸附极性分子能力的方法，介绍了炭表面化学结构，分析了炭微结构，表面基团和吸附质性质对吸附过程的影响。对近年来活性炭表面的改性在吸附SO2和VOCs的实验研究进行了讨论。     

基于滑模变结构的空间机器人神经网络跟踪控制

研究了在无需模型估计值的情况下不确定空间机器人轨迹跟踪问题,提出了滑模变结构的神经网络控制方案.首先基于Lyapunov理论设计了一种径向基函数（RBF）神经网络控制器来补偿系统中的未知非线性,该神经控制器能够保证闭环系统的稳定性,而通过利用饱和函数把神经网络和滑模控制结合起来的控制器来不仅可以进一步削弱滑模控制输入的抖振,且当神经网络控制器无效时仍能保证系统鲁棒性.仿真结果证明了该控制器能在初期及强干扰情况下均能达到较好的控制效果.