表面微溶喷涂法制备不对称结构高强度锦纶油水分离材料及其性能研究

使用奥利弗宝对平纹结构的锦纶机织布进行改性,将改性机织布一侧浸泡在质量分数不同的甲酸溶液中,使用喷涂方式把聚四氟乙烯纳米颗粒喷涂在改性机织布表面,得到一侧表面疏水疏油、另一侧表面疏水亲油的油水分离材料。使用X射线光电子能谱仪、接触角测试仪、场发射扫描电子显微镜等对纯锦纶机织布和改性锦纶机织布中元素含量、吸液性能、形貌特征进行分析和表征,并测试了材料的油水分离性能和力学性能。研究表明:当甲酸质量分数为20%时,制备的油水分离材料具有较高的分离效率,拉伸强度为138.97MPa,耐磨性更高、实用性更强,可将其应用于特殊环境的油水分离。     

改进差分算法在供水管网优化设计中的应用

提出了一种改进差分算法:首先,将变异因子F在[0,1]间做随机选择,避免控制参数影响早熟收敛;其次,用unique替代传统差分算法中的交叉步骤,剔除种群中的相同解,维持种群的多样性,避免陷入早熟收敛,同时结合sortrows排序进行选择操作,引导选择向有利于最优解的方向发展。将改进差分算法用于New York Tunnels Problem(NYTP)管网模型优化设计,并用一种新的算法性能评价指标,对算法结果进行评价,结果表明本研究算法在保证管网运行经济性的要求下,达到比传统差分算法更快的计算效率,更强的搜索能力与收敛精度。     

基于改进差分进化算法的时间调制阵列多波束优化形成

提出了一种基于时间调制阵列的数字多波束形成方法。时间调制阵列会产生基波分量和各次谐波分量,通过调整各个单元的控制时序,实现谐波分量的幅度和相位综合,可以在正负第一次谐波处实现期望方向的波束形成。同时采用改进差分进化算法来优化控制时序,进一步降低最大旁瓣电平,实现两个指向不同的数字波束的设计。最后通过与时间调制阵列波束形成和基于基本差分进化算法的时间调制阵列波束形成对比,验证了该算法在数字多波束形成中的可行性和有效性。     

基于光纤差分相移键控的色散补偿方案的研究

为了研究光差分相移键控(DPSK)调制格式在光纤高速传输系统中的色散补偿, 利用色散补偿光纤(DCF)的色散补偿原理, 对40Gbit/s光纤传输系统进行色散补偿, 分析了40Gbit/s单通道光纤传输系统中3种DPSK调制格式信号的频谱特性; 仿真了3种码型的色散容忍度以及3种调制格式在考虑光纤的非线性下的色散补偿方案。结果表明, 光非归零码差分相移键控(NRZ-DPSK)信号具有最好的色散容忍度, 但其受非线性的影响比较大; 33%归零码差分相移键控(33%RZ-DPSK)信号的色散容忍度差, 但其色散补偿后的效果优于NRZ-DPSK; 而载波抑制归零码差分相移键控信号对色散和非线性效应都有较好的抑制; 3种DPSK调制格式均在对称补偿2方案中色散补偿的效果最佳。此仿真研究对光DPSK信号在光纤中的色散补偿具有参考意义。     

微量Zr对不对称轧制Al-0.8Mg-0.9Si合金板织构及性能的影响

本文研究了微量Zr对不对称轧制Al-0.8Mg-0.9Si合金板及其相继固溶处理后的微观结构及性能的影响。结果表明：微量Zr在Al-0.8Mg-0.9Si合金中形成Al3Zr相弥散分布在基体中,在不对称轧制过程中,该化合物相对Copper{112}<111>、Brass{011}<211>、S{123}<634>、E{111}<110>和F{111}<112>等形变织构无明显影响；在随后的固溶处理过程中,轧制板材发生的再结晶使得Copper、Brass、S等形变织构的取向密度降低,但不溶的细小Al3Zr相在一定程度上抑制了不连续再结晶行为,反而使轧制过程中形成的E、F剪切织构的取向密度增加。添加微量Zr所形成的上述结构使该合金板材在固溶后获得较好的综合性能,其抗拉强度、屈强比和延伸率分别可达230MPa、0.49和9.5%以上；塑性应变比r值从0.7提高至0.84,杯突值IE由8.94提高至9.84,各向异性度|Δr|由0.15降低至0.04。     

QARMA算法的相关密钥不可能差分攻击

QARMA算法是一种代替置换网络结构的轻量级可调分组密码算法。研究QARMA算法抵抗相关密钥不可能差分攻击的能力,根据QARMA-64密钥编排的特点搜索到一个7轮相关密钥不可能差分区分器,在该差分区分器的前、后各添加3轮构成13轮相关密钥不可能差分攻击。分析结果表明,在猜测52 bit密钥时,与现有中间相遇攻击相比,该相关密钥不可能差分攻击具有攻击轮数较多、时间复杂度和空间复杂度较低的优点。     

基于差分隐私保护的兴趣点推荐算法设计

兴趣点推荐算法收集用户的历史行为记录,根据收集到的记录推测用户偏好,结合用户偏好向用户推荐新的兴趣点。针对传统的兴趣点推荐过程中,用户的隐私信息容易被泄露的问题,利用差分隐私保护机制对用户信息进行保护,防止被恶意攻击。差分隐私保护实现机制主要包括指数机制和拉普拉斯机制,均被使用于地理位置隐私保护算法中。基于差分隐私保护的地理位置隐私保护算法根据数据集中各项记录的相互关系建立位置搜索树;运用指数机制并结合树的结构挑选出经常访问的k项纪录;对这k项记录添加拉普拉斯噪声,发布加噪后的位置搜索树。实验表明,该算法能在推荐效果不变的情况下,有效地保护用户的隐私信息。