用COMSOL实现圆波导中电磁波的可视化

为了直观描述金属圆波导中电磁场复杂的空间分布,本文用Comsol软件对金属圆波导中的TE11模、TE01模、和TM01模的电磁场结构进行动态仿真.将电磁场中的抽象概念形象化、可视化,使学生看清电磁场分布的宏观概况和细节变化,开拓了视野,同时加深了学生对电磁波传播特性的理解.     

智慧标识网络服务机理研究进展及安全性分析

随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论.     

关于交通运输规划与管理中GIS技术的应用分析

随着科学水平的逐日发展,越来越多的新兴技术被应用于现代交通发展规划中。包括GIS技术等智能技术在内的多项新技术逐渐走进人们的视线,成为现阶段交通运输规划管理中的一项主要技术,在交通运输管理规划中发挥着不可替代的作用,提高了交通运输管理的效率,在根源上遏制了交通拥堵现象的发生。为此,本文将会重点对GIS技术在交通管理中的应用加以分析。     

基于张量计算的卷积神经网络语义表示学习

卷积神经网络已在多个领域取得了优异的性能表现,然而由于其不透明的内部状态,其可解释性依然面临很大的挑战.其中一个原因是卷积神经网络以像素级特征为输入,逐层地抽取高级别特征,然而这些高层特征依然十分抽象,人类不能直观理解.为了解决这一问题,我们需要表征出网络中隐藏的人类可理解的语义概念.本文通过预先定义语义概念数据集(例如红色、条纹、斑点、狗),得到这些语义在网络某一层的特征图,将这些特征图作为数据,训练一个张量分类器.我们将与分界面正交的张量称为语义激活张量(Semantic Activation Tensors,SATs),每个SAT都指向对应的语义概念.相对于向量分类器,张量分类器可以保留张量数据的原始结构.在卷积网络中,每个特征图中都包含了位置信息和通道信息,如果将其简单地展开成向量形式,这会破坏其结构信息,导致最终分类精度的降低.本文使用SAT与网络梯度的内积来量化语义对分类结果的重要程度,此方法称为TSAT(Testing with SATs).例如,条纹对斑马的预测结果有多大影响.本文以图像分类网络作为解释对象,数据集选取Image Net,在Res Net50和Incep...     

SiC_p/A356制动盘铸造成形工艺设计和缺陷预测

SiCp/A356复合材料制动盘具有轻质低噪长寿命等突出优点,在城市轨道列车基础制动系统中具有广阔的应用前景。但SiCp/A356复合材料铸造性能较差,成形过程中极易形成气孔、缩孔缩松及裂纹缺陷。本文利用ProCAST凝固模拟软件对制动盘的金属型真空调压成形工艺进行仿真分析,基于流场、缩孔缩松、凝固时间及固相率等结果,确定了制动盘内部成形质量良好的浇注系统设计和浇注工艺参数,成形了内在质量完好的SiCp/A356制动盘。     

智融标识网络基础研究

现有互联网因其原始设计不足已在服务质量、资源利用率、管控能力等诸多方面暴露出严重弊端，难以支撑起"互联网+"新业态高速发展对通信网络与服务日趋复杂化、多元化的需求.因此，如何设计全新的互联网已成为信息领域最为迫切与核心的研究内容之一，受到学术界与产业界的高度重视.本文基于前期"标识网络"与"智慧标识网络"研究，创造性提出"智融标识网络"体系及其关键机制，通过全网多空间、多维度资源的智慧融合，实现个性化服务的按需供给与灵活化组网的有效支撑，为不同行业与用户提供高效的差异化、定制化通信网络服务，以普遍适用于高铁网络、工业互联网、车联网等各类迥异应用情景.     

控轧控冷中碳非调质钢的高周疲劳性能

 采用中碳非调质钢制造的轴类等零件常承受交变载荷，因而对钢材疲劳性能具有高的要求。为了评估控轧控冷工艺生产的非调质钢棒材的疲劳性能，利用旋转弯曲疲劳试验机研究了一种常用的钒微合金化中碳非调质钢38MnVS及对比钢38MnS的高周疲劳性能。结果表明，与38MnS钢相比，38MnVS钢中铁素体体积分数增加，组织明显细化；相分析表明约有54%的钒处于M（C，N）相中，且尺寸小于10 nm的M（C，N）粒子质量分数为32%，这些细小粒子的析出强化增量约为116 MPa。38MnVS钢的疲劳极限较38MnS钢提高了62 MPa，提高幅度约为18%；疲劳极限比从38MnS钢的0.43提高到38MnVS钢的0.48。M（C，N）相的析出强化及组织细化是38MnVS钢较38MnS钢具有优异疲劳性能的主要原因，但其疲劳性能仍低于锻态非调质钢。根据试验结果及文献数据，给出了预测铁素体＋珠光体型非调质钢疲劳极限的简便方法。