转速对齿轮泵内流场空化强度的影响

针对齿轮泵中齿轮转速在500~3652 r/min的变转速条件下工作的实际工况,该文通过实验的方法研究了转速对某型齿轮泵内流场空化强度的影响。使用现有的齿轮泵测试实验台,对在齿轮泵转速改变的条件下,齿轮泵内流场的空化强度改变进行监测。由于空化无法直接测量,该文根据空化诱导振动理论对齿轮泵的振动进行测量,得到了齿轮泵内流场空化强度随齿轮转速上升而增强的规律。通过Pumplinx软件对内流场进行建模,利用软件特有的空化损伤模块进行了仿真验证,仿真结果表明齿轮泵内流场空化强度随齿轮转速上升而增强,与实验所得规律一致。本文所总结的规律对减弱齿轮泵内流场空化强度,提升使用寿命具有一定的参考作用。     

适用于无线体域网的动态口令认证协议

无线体域网中传输的是与生命高度相关的敏感数据，身份认证是信息安全保护的第一道防线。现有的基于人体生物信息的身份认证方案存在信息难提取、偶然性大和误差性大的问题，基于传统密码学的认证方案需较大计算资源和能量消耗，并不适用于无线体域网环境。为此，在动态口令和非对称加密机制基础上，提出一种适用于无线体域网的动态口令双向认证轻量协议，并对其进行形式化分析。通过理论证明、SVO逻辑推理及SPIN模型检测得出：该协议满足双向认证，且能够抵御重放攻击、伪装攻击、拒绝服务器攻击和口令离线攻击，具有较高安全性。     

汽轮发电机组转子及轴系弯扭耦合振动发展现状与展望

随着汽轮发电机组容量增大,轴系增长,在役运行时间增加,转子部分多数会有质量偏心现象出现,这使得转子轴系的扭转振动与弯曲振动的耦合作用明显增强。从弯扭耦合的角度来研究汽轮发电机组轴系的振动,将能更准确地把握轴系的动力学特性。总结了近年来国内外对汽轮发电机组转子及轴系弯扭耦合振动问题的研究进展和成果,并对其进一步研究进行了展望。弯扭耦合振动的研究对汽轮发电机组的安全运行和故障诊断都具有十分重要的意义,进一步的深入研究必须与力学学科一系列前沿问题研究相结合。     

基于双注意力3D-UNet的肺结节分割网络模型

为提高计算机辅助诊断系统对大尺寸肺结节分割的完整度以及小尺寸肺结节的分割精度,构建双注意力3D-UNet肺结节分割网络模型。将传统3D-UNet网络中的上采样操作替换为DUpsampling结构,通过最小化特征图的像素点与被压缩标签图像之间的损失,得到更具表达能力的特征图,进而提高网络收敛速度。在此基础上,融入空间注意力模块和通道注意力模块,使单通道与多通道中相似的特征彼此相关,增加特征图的全局相关性以提高分割结果的精度。实验结果表明,与3D-UNet等方法相比,该模型有效提高了肺结节分割的准确率,在公共数据集LIDC-IDRI上的MIoU分数达到89.4%。     

基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测

针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架.第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的候选结节;第二阶段设计级联卷积神经网络模型减少假阳性,通过保留分类错误样本用于重新训练模型,将多个模型结果进行投票选出最终分类结果.LUNA16数据集上的实验结果表明,所提框架灵敏度达到95.9％,检测效果优于其它算法,能够有效实现肺结节的准确检测.     

基于模拟退火的Map Reduce调度算法

在计算能力作业调度算法的基础上,提出一种基于模拟退火的Map Reduce作业调度算法.利用带记忆功能的模拟退火算法选择最优作业,从而避免陷入局部最优解.在Hadoop平台上的实验结果表明,该算法能减少所有作业的运行时间以及每个作业的等待响应时间,具有较高的作业调度效率及用户满意度.     

基于分层排队网络模型的分布式系统性能评价

关于并发或分布式系统的性台匕评价是一个广泛研究的课题,提供有效的数学理论工具、直观的模型描述方法和有效的模型分析方法,是系统性能评价所面临的关键问题。传统的性能模型——排队网络模型已很难分析这样复杂的系统,分层排队网络（Layered Queueing Net,LQN）模型是排队网络模型的扩展,可以用来分析相互依赖任务间的冲突。介绍了分层排队网络模型的原理及研究现状,并以DBMS为例,建立了DBMS的分层排队网络模型。     

基于HBase的并行BFS方法

NoSQL数据库作为下一代巨型数据的存储模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注。提出一种新的基于NoSQL数据库HBase的并行求取最短路径树的方法。首先利用Watts-Strogatz模型完成对巨型网络的数学建模,这种建模方式使得网络模型具有一定的聚类效果;其次利用HBase最近发布的Coprocessor简化和改进并行BFS方法,提高其计算效率。此外,还设计并实施了大量实验,得出了巨型网络的最短路径树,验证了该算法的正确性和有效性;同时对比其它路径算法,验证了该算法的高效性。     

基于同步深度监督的多尺度肺结节分类

针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,提高肺结节分类精确度。改进经典的AlexNet网络,使其更适合肺结节图像分类;将同步深度监督(SDS)策略纳入到AlexNet架构中,向隐藏层提供集成的同步监督;通过多尺度空间金字塔策略提取多尺度肺结节图像特征。实验结果表明,该方法的准确性达到93.68%,且在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其他分类方法。