斜拉桥施工中塔式起重机的选型与布置探析

以大型塔式起重机在独塔双索面斜拉桥工程建设应用实例为例,介绍斜拉桥工程建设施工中塔式起重机型号选择、基础位置确定、附着布置需考虑的要点,为塔式起重机在斜拉桥建设中的应用提供参考借鉴。     

金属外壳水三相点容器

水三相点是ITS-90国际温标中最重要的定义固定点,其复现不确定度是传递到整个温标的.目前,通常采用不同的冻制方法在硼硅玻璃或石英水三相点容器内冻制均匀的冰套来复现水三相点.冻制过程中,由于在水三相点容器内生成冰桥,会造成容器的破裂.为了解决此难题,研制了金属外壳水三相点容器,利用高纯水自发相变原理,在液体槽内自动冻制...     

基于混合有限差分格式的非线性奇异摄动问题的最大范数的后验误差估计

自适应移动网格算法在奇异摄动微分方程的数值解法中占有非常重要的地位,其关键技术是构造出有效的离散格式和相应的后验误差估计。基于此,对一类带参数的一阶非线性奇异摄动初值问题,给出了其连续解的稳定性估计及相关推论。然后,在任意非均匀网格上,利用向后欧拉公式和一阶中心有限差分格式建立了一个混合有限差分格式,并严格分析了离散解的稳定性。同时,基于连续解的稳定性估计和分段线性插值技术,推导出混合有限差分格式的最大范数的后验误差估计。利用该后验误差估计选择了一个最优的网格控制函数,并结合网格等分布原理设计了一个自适应网格生成算法。最后的数值实验验证了自适应移动网格算法的有效性,且算法的平均收敛阶可达到二阶。数值结果进一步表明自适应移动网格的误差明显小于 Shishkin 网格的误差,且其收敛阶也高于 Shishkin 网格计算得到的收敛阶。     

结合二维Logistic映射与二维离散余弦变换的数字图像隐藏技术

为了应对日益增大的图像安全问题, 提出一种结合二维Logistic映射与二维离散余弦变换(2D-DCT)的数字图像隐藏算法. 首先, 利用二维Logistic映射产生的混沌序列对秘密图像进行像素扩散与置乱, 从而达到对秘密图像的加密效果. 接着, 分块对载体图像进行二维离散余弦变换, 然后把扩散与置乱后的图像信息分存在变换后每块的右下角. 最后再进行二维离散余弦反变换(2D-IDCT), 并得到隐密图像. 实验结果也表明, 该算法安全可行且隐藏效果良好.     

基于标准表法的精密数字测温仪校准方法

参考流量与电学计量领域利用标准表对仪器进行校准的方法,提出一种采用高精度的测温电桥与高稳定性的直流电阻箱组合作为标准装置,校准精密数字测温仪的方法.用此方法对精密数字测温仪进行校准并进行测量不确定度分析,结果表明在-195 ～660℃氛围内,温度示值误差的合成标准不确定度为0.5 ～0.7 mK.此方法采用的标准器准确...     

基于信息安全等级保护技术架构的SPAM机器人防范模型

通过对一些遭受Spam机器人入侵的网站分析,了解Spam机器人入侵机制及其危害,并根据现有的Spam防范技术,从信息安全等级保护技术角度,提出了新的防范模型,为更有效地防止Spam的攻击提供技术依据.     

一种基于分解和协同的高维多目标进化算法

现实中高维多目标优化问题普遍存在，而且其巨大的目标空间使得经典的多目标进化算法面临严峻挑战，提出一种基于分解和协同策略的高维多目标进化算法MaOEA/DCE.该算法利用混合水平正交实验设计方法产生接近于指定规模且均匀分布于聚合系数空间的权重向量，提高种群的分布性；其次，算法将差分进化算子和自适应SBX算子进行协同进化以产生高质量的子代个体，改善算法的收敛性.该算法与另外五种高性能的多目标进化算法在基准测试函数集DTLZ{1，2，4，5}上进行IGD⁺性能指标实验，结果表明MaOEA/DCE在收敛性、多样性和稳定性方面总体具有显著的性能优势.     

基于改进的基因表达式编程自动优化CNN

为设计出具有高性能的卷积神经网络(CNN),且不需要在CNN和应用问题领域拥有广泛的专业知识和实践经验进行较优的CNN设计变量设置,提出一种基于模糊控制多细胞基因表达式编程算法来自动优化CNN的方法.通过设计一种有效的可变长度基因编码策略来表示CNN的设计变量,描述不同的构建块和不可预测的最优深度,将该算法应用于MNIST、CIFAR10和大肠癌症医学图像3个数据集进行验证.与其它已有先进算法进行实验比较,其结果表明,所提算法在分类准确度中可获得更好的效果,算法鲁棒性更强,且整个过程全自动完成.