基于2D激光测量技术的矿用通风机叶尖间隙测量方法研究

针对矿用通风机叶尖间隙测量方法存在精度和自动化水平低等问题,对间隙测量技术、表征及评价方法等进行了研究,提出了一种基于2D激光测量的矿用通风机叶尖间隙测量方法。采用LS-100CN激光轮廓测量传感器采集了叶尖间隙几何信息,然后通过投影变换、特征提取等技术实现了叶尖间隙的高精度测量;采用叶片形位偏差、机壳形状偏差、综合叶尖间隙等参数,综合地表征和评价了通风机叶尖间隙的实际几何状态,得到了更全面、更科学的评价结果。研究结果表明:该方法具有精度高、非接触等特点,显著提高了测量的效率、精度和智能化水平。     

PLC控制的多温直饮饮水机设计

针对学校、车站、商场等公共场所广泛应用的即热式饮水机普遍存在加热功率大、沸水置凉热量浪费以及置凉等待时间长的现象,设计了一款基于PLC控制的多温直饮饮水机。该饮水机通过高效换热器利用沸水预热待加热冷水降低加热电量与加热时间,并且调节换热后温水与沸水的出水流量比,提供4种温度的饮用水,满足人们饮用开水、咖啡、泡茶、直饮温水的需求。     

基于博弈论的网络社区舆情传播模型

针对网络社区动态、交互的舆情传播问题, 提出了基于博弈论的舆情传播模型(POBGT)。利用在动态概率条件下的博弈策略构成博弈树和收益矩阵, 从网络社区内部与外部分别对动态舆情传播进行分析; 构建的模型能够从动态和交互两方面描述传播过程, 最终能够形成稳定的状态。仿真结果表明, 网络社区中舆情传播在一般情况下具有初期传播平稳, 后期倾向某一方形成具有一定影响的舆论。     

一种机载曲面液晶显示器设计

文中论述了满足机载使用环境要求的一种曲面显示器的总体设计方案。首先介绍了曲面显示的优点及主要显示介质;然后介绍了机载显示的主要技术指标及环境要求;最后重点论述了曲面显示器的结构设计、曲面背光设计、曲面加热设计、减振设计等关键技术,并通过仿真分析得出关键指标,如亮度可达810 cd/m²,非均匀性小于9.3%,加热5 min能够正常显示。结果表明,该曲面液晶显示器能够满足机载显示性能及环境要求。     

基于可信理论的 Web 教育门户网站可用性评估模型

Web 教育网站的可信性和可用性是教育门户网站评价的重要内容.从可信、可用角度,提出了一种基于可信理论的 Web 教育门户网站可用性评估模型.首先给出了 Web 教育资源的相关描述,然后提出了基于可信理论的Web 教育门户网站的评估模型(UEMBTT )和评估算法.最后仿真实验表明,该模型能够有效地对 Web 教育门户网站资源进行评估,有助于提高 Web 教育网站可信性和可用性.     

基于ANSYS的大容量箕斗斗箱的应力分析

针对某公司设计的85 t大容量箕斗,利用CATIA三维软件建立了没有加强肋和有加强肋2种箕斗模型,在箕斗传统理论分析基础上,推导出箕斗侧壁受力与其深度的关系,通过AN-SYS有限元分析,得出箕斗在静货载情况下加强肋对其应力状态的影响。结果表明,箕斗的加强肋实际上对减小斗箱壁上的应力大小有影响,但是并不改变沿斗箱高度上的应力分布特性,为后续大容量箕斗加强肋的不同布局以及不同截面尺寸对其强度的影响提供了设计指导。     

基于移动agent的云计算身份认证机制研究

针对当前云计算的安全需求,提出了一种适用于云计算环境下的身份认证方案。首先设计出适用于云计算身份认证场景的移动agent(mobile agent)结构模型,然后给出了基于mobile agent的云计算安全认证策略。该方案引入了可信第三方机构对认证agent建立定量信任评估,每次进行认证前通过信任度的判断对认证过程进行控制;在认证完成后,又进一步引入了信任反馈评价机制。理论分析和原型系统的实现表明,提出的云计算认证方案具有一定的可行性和可用性。     

基于协作博弈的ZigBee能量优化路由算法

针对 ZigBee网络节点协作过程中,由于工作任务不均衡导致能耗不均问题,从带有竞价的博弈角度提出了基于协作博弈的ZigBee网络能量优化路由算法。首先建立了ZigBee路由博弈的系统模型以及能耗模型;其次,针对ZigBee网络节点建立了基于斯坦克贝格博弈的ZigBee协作博弈模型,分析了协作博弈的近似纳什均衡解,给出了优化的路由算法流程描述;最后的OPNET仿真实验表明,改进的路由算法能够在节点失效数目、能量消耗以及生存时间上得到了一定的改善。     

基于时序特征的物联网社区划分算法

针对物联网环境下的社区划分问题,提出一种基于时序特征的社区划分算法．首先给出时序数据的相关定义;然后对物联网社区的时序数据进行预处理,提出了物联网社区划分算法,并进行了算法性能分析．通过实际网络社区数据的仿真实验表明该算法的高效性．     

综合社区与关联序列挖掘的电子政务推荐算法

个性化推荐作为一种有效的信息获取手段已成功应用于电商、音乐和电影等领域。已有研究多数聚焦于推荐的精度,缺乏对推荐结果的多样性考虑,忽略了应用领域中被推荐项目的流程特性（如"互联网+政务"中办事项的推荐）。为此提出一种综合用户社区与关联序列挖掘（CAS-UC）的电子政务推荐算法,优先向用户推送利益关联最大的办事项。首先,对用户和办事项的静态基本属性以及动态行为属性分别进行特征建模;其次,基于用户的历史办事记录和属性相似度进行用户社区发现,预筛选出与目标用户最为相似的用户集,提高推荐结果的多样性,减少核心推荐过程的计算量;最后,办事项的关联序列挖掘充分考虑了电子政务的业务特性,加入时间维度的办事项序列挖掘,进一步提高了推荐结果的精度。以芜湖市易户网为平台载体,基于Spark计算平台对用户脱敏后的信息进行仿真,实验结果表明,CAS-UC适用于被推荐项目具有序列或流程特性领域的推荐,与传统推荐算法如协同过滤推荐、矩阵分解以及基于语义相似度的推荐算法相比,具有更高的推荐精度,用户的多社区归属因素增加了推荐结果的多样性。