基于小角度高位技术的钻孔初采期瓦斯治理

回采工作面初采期瓦斯涌出不均衡,易出现瓦斯超限现象。针对新源煤矿近距离煤层群开采、瓦斯涌出量大等特点,提出了小角度高位钻孔抽采治理初采期瓦斯的方法;2219工作面应用实践表明,初采期内,小角度高位钻孔抽采瓦斯纯量最高5.25m3/min,瓦斯抽采率64.02%,回风流瓦斯浓度最高为0.32%,上隅角最高瓦斯浓度0.96%,未出现瓦斯超限现象,取得了很好的初采期瓦斯治理效果。     

生产过程质量不合格品系统(IQS)方案建模及优化

针对不合格品的高效处置、数据的有效分析对企业质量控制具有深远的意义,其是装备制造领域质量管理研究的重点。文章以SAP接口二次开发、IQS流程建模、数据库建立、系统实用价值等方面展开详细论述,确保质量信息可追溯分析。     

结合公钥加密和关键字可搜索加密的加密方案

带关键字搜索的公钥加密(PEKS)是一种有用的加密原语，它允许用户将在加密数据上搜索的功能委托给不可信的第三方服务器，而不影响原始数据的安全性和隐私性。但是，由于缺乏对于数据的加密以及解密能力，PEKS方案不能单独进行使用，必须与标准的公钥加密方案(PKE)相结合。因此，Baek等人在2006年引入了一种新的加密原语，称为结合PKE和PEKS的加密方案(PKE+PEKS)，它同时提供了PKE和PEKS的功能。目前，已有文献提出了几种PKE+PEKS方案。然而，他们都没有考虑关键字猜测攻击的问题。本文提出一个新的高效且能够抵抗关键字猜测攻击的PKE+PEKS方案，与已有方案相比，该方案在性能上有很大的提升，并且在生成关键字和数据密文时，不需要使用双线性对，极大地降低了计算和存储成本。安全性分析表明，本文中所提出的方案能够满足密文隐私安全性、陷门不可区分性和抗关键字猜测攻击的安全性。效率分析表明，本分提出的方案更加高效。     

基于桥连接的词典学习方法的语义解析

现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。     

0Cr20Mn21Ni2N奥氏体不锈钢锻件组织性能研究

研究了无磁钻铤用0Cr20Mn21Ni2N奥氏体不锈钢圆棒锻件横截面的室温强度、硬度和韧性等力学性能,并从微观角度进行了分析。在圆棒表层区域观察到了锻造变形态晶粒组织,而直径四分之一区域为再结晶组织,平均晶粒尺寸为80μm,芯部再结晶晶粒尺寸粗化为150μm,这些差异是由不同的变形温度和降温速度造成的。这种组织差异导致的室温拉伸性能和冲击韧性也有相应的变化趋势。研究结果表明,在900、1000℃以0.5 s-1的应变速率压缩的0Cr20Mn21Ni2N试验钢样品,其应力应变曲线具有一定的加工硬化特征,其芯部硬度比应变速率为0.1 s-1的样品分别提升了28、15 HB。在700、800℃以20%以上的变形量进行压缩时,峰值抗力显著提高,而在900、1000℃以10%~50%的变形量进行压缩时,峰值抗力均无明显提高,可保证顺利的变形过程。     

构皮滩水电站泄洪洞优化设计

构皮滩水电站为满足2008年12月工程提前发电的需要,结合现有泄洪洞地质情况和施工情况对泄洪洞布置进行了专题研究,结果表明利用降低进口高程为550 m的泄洪洞和坝身放空底孔联合参与后期导流,可缓解2007年导流隧洞下闸封堵后大坝在2008年汛期施工的压力,为大坝施工增加了2个月左右的工期。     

醇解技术在制备皮革加脂剂方面的研究进展

本文介绍了醇解反应的动力学、影响醇解反应收率的因素以及醇解反应在合成加脂剂方面的应用。     

复合流场上吸罩流场理论分析

提出在计算复合流场内存在两种不同流态的流动:势流和紊流。针对两种流动,分别建立了其数学模型,对于紊流流场,针对标准k-ε紊流模型的缺陷,采用了RNGk-ε紊流模型使紊流控制方程封闭。以及提出了边界条件的确定原则。为复合流场的数值计算提供了理论指导。     

基于扩展分形和CFAR特征融合的SAR图像目标识别

研究了多信息融合技术在SAR图像目标识别中的应用。将扩展分形特征(Extended Fractal)与双参数恒虚警特征(Double Parameter CFAR)形成的多信息进行融合处理。运用Dempster-Shafer证据理论，在决策层对SAR图像中的像素进行识别分类。实验结果表明通过融合对像素分类的准确性明显好于单特征的检测结果，减少了虚警概率，提高了系统的识别能力。