电力机车受电弓滑板C/Cu复合材料的研究进展北大核心

受电弓滑板是安装在电力机车车顶,从接触导线获得电力的设备。滑板/接触导线的导电性、摩擦磨损等一直是电力机车提速的关键问题,因此受电弓滑板材料的力学性能、摩擦磨损性能、导电性等方面的研究至关重要。炭纤维、石墨等作为性能优异的增强体,近年来广泛用于受电弓滑板材料。本文介绍了受电弓滑板C/Cu复合材料的研究现状,分析了C、Cu两相界面结合改善问题,展望了今后受电弓滑板C/Cu复合材料的发展趋势。     

恩智浦MIFARE 2GO和Google Pay变革公共交通

正恩智浦半导体(NXP Semiconductors N.V.)宣布已和Google就集成恩智浦的新型MIFARE 2GO云服务达成合作。MIFARE 2GO云服务是一种完整的端到端解决方案,用于管理集成到装有Google Pay的移动设备和可穿戴设备的基于MIFARE的数字化凭证。这种集成旨在为乘客提供愉悦的出行体验,让他们能够用手机毫无延迟地购买交通出行权限,只需要将手机靠近终端,即可坐车。Google Pay解决方案提供丰富的功能,例如与购买     

具有函数尺度因子的有理分形曲线

带有常数尺度因子的分形插值,是描述具有明显自相似事物的一个有效工具,然而,它却难以精确地刻画自相似较弱的不规则数据.为此,提出一种具有函数尺度因子的有理样条分形插值方法.首先,在迭代函数系统中引入函数尺度因子,构造了一种仅仅基于函数值的带有形状参数的有理分形插值曲线;然后讨论了分形曲线的分析性质,包括分形曲线在尺度因子满足适当条件下的光滑性、分形曲线对插值数据扰动的稳定性以及分形插值函数的收敛性;最后,研究了分形曲线的计盒维数,给出了计盒维数的上下界.数值算例验证了该分形曲线造型的可控性和对噪声的鲁棒性;对海岸线数据插值时,该方法相比B样条、Bézier曲线和三次样条能更好地还原海岸线的粗糙程度;处理股票时序数据时,相比ARIMA和SVM方法,在RMSE等多项指标下更优.     

基于改进CGANs的入侵检测方法研究

近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。     

风电场安全管理问题研究

风电场安全管理问题关系着风电的安全生产能否顺利进行。通过对风电场的安全管理存在的问题和因素进行分析,提出解决问题的措施,希望能为风电同行提供参考,共同为"以人为本,安全第一,预防为主"的安全大厦添砖加瓦。     

地铁先锋扣件和普通扣件整体道床轮轨动力特性对比研究

针对地铁普通扣件和先锋扣件不同的结构和支撑特性,分别建立两种扣件系统的动力学模型,基于车辆-轨道耦合动力学理论,对比分析了两种扣件系统的轮轨动力特性及其差异。结果表明:相比于普通扣件,先锋扣件由于具有较低的垂向刚度,钢轨垂直位移较大;同时,安装于轨腰的橡胶支撑作用区离钢轨质心较近,形成的扭转刚度和阻尼较小,钢轨扭转位移较大。通过钢轨焊接接头不平顺时,与普通扣件轨道相比,先锋扣件轨道轮轨垂向力波动衰减要快,先锋扣件轨道钢轨在低频15～30Hz处振动略有增加,但在40～70 Hz范围大幅衰减,这有利于车辆轨道系统的减振。     

埃克森美孚上海实验室顺利通过ISO17025评审

正位于埃克森美孚亚太润滑科技中心内的上海润滑油分析和技术支持实验室正式通过CNAS(中国合格评定国家认可委员会)评定,获得ISO17025认可,成为外资润滑油企业中、首家在中国获得此项认可的润滑油实验室。CNAS,是国家认证认可监督管理委员会批准设立并授权的国家认可机构,统一负责对认证机构、实验室和检查机构等相关机构的认可工作。ISO17025是一项被广泛认可的实验室认     

甲基氯硅烷精馏流程的模拟与优化

采用Aspen plus软件对工业七塔精馏过程进行全流程建模与模拟，优化工艺参数，研究了新的精馏节能工艺。对一甲塔等7个精馏塔采用双因素水平的灵敏度分析，考察了塔釜采出率、回流比、进料位置和塔顶压力对产品浓度和热负荷的影响，确定一甲塔最优的工艺参数：塔釜摩尔采出率为0.92，摩尔回流比为130，塔顶压力为0.18 MPa，总理论板数为400，在210块理论板位置进料。在此基础上，针对高能耗的脱高塔/脱低塔，模拟研究了双效精馏新工艺，新工艺可节省39.70%的年总成本；针对一甲塔模拟研究了热泵精馏新工艺，新工艺可降低41.42%的年总成本。