计算机软件保护与恢复技术分析

随着计算机技术的不断发展,社会各个领域对计算机软件的要求日益强烈,所以计算机软件保护和恢复成为软件开发人员面对的主要问题。本文主要阐述计算机软件保护和恢复的概念,详细阐述软件保护和恢复原理,最后提出软件保护和恢复的方法。     

高吸水复合材料吸水速度的研究

本研究使用聚丙烯酰胺与蒙脱土复合而成的高吸水复合材料(简称SAPC)对其在各种情况下的吸水速度进行初步的探讨,测定了材料的吸水速度,讨论了水溶液中离子(盐)和醇浓度以及温度、时间等各种因素对SAPC吸水率的影响及影响吸水速度的原因。     

基于改进RCP的WLAN集中式请求传输研究

针对数据包对信道的竞争,提出了基于RCP的改进方法,论述了改进协议的基本机制,并通过仿真对改进协议性能进行评价。     

数据仓库中基于模糊数据的数据立方体设计

数据仓库中的维数据或度量数据都是确定的,其多维分析也是基于确定数据展开的。在现实中,由于环境的复杂与不确定性,常常需要对模糊数据进行多维分析。文章利用隶属度函数实现确定数据的模糊化,形成基于模糊数据的数据立方体,用以展开多维分析。     

唐钢FTSC工艺薄板坯质量控制的关键技术

介绍了唐钢FTSC工艺薄板坯质量控制的关键技术。以结晶器内腔形状和钢种的凝固收缩特性相匹配为原则,采用结晶器宽面漏斗形状+窄面形状+保护渣性能相结合的一体化控制技术,能有效控制薄板坯表面纵裂的发生。并在此基础上形成了包晶钢纵裂控制技术。通过动态液芯压下、LPC液芯控制模型、二冷动态配水三项技术相配合,并采用辊缝仪检测扇形段的对中精度,使薄板坯内部质量达到很好的控制效果。通过采用上述关键技术,使薄板坯表面纵裂发生率由7%降低到0.4%;内部质量按照Mannesmann标准评定,达到中碳钢的内部裂纹平均为1.5级,偏析为1级,低碳钢内部裂纹和偏析均为1级的水平。     

青海省然者涌－东莫扎抓成矿带成矿规律及远景分析

通过对然者涌－东莫扎抓区域构造背景的研究,分析了东莫扎抓、然者涌和阿夷则玛3个研究程度较高的矿床的矿体赋存规律,矿石结构构造和矿床成因类型。再结合资源形成地质背景和时空分布特征,划分出了拉美曲-阿夷能Cu、Pb、黄铁矿、石膏;巴纳赛-龙哇莫果Cu、Pb、Zn、Ag;东脚涌-俄弄 Cu、Pb、Zn、Au、Ag;阿阿牙赛-东莫扎抓Pb、Zn、Ag、Cu等4个成矿远景区。在该四个远景区内除了已发现的17处矿(床)点外,又新发现矿点8处,成因类型以热液型、沉积型矿(床)点为主,次为矽卡岩型和斑岩型。综合研究认为,然者涌－东莫扎抓地段具有较好的Cu、Pb、Zn多金属成矿和找矿前景。     

某建筑地基深基坑开挖水泥土桩支护计算分析

结合某具体工程实践对深基坑支护方案进行了抗倾覆稳定性、抗滑移稳定性、结构整体稳定性以及抗隆起等多个方面验算,结果表明应用水泥土墙进行基坑支护能满足设计要求。     

温度对Co-8.8Al-9.8W-1.5Ta合金γ′相形貌和结构的影响

为了研究温度对Co-8.8Al-9.8W-1.5Ta合金中强化相γ′相形貌结构的影响,利用SEM、XRD、TEM等表征手段,对不同固溶温度下制备的合金Co-8.8Al-9.8W-1.5Ta中强化相γ′-Co3(Al,W)相的形貌以及结构进行研究。结果表明:不同温度下制备的合金析出物相相同,主要包括γ-Co、γ′-Co3(Al,W)、Co3Ta和CoCx相;合金的制备温度不影响其物相组成,但对合金强化相的形貌有很大的影响。制备温度为1300℃时,合金中γ′相的组织形貌保持高度立方状,温度过高或过低时都使γ′相形貌偏向于圆形;固溶温度会影响合金中晶体取向和Ta元素的分布。固溶温度为1300℃时,γ′-Co3(Al,W)相中Al和W的原子比趋向于1,而温度过高或过低时,都会加大W在γ′-Co3(Al,W)相中的原子占比,并且Ta元素主要分布在强化相γ′上。     

水力吹填在围堰施工中的应用

我局于2004年中标承建的黑龙江省松花江大顶子山航电枢纽工程土建B标段，导流建筑物为一期左岸上、下游和纵向围堰及土坝段纵向围堰。上下游围堰设计顶高程分别为119．31m、116．86m，纵向围堰顶高程119．31m～116．86m，上、下游边坡均为1：3，围堰顶宽为10m。     

数据融合技术在声全息测量中的应用

提出了基于神经网络和证据理论的数据融合技术。首先,根据声全息的测量原理,建立了由传感器子网和融合子网组成的数据融合模型。接着,给出了基于神经网络的传感器子网结构,实现了从目标特征参数到目标类型的映射,得到初步的输出结果。然后,采用证据理论将目标信息融合起来,达到对目标的有效识别得到最后的识别结果。最后,给出了数据融合技术应用于声全息法识别声源的实例计算。实验结果表明:数据融合后的声源识别率为94.2%,比融合前提高了11.7%。该技术减小了由于信息量不足或存在较大偶然误差而带来的不利影响,使声源的识别结果更可靠。