《风景园林》编辑部致谢2019年度匿名审稿人

2019年,承蒙各位专家和学者的鼎力帮助和精心审稿。在此,《风景园林》编辑部全体工作人员谨向审稿人表达衷心的感谢,希望今后能够继续得到各位专家的支持与合作。本统计结果中审稿完成时间为2018年12月11日-2019年11月30日,以汉语拼音为序,如有疏漏之处请与本刊联系。     

输水渠道中桥墩受水流冲刷的数值模拟研究

以恰木萨水电站工程为研究对象,通过目前模拟水气两相流较成熟的数值模拟方法进行分析,即采用标准k-ε计算模型进行求解,结合水气两相流VOF法,对水电站引水渠道及桥墩的三维水气两相流进行了数值模拟,探究渠道水流通过桥墩时发生的水流流态的变化,通过渠道压力场的变化,得出了桥墩受水流冲击力,为复核桥墩强度提供了理论依据,进行桥墩强度验算过程中直接采用此文成果。     

网络匿名扫描系统设计及优化

针对网络扫描工具在进行扫描时面临的溯源问题，提出了一种匿名网络扫描系统。首先将匿名系统与网络扫描工具结合以实现匿名扫描；然后在现有匿名系统的基础上实现了该系统的本地私有化；接着通过流量分析发现，Nmap的多进程扫描因为代理链的原因会变成单进程扫描而导致其扫描扫描性能较低；最后提出了一种基于多Namp进程并发的性能优化方案，将总体扫描任务分割为多个扫描任务，并分配给多个单独的Nmap进程并行运行。实验结果表明，该性能优化方案的扫描时延接近正常扫描情况下的时延，达到了提高匿名扫描系统性能的目的。因此，该优化后的网络匿名扫描系统在阻碍溯源的同时提升了扫描效率。     

粒子群属性聚类的位置隐私保护

针对基于位置服务中连续查询情况下，用户自身属性信息很容易被攻击者获取，并通过关联获得用户位置隐私的情况，提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找，并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器，通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类，在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程，由相似属性用户完成位置泛化，以此实现位置隐私保护。实验结果证明，这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力，以及更快的计算处理速度。     

基于节点1-邻居图相似性的社会网络匿名技术

利用传统的k匿名技术在社会网络中进行隐私保护时会存在聚类准则单一、图中数据信息利用不足等问题. 针对该问题, 提出了一种利用Kullback-Leibler (KL)散度衡量节点1-邻居图相似性的匿名技术(anonymization techniques for measuring the similarity of node 1-neighbor graph based on Kullback-Leibler divergence, SNKL). 根据节点1-邻居图分布的相似性对原始图节点集进行划分, 按照划分好的类进行图修改, 使修改后的图满足k匿名, 完成图的匿名发布. 实验结果表明, SNKL方法与HIGA方法相比在聚类系数上的改变量平均降低了17.3%, 同时生成的匿名图与原始图重要性节点重合度保持在95%以上. 所提方法在有效保证隐私的基础上, 可以显著的降低对原始图结构信息的改变.     

燃气辐射供暖空间温度场的模拟和实验研究

在对物理模型合理简化的基础上，对燃气辐射供暖空间温度场的分布进行了模拟，并与现场测试结果进行了比较，说明在高大空间采用燃气辐射供暖可获得较高的热舒适性。