研究计算机网络信息安全中虚拟专用网络技术的应用

针对计算机网络信息安全中虚拟专用网络技术的应用,做简单的论述,总结技术应用领域,共享给相关人员参考.首先,分析了虚拟专用网络技术的发展现状.其次,总结计算机网络信息安全中常用的技术类型.最后,提出虚拟专用网络技术的运用建议.根据技术研究总结,虚拟专用网络技术凭借自身的安全度高和低成本等优势,被积极推广运用于计算机网络信...     

发电机挡块组件有限元分析

为分析抽水蓄能发电机挡块组件的von Mises应力（以下简称应力）分布情况,在MSC Marc中建立有限元模型,分别采用截面法和渗透接触法对螺栓施加预紧力,通过对发电机挡块组件处于稳定转速、抽水启动、抽水停机、发电启动、发电停机和甩负荷等工况的非线性接触分析,得到各工况下该发电机挡块组件的应力分布.结果表明,2种螺栓预紧力的施加方法是等效的;各工况下最大应力均发生在螺栓圆角处;转速大小对应力分布起决定性作用.该结果可为抽水蓄能发电机挡块组件结构的分析设计提供参考.     

湿氯气和湿氢气的综合利用

通过利用电解槽产生的湿氯气和湿氢气对一次盐水的换热,节约了蒸汽和降低和后续工序的处理负荷,降低了生产成本,增强了产品的市场竞争力。     

从微孔洞起始的热冲击裂纹的数值研究--Ⅰ: 热应力分析

陶瓷材料在热冲击荷载作用下的典型破坏模式是裂纹的起始和扩展。当高温的材料或构件突然处于低温环境时,裂纹将由材料或构件的表面开始产生和发展。因此,材料表面及其表面附近的材料微结构对裂纹的起始有着非常重要的影响。实验表明:某些具有微孔洞结构的陶瓷材料比相应的密实材料的抗热冲击性能有所提高,但相关的机制目前还没有得到定量的解释。本文作者利用商业有限元软件ABAQUS,分析了受热冲击表面上的开口微孔洞、处于表面附近的闭口微孔洞周围的热应力场,以及微孔洞的大小、微孔洞与表面的距离对热应力场的影响,其目的是为进一步分析裂纹的起始和扩展做准备。数值结果表明:一般情况下,闭口微孔洞引起的应力集中比开口微孔洞引起的应力集中更为严重,特别当闭口微孔洞与表面之间的距离很小时,和没有微孔洞情况相比,闭口微孔洞引起的最大的应力集中系数超过6。     

一种基于脉冲压缩的UWB成形脉冲设计方法

基于压缩Chirp脉冲与信号的线性叠加，提出了一种产生超宽带(UWB)成形脉冲的新方法. 该方法可以灵活方便地得到符合特定频谱要求的成形脉冲，能抑制UWB系统与窄带通信系统之间的同频干扰. 仿真结果表明，产生的UWB瞬时成形脉冲, 其功率谱密度分布符合美国联邦通信委员会(FCC)的要求，而且具有极高的频谱利用率；不需要在整个频段降低发射信号的功率，就可以解决UWB系统与现有窄带通信系统之间的频谱共存问题.     

基于纯声子散射模型的纳米薄膜热传导分析

起粘结作用的薄膜结构厚度达到纳米尺度时,应用由微尺度观点建立的非傅立叶热传导模型分析其性能。文章采用纯声子散射模型分析绝缘薄膜结构的温度场和热应力,并与用在宏观尺度下的傅立叶热传导模型所得结果进行比较,同时研究绝缘薄膜结构热物理性能参数对温度场和热应力的影响。研究表明：采用纯声子散射模型分析结果与傅立叶热传导模型所得结果有明显区别,绝缘薄膜结构热物理性能参数对温度场和热应力也有显著影响。     

修正阈值的经验模态分解去噪算法研究

针对传统的经验模态分解(EMD)降噪方法容易丢失高频部分有用信号的不足,提出了一种修正阈值的EMD去噪方法。通过考察每个IMF的平滑度来判断其中噪声强度并以此修正用传统方法求得的阈值,再用修正的阈值对IMF进行阈值处理,实现对每个IMF的降噪,进而实现信号去噪的目的。在Matlab构造的超声信号的模型中分别添加3种不同强度的噪声模拟实际的噪声干扰,并进行去噪实验,结果表明修正阈值的EMD去噪方法对不同噪声环境下超声信号均有理想的去噪效果。     

基于WebGL的3D立库可视化系统设计与实现

针对当前扩大化和普及化的仓储物流,提出了一种3D自动化立体仓库可视化系统的实现方案,用以解决仓储系统中遇到的数据不直观的问题.该系统采用JavaScript编程语言,以Three.js引擎为基础,构建了基于WebGL的三维自动化立体仓库的可视化系统,该系统能有效直观的进行仓储管理,适合现代化仓储企业的管理需求.     

独立成分分析在电磁攻击中的应用

电磁泄漏曲线的对齐与有效点的选取是信息安全的重要研究方向.针对曲线过偏移的问题, 提出了一种新的曲线对齐方法——双峰式相关对齐法.在有效抑制曲线过偏移的同时, 实现了曲线的精确对齐通过独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)方法实现了有效点的选取.通过对电磁泄露曲线求得未知的源信号, 由源信号作为特征点进行分类分析.分别采用ICA、主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)、PCA-ICA、ICA-PCA四种方法对数据进行了降维处理.通过支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对降维后的数据进行分类对比, 最终得出:在10~100维范围内, PCA-ICA的分类效果最佳, ICA其次, 而ICA-PCA的效果最差; 在100~900维的范围内, PCA与ICA-PCA分类效果随着维度的增加几乎呈直线趋势增加.