面向可重构扫描网络的锁定隔离安全结构

为使可重构扫描网络免受未经授权的访问、恶意仪器对传输数据的窜改和嗅探3种安全攻击的影响,提出了锁定隔离安全结构.该结构首先把彼此不具有安全威胁的仪器分成一组,通过控制隔离信号实现组与组之间的单独访问,以防止恶意仪器对传输数据的窜改和嗅探.然后通过使用锁段插入位保护关键的仪器,只有扫描网络中处于特定位置的多个键值被设置成特定值(0,1序列)时锁段插入位才能打开,能加大未经授权访问的难度.此外,为解决仪器分组多导致硬件开销大和布线困难的问题,提出了仪器分组算法,根据仪器间的安全关系构建无向图,然后对无向图求极大独立集,能有效地减少仪器分组数.在ITC 02基准电路上的实验结果表明,与国际上同类方法相比,所提的安全结构打开锁段插入位所需要的时间增大了7倍,在面积、功耗和布线上的平均减少百分比分别为3.81%,9.02%和4.55%.     

基于区域结构特征的城区LiDAR数据快速分类

机载激光雷达能够及时准确地获取大量具有精确三维位置信息的三维点云数据,在数字城市、森林防火、智能交通等领域有着广泛的应用。城市中心区域的三维点云数据往往会因为高大树木或植被的遮挡,造成建筑物等人造目标识别特别困难。本文通过直接的二次多项式拟合方式提取高大树木等植被与建筑物目标典型局部区域的区域信息,构建区域目标敏感的结构特征,进而,通过模糊逻辑即可完成三维点云数据的建筑物目标敏感的分类任务。实验结果表明,该方法能够快速有效地实现较大尺度范围内LiDAR点云数据的分类,具有较好的应用前景和推广能力。     

深度学习在主动脉中膜变性病理图像分类中的应用

胸主动脉瘤和夹层（TAAD）是严重的心血管疾病之一,而中膜变性（MD）的组织学改变对疾病的诊断及早期干预具有重要的临床意义。针对病理图像的高度复杂性使得MD的诊断过程耗时费力且一致性差的问题,提出了一种基于深度学习的病理图像分类方法,并将其应用于四种MD病变类型以进行性能验证。该方法使用了一种改进的基于GoogLeNet的卷积神经网络模型,首先采用迁移学习来将先验知识应用于TAAD病理图像的表达,然后使用Focal loss和L2正则化来解决数据不平衡问题,从而进一步优化模型性能。实验结果表明,所提模型的平均四分类准确率达到98.78%,表现出较好的泛化性能。可见所提方法可以有效地提升病理学家的诊断效率。     

乌东德水电站表孔体型优化研究

乌东德水电站坝址处河谷狭窄,覆盖层深厚,施工详图设计阶段拱坝厚高比增加,表、中孔相对位置发生变化,存在表孔自由溢流水体击打中孔弧门、表中孔水舌碰撞后形成的横向溅水冲击透水边坡及水垫塘底板冲刷较深等问题。通过1〖DK(〗∶〖DK)〗50水工整体模型试验及方案比选,对表孔出口位置、型式进行了优化研究,使表孔水舌横向扩散,纵向分层明晰,表中孔碰撞消能后水垫塘底板冲刷轻微,边坡横向溅水强度基本与自然降水相当。研究成果可为工程设计及安全运行提供技术支撑。     

混有CACC车辆和ACC车辆的混合交通流驾驶舒适性

为了探索协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆对交通系统的潜在影响,分析了CACC车辆市场普及过程中存在的CACC车辆、自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)车辆与人工驾驶车辆混合交通流驾驶舒适性.应用加州伯克利PATH实车验证的ACC模型和CACC模型进行数值仿真实验,采用国际ISO-2631-1标准评价混合交通流舒适性,并对ACC和CACC期望车间时距进行参数敏感性分析.最后,从交通流稳定性的角度,对舒适性仿真结果进行了讨论.结果表明:随着CACC市场率的增加,舒适性呈现先恶化、再逐渐提升的趋势.较大的ACC车间时距有利于抑制舒适性的恶化程度,CACC车辆对舒适性的提升作用不受其车间时距取值的影响.混合交通流稳定性定性地决定了舒适性的变化趋势,人工车辆安装车车通信设备,有助于舒适性的逐渐提升.     

海藻酸钠与纳米晶纤维素共混膜制备与性能研究

借助冷冻干燥技术制备了海藻酸钠与纳米晶纤维素共混膜以达到增强目的;探讨了不同含量的纳米晶纤维素与海藻酸钠共混膜的微观形貌、力学性能、吸水性能及孔隙率的变化;综合评价确定最佳的纳米晶纤维素含量在0.75%至1.00%之间。     

层状岩体横观各向同性劣化模型研究

层状岩体呈现出明显的横观各向同性力学特征,为此,将层状岩体视作层间岩石与层面组成的复合材料,分别就层间岩石力学性质建立相应的力学模型,并提出了劣化模型的弹模裂化极限取值统一限定条件。可考虑层状岩体强度及弹性模量在峰后随塑性应变增大而减小的现象,更能准确地模拟层状岩体洞室开挖的力学响应。在乌东德水电站陡倾层状岩体洞室的围岩开挖稳定性分析的应用中,计算结果与现场监测结果吻合,证明该模型适用性。     

苯并吡喃酮类化合物与Skp2蛋白的分子识别及其抑制机理

S期激酶相关蛋白2(S-phase kinase-associated protein 2,Skp2)与Skp1形成的蛋白质聚合物在调控癌细胞生长周期中发挥着重要作用,而苯并吡喃酮类抑制剂(简称BPC)可有效抑制Skp1-Skp2的形成,但其分子识别机制尚不明确.通过生物信息学统计分析已报道的Skp1-Skp2晶体结构,确定模拟体系后,首先用同源模建对其模拟体系缺失的结构进行补全;然后用分子对接方法获得Skp1-Skp2-BPC复合物模型并用于后续分子动力学模拟.计算结果表明:疏水相互作用是促使BPC特异性结合在由Skp2 W109、D110、L117、I120、R138和W139所构成口袋中的主要驱动力,自由能计算值与实验数据吻合较好.Skp2结合BPC后,结合口袋周围的氢键网络有所加强,口袋附近的溶剂化水分子数量明显减少,导致Skp1-Skp2的体系稳定性下降.体系构象成簇与运动性分析显示,Skp1-Skp2在结合BPC抑制剂后,Skp1的运动更加剧烈,这可能是BPC主要的抑制机理.     

装载机工作装置动态载荷测试方法与试验研究

为获得装载机铲装作业过程中工作装置各铰接点处的动态载荷时间历程,基于达朗贝尔原理建立了动平衡状态下工作装置的受力模型,提出一种考虑构件重力和惯性力的动态载荷测试方法.构建铰点力、油缸压力、油缸位移和动臂应变等多参数同步采集系统,进行散状物料铲装试验,获得了求解受力模型的基础数据.建立动臂有限元仿真分析模型,对比分析测点应力实测值和仿真值.结果表明:提出的测试方法获得的结构应力值能够准确地反映工作装置在铲掘作业过程中的应力分布规律,仿真值与实测值的变化趋势一致,验证了数学模型和测试方法的合理性.     

微小型涡喷发动机向心涡轮的流动仿真

为了详细研究微型向心涡轮的内部流动特性,对一台自研微型涡轮发动机的涡轮进行了气动设计和全三维粘性数值模拟仿真,验证了叶片型线设计方案的可行性,得到模拟计算结果（落压比为1.91,总压绝热效率0.73,出口气流马赫数为1.2,流量13.8g/s）。研究了微型涡轮设计工况下内部的气流状态,对微尺寸下涡轮内部的流动特性及各种流动损失产生的特点及原因进行分析总结。结果表明：导向叶流道内的流动损失主要为由气体粘性引起的叶型损失;动叶流道中流动损失主要为气体在动叶前缘产生冲击形成的滞止损失与边界层损失,动叶出口叶片尾缘处形成的尾迹涡流损失。