入侵检测系统的研究与展望

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术。入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,它在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。文章从网络入侵检测概念入手,重点对入侵检测系统的类型和入侵检测方法进行分析与阐述,最后对当前的入侵检测系统的不足之处给出了分析。     

单相五电平整流器滑模模型预测控制

五电平整流器由于具有大功率输出能力、网侧电流谐波小的特性而被广泛应用于高压电力传输变换场合.该文以耦合电感五电平整流器为研究对象,针对传统模型预测外环采用PI控制存在的动态性能差、抗扰动能力差的问题,提出滑模模型预测控制(SMMPC)算法.首先,分析整流器的五电平产生原理,在此基础上建立外环与内环控制所需的动态方程.然...     

高速公路桥梁土建工程中预制技术探析

交通工程高质量建设背景下,高速公路桥梁土建工程项目逐年增多,为优化工程建设效果,应合理运用预制技术,取得低成本、高效率、高质量施工效果.文章介绍高速公路现状及特点,重点分析预制技术优缺点及应用流程及探究预制技术应用要点及质控措施.研究结果表明,预制技术能够弥补传统施工方式的不足,全面保证高速公路工程质量.研究结论可为预制技术使用者提供理论支持.     

基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别

人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支.针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,本文提出了一种新的人耳识别方法,即先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用LDA/FKT算法对小波分解后得到的低频信息进行降维,进而获得图像的特征向量,最后采用支持向量机作为分类器对样本向量进行判别.实验证明,本文提出的方法不仅较好地解决了人耳识别中的小样本问题,而且还取得了比传统的PCA+LDA方法更高的识别率,是一种有效的人耳识别方法.     

可实现声隐身的梯度超表面设计及其损伤研究

设计了一种可实现声隐身的梯度超表面,采用有限元方法模拟计算域的声压和声强,通过比较完好梯度超表面和损伤梯度超表面两种情况下的声强,研究梯度超表面损伤对隐身性能的影响。通过研究,为隐身声学超材料的设计和工程应用提供了技术参考。     

射频磁控溅射法制备类金刚石薄膜的研究

采用射频磁控溅射法,纯Ar溅射石墨靶,制备出了类金刚石薄膜,并对薄膜沉积速率随各工艺参数的变化规律、薄膜结构以及光学性能进行了系统的研究。结果表明,沉积速率随射频功率、CH4流量和溅射气压的增大而增大;随温度的增大呈现先增大后小的趋势。结构分析发现,所制备的DLC薄膜是由sp2键镶嵌在sp3键基体中构成的。在3μm~5μm波段对Si衬底有明显的增透效果。     

燃气涡轮叶片的服役损伤与修复

涡轮叶片是燃气轮机最重要的热端部件之一。它长期在不均匀的温度场、应力场以及燃气腐蚀和高温氧化的环境下工作,面临着蠕变、低周疲劳和高温腐蚀等多种失效威胁。系统地研究涡轮叶片在服役过程中的组织损伤与性能退化规律是揭示其失效机理、探索适宜的恢复热处理工艺以延长涡轮叶片使用寿命的必然途径。对目前已有的涡轮叶片服役损伤研究进行了总结,同时结合本课题组对不同类型的涡轮叶片长期服役后（空中飞行时间：1 200 h~20 000 h）组织和性能损伤评估的研究结果,对存在的各种服役组织损伤形式进行了归类和介绍,主要包括涂层的退化、拓扑密排相（TCP）的析出、二次反应区（SRZ）的形成,γ′相的粗化与筏排化,碳化物的分解与析出,蠕变孔洞与裂纹的形成等。此外,还总结了前人研究的服役涡轮叶片性能退化规律以及恢复热处理工艺。热端部件服役损伤的研究对燃气轮机关键部件的寿命管理和安全服役具有重要的指导意义和经济意义。     

耐高温复合盐加重压裂液体系性能研究

从加重性能和价格因素方面考虑,优选了比例为1∶3的甲酸钠和氯化钠复合盐作为加重剂,合成了一种耐高温改性羟丙基胍胶NHPG,并使用有机硼交联剂制备了一种复合盐加重压裂液体系,根据SY/T 5107—2016《水基压裂液性能评价方法》中的要求评价了该体系的性能。复合盐加重压裂液体系密度为1.35 g/cm³,在160℃、170 s^-1下剪切120 min的剩余黏度高于50 mPa·s,现场应用测试表明,该体系可降低井口压力9～11 MPa,为超深高温高压油气储层的开发提供了技术支持。     

基于模糊粒度计算的K-means文本聚类算法研究

传统的K-means算法对初始聚类中心非常敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,算法的稳定性下降。针对这个问题,提出了一种优化初始聚类中心的新算法:在数据对象的模糊粒度空间上给定一个归一化的距离函数,用此函数对所有距离小于粒度d_λ的数据对象进行初始聚类,对初始聚类簇计算其中心,得到一组优化的聚类初始值。实验对比证明,新算法有效地消除了传统K-means算法对初始输入的敏感性,提高了算法的稳定性和准确率。