对一种向前安全群签名体制的密码学方法

对陈少真等提出的一种有效取消的向前安全群签名方案进行了密码学分析,首先指出该群签名体制存在错误的模运算及冗余数据,效率不高。其次,指出该群签名体制是不安全的,群管理员可以伪造能够通过验证的群签名。     

资源数字化方法的研究与应用

本文阐述了基于数据库与地理信息系统(以下简称GIS)技术的资源数字化方法,并使用.NET和MapX编程实现了新疆植物检索系统.对其它相关学科的资源数字化有一定的借鉴意义.     

基于数据驱动的锂离子电池RUL预测综述

剩余使用寿命预测技术对于锂离子电池的安全使用及维护具有重要意义。由于锂离子电池的长寿命特性以及复杂的非线性退化机制,目前剩余使用寿命预测仍是电池状态预测的难点问题。数据驱动方法不需要考虑电池内部电化学特性,而仅从数据角度出发,是目前主流的预测方法。通过实例介绍了剩余使用寿命概念,分类阐述了各种基于数据驱动的预测方法,并对其优缺点进行了分析。最后,针对现有方法的不足,提出未来需要改进的方向。     

低温温度梯度下环氧玻璃纤维材料表面电荷积聚行为及其对沿面闪络特性的影响

超导能源管道终端由于其特殊的运行环境,终端用绝缘材料在承受高电场的同时,也承受着近百摄氏度的低温温度梯度。为此基于超导电缆终端常用绝缘材料——环氧玻璃纤维材料,研究了低温温度梯度下绝缘材料表面电荷积聚特性及其对沿面闪络特性的影响机制。首先测量了环氧玻璃纤维材料在不同温度以及不同温度梯度下的沿面闪络特性;随后利用仿真软件建立了绝缘材料气-固界面的电荷迁移模型,分析了不同温度以及不同温度梯度对材料表面电荷积聚特性和表面电场分布特性的影响;最后结合试验结果与仿真结果,提出了低温温度梯度对绝缘材料沿面闪络的影响机制。试验结果表明：当温差ΔT=100K时,绝缘材料表面的局部放电起始电压与闪络强度分别为无温度梯度时的74.0%和75.9%。而仿真结果显示,低温温度梯度下绝缘材料表面电荷积聚现象明显,表面最高电场强度可达到不存在温度梯度时的10倍左右。因此,温度梯度下材料表面电荷积聚以及电场的畸变被认为是造成绝缘材料沿面绝缘强度下降的重要原因。该研究有助于理解低温温度梯度下材料表面电荷积聚特性及其对电场分布和闪络电压的影响机制,对低温下绝缘材料的绝缘特性研究以及绝缘优化设计具有重要意义。     

冷绝缘超导电缆终端用环氧玻璃钢材料绝缘劣化机制研究

环氧玻璃钢(glass fiber reinforced plastic,GFRP)由于其优异的力学性能及绝缘强度,通常用作超导电缆终端的绝缘材料。但是在生产中不可避免地出现的气隙缺陷大大降低了其在低温下的绝缘寿命与机械性能。该文研究GFRP在低温下的降解过程,并对其降解机理进行深入探讨。通过比较不同温度下GFRP局部放电行为,可以发现低温下GFRP的局部放电受到抑制;同时,实验结果表明,低温下GFRP的劣化是空间电荷积聚以及力学性能下降共同作用的结果,化学腐蚀以及放电能量的释放对材料劣化影响较小。低温下局部放电带来的局部热积聚增加了材料内部的机械应力,同时空间电荷积聚导致了能量的瞬间释放,在材料力学性能下降的基础上,两者共同作用下材料裂纹快速扩展,加速了材料劣化。     

货运列车自适应模型平滑切换及节能优化研究

为了使货运列车运行过程切近实际,提出了一种基于加速度自适应的货运列车质点模型平滑切换方法。首先,建立列车的单质点和多质点模型,基于扰动加速度偏差变化率进行列车多模型的自适应切换研究。然后,为了降低大功率机车牵引电机的工作能耗,引入货运列车牵引控制的多目标和约束条件,建立了多目标优化模型,并提出一种新型的多目标飞蛾扑火(MOMFO)算法用于优化货运列车运行过程。最后,采用HXD1型电力机车牵引50节C80货车作为研究对象,通过仿真验证了所提方法对货运列车牵引电机节能及运行过程优化具有重要意义。     

大布江拼布绣的设计价值及传承开发策略

湖南永兴大布江拼布绣是湘南民间女红艺术的一种典型代表,是湖南非物质文化资源中极具地方传统特色的手工艺类型。文章概述了大布江拼布绣的概况和艺术特色,分别从实用价值、文化价值、审美价值、生态价值角度,分析了大布江拼布绣艺术的设计价值;从人类学、社会学、设计学的不同角度阐明其传承意义,并从文化生态的角度探讨了其创新传承开发策略。     

基于人工蜂群遗传算法的稀疏全聚集成像方法研究

稀疏阵列设计是一种可提高相控阵成像实时性的有效途径。遗传算法能较好解决线性阵列稀疏这种典型的约束优化问题。但此算法的局部搜寻能力较弱,且在后期搜寻效率较差。为此,论文通过构建人工蜂群-遗传算法的阵列稀疏方法,把蜂群寻找最优解的过程引入到传统遗传算法中,增加全局最优解的搜索能力。结果显示,人工蜂群-遗传算法优化后得到的稀疏阵列比遗传算法优化后得到的稀疏阵列具有更高的旁瓣抑制力,阵列的峰值旁瓣水平达到-11.40 dB。而在阈值为-6 dB时,两种算法优化得到的稀疏阵列主瓣宽度都等同于全阵列2.8°的主瓣宽度。最后,论文通过相控阵检测系统在钢轨试样上采集超声信号,利用人工蜂群-遗传算法设计得到的稀疏矩阵进行全聚焦成像。实验结果显示,当阵元数为32的线性阵列在稀疏率达到75%时,稀疏阵列的阵列性能指标分辨率、信噪比与满阵相差不大,但成像效率却提高了53.04%。     

矩形平面超高层建筑横风向气动力谱的神经网络预测

在超高层建筑抗风设计中常发生当平面深宽比较大时,荷载规范建议的横风向风荷载过于保守而高估建筑风荷载和风振响应的现象。利用高频底座测力天平技术,分别在B,C两类风场中对10种不同深宽比（D/B）的矩形平面超高层建筑模型进行风洞试验。采用遗传算法（GA）和误差反向传播（BP）神经网络相结合的方法（GA-BP）对试验得到的横风向气动力谱进行建模研究。用GA对BP神经网络的初始权值和阈值进行寻优,找到最优参数后,再赋值于BP神经网络训练求解问题,并运用k折交叉验证法进行仿真验证,最终获得精度明显高于BP模型的结构横风向气动力谱预测模型,显示GA-BP神经网络横风向气动力模型收敛速度快、泛化能力强。采用本文模型进行预测并和试验数据对比,结果显示,基于GA-BP的气动力模型能够很好地预测未参与建模的横风向气动力谱,采用本文模型和原始风洞数据计算的结构横风向风荷载和风致响应具有很好的一致性,但在较大深宽比时均显著小于现行规范方法结果,显示规范方法结果偏于保守。