汽车主减速器圆锥滚子轴承的最佳轴向预紧量

轴向预紧量会直接影响轴承的力学性能和使用寿命,以汽车主减速器用圆锥滚子轴承为研究对象,通过分析主减速器输出轴传动系统受力得到不同载荷工况下的齿轮载荷,并基于Romax建立主减速器输出轴-轴承系统模型,以齿轮载荷作为外载荷,分析轴向预紧量对轴承内部接触状态和疲劳寿命的影响。得出结论:随预紧量增大,受载滚子数增多,滚子与套圈最大接触载荷先减小后增大,最大接触应力先减小后增大;轴承寿命随预紧量的增大先增大后减小;最佳预紧量随径向载荷的增大而增大。     

地温传感器接线改进方法

文章分析了目前国家级地面气象观测站中自动气象站地温传感器在现场更换、维修及实验室检定时遇到的问题,提出了适宜的改进方法,并通过实验对改进方法的可行性进行了验证。通过分析实验数据,发现改进后的地温传感器的差值变化范围在±0.02℃内,且对传感器的连续采集能力无影响。     

工作状态下某巨型浮式起重机的动力稳定性分析

以巨型浮式起重机的金属结构为主要研究对象,采用动态特征值法对浮式起重机工作状态下的吊重、风和波浪载荷进行动力稳定性分析,得到六种载荷工况下的载荷比例系数和临界载荷。研究结果表明,风载荷和波浪载荷不会使浮式起重机结构发生失稳。吊重载荷的静力稳定性载荷比例系数是动力结果的3倍多,动、静力分析的结果相差较大,所以有必要对巨型浮式起重机进行动力稳定性分析。     

聚苯硫醚的增强增韧研究

将玻璃纤维和弹性体同时添加到聚苯硫醚(PPS)树脂中.通过双螺杆挤出机制备出聚苯硫醚复合材料;就玻璃纤维和弹性体对聚苯硫醚的增强增韧效果进行了研究,结果表明:玻纡对聚苯硫醚的增强效果比较明显,当玻纤质量分数达到20%时,共混体系的拉伸强度提高1倍,达到110 MPa;但玻纤对聚苯硫醚的增韧效果比较有限,当玻纤质量分数达到30%时,体系的冲击强度达到最大.弹性体EMG对聚苯硫醚具有很好的增韧作用,当其质量分数达到12%时,共混体系的缺口冲击强度达到18.2 kJ/m2;但同时体系的拉伸强度有一定程度的F降.     

分布式工作流环境下角色匹配的访问控制模型

在分布式工作流环境中,为了使用户获得最合适的权限来执行工作流任务,往往需要给用户指派相应的角色。针对一组给定授权下的用户最佳角色匹配问题,提出一种分布式工作流环境下角色匹配的访问控制模型。该模型可以根据工作流的不同任务,从系统的角色中寻找拥有相关任务执行权限的一组或多组角色集合,然后参考环境、时间约束和角色间的继承关系来进行匹配优化,最终为用户选取最优的角色集合。实验表明,该模型能够剔除冗余角色,为用户精确分配一组最小的角色集合,从而达到角色匹配优化的目的。     

一种改进的LDPC码低复杂度最小和算法

研究了低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的单最小值最小和(Single-Minimum Min-Sum,SMMS)算法,为了提高译码性能,在此基础上提出一种信道自适应可配置LDPC码最小和译码(Adaptive Configurable Min-Sum,ACMS)算法。ACMS算法在BP译码时的横向消息迭代更新过程中,LLR次小值用一个基于迭代次数的估算参数与最小值相加来取代,同时根据每次判决时的错误比特个数对不同信噪比下的估算参数进行动态修正。仿真结果表明,ACMS算法整体上提高了译码性能而仅增加少量复杂度。     

基于SBAS-InSAR升降轨融合的尾矿库地表形变监测

由于不同轨道的SAR数据成像几何不同,难以评定仅用单组SAR数据解得结果的准确性,为提高尾矿库地表形变监测结果的精度,以四川省攀枝花市米易县牛望田尾矿库为研究对象,基于2个轨道(65景升轨、56景降轨)的Sentinel-1A卫星影像,利用差分干涉测量短基线集时序分析技术(SBAS-InSAR)分别对升轨、降轨数据进行处理,然后融合升轨和降轨的数据处理结果,获得升轨、降轨和升降轨融合共3组形变数据,利用GNSS卫星监测结果对3组数据进行验证,结果表明：升降轨融合结果比单轨监测结果精度更高;2019年11月至2021年12月,尾矿库坝体发生了微小形变,坝体累计形变量为-22.77～10.48 mm,形成了一个面积约为111 361 m²的沉降区域和一个面积约为38 906 m²的抬升区域。后续研究可以通过引入外部数据或采用三轨InSAR数据,分别对尾矿库垂直、东西、南北3个维度的形变进行三维解算,以使监测结果更加准确。     

基于JPEG图像的模块化可逆信息隐藏方法

当前的可逆信息隐藏方法为了寻求更好的嵌入性能,通常会基于给定的图像内容对修改模式和嵌入参数作出自适应的调整。然而,通过细化自适应程度或扩大解空间来寻找更优解时,会造成计算复杂度高、时间成本难以承受等问题。为此,提出了一种适用于JPEG图像的模块化可逆嵌入方法来提高自适应寻优的效率。通过比较不同情况下最优解的嵌入性能,对原有的解空间进行优化、筛选,从而生成一个适用于不同图像的通用修改模式集合。每一个修改模式被定义为在多直方图修改框架下的最优嵌入点集合。在嵌入时,为给定的图像内容自适应地从预设的解集中选定合适的修改模式。实验在USC-SIPI数据集上与五个具有代表性的方法进行了比较。相比于同类算法,所提算法可将峰值信噪比提升0.03～1.81 dB。对于文件大小扩展,所提算法的性能结果可比两个经典方法分别减少12.4%和5.1%。实验结果表明,相比于主流经典方法,该方法在含密图像质量和文件大小扩展方面有更好的性能表现,并能以较低的计算复杂度取得与最近的高效方法相近的自适应嵌入效果。     

LTE复杂场景下的无线传播模型校正研究

在进行SPM模型校正中的数据筛选时,规划人员通常剔除了较近距离的测试数据。但由于市区范围内LTE基站间距比GSM与TD-SCDMA更小,近距离的测试数据反而对研究市区的无线信号传播特性具有参考价值。同时,在利用经典SPM模型进行线性拟合时发现了预测损耗高于实测损耗5~20 d B的情况。因此将修正原SPM模型,在考虑近距离实测数据基础上编写算法进行拟合验证,在一定程度上减小塔下黑阴影区域、近基站处、远距离处预测损耗偏高的情况,为LTE传播模型的校正和网络规划提供参考。     

差分隐私下的一种频繁序列模式挖掘方法

频繁序列模式挖掘是数据挖掘领域的1个基本问题,然而模式本身及其支持度计数都有可能泄露用户隐私信息.差分隐私(differential privacy, DP)作为一种新出现的隐私保护技术,定义了一个相当严格的攻击模型,通过添加噪音使数据失真达到隐私保护的目的.由于序列数据内在序列性和高维度的特点,给差分隐私应用于频繁序列模式挖掘带来了挑战.对此提出了一种基于交互式差分隐私保护框架的频繁序列模式挖掘算法Diff-FSPM(differential-privacy frequent sequential pattern mining).该算法利用指数机制获取最优序列长度,并采用一种维规约策略获得原始序列数据集的规约表示,有效降低序列维度的影响;应用前缀树压缩频繁序列模式,利用拉普拉斯机制产生的噪音扰动频繁模式的真实支持度计数,同时采用闭频繁序列模式和Markov假设,有效分配隐私预算,并利用一致性约束后置处理,增强输出模式的可用性.理论角度证明算法满足ε-差分隐私,实验结果验证算法具有较好的可用性.