碳/玻混杂纤维筋混凝土梁抗弯性能的试验研究

纤维增强塑料（FRP）筋作为一种钢筋的替代品在土木工程中应用日益广泛。本文针对单一纤维的FRP筋存在造价高、延性较差和弹性模量低等问题，开展了碳／玻混杂纤维复合材料筋生产工艺及其增强混凝土梁的抗弯性能的试验研究。文中列出了三种不同配比的碳／玻混杂纤维（HFRP）筋的性能指标，并给出增强混凝土梁的抗弯刚度计算模型。     

基于自旋图和ICP算法的3D实体签名算法

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和ICP(Iterative Closest Point)算法对签名表面和待测表面进行匹配,从而提高了验证的准确率。对所设计的签名算法进行了实验仿真,所获得的迭代误差和匹配率表明该算法可以区分原始和伪造的签名表面,进而证明了算法的有效性。     

面向移动平台的新型身份认证方案设计

各种类型的移动平台如智能手机、平板电脑、嵌入式系统快速普及,并渗透到生活和工作的方方面面,但是移动平台在带给大家丰富多彩的应用和方便快捷的生活的同时,也带来了许多新的安全问题。身份认证和接入认证是保护移动平台的第一道屏障。结合多点触控技术、重力感应技术和图形密码,设计、开发了适用于移动平台的几种身份认证方案,包括绘制曲线认证方案、图像选择认证方案、多点指划认证方案和重力感应认证方案。所设计的方案较之单纯的口令式密码,设置口令和验证口令直观方便,通过简单的操作即可产生较大的密钥空间。经分析,所提方案操作方便,安全性较高。     

基于拉普拉斯方向的差值线性判别分析

标准的LDA方法通常有3个问题:1)为了确保类内散度矩阵的非奇异性,必须首先通过PCA进行维数约简,这限制了对更多维数空间的使用;2)当每人只有单个训练样本时,类内散度矩阵必然奇异,此时LDA无法工作;3)缺乏对像素间的局部相关性的考虑。为了解决这些问题,提出一种基于拉普拉斯方向的差值线性判别分析方法。该方法通过拉普拉斯方向实现更鲁棒的图像相异性测度,通过引入差值散度矩阵来避免类内散度矩阵的奇异性。实验结果显示,该算法对表情变化、光照改变及不同遮挡情况获得了更高的识别率,尤其针对光照变化,效果更加显著。     

企业云应用演进策略多时段分析

随着云计算技术的发展,企业急需一种有效方法将原本孤立的应用系统向云平台迁移。将网络层次分析法(ANP)及其超级矩阵收敛过程应用于企业云应用演进计划制定,提出一个演进策略的多时段分析方法。通过对企业云应用体系结构的建模与仿真分析,构建ANP多属性决策模型,解析超级矩阵从初始状态到极限状态的收敛过程,挖掘各云应用系统的分时段关键性影响因素,为企业的整体演进策略提供支持。最后,通过一个案例展示多时段分析方法的具体过程,提取出相关关键因素,为企业策略的动态规划提供理论依据。     

微波辐射合成4(3H)-喹唑酮

以邻氨基苯甲酸和甲酰胺为原料,在无溶剂条件下采用微波辐射法合成4(3H) 喹唑酮。实验结果表明:n(甲酰胺)/n(邻氨基苯甲酸)=10,反应物加热预混合,甲酰胺分批加料,微波辐射强度为180W,微波辐射时间为6～8min时,邻氨基苯甲酸的转化率可达96%以上,4(3H) 喹唑酮的收率在94%以上,反应速率比常规加热条件下提高45倍。     

反式—1，4—聚异戊二烯改性聚丙烯的研究

研究了反式－1，4－聚异戊二烯（TPI）的力学性能与交联的关系及不同产联度的TPI对PP的增韧效果。发现TPI能显著提高一种韧性PP（PP／EPDM）的冲击强度，使球晶细化，均一，讨论了其增韧机理。     

流变参数对顺序共注成型芯层熔体最大填充量的影响

基于Hele-Shaw模型，采用有限元数值模拟技术，系统研究了壳层熔体流变指数和零切黏度对顺序共注成型芯层熔体最大填充量的影响规律，并基于流变学理论揭示了其影响机理，最终提出了顺序共注成型芯层熔体最大填充量与壳层熔体流变指数和零切黏度经验关系方程。     

合成方法对NH_4MPO_4·H_2O(M=Mn,Fe,Co,Ni,Cu)颗粒形貌的影响

采用低温固相法与常规液相法合成系列磷酸铵复盐NH4MPO4.H2O(M=Mn,Fe,Co,Ni,Cu),用XRD,FT-IR和SEM对产物进行表征,比较两种合成工艺及产物的颗粒形貌和大小。结果表明,除铜盐为斜方晶系外,其余都为正交晶系。与常规液相法相比,低温固相法不需要使用溶剂,能在低温短时间内合成磷酸铵复盐类化合物,但是需要晶化才能得到良好结晶体,合成的条件较为苛刻,容易有副反应发生,所得产品是片状结构,厚度为纳米尺寸的二维纳米材料,液相反应得到的产物颗粒是层状结构的微米级产品。     

基于信任的云计算身份管理模型设计与实现

随着云计算的发展,身份管理问题已经引起业界高度关注。基于群签名的身份认证机制保证了云服务提供者不能通过外包的数据回溯用户的身份信息,并广泛应用于云计算环境的身份管理中,但它无法阻止恶意用户对云服务的非法访问。针对此不足,改进了现有的身份管理模型,将信任管理与群签名机制相结合,设计了基于信任的身份管理模型。本模型首先计算用户信任度并将其作为群签名分组的依据,再利用群签名机制实现用户认证,在应用中既能保证用户隐私,又能帮助云计算提供者保护资源。实验结果表明,本模型能有效识别恶意用户,帮助云服务提供者阻止恶意用户对资源的访问。