数字水印技术在办公自动化系统中的设计应用

本文在数字水印安全文件管理系统的基础上,对文件管理的安全问题进行探讨。文件内容中嵌入了文件属性信息,采用具有良好扩展性、灵活控制策略、可靠性高的数字水印技术将传输电子文件过程中追踪审计的问题有效控制、解决了。不仅如此,文章还将内容完整性验证和源头侦讯的问题成功解决。为强化系统安全性,将安全审计、登陆认证等方法引入系统,     

不同胶结半径的粒间胶结拉伸和压缩试验研究

为在三维离散元模型中建立考虑胶结半径的胶结破坏准则,在已有10 mm胶结半径的三维铝球胶结试验的基础上,继续对胶结半径为8,12,14 mm的胶结铝球进行拉伸和压缩试验。结合10 mm胶结半径的试验数据,总结出不同胶结半径的胶结铝球拉伸与压缩的强度规律。试验结果表明:高铝水泥试样的拉伸强度与压缩强度随着胶结半径的增大而非线性增大;位移曲线在拉伸荷载下表现为脆性破坏,在压缩荷载下表现脆塑性和塑性破坏,并且压缩荷载下发生脆塑性破坏的概率随着胶结半径的减小而增大。     

重水堆用Zr-2.5 Nb合金高压釜预生膜的制备及性能

采用静态高压釜在400℃过热蒸汽中对国产冷加工压力管用Zr-2.5Nb合金进行预膜处理,研究了蒸汽压力(1、5、10 MPa)和晶体结构各向异性对Zr-2.5Nb合金预生膜生长速率的影响;对预生膜试样进行高温水环境下的微动磨损试验,并利用二次离子质谱仪对腐蚀后的预生膜进行了氢分布表征.结果表明:冷加工Zr-2.5 Nb...     

下颌骨髁状突骨折临床特征及治疗的探讨

目的探讨下颌骨髁状突骨折的临床特点及治疗。方法将71例髁状突骨折患者按治疗方法的不同分为手术组（25例,采用手术切开复位内固定术）及非手术组（46例,采用手法复位）。对2组患者的年龄、性别、受伤因素、骨折部位及类型、治疗方式及并发症等方面进行分析。结果髁状突骨折好发于21～30岁人群,发病率男性高于女性,主要致伤原因为交通事故（56.34%）,骨折线多位于髁状突颈部（60.56%）。治疗后随访1年,手术组患者在最大张口度、咬牙合关系、颞下颌关节疼痛、下颌骨活动度等方面与非手术组比较差异均无统计学意义（均P〉0.05）。结论髁状突骨折好发于青中年男性,交通事故为主要致伤原因,髁颈是好发部位;髁状突骨折的治疗应综合考虑患者的骨折部位、移位程度、复位难易程度、年龄、全身情况以及患者的意愿等方面来决定。     

极端情况下电网遭受外部攻击的风险评估模型探索

提出一种用于评估极端情况下电网遭受外部攻击的暂态稳定风险的模型。该模型通过基于外部攻击特性的破坏能力过滤器来表征外部攻击的行为特点,通过基于电网防护能力的防御拦截器来表征电网的防护特性,通过用外部攻击行为作用在被攻击对象后在电网中表现出来的电网故障形态及其后果来定量计算暂态稳定风险。然后,根据提出的模型建立极端情况下电网可能遭受的网络攻击、电磁攻击、石墨炸弹攻击和暴恐袭击4种典型外部攻击时的风险评估指标的具体计算方法。最后,以某城市电网为算例,给出了极端情况下该城市电网遭受4种典型外部攻击时的暂态稳定风险评估结果。     

利用LNG冷Yong与工业余热的闭式Brayton循环热力分析

LNG(液化天然气)在世界上已广泛应用，我国也已决定引进。由于LNG的供应状态温度很低，应该尽可能利用其冷Yong出功以提高能源利用水平。为此该文建议一种可能的热力循环：LNG在超临界状态作为闭式Brayton循环的冷源，而以工业余热作为Brayton循环的热源，并对此循环进行了详细的热力分析。分析结果表明，在此新情况(横跨环境温度线上下的正热机循环)下，该循环的实用主要自变数与常用的Brayton循环不同，比后者多了两个。并对不同自变数取为常数下的性能表达作了比较，最后建议应以循环最高温度与换热器节点温差为常数进行分析计算，可以得出较为明确且实用的性能表达。文中最后还指出了对此工作继续发展的方向。     

粒子群算法在励磁参数实测辨识中的应用

针对采用频域分析和最小二乘拟合对复杂模型进行辨识时比较困难的缺点,文章提出了一种采用粒子群算法进行励磁系统参数拟合辨识的方法,该方法直接采用幅频特性和相频特性来定义适应度函数,实现过程简单.实际算例表明,提出的方法对简单模型和复杂模型都可以得到较好的辨识效果.     

500 kV岩平线过电压问题分析和对策

对500 kV岩平线加装高抗后出现的非全相运行时的工频谐振过电压问题进行了仿真和分析,认为造成岩平线出现过电压的原因主要是高抗补偿度较高、线路未换位造成三相参数不平衡以及高抗中性点电抗取值不合适。提出了解决岩平线过电压问题的技术措施。岩平线按照提出的技术措施进行了改造,改造后的试验结果表明提出的技术措施是有效的。     

考虑气象因素的光伏AI发电功率预测技术研究

不同气象情况会影响太阳辐射强度，使光伏发电输出功率波动，为实时掌握光伏发电功率，有必要在考虑气象因素的基础上构建光伏发电功率预测模型。利用灰色关联度方法对历史气象数据进行气象类型量化处理后筛选样本数据；建立了光伏AI发电功率预测模型，将筛选后的气象样本数据作为模型输入并进行训练，输出训练后的光伏发电功率预测结果。实际应用结果表明：该技术在预测光伏发电功率时不存在过拟合情况，筛选气象数据样本时的关联度数值最高为0.90，可有效预测一天内不同时刻的光伏发电功率，且误差值较小。     

面向智能血糖管理的餐前胰岛素剂量贝叶斯学习优化方法

餐前胰岛素剂量精准决策是改善糖尿病患者血糖管理的关键.临床治疗中胰岛素剂量调整一般在较短时间内完成,具有典型的小样本特征;数据驱动建模在该情形下无法准确学习患者餐后血糖代谢规律,难以确保胰岛素剂量的安全和有效决策.针对这一问题,设计一种临床经验辅助的餐前胰岛素剂量自适应优化决策框架,构建高斯过程血糖预测模型和模型有效性在线评估机制,提出基于历史剂量和临床经验决策约束的贝叶斯优化方法,实现小样本下餐后血糖轨迹的安全预测和餐前胰岛素注射剂量的优化决策.该方法的安全性和有效性通过美国食品药品监督管理局接受的UVA/Padova T1DM平台测试结果和1型糖尿病患者实际临床数据决策结果充分验证.可为餐前胰岛素剂量智能决策及临床试验提供方法基础和技术支持,也为中国糖尿病患者血糖管理水平的有效改善,提供了精准医学治疗手段.