液压破碎锤低压过滤器底阀爆破现象的探讨

对使用过程中液压破碎锤低压油管经常破裂与低压油路过滤器底阀爆破的现象进行了对比分析,并针对破碎锤低压过滤器底阀爆破设计了-套试验装置,以东空TNB-6M型液压破碎锤为载体进行了试验,结合测试结果对活塞和阀的运动情况进行了分析.结果表明,工作过程中在无蓄能情况下破碎锤前后腔压力均有较大的液压冲击,打击与换向的顺序随打击频率变化而变化,冲程时间与周期的比值α约为1:7.5,与理论计算最优范围有较大出入.对底阀爆破原因进行了总结,并就解决方案给出了建议.     

液压冲击器运动规律仿真研究

基于液压冲击器工作原理,在一维流体仿真软件Flowmaster的平台上搭建了气液联合式液压冲击器的仿真模型.通过仿真模型可以对活塞的运动规律、内部压力、流量的变化进行试验分析,为此类型液压冲击机构的模型研究提供参考,也为相关产品的研发及系统参数的优化提供了一种新的建模方法.     

Virtools SDK初探

Virtools公司于1993年在法国成立，一开始主要针对如Airbus Industries等一些国际公司开发3D及时互动解决方案。随着其业务不断发展，逐步开始研发自己的互动行为引擎并开发出一整套3D虚拟现实开发软件系统——Virtools dev。由于其优秀的性能，近年来已经被广泛应用于国防、医学、建筑、游戏等领域。     

一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架

针对大多数空间众包(Spatial Crowdsourcing, SC)中任务分配算法缺乏考虑工人主观积极性的影响，提出了一种利用车联网(Internet of Vehicles, IoV)技术辅助积极性感知的SC任务分配框架(Task Allocation Framework in Spatial Crowdsourcing Based on Internet of Vehicles Assisted Positivity Sensing, IOV-SCA)来甄别消极工人并进行任务分配。IOV-SCA模型分为2个阶段：第1阶段利用部署在路侧单元上的Bi-PSM模型(Positivity Sensing Model Based on BiLSTM)来挖掘消极工人，旨在利用加入注意力机制的BiLSTM模型计算工作停滞时间并与给定阈值比较，从而辨别工人的积极性；第2阶段利用部署在云服务器上的PS-TAA算法(Task Allocation Algorithm Based on Positivity Sensing)进行任务分配，旨在激励工人的同时满足系统效用最大化。在真实数据集上进行大量对...     

基于贡献度证明共识机制的去中心化联邦学习框架

在大数据背景下,保证数据可信共享是数据联邦的基本要求.区块链技术代替传统的主从架构,可以提高联邦学习(federated learning,FL)的安全性.然而,现有工作中,模型参数验证与数据持久化所产生的巨大通信成本和存储消耗,已经成为数据联邦中亟待解决的问题.针对上述问题,设计了一种高效的去中心化联邦学习框架(efficient decentralized federated learning framework, EDFL),能够降低存储开销,并显著提升FL的学习效率.首先,提出了一种基于贡献度证明(proof-of-contribution)的共识机制,使得区块生成者的选举基于历史贡献度而不采用竞争机制,从而有效发避免了挖矿过程产生的区块生成延迟,并以异步方式缓解模型参数验证中的阻塞问题;其次,提出了一种角色自适应激励算法,因为该算法基于节点的工作强度和EDFL所分配的角色,所以能够激励合法节点更积极地进行模型训练,并有效地识别出恶意节点;再者,提出一种区块链分区存储策略,使得多重局部修复编码块(local reconstruction code)可被均匀地分布到网络的各个节点...