配电安全交互网关报文处理机制

随着配电网覆盖范围的普及,配电终端接入数量不断增多,配电安全交互网关作为配电网信息安全建设的重要网络设备承担着大量配电终端与配电主站的安全交互业务。针对配电安全交互网关报文处理低效的问题,本文设计实现一种将DPDK技术和TCP透明代理应用在网关中的方案,能够快速处理大量配电终端安全接入业务,实现大规模业务报文处理的安全通信。性能测试结果表明本文设计实现的配电安全交互网关报文处理机制的各项性能均具有明显优势。     

无人船水下测量技术在溪洛渡库区的应用

随着“海洋强国”与“长江大保护”战略的提出,水下测量技术的发展迫在眉睫,同时水下测量技术也关系到我国测绘行业的发展,现阶段水下测量的方法与设备仍然在不断完善与改进中。为验证使用无人船水下测量的可靠性,以国产楚航CH10无人船系统为例,以溪洛渡库区为数据采集区,通过测绘数据结果对比研究分析了无人船水下测量技术的测绘应用情况,同时结合无人机设备绘制了数据采集区水边线,结果表明使用无人机设备可以提高测绘作业过程中设备的安全性和测绘效率,水下测量结果可靠。     

两相永磁被动补偿脉冲发电机研制

补偿脉冲发电机是一种可广泛应用于高功率激光、聚变反应堆、电磁发射及飞行器电磁弹射的特殊同步发电机,因其需要激励系统产生工作耦合磁场,导致系统体积和质量增大,可靠性降低。为提高其可靠性和储能密度,设计了一种采用永磁体激励,结构较为简单,具有较高功率密度的新型补偿脉冲电机。采用解析方法对样机进行分析,获得了样机的空、负载简化解析模型,解析模型与有限元方法的结果比较一致,可以简单准确地对该电机进行设计与分析。设计了一台缩比样机,开展了样机试验,结果表明:永磁补偿脉冲发电机绕组电感得到有效补偿,缩比样机能够输出较大功率脉冲电流,脉冲电流波形与计算和仿真分析结果基本一致。     

面向飞卫星ADCS的地磁场历表模型设计

针对飞卫星姿态确定和控制系统(attitude determination and control system,ADCS)中,IGRF地磁场模型的计算复杂度高和存储空间量大的问题,设计了均匀采样和K曲率加权2种历表模型。首先,给出了均匀历表模型的软件流程、存储格式、轨道推演方法;然后,采用U曲率计算方法求解地磁场数据的离散曲率,并提出了K曲率加权方法设计非均匀历表模型;最后,比较了均匀采样和非均匀方法对原曲线的拟合程度,以及在ADCS中应用结果的比较。最终设计了适用于飞卫星的80点基于K曲率加权的非均匀历表模型,仅需0.96 kB存储空间,证明在计算速度和存储空间等方面和现有技术相比具有较大优势。     

基于局域网的新型模块化仪器互连标准-LXI

针对基于局域网(LAN)LXI的新型模块化仪器互连标准,分析LAN对仪器扩展的优越性,比较了LXI的三种触发和同步方式,并给出了LXI系统网络配置与实现,最后展望了LXI标准的发展与普及.     

推行TPM示范设备的实践

在推行TPM中,鞍山矿业公司以典型引路,开展了TPM示范设备活动。通过基层厂矿的申报,公司的检查评审等严格的考核程序,确定了一批示范设备,以此为榜样,引领和带动全公司设备管理工作的整体推进。TPM示范设备活动开展以来,效果显著,设备效率、作业率和事故率都达到历史最好水平。     

基于信息扩散原理的水利工程投标报价博弈分析

建立了基于信息扩散理论的水利工程投标报价博弈模型,从信息扩散原理出发,分析了水利工程投标报价的相关因素,并在研究其他投标单位历次综合报价的基础上,对历次报价和最优报价偏离度进行分析预测,从而计算出最优报价。结合工程实例,探讨了该模型的应用方法。     

中日地下管线抗震分析交流会在京召开

<正> 《中日地下管线抗震分析交流会》由日本神户大学工学部副教授高田至郎博士和冶金部建筑研究总院抗震所所长候忠良教授共同倡导,于1990年11月13日～15日在冶金部建筑研究总院顺利召开。会议代表中方41人,日方代表9人,特邀美国代表1人。开幕式由冶金部抗震办公室主汪姚伯英主持。中国国际减灾十年委员会办公室副主任李增义、建设部全国抗震办公室副主任陈寿梁、冶金部建筑研究总院副院长陈录如、日本神户大学工学部副教授高田至郎分别致词。会上日本京都大学防灾研究所土岐宪三教授、美国OLD DOMINON大学土木系王汝梁教授、冶金部建     

我国污泥处理处置现状与发展

社会各界对污泥处理处置的重视程度还应进一步提升,应认识到污泥是污水处理中产生的副产品,其处理处置是污水厂处理工艺的延伸,是控制水污染、保护城市环境不可缺少的必要步骤,也是政府所承担的社会公众服务的一部分。     

基于VMD的螺栓松动状态识别

针对螺栓出现松动故障信号产生非线性、非平稳的现象,提出一种基于VMD与LSSVM模型相结合的螺栓松动状态识别方法。搭建螺栓松动实验平台采集螺栓松动状态下4种工况的振动信号;利用VMD分解对螺栓松动状态各个工况下的振动信号进行分解,并计算VMD分解后各模态分量的能量熵,最后以各工况下VMD分解的各模态分量能量熵为特征构造特征向量矩阵,通过LSSVM模型进行训练与状态识别。实验结果表明:该方法可以有效的识别出的螺栓松动状态,并通过与EMD-LSSVM模型进行对比,验证了该方法用于螺栓松动状态识别的有效性、可行性与相较其EMD分解方法的优越性。