浸入式水口预热温度场的数值模拟

运用流体分析软件CFX对抽风热空气式预热烘烤方式进行了瞬态数值模拟,求解后得出了两种装置下浸入式水口预热后的温度场云图以及水口的温度变化曲线,并对两种装置预热后水口的温度场进行了比较和分析。小型装置的热空气流量增加0.16 kg/s时,水口颈部内外壁的温度可上升到802℃和831℃,最低温度为753℃,最高温度为996℃,比原有装置的水口温度提高了85℃。结果表明,缩小烘烤箱的尺寸,加大热空气的流量,可以有效地提高水口的预热温度,改善水口颈部的温度梯度。     

基于可信平台模块的外包数据安全访问方案

为了提高云计算中外包数据访问机制的安全性,该文完善了一种基于树的密钥管理方案,原方案适用于数据拥有者-写-用户-读/写的应用场景。针对场景中的恶意用户,新机制引入了可信平台模块(Trusted Platform Module, TPM),主要解决了原方案在数据访问过程中由会话密钥、数据加/解密密钥以及用户权限的变更产生的问题。此外,也考虑了如何确保用户的真实性和用户计算环境的安全性问题。同时,发现了原方案中的重放攻击和类型缺陷攻击,并提出了修正方案。最后,应用演算建模并利用验证工具ProVerif分析了新机制的安全性。结果表明,新机制增强了原方案的实用性和安全性。     

主观信任评估模型与决策方法的研究

在网上交易中,针对传统的信用度评估方法不能有效地描述商家信用度的时效性和风险性等特征的问题,提出基于多属性正态云的信任评估方法.首先生成包含5个等级的信任基云;然后引入时间衰减因子,分别从平均水平和变化率两个角度描述商家信用度历史信息,生成对应的声誉云和风险云;最后,由声誉云和风险云合成综合信任云,并计算其信任等级及信任分值.实验结果表明,该评估模型具有可行性和有效性,可为用户提供直观、有效的信任决策依据.     

离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题

提出了一种基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的方法.文中介绍了基本粒子群优化的搜索策略与基本算法,用置换子和置换序列构造一种离散粒子群优化矩形件排样算法,通过实例和遗传算法相比较,实验结果表明该算法是有效的.     

提高硅钢卷材下料利用率的几种方法

阐述了影响硅钢卷材下料利用率的因素,并结合具体事例利用计算机排样系统进行了详细分析,对提高硅钢卷材的利用率具有一定的指导作用。     

基于离散粒子群优化的云工作流调度

针对云工作流调度问题面临的安全威胁,首先采用云模型量化任务与虚拟机资源的安全性,通过安全云相似度衡量用户对任务所分配虚拟机资源的安全满意程度;然后建立考虑安全性、完成时间和使用费用的云工作流调度模型,并提出基于离散粒子群优化的云工作流调度算法;最后对所提算法进行仿真实验.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在安全效用值、完成时间、使用费用和负载均衡离差方面具有较好的性能表现.     

矩形毛坯四块排样方式及其算法

提出矩形毛坯四块排样方式的生成算法,并将该算法与线形规划相结合形成矩形毛坯四块排样方案生成算法,用于求解大规模矩形毛坯排样问题.该算法采用三条剪切线将板材分成四个矩形区域,每个区域中包含一个由同尺寸毛坯组成的规范块.利用文献中报道的例题进行实验计算,与二阶段、T形、两段、三阶段排样算法相比,该算法生成的排样方案在保证利用率的前提下,能够在一定程度上简化切割工艺.     

矩形毛坯二维剪切排样方式

主要阐述在矩形毛坯剪切排样中,所采用的各种典型排样方式以及这些排样方式之间的关系.从下料工艺的复杂程度由低到高分别阐述了二阶段排样方式、T形排样方式、两段排样方式和三阶段排样方式,并就同一例题给出各类排样方式图.     

对影响冲裁条带下料利用率因素的分析

阐述了影响冲裁条带下料利用率的因素,并结合具体事例利用计算机排样系统进行了详细分析,对提高板材利用率具有一定的指导作用.