新型密码算法及其在电子邮票系统中的应用

电子邮票系统是一种典型的信息类电子商务销售模式；高级加密系统和椭圆曲线加密算法是当前活跃的密码学方法。主要就这两种新型密码算法的原理及其应用于电子邮票系统中的实现方法进行了探讨。     

用BP机实现无线寻呼漫游报警

本文介绍的报警方式必须得到当地无线电管制委员会的批准方可。本文所介绍的BP机寻呼报警器,以现在流行的各种类型的中文寻呼机、数字机作为报警信号接收器,通过另设的编码电路及发射电路,把报警信号直接发送给用户的BP机,构成一个无线报警台,报警时可以完全脱离电话寻呼台。这种报警器的使用方法与普通的报警电铃、报警蜂鸣器一样,只要接通电源,在远处的BP机就会响,同时显示“999999999”。因此用它可直接替代任何报警设备的电铃、蜂鸣器等终端报警器,从而升级为BP机无线双向漫游报警器。同时它是通过无线直接发射BP机POCSAG码的,可实现报警点与监视点的双向漫游,因此尤为适合汽车、摩托车等移动物体的被盗报警。     

城市规划中的消费现象刍议

已取得迅速发展的城市规划而今呈现出一种商品化的趋势。在城市规划过程中,出现了欲望和虚荣、复制与炒作、大众化和时尚、图像与符号等消费现象;这些本末倒置的消费现象,其深层原因是对手段或外在目标的过分强调、背弃了环境的现实存在和丧失了生命体验的自觉。因此,要真正实现城市规划的目标,必须走城市规划的可持续消费之路。     

拱北隧道“钢管-冻土”复合结构承载力试验研究

管幕冻结法作为一种新型的隧道预支护工法,目前已被应用于港珠澳大桥珠海连接线拱北隧道施工中。管幕冻结法是利用顶管技术在隧道四周顶入大直径顶管,并利用冻结法将顶管之间的土体冻结起来,形成水密性的预支护结构。为了研究钢管-冻土复合结构在确保封水时的极限承载力和变形能力,以探求合理冻土温度,采用冻土单轴压缩试验机,对4种不同冻土温度进行钢管-冻土复合结构模型试验,并提出了封水条件下的极限状态判据,通过分析荷载-位移曲线,得到复合结构在封水条件下的极限承载力和变形能力。试验结果表明:温度较高时,冻土协调变形能力较好,但由于冻土本身强度较低,复合结构在封水条件下的极限承载力和变形能力较差;类似地,冻土温度较低时,强度较大,但由于冻土跟随钢管协调变形能力较差,在封水条件下的极限承载力和变形能力也较差;当温度适中时,冻土跟随钢管协调变形能力和冻土本身强度均处于相对理想状态,此时复合结构在封水条件下的极限承载力和变形能力相对较强,即在确保封水性能时所能承受变形的能力和极限荷载均较大。试验研究确定了该理想温度约为-10℃,该温度在拱北隧道管幕冻结实际施工中被采用,对类似工程施工具有一定的参考价值。     

一种面向无线传感器网络节点安全的成簇机制

无线传感器网络容易受到节点欺骗和虚假信息的影响造成所采集信息的安全问题,正常节点可能被占领而变为恶意节点,从而给网络带来不利影响。研究并提出了面向传感器网络的节点安全成簇机制,采用基本的随机密钥预分配模型和有效的密钥管理技术实现网络在成簇阶段进行恶意节点的识别和剔除;同时,增加节点和簇头的安全认证以及重新分簇方法增强节点的安全性。仿真结果表明该成簇机制能够准确捕捉、剔除恶意节点,并能显著降低网络中的广播能耗,对延长网络寿命将起到积极作用。     

球状风化孤石群内端承桩复合成孔施工技术

在深圳地铁4号线403标,需要在高强度、各向异性、大倾角等特性的球状风化花岗岩孤石群地层中进行端承桩成孔,成孔与周围建筑物距离仅约20 m,且一幢建筑物已严重倾斜,鉴定判断已属于危房等级,经多次论证,最终采用对周边环境影响较小的回转钻孔工艺.先后采用刮刀钻头切削钻进、球齿滚刀钻头碾压钻进、套筒取心钻头环切纠偏等多种钻孔措施相结合的复合钻孔工艺,配以反循环泥浆护壁进行钻孔施工,取得成功.该项技术可为类似地质条件桩基成孔提供良好的技术支持.     

EPB盾构信息化管理系统在广州地铁的应用

针对广州地铁二号线赤岗-鹭江区间盾构隧道工程,在分析盾构法隧道施工过程以及工程特点、施工扰动引起周围土体变形的规律、土压平衡盾构各种施工参数对施工变形的影响程度、盾构隧道土体及相关构筑物的沉降监测方法的基础上,对盾构隧道工程数据进行合理的分类,开发了“盾构隧道施工多媒体监控与仿真系统”软件。建立了工程信息数据库、施工监控与施工参数自动采集、地面沉降预测、盾构施工参数控制和地表沉降三维可视化显示等功能,通过多种数据查询器对工程信息实行集中维护和查询,进行地层及相关构筑物和管线沉降的预测、报警,并根据监测数据对盾构施工参数进行控制。     

定位技术在无线传感器网络中的应用

被誉为21世纪三大技术之一的无线传感器网络出现于20世纪90年代,之后受到了越来越多的关注。定位技术是无线传感器网络的核心技术之一,是网络大范围应用的基础。文章介绍了无线传感器网络定位技术在网络中的应用,描述了常用的定位方法及目前无线传感器网络定位算法的研究现状,结合网络特征讨论了下一步研究中需要解决的问题。     

高产虾青素红法夫酵母菌株的选育和发酵参数优化

目的:选育出高产、稳产虾青素的红法夫酵母菌株,并对培养基进行参数优化。方法:以红法夫酵母(P.Rhodozyma 02)为出发菌株,分别进行紫外-氯化锂(UV-Li Cl)和~(60)Co-γ诱变,从中筛选出高产虾青素的突变株作为基因组重排育种的出发菌株;经过五轮原生质体融合,筛选得到的基因组重排最优菌株。通过富含虾青素合成前体的天然促进剂的添加及对发酵培养基的参数优化,得到最佳培养基条件。结果:最终筛选得到高产、稳产虾青素的融合菌株F5-9,在此基础上优化得到最佳培养基参数条件为葡萄糖30.0 g/L,蛋白胨3.0 g/L,酵母浸出粉7.0 g/L,(NH_4)_2SO_45.0 g/L,Mg SO_4·7H_2O 2.75 g/L,KH_2PO_41.5 g/L,Ca Cl_2·2H_2O 0.2 g/L,胡萝卜汁150 mg/L,最终虾青素的产量高达(83.39±1.03)mg/L,是原始出发菌株的17.56倍。结论:采用传统诱变和基因组重排技术,能显著提高虾青素产量,培养基中添加虾青素前体物质胡萝卜汁能进一步促进虾青素产量的提高。     

铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法

提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法, 并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR), 对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测, 结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果. 与最小二乘支持向量回归机(LS–SVR)、使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO–NN)进行比较, CPSO–SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上, 预测效果明显优于PSO–NN, 且比LS–SVR稳定性更强, 可用于高炉铁水硅含量的实际预测, 表明混沌粒子群优化算法是选取SVR参数的有效方法.