冷轧平整机机前甩尾轧制工艺的开发与应用

本文介绍了柳钢冷轧板带厂1550 mm单机架平整机机前甩尾轧制的工艺。改进前轧制每卷钢卷生产效率低,钢卷成材率低,改进后生产效率、成材率明显提高,部分规格的钢卷能实现带尾剪切长度为零。     

步行式加工机器人解耦并联机械腿构型综合

结合螺旋理论、机器人的实际功能应用以及机械腿的运动变换矩阵,综合出了转动完全解耦、移动部分解耦的PUPR-PUPR-PRPAS机械腿构型。首先,分析了步行式加工机器人的功能应用,分析出机械腿在功能应用中需要的自由度;再根据自由度数确定了机械腿所需的支链数目及自由度在支链上分布;然后分析机械腿运动螺旋及约束螺旋,结合机械腿运动解耦的目的,得出使动螺旋来确定驱动螺旋,同时结合功能应用需求对机械腿支链进行了构型综合。根据支链间搭配原则及机械腿功能应用条件等,在综合出的支链中选取并确定机械腿初步构型。最后,先对机械腿单自由度关节副之间进行复合简化,分析简化后的运动变换矩阵,将第三条支链进行进一步改进,确定最终机械腿构型。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

结合公钥加密和关键字可搜索加密的加密方案

带关键字搜索的公钥加密(PEKS)是一种有用的加密原语，它允许用户将在加密数据上搜索的功能委托给不可信的第三方服务器，而不影响原始数据的安全性和隐私性。但是，由于缺乏对于数据的加密以及解密能力，PEKS方案不能单独进行使用，必须与标准的公钥加密方案(PKE)相结合。因此，Baek等人在2006年引入了一种新的加密原语，称为结合PKE和PEKS的加密方案(PKE+PEKS)，它同时提供了PKE和PEKS的功能。目前，已有文献提出了几种PKE+PEKS方案。然而，他们都没有考虑关键字猜测攻击的问题。本文提出一个新的高效且能够抵抗关键字猜测攻击的PKE+PEKS方案，与已有方案相比，该方案在性能上有很大的提升，并且在生成关键字和数据密文时，不需要使用双线性对，极大地降低了计算和存储成本。安全性分析表明，本文中所提出的方案能够满足密文隐私安全性、陷门不可区分性和抗关键字猜测攻击的安全性。效率分析表明，本分提出的方案更加高效。     

一种数字式Boost PFC实现方法设计

本文介绍了PFC的作用及目的,采用平均电流模式控制,设计了以ds PIC30F3010芯片为控制核心的Boost PFC硬件电路结构框图,并阐述了具体工作原理及过程,并给出PFC数字设计的系统结构图和传递函数结构图。     

曲径通幽 找出多媒体文件“真身”

在日常生活中,我们经常会有意无意听到一些精彩的歌曲或者视频,比如骑车路过听到广场舞里的某首伴舞的歌曲很好听,可又不知道歌曲的具体名称是什么。在微信朋友圈看到分享的一段精彩视频,想去下载完整版的视频观看,又不知道该去哪里找。其实对类似这样的多媒体资源,只要稍加动手就可以根据片段信息找到原始媒体资源。     

层叠顺序对UHMWPE-铝合金板抗冲击性能影响

为探究层叠顺序对双硬度UHMWPE-铝合金板抗冲击性能影响,以高分子聚乙烯(UHMWPE)板、7075高强铝合金板为对象,利用一级轻气炮开展一系列平头和卵形弹打靶试验,对靶板弹道极限速度、能量吸收率、破坏模式等进行分析.揭示板材层叠顺序对接触式高分子聚乙烯-铝合金靶板防护性能的影响规律.结果表明:平头弹撞击下,UHMWPE板在前铝合金板在后的叠放顺序("软+硬")防护性能更高;卵形弹撞击下,两种叠放顺序靶板防护性能相近;两种叠放顺序靶板在平头弹撞击下均发生"冲塞破坏",在卵形弹冲击下均发生"延性扩孔"破坏.     

ATSP:时态网络可视化的自适应时间片划分方法

现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变，不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此，根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法（Adaptive Time Slice Partition method，ATSP）。在时态网络的两种表示方式（基于事件的表示方式和基于快照的表示方式）的基础上，构建了ATSP的基础模型，同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分，针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则，并提出了实现算法--层次划分算法（Hierarchical Partition algorithm，HP）和增量划分算法（Incremental Partition algorithm，IP）。实验结果表明，ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征，且该方法应用于可视化时，能有效归纳并展示网络的特征，明显提高了视觉分析的效率。