基于混沌的网络通信数据加密方法

讨论了在TCP/IP协议下网络通信的不安全因素,将Logistic映射产生的混沌序列作为载波,提出一种基于混沌随机数的一次一密的加密用户数据改进方法.仿真实验分析表明,该加密方法能有效抵抗系统识别攻击,且加密效果良好,适于资源开销有限和实时性要求较高的安全通信场合.     

客车铰接盘阻尼器负载特性建模与仿真结果分析

本文以客车铰接盘阻尼器为研究对象,研究并介绍了其工作原理,对节流式溢流阀阻尼特性进行了分析。对客车铰接盘阻尼器进行了建模,得出了客车运动过程中运动速度与阻尼器的负载的关系,并利用AMESIM软件对客车铰接盘阻尼器的负载特性进行了仿真,验证了其关系的正确性。这对于阻尼器的优化给出了依据,可为后续研究提供参考。     

虚同相轴方法及其在陆上地震层间多次波压制中的应用

油气目标勘探对地震勘探技术的要求越来越高,多次波压制已经成为一个不可回避的技术瓶颈。在陆上地震数据中,多次波通常是层间多次波,其动校正量、叠加速度和频率成分与一次波十分相似,导致了多次波预测和压制的困难。基于虚同相轴原理预测层间多次波,并通过自适应相减技术衰减层间多次波。针对虚同相轴在陆上地震数据应用中的诸多实际问题,提出了虚同相轴陆上近似应用方法。相比于其他方法,虚同相轴方法不需要任何地下信息,具有较强的适用性。合成数据和实际陆上地震资料处理结果表明,虚同相轴陆上近似应用方法适用于实际叠前地震数据,显著衰减陆上层间多次波,突出一次波能量。     

基于虚拟归约工作流三层决策模型的时间-质量优化算法

工作流的调度问题因为含有多个目标的限制因素,属于非确定性（NP）问题.本文通过将工作流模型分层,提出一种优化调度算法.算法分为两大阶段,检测阶段通过循环加工提高生产质量;虚拟阶段将各制约节点不断迭代虚拟成一个虚拟节点,将服务抽象化,最终简化服务的选择问题.对比发现,在相同实验环境下,本算法相比传统最小关键路径算法具有一定优越性.     

岸边集装箱起重机有限元建模与模型修正

岸边集装箱起重机长期服役于恶劣的工作环境,采用结构健康监测系统实时监测结构状态,保障其结构的安全至关重要。在岸边集装箱起重机结构健康监测过程中,建立能够准确反映其结构特性的有限元模型是其中一个较为关键的环节。文中首先建立了岸边集装箱起重机初始有限元模型,获取其模态信息;其次基于监测数据的识别其模态频率,并以计算频率与识别频率的残差为修正目标;最后筛选合适的修正参数对建立的初始有限元模型进行修正。并以某岸边集装箱起重机为例进行验证,结果表明修正后模型的频率更加接近实测频率,修正后的模型可进一步用于岸边集装箱起重机的健康监测,具有工程实用价值。     

芳烃蒸汽催化重整制氢研究进展

氢能是一种清洁的二次能源,具有绿色环保、零污染、零碳排放等优点。芳烃蒸汽重整制氢原料来源广、单位体积原料产氢量高,在重油焦油清除升级、便携式移动制氢等领域极具应用价值,其核心在于高性能催化剂的开发。文章首先从芳烃重整反应特性、反应网络、动力学模型构建和吸附解离等方面对其反应动力学及机理进行了概述,认为采用热力学理论计算、先进的原位表征技术和严密的逻辑论证实验等综合手段是加深反应动力学和机理认知的关键;其次,按照催化剂组成分类,评述了不同活性组分、载体及助剂的特点,基于镍基双金属活性组分的协同效应、钙钛矿载体的强储/释氧能力和碱性助剂的酸调控作用,指出碱性助剂改性的负载型镍基双金属钙钛矿催化剂是其发展方向。     

基于ITD-KICA盲分离降噪的滚动轴承故障特征提取

滚动轴承在实际工况下的故障信号和故障信息常常淹没于噪声中,传统的故障特征提取方法很难有效提取出轴承故障特征信息。因此,采用时间固有尺度分解(ITD)和核独立分量分析(KICA)相结合的信噪盲分离分析法降噪。对轴承信号进行ITD分解,根据相关系数将分解得到的PRC分量重组以及构建虚拟噪声通道,利用KICA解混实现故障信号与噪声信号分离,对信噪分离后的有效分量信号做包络谱的分析。通过仿真及轴承故障实验分析和对比表明,该方法能有效提取轴承的故障特征。     

工作流约束时间下焊接工艺质量迭代归约优化算法

针对焊接工艺流程约束时间下难于优化焊接质量的问题,提出了基于时间与质量相对平衡的迭代归约优化算法（iterative reduction optimization,IRO）.算法采用工作流模型,利用串行路径便于执行的特点,规范焊接各任务的活动区间,从而选择合适的服务;结合动态组合策略实现并行任务集合的虚拟归约,从而简化了原始工作流模型,通过层层迭代求解,找到最终的优化路径.结果表明,IRO算法能够实现约束时间下对焊接质量的优化;最后还分析了截止期与焊接任务数对算法性能的影响,得出通过改变对应的参数可提升算法优化效果的结论.     

基于全矢谱时间固有尺度分解和独立分量分析盲源分离降噪的滚动轴承故障特征提取

结合盲源分离技术和全矢谱技术的各自优势,提出一种同源双通道信噪盲源分离法。首先采用时间固有尺度分解（ITD）和独立分量分析（ICA）相结合的分析法降噪,对同源双通道的轴承信号进行ITD分解,根据相关系数准则将分解得到的PRC分量进行重组作为ICA输入矩阵,再采用FastICA解混,实现故障信号与噪声信号的分离;其次采用全矢谱技术对信噪分离降噪后的双通道有效分量信号进行全矢信息融合,做全矢谱分析。滚动轴承故障实验对比分析表明了该方法的有效性。     

基于双树复小波变换与样本熵的自适应降噪法

为了实现工程机械结构监测信号降噪效果的评价,将样本熵的概念引入双树复小波分解中,提出基于双树复小波变换（dual?tree complex wavelet transform, 简称DT?CWT）与样本熵（sample entropy,简称SE）相结合的监测信号自适应降噪方法（DT?CWT?SE）。首先,采用双树复小波变换对含有噪声的监测信号进行多层分解;其次,分别计算双树复小波分解所得的各尺度细节分量样本熵与相邻尺度细节分量的样本熵的差值,通过比较相邻各尺度样本熵之差的大小确定双树复小波最优分解层数;最后,根据各尺度样本熵的变化规律确定各层小波系数的降噪阈值,对降噪后的小波系数进行重构以实现信号自适应降噪。仿真分析与实验对比结果表明：该方法对监测信号去噪较彻底,且降噪后的信号失真度小,降噪效果以及保留原信号信息完整性的能力明显优于传统小波阈值降噪法。