智能电动机控制器在电收尘通风机上的应用

对智能电动机控制器的情况作了介绍，结合工作实践提出了维护要点和建议，并对该控制器的参数设置进行了说明，这对使用该设备的工业企业有一定的指导意义。     

知识驱动的UG中的产品开发

重点论述了UG中的KBE即KF模块的知识驱动产品开发设计过程及其关键技术，介绍了知识驱动自动化过程，实例剖析了UG中的KF在产品开发设计过程中的应用。     

某炼油厂一级浮床除盐系统阳床工艺特性及调整试验

论述了某厂一级除盐系统阳床工艺特性及调整试验过程，对存在问题进行分析并改进，得到了实际运行最佳方式和参数，取得良好效果。     

LLDPE及其催化剂技术进展

综述了线性密度聚乙烯（LLDPE）研究的最进展情况，特别对乙烯原位聚合工艺和后过渡金属镍、钯催化剂进行了详细的叙述，对我国LLDPE的生产提出了自己的看法。     

工艺参数对电磁铸造铝板坯温度场的影响

采用数值方法模拟电磁铸造过程的温度场，详细讨论了各种工艺参数，如宽厚比，浇注温度，铸造速度，冷却水量，喷水位置，喷水孔分布，感应热等对铝板坯凝固过程和温度场分布的影响规律，为电磁铸造工艺参数设计提供可靠依据。     

聚氨酯预聚体——可聚合乳化剂用于MMA乳液聚合动力学及聚合稳定性研究

将合成的聚氨酯预聚体可聚合乳化剂（APUA）用于甲基丙烯酸甲酯（MMA）乳液聚合体系中，研究了不同引发剂体系和乳化剂对聚合体系的聚合稳定性和动力学影响，并与SDS乳化剂进行了对照。结果显示，用油溶性引发剂（AIBN）和水溶性引发剂（K2S2O8）都能引发该体系的聚合反应，而且聚合速率和转化率都相当高。用AIBN作引发剂时，APUA和SDS两种乳化所对应的动力学曲线不同，但APUA比SDS的聚合速率大得多，其分别类似于微乳液聚合（miniemulsion)和微悬浮聚合（microsuspention)，且聚合过程中会产生一定的凝胶。当乳化剂APUA用量适合时，凝胶量极少，聚合体系是稳定的；而当用K2S2O8作引发剂时，两乳化剂对应动力学曲线相似，聚合过程不产生凝胶。但当引发剂用量较大并以APUA作乳化剂时，在聚合过程中会出现全部粒子突然粗化现象，而以SDS作乳化剂没有出现这一现象。     

基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。     

化学镀Ni-P合金在铝合金剑杆头上的应用

采用化学镀工艺方法在铝合金剑杆头表面镀一层Ni-P合金，代替进口的剑杆头。对铝合金剑杆头的预处理工艺、镀液的配方、施镀工艺以及镀后热处理工艺进行了研究，确定了简便易行的施镀工艺及镀后热处理工艺。所确定的镀液配方，性能稳定，可获得40μm以上厚度的镀层，且镀层与基体的结合力较好，其硬度可达1100HV以上，其 综合性能与进口件相当。     

高校科研能力的协同IWD粗糙集-块神经网络评估模型

针对高校科研能力评估过程中存在的多因素、高非线性特点,经典评估模型主观性较强,导致模型评估准确性不高的问题,提出基于协同智能水滴算法IWD和粗糙集块神经网络RBNN的高校科研能力评估模型。首先,引入智能水滴算法,并针对传统智能水滴算法固定旁域搜索范围不利于提升算法搜索效率的问题,提出一种局部空间自动缩放算法LSAS,该算法根据当前种群最优个体,自动调整下一步搜索空间大小,对进化过程进行指导,提高算法的进化效率;其次,基于粗糙集理论对高校科研能力数据进行特征预处理,简化数据计算量;最后,对块神经网络和粗糙集参数进行编码,并对高校科研能力模型进行评估。仿真结果表明,此评估模型具有较高的准确性和较快的计算效率。     

电子商务中协议和安全技术

在电子商务的实践过程中,安全问题日益显露出来。本文从电子商务中的一般性安全对策入手,进而具体分析一种具体的安全协议。