在Hermite矩模型基础上,根据Kaimal谱生成某典型风机结构正常风速条件下,三种不同概率特性风场(高斯、非高斯硬化和软化),在考虑来流风向和平均风速联合概率密度条件下,以塔架基础连接处为例,对风机进行疲劳寿命可靠性分析.由叶片的气动模型和多体动力,计算出风机的动力响应,并对响应的时域和频域特性进行分析.基于线性损伤累积理论和Paris公式,对来流全风向条件下的裂纹形成寿命和裂纹扩展寿命进行了详细讨论.结果表明,裂纹形成寿命对风荷载的非高斯性较为敏感,而裂纹扩展寿命对风荷载的非高斯性并不敏感,需要考虑风荷载的非高斯性对风机结构疲劳损伤的影响.此外,在考虑全风向来流条件下,疲劳裂纹形成和扩展阶段的失效位置相同,均在主导风向上

采用同时平衡和质量守恒原理对全液相常温常压法制备CuInSe2(CIS)粉体过程中Cu+-In3+-Se2--NH3-L2--Cl--H2O体系的热力学平衡进行分析,并绘制一系列的浓度对数lgc-pH值曲线.依据平衡图,发现溶液中[NH3]T的变化主要影响溶液中[Cu+]T在体系中的浓度变化,[L2-]T的变化主要影响的是体系中[In3+]T的浓度变化,而[Cl-]T的变化对[Cu+]T和[In3+]T的浓度变化均有影响,并可发现在pH7.0~8.5时沉淀率最高.依据Cu+-In3+-Se2--NH3-L2--Cl--H2O体系的同时平衡和质量守恒原理,采用全液相常温常压法,在pH7.0~8.5条件下制备出粒径在20~50nm且基本符合标准化学计量比的CIS纳米粉体

为确保网络控制系统中传输数据的完整性、实时性、机密性和可用性,提高系统对抗数据攻击的能力,提出了一种基于MD5散列码、时间戳和AES加密算法的数据安全传输策略,该策略兼顾了系统中控制器端和被控对象端数据传输的安全性和实时性.并从控制策略的角度出发,考虑在系统遭受到数据攻击后,采用基于网络回路时延的网络预测控制方法对数据攻击进行补偿,使系统在受到一定强度的数据攻击后仍然能够进行稳定的控制,从而提高网络控制系统应对攻击的能力.采用S100-1实训平台管道压力控制系统验证了基于安全传输策略的网络化预测控制系统有较好的安全性和抗数据攻击能力

为了解决社交网络中用户申请加入群组的合适性判断问题，将安全多方计算技术中的求和协议与秘密比较协议相结合提出了保护私有信息的合群判定协议.其中基础协议解决一维线性模型下问题的安全求解，扩展协议对基于圆边界的多维模型情况进行判定.针对单一申请者与网络群组多用户的特点，将问题转换为两方计算模型可实现的形式，在证明了协议正确性的基础上分析协议的复杂度，并且利用安全视图的方法逐步验证了在协议执行过程中不会泄露任何个人的隐私数据.实际使用中协议能够有效地回避盲目的系统推荐和管理员离线所产生的判定时延，同时保护申请者和群组成员的隐私数据

通过对转炉造渣理论和石灰石成渣特性进行分析,结合对石灰造渣\中间排渣+终点留渣\双渣操作方法的深入研究,提出全石灰石双渣法的冶炼控制要点和操作工艺流程.针对石钢公司的生产实际,就特殊钢采用石灰石双渣操作炼钢工艺进行了生产实践.结果表明,采用石灰石双渣工艺能实现终点碳含量([C],质量分数)平均0.16%,终点磷含量([P],质量分数)平均0.011%,终点磷含量降低,可满足特钢品种的终点出钢要求;相比于常用的全石灰双渣工艺,采用全石灰石双渣工艺可以使转炉工序冶炼成本降低2.23元/吨钢,为石钢公司创造了良好的经济效益,具备一定的推广价值

为了解析出物对经济型双相不锈钢2101热塑性的影响机制,对比了相同工艺下2101和2205双相不锈钢在热变形过程中相界析出物产生的规律.结果表明:2101钢比2205钢的相界处更倾向于产生析出物,促使后续热变形过程中相界产生裂纹,进而影响材料的热塑性.根据热力学相关数据,通过Thermo-Calc和实验测试数据,推导出2101和2205双相不锈钢析出物Cr2N的平衡固溶度公式,计算实验钢中析出物Cr2N的全固溶温度,同时引入Wagner相互作用系数,考虑了Ni、Mn、Mo和Si对固溶度积公式的影响.发现2101双相不锈钢中Cr2N的全固溶温度比2205钢高100℃左右,计算结果和实验结果吻合较好.实际生产过程中必须控制双相不锈钢热轧的终轧温度到全固溶温度以上,否则相界容易产生氮化物析出,影响材料热塑性

基于框支网格式轻质墙板结构抗震性能试验,量化分析结构受力性能,并提出抗震设计建议.洞口侧构造柱的设置弥补了开洞造成的强度衰减,有利于提升墙体的安全储备能力,但加重了墙体后期破坏程度,同时降低其修复能力.斜交肋格的构造形式改变传力途径,使得墙体强度退化趋于均匀,结构具有更好的变形恢复能力,且明显减小墙体的破坏程度,但是整体安全储备能力改善不大.在工程设计方面,建议转换层初始刚度比取值范围大致在1.3~1.6,由于受力过程中结构转换层刚度比衰减较明显,在设计时初始刚度比可适当高些.结构在各个受力阶段的层间位移和层间转角值均在安全界限值以内,进一步说明结构具有较高的抗倒塌能力,耗能减震性能良好

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

本文證明了在無限域Ω上,具條件（K）的核:K（s,t）在Ω×Ω上可測,且$\\begin{array}{l}(i)k(s,t) = O(\\frac{1}{{n - \\delta }}),r = {\\rm{||s - t}}|| \\to ,\\delta > 0\\\\s = ({s_1},{s_2}, \\ldots \\ldots {s_n}),t = ({t_1},{t_2}, \\ldots \\ldots {t_n})\\\\(ii)K(s,t) = O(\\frac{1}{{{p^n} + \\alpha }}),\\rho = \\sqrt {||s|{|^2} + ||t|{|^2}} \\to \\infty ,\\alpha > o,\\end{array}$所確定的積分算子是由L2(Ω)映入L2(Ω)的全連續算子。這裏Ω是n維歐氏空間Rn中的域，又證明在條件(K*)——條件(K)加設K（s,t）在s≠t處連續——的條件下，則是由有界連續函數空間C*（Ω）映入C*（Ω）的全連續算子。關於有限域的情形是有ΜИХЛИН氏(1)所推算的，現在對於遠處的性能加設了在(ii)的限製下，就可以推到無線域情形，它的推演依靠著核K2(s,t)=$\\int_\\Omega ^k {(s,u)} \\overline {k(t,u)} du$的性能而獲得的，主要結果是由定理1、2的證明騎著重要的作用

• 电子商务安全问题 • 防火墙与加密技术 • 网络安全系统设计 • 研讨题：拇指花运营系统安全分析议程