针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题，提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下，可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度，并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性，同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数，消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验，发现本文算法在对数据进行聚类时，聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高

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

本文研究了钢绳罐道上提升容器的横向运动,它包括容器质心的横向摆动和绕质心的转动。建立了此系统的动力学微分方程组,并用龙格——库塔方法求得了运动的数值解。通过对数值解的分析说明:(1)容器的摆动量与提升钢绳的横向力,以及罐道长度成正比,与重锤的重量成正比。(2)在容器长度确定的条件下,增大上下罐耳之间的距离可使容器的晃动减小。但是,如果容器长度与罐耳间的距离同步地增加,将不能达到使晃动减小的目的

利用有限元软件对楔横轧成形小断面收缩率轴类件的椭圆度进行数值模拟,通过对数值模拟结果进行正交回归分析,研究工艺参数对小断面收缩率轧件椭圆度的影响规律.结果表明:展宽角和断面收缩率对轧件椭圆度影响显著,展宽角越大或断面收缩率越小,则轧件椭圆度越大;当断面收缩率较小时,成形角对轧件椭圆度几乎没有影响.并解释了各工艺参数对轧件椭圆度影响的原因.通过轧制实验,验证了数值模拟结果的可靠性

利用自制的密闭氮化系统研究不同制备条件的锰球的氮化反应.考察锰粉粒度、成球压力和黏结剂添加量对氮化反应的影响,并测量锰球氮化过程中实时增重和温度曲线.实验结果表明：锰粉粒度由16~40目变成60~80目时,球心温度到达峰值的时间由164 s缩短为101 s,球心最大温升由147℃增至233℃,氮化1 h的转化率由90.81%增至93.64%;成球压力由266 MPa增至443 MPa,球心峰值温度将提前89 s到达,球心最大温升将提高22℃,氮化1 h的转化率由91.59%增至94.92%;黏结剂添加量由1 g增至3 g,氮化1 h的转化率由92.90%降至89.80%;正态对数分布的概率密度函数可用来近似拟合转化速率与时间的关系

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

在研究富钴结壳高产区地形特征基础上，以富钴结壳站点地理坐标为中心，获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征。使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练，学习坡度和平整度等区域特征，将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分。依据训练后获得的模型，对富钴结壳高产区进行预测，取得了较好的预测效果，结合其他因素的影响，可以提高结壳靶区选取的精准度

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

基于裂缝的发展及分布形态，探究无腹筋混凝土梁在不同剪跨比和纵筋配筋率作用下的剪切性能，采用剪跨比分别为1.5、2、2.5和纵筋配筋率分别为1.28%、1.62%、1.99%的9组无腹筋混凝土梁进行四点加载受剪试验，通过应用分形几何理论对试验梁表面的裂缝进行分析，使用盒计数法计算得到分级荷载及极限荷载作用下梁表面裂缝的分形维数，探讨了梁表面分形维数与极限荷载、分级荷载及跨中挠度之间的关系。结果表明：剪跨比与极限荷载及开裂荷载成反比，而纵筋配筋率与极限荷载成正比，但其对于开裂荷载的影响较小。无腹筋混凝土梁不论在分级加载作用下还是极限荷载作用下都具备明显的分形特征，在分级荷载作用下的分形维数在0.964～1.449，在极限荷载作用下的分形维数在1.33附近。分级荷载、跨中挠度与分形维数之间呈现较好的对数关系，分级荷载与分形维数的变化曲线受剪跨比及梁纵筋配筋率的影响具有一定的规律性，而跨中挠度受剪跨比的影响较小，在纵筋配筋率作用下，其曲线的曲率呈现出先增大后减小的趋势，但极限荷载与分形维数之间的关系具有一定的差异性，极限荷载会随着剪跨比的增大呈现出先增大后减小的趋势，随着纵筋配筋率的增大呈现出的差异性较大

尾砂固结排放能有效解决尾砂的处置问题，然而固结后的尾砂堆体多处于地表，其性能受自然环境影响较大。我国北方地区存在广泛的冻融循环现象，冻融作用会影响固结体的强度和声电特性，为探究冻融循环条件下全尾砂固结体损伤状态和机制，以李楼铁矿全尾砂固结体为研究对象，对经历不同冻融循环次数的全尾砂固结体试样进行无侧限抗压强度试验、扫描电镜（SEM）试验、电阻率试验和超声波波速试验，借助Matlab软件二值化数字图像处理技术对试样的表面裂隙进行定量分析，并利用电阻率和超声波检测技术对固结体试样冻融循环损伤进行联合检测。结果表明：随冻融循环次数的增加，固结体的无侧限抗压强度呈指数型减小趋势，冻融循环早期（0～5次）固结体的强度减少量最多；冻融循环对固结体的损伤是逐渐累积的过程，全尾砂固结体表观劣化特征发展过程为：微裂隙萌生→裂隙延伸发展→外表层破坏→内部结构破坏；固结体初始强度越大，表面裂纹数越少；内部微观结构由密实状态向疏松状态转变；固结体无侧限抗压强度与电阻率、超声波纵波波速呈正相关，遵循对数函数关系，建立了强度?电阻率和强度?超声波波速无损检测模型；电阻率和超声波波速能准确全面地评价冻融循环条件下全尾砂固结体的损伤状态