提出了一类新的四维分数阶超混沌系统,对其动力学特性进行了理论分析和数值模拟.通过Lyapunov指数谱和分岔图分析了系统对阶次变化的敏感性.当微分阶次连续变化时,系统既存在混沌特性又存在周期特性.然后根据分数阶超混沌系统同步及扩频通信理论,提出了一个扩频通信方案.该方案使用混沌信号序列作为直接扩频通信系统的扩频地址码,用于替换传统的码分多址(CDMA)通信系统中的伪随机序列(PN序列).最后,基于该分数阶超混沌系统设计一个扩频通信电路,在Multisim平台上验证了该方案的有效性和可行性

脂肪酸是脂肪族中含有羧基的一类化合物。此类 化合物广泛分布于动植物中。脂肪酸在生物体内是 以乙酰辅酶A和丙二酸单酰辅酶A为原料而被生物合 成的,它们在生物体内几乎均以酯的形式存在。脂 肪酸类成分也是中药中一类重要的有效成分,具有 很多重要的用途。此外,中药中也有很多生物活性 物质是由各种脂肪酸通过生物合成而得到的,例如 由花生四烯酸转化而成的前列腺素类成分具有非常 强的多方面的生物活性,使其与其他花生四烯酸类 代谢产物一起成为新药开发的重要目标

提出用嵌套饱和函数描述的控制律形式，可以同时解决速率和幅值约束的控制问题.建立浮空器的三自由度模型，将除螺旋桨推力外的其他作用力作为扰动项，进而把该系统化为类积分链式系统；基于嵌套饱和控制理论，研究了类积分链式系统的控制输入幅值及速率约束与控制器饱和函数参数的关系；以浮空器为研究对象，进行纵向和横向通道解耦控制器设计，实现控制系统输入的幅值和速率有界.利用Lyapunov稳定性原理证明了系统的全局稳定性，分析了可调控制器参数对改善系统的动态性能的影响，在考虑风扰动的情况下，仿真验证了控制器的有效性和鲁棒性

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

管道内气液两相流广泛存在于核工业、化工业以及石油运输等多个领域中，其诱发的流激力会引起管道振动，导致管系的疲劳破坏。本文分别从流激力发生机理、影响因素及计算模型出发，对流激力研究进展进行综述。研究表明：动量通量的改变被认为是引起流激力的最主要原因，管道内压力波动、液塞的脉动冲击、起伏不定的液波等因素同样会对流激力的产生做出贡献，针对不同流型建立完整的流激力发生机理的理论体系，是流激力机理研究方面的重点发展方向。在不同流型下，流激力展现出不同的波动特征，目前研究所针对的管道大多是单独的水平管或立管管道，开展多种集输–立管管道系统中流激力的研究将具有重要的工程意义。关于流激力经验模型和理论模型的建立逐渐完善，计算流体力学（Computational fluid dynamics，简称CFD）软件能够同时对流场和流激力大小进行模拟计算，优势明显，是一种重要的计算手段，对CFD软件计算结果的准确性进行研究，对比优选有效的CFD计算模拟方法，将具有重要科研价值

利用钢渣制备陶瓷材料是钢渣资源化大宗利用的一条新途径.开展不同烧结气氛对钢渣陶瓷影响规律的研究,对推动钢渣陶瓷技术的应用具有重要意义.以20%钢渣和80%黏土为原料,分别在空气和氮气气氛下,制备了钢渣陶瓷样品,分析了其晶相转变和性能变化规律,并定量研究了氧分压对钢渣陶瓷中铁元素价态转变的影响机理.研究表明,在空气条件下烧结时,原料中的Fe2+发生氧化形成赤铁矿相,烧结样品物理性能要优于在氮气条件下烧结的样品,其抗压强度和吸水率为310 MPa和3.7%;而在氮气条件下烧结时,Fe2+形成铁铝尖晶石和铁辉石,烧结样品中形成的气孔大小和数量要大于和多于空气条件下的样品,这是导致其力学性能较差的一个主要原因.铁元素赋存晶相转变的氧分压临界范围为0.5%~0.75%:当分压低于0.5%时,可以获得以铁铝尖晶石和铁辉石为主的黑色或褐色陶瓷样品;当氧分压超过0.75%时,Fe2+开始发生氧化并形成Fe3+,逐渐形成赤铁矿并带来样品颜色为褐黄色或褐红色.增加烧结环境中氧气分压量是减少钢渣陶瓷产品黑心的一个重要手段

以有效解决钾盐矿尾盐和尾液导致的环境污染、资源浪费、安全隐患等问题为出发点,以改善钾盐矿充填料流动度和强度为目的,利用钢渣水化反应缓慢持久的特点,制备了以钢渣为胶结剂的钾盐矿充填料,初步证明钢渣细度和养护温度对充填料的性能有较大影响.所制备的充填料8 h内流动度保持在200 mm以上,28 d抗压强度可达2 MPa,满足充填料的性能要求.本文着重从微观角度分析了其固化机理,X射线衍射技术、扫描电子显微镜、热重分析、红外分析等分析结果表明:钢渣粉与钾盐矿尾液水化反应的产物主要为C-S-H凝胶、水铝钙石(或称费里德尔盐)、类水滑石等,在水化反应过程中水化产物之间相互穿插包裹使体系结构的致密度和强度不断增长.在微观结构呈层状的水铝钙石和类水滑石中出现类质同象代替现象,Ca2+、Mg2+、Fe2+,Fe3+、Al3+和Si4+都可相互取代而使得OH-和Cl-参与其中,这对体系中的杂质离子起到固定作用,对充填料的稳定性有利.该研究结果初步表明钢渣具有充当钾盐矿充填料胶结剂的潜力

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

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果