基于摩擦磨损的KDP晶体固结磨料抛光垫优化

本文通过固结磨料球与KDP晶体对磨的单因素试验探究固结磨料球中反应物种类、磨粒浓度、反应物浓度、基体硬度对摩擦系数、磨痕截面积和磨痕处粗糙度的影响,试验结果表明:KHCO₃固结磨料球对磨后磨痕对称性好,磨痕处的粗糙度值低;磨痕截面积随磨粒和反应物浓度的增加而增大,随基体硬度的增大而降低;磨痕处粗糙度随磨粒和反应物浓度的增加先降低后上升,随基体硬度的增大先上升后降低;摩擦系数受磨粒和反应物浓度影响不明显,随基体硬度的增大而降低。选择KHCO₃作为反应物,Ⅰ基体,磨粒浓度为基体质量的100%,反应物浓度为15%制备固结磨料球与KDP晶体对磨后的磨痕轮廓对称度好且磨痕处粗糙度值低,以该组分制备固结磨料垫干式抛光KDP晶体,可实现晶体表面粗糙度Sa值为18.50 nm,材料去除率为130 nm/min的高效精密加工。     

基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法

恶意服务常利用域名生成算法（DGA）逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型（BoW）将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。     

萘乙炔基封端的含硅聚酰亚胺的制备与性能

为了获得兼具良好热性能和加工性能的聚酰亚胺树脂,设计合成了不对称二胺(3-氨基-苯基)-(4’-氨基-苯基)-乙炔(AMPA),含萘环的封端剂3-(萘-1-乙炔基)苯胺(NAA)以及含硅二酐双(3,4-二羧基苯基)二甲基硅烷二酐.为研究结构与性能的关系,引入4,4’-双邻苯二甲酸酐(ODPA)和间氨基苯乙炔(APA)为对照二酐和封端剂,制备了一系列分子链中含硅和内炔基团的聚酰亚胺树脂PI-Si-Ⅰ(以APA为封端剂)和PI-Si-Ⅱ(以NAA为封端剂),以及与之相对照的树脂PI-O-Ⅰ和PI-O-Ⅱ(二酐单体为ODPA). PI-Si树脂在常见溶剂如四氢呋喃中具有很好的溶解度,而PI-Si-Ⅱ树脂更是具有低的熔体黏度和100℃宽的加工窗口.热失重的结果显示固化树脂具有良好的耐热性能,5 wt%热失重温度(T_d5)在547℃左右,质量残留率在79%左右;热裂解分析结果表明在聚酰亚胺主链中引入的硅和内炔基团在高温环境中形成硅氧硅结构和苯环等刚性结构,从而提高树脂的耐热性.     

基于超高效液相色谱－串联质谱的不同加工干燥方法下的杜仲代谢组学分析

考察了不同加工干燥方法对杜仲整体代谢产物的影响。分别制备新鲜杜仲、堆置“发汗”、烫泡“发汗”和阴干杜仲样品,进行超高效液相色谱－串联质谱代谢组学分析。通过主成分分析（PCA）、正交偏最小二乘法判别分析（OPLS－DA）等多元统计分析方法,筛选出不同加工干燥方法下杜仲的差异代谢物,比较其相对含量。结果显示,4个组的杜仲样品在PCA得分图中可明显区分。与新鲜杜仲相比,杜仲加工干燥后有170种以上的代谢物发生显著变化,其中超过80%的代谢物表达上调。3种加工干燥方法之间,堆置“发汗”杜仲的上调代谢物数量较多,且有利于木脂素和香豆素类、环烯醚萜类、醌类成分的合成;阴干有利于酚酸类成分的保留,烫泡“发汗”则有利于黄酮类成分的保留。通过比较不同加工干燥方法下杜仲的差异代谢物,为探究杜仲药材的品质形成机制及优选其加工方法提供了科学依据。     

一类具有资源约束和优先加工顺序约束极小化加权总完工时间调度优化问题研究

本文针对工件间具有链状优先约束和relocation资源约束的极小化加权总完工时间调度优化问题展开研究.针对这一NP难问题,利用relocation约束的性质和贪婪算法的思想,设计了一个多项式近似算法,并证明了当链不可中断,每个链具有相同工件数和工件间具有相同加工时间时,2为该算法的紧界.     

珠心算训练提高儿童数字加工效率:来自数字Stroop范式下的ERP证据

本研究的研究目的是考察长期的珠心算(AMC)训练是否能提高儿童的数字处理效率,以及探究效率提升发生在什么阶段。33名儿童参加了本研究,他们在小学入学时随机分为两组,在年龄、性别和智商上进行匹配。所有的孩子参加相同的课程,珠心算组每周接受2小时的珠心算培训。经过为期两年的训练,我们让这些儿童完成一个数字Stroop任务(NSP)。用脑电图(EEG)和事件相关电位(ERP)记录技术监测任务期间的大脑活动情况。要求儿童判断同时呈现的两个数字的数值大小(NC任务)或物理大小(PC任务)。在NC任务中,珠心算组比控制组的反应时更快,但正确率相似。在PC任务中,两组的速度和准确性无差别。珠心算组在数字信息加工效率上得分更高。ERP的结果显示,珠心算组在N1、N2和LPC成分中都出现一致性效应,而对照组仅在LPC成分中出现一致性效应。在左顶叶,珠心算组的LPC幅度大于对照组,且LPC波幅的个体差异与NC一致和中性条件下的反应时值呈正相关,控制N2振幅后,相关性变得显著。我们的研究结果表明,珠心算训练可以强化符号表征和数量之间的内在联结,使珠心算儿童的数字信息处理变得更快,更加自动化。     

新型挠性支承结构及其加工方法

在分析现有几种挠性支承结构和加工方法的优缺点的基础上，研究了一种新型的挠性支承结构并在充分分析这种结构的优点后，提出了针对这种结构的切实可行的加工方法。此外还讨论了这种加工方法所存在的问题。     

滤池大阻力配水系统改造的理论与实践

提出了一种对传统滤池支母管穿孔大阻力配水系统改造的理论和方法，并在工程应用中得到了确认     

微孔洞生长对板材拉伸过程中变形局部化的影响

本文在作者提出的含孔洞材料下限本构方程的基础上，采用了初始缺陷带模型对微孔洞生长及分布对板材拉伸过程中变形局部影响进行了，分析着重研究了细观损演化规律对变形局部化模式及临界应变的影响，并成功预测了ＡＩＳＩ４３４０钢板材拉伸试件变形局部化换稳为及失稳方向。