基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘，并对商品的感兴趣程度进行预测。因此，以此为背景，研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究，提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先，将关系型数据构建成异构网络，用户和商品为网络中的节点。然后，设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法，并对节点进行表示学习。最后，将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练，利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率，对比常用方法，准确率提升6.5%以上。      

面向安全属性的软件组件可信依赖关系度量模型

随着软件的应用规模越来越大，软件系统一旦出现故障，很可能会造成人员伤亡或财产等重大损失，因此对软件可信性进行评估尤为重要.在安全攸关如航空航天等领域，作为可信关键属性之一的安全性影响着整个软件系统的可信评估.特别当一个组件受到安全攻击或缺陷出现时，可信性会下降，会影响到与它可信关联的组件可信性，从而影响到整个系统的可信性.遵循这一思路，设计了软件系统组件可信性发生改变后对其它组件可信性影响度量公式，进一步给出当一组件可信性发生变化，整个软件系统各组件可信性度量发生变化的度量模型.本文以某“航天电源管理设备”为例，证明了本文所建立的组件可信依赖关系度量模型的合理性和有效性.     

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

具有复杂围护结构光学窗口的传热特性分析

针对具有复杂围护结构光学窗口传热特性,建立了高热流作用下的光学窗口及其复杂围护结构的辐射-导热传热模型,分别讨论了窗口的辐射半透明、光谱选择性、外部加热热流以及窗口尺寸对其瞬态温度响应的影响。结果表明,忽略窗口半透明特征会产生最大31.4%误差,忽略光谱选择性会产生最大40.4%误差;窗口外部气动加热热流影响显著,温度响应随热流的增大而急剧增大;窗口厚度对其传热特性的影响较大,随着厚度的增大窗口温度响应减小;而窗口半径产生的影响可忽略不计。     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先，本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型，有助于理解其面临的攻击。其次，本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型，同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较，进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

酚醛树脂热解产物高温燃烧详细化学反应机理简化

针对流动/酚醛树脂热解产物燃烧耦合数值模拟过程中使用详细化学反应机理带来的数值刚性问题,以保证计算精度要求,对酚醛树脂热解产物详细化学反应动力学模型进行简化研究。选取Chemkin-Pro中的良搅拌反应模型,对由53种组分325个基元反应组成的甲烷掺氢气详细化学反应动力学机理进行了敏感性分析和生产速率分析,得到包含15种组分15个基元反应的简化机理。结果表明:简化化学动力学模型能充分地再现详细基元反应模型的反应机理的主要特征,大幅缩短计算时间,进而用于高超声速条件下酚醛树脂热解产物引射及其对边界层扰动的计算流体动力学(Computational fluid dynamics,CFD)中。     

反推力装置运动学与动力学仿真

为了研究叶栅式反推力装置各部件在工作过程中的运动学与动力学特性,根据机构运动原理对反推力装置进行简化并建立了运动学与动力学数学模型。以滑动整流罩位移与阻流门所受气动负荷为输入进行运动学与动力学仿真,得到了反推力装置各部件的位移、速度及受力特性曲线,并对比分析了在不同尺寸参数下各部件特征点的运动轨迹和反推力装置负载力变化。结果表明:运动学及动力学仿真结果与工程实际相符；反推力装置机构参数选择不合理时,各设计点会发生干涉现象并导致机构无法运动;机构参数变化对负载力最大值影响尤为突出,在阻流门AC段长度值增大6%,阻流门CB段长度值减小9%的情况下,负载力正向最大值将增大19.53%,负向最大值增大12.67%。研究方法及研究结果可为反推力装置运动学及动力学分析,以及为反推力装置机构优化设计提供参考。      

反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能影响数值模拟

为了研究新型反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能的影响,将机身简化为二维模型,利用数值模拟的手段来研究攻角、反推开度,以及风扇打开或关闭对飞行参数的影响,为翼身融合分布式推进系统的反推装置设计提供初步的意见和建议。结果显示:反推闭合和风扇打开之后该机型的升力系数和俯仰力矩系数都会有较大增加;随着反推开度的增加,升力系数和俯仰力矩系数也随之增加;来流攻角对翼身融合分布式推进系统的气动性能也有较大影响。      

针对旋翼流场模拟的自适应网格算法

针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。