纤维素类生物质水热法制备航油前驱物能耗分析

生物质制备航空替代燃料对于全球碳减排和控制温室气体排放发挥十分重要的影响。纤维素类生物质来源广、年产量大成为其作为生物质原料的显著优势。结合目前纤维素类生物质研究的最新成果,深入研究了纤维素类生物质制备航油前驱物（糠醛（FF）、5-羟甲基糠醛（5-HMF）、乙酰丙酸（LA））关键工艺单元的工艺参数和产率,通过Aspen Plus工艺模拟,研究比较了糠醛与乙酰丙酸制备工艺、糠醛与5-羟甲基糠醛制备工艺过程的物质流和能流,得出了不同工艺参数对产率的影响,并进行了能耗分析,为提高平台化合物的产率和降低能耗提供了理论基础。      

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。     

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

基于Linux下TC的网络流量管理

介绍Linux下的流量管理器（TC）,讨论了TC的排队规定、分类和过滤器三个关键组件的相关细节,给出运用TC工具实现网络流量管理的具体实例。     

管类结构自由阻尼处理

采用复刚度法和变形能法,分析了管类结构的阻尼损耗因子,该阻尼损耗因子η除了受到模量比e、厚度比δ和平均半径比-γ的影响外,还与阻尼材料的损耗因子β成正比,并以海豚直升机救生绞车支架为例,分析了自由阻尼处理前后结构的阻尼损耗因子的变化.     

基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别

滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。     

模糊聚类灰关联度分析的决策方法

利用模类聚类分析、灰关联度分析的各自优势，将模糊聚类分析与灰关联度分析相结合，探讨一种有效而实用的决策方法－模糊聚类灰关联度分析法。     

混沌掩盖的同步通信技术

混沌信号具有类随机的性质,这就使得混沌信号越来越广泛的应用于保密通信系统中.介绍了通过采用LMI（Linear Matrix Inequation）设计反馈系数的方法,实现同步通信信息的保密性,并通过MATLAB仿真证明了结论的正确性.在信号传输过程中,当混沌系统达到同步以后,在其接收端能恢复出原始信息,从而实现混沌系统的保密通信.