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301.
302.
提出了一种基于贝叶斯分类算法的分布式拒绝服务攻击防御技术。利用贝叶斯分类算法来计算数据包的分值特征,按照分值表对数据包进行评分并映射成危险等级。然后对危险等级进行评估,根据不同危险等级对网络流量进行过滤。基于该防御技术,设计并实现了防御系统。通过实验分析,该系统在DoS/DDoS攻击发生时能有效区分正常流量与异常流量,从而实现对DoS/DDoS攻击进行实时防御。 相似文献
303.
某型飞机铝合金LY11螺旋桨腐蚀损伤试验 总被引:1,自引:1,他引:1
在疲劳试验机及电磁激振试验台上,对不同腐蚀情况的某型飞机螺旋桨桨叶模拟试件进行试验,分别得到了腐蚀损伤面积比随低周循环数N的变化规律,振动频率随损伤深度比、损伤长度比及损伤面积比的变化规律.试验表明,在载荷、温度相同条件下,材料性能、喷丸强化措施和使用环境是影响螺旋桨腐蚀损伤的重要因素;腐蚀损伤的面积比、腐蚀深度比对螺旋桨桨叶振动频率影响较大并获得最大深度比为0.14,模拟试件损伤深度最大允许值为0.7 mm,损伤面积比为0.015,损伤面积最大允许值为3.006 mm2. 相似文献
304.
305.
306.
基于彻体力模型的基本思想,发展了一套能够反映进气畸变对风扇/压气机气动性能影响的三维数值计算程序CSAC.首先详细研究了彻体力模型的具体建模方法,然后发展了相应的三维数值计算程序.利用该程序针对某单级跨声速压气机在均匀进气下的流场进行了计算验证,计算结果与雷诺平均Navier-Stokes(RANS)计算吻合得很好,流场主要参数分布与相关实验数据也有很好的一致性.利用该程序分别计算分析了进口存在稳态周向总压畸变及周向总温畸变的全环三维畸变流场,结果表明:压气机进口畸变流场存在大尺度、强三维特征,将导致压气机总压比及稳定裕度下降.所有计算结果均显示该模型能够在降低对计算资源和工程经验依赖的同时,有效分析进气畸变对压气机特性的影响. 相似文献
307.
基于多项式平方和规划的航空发动机鲁棒LPV/PI控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机常规(proportion integration,PI)控制器设计过程中难以保证鲁棒性及参数适应性差等问题,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型及多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的控制器设计方法.结合传递函数模型下的鲁棒稳定条件及弱对偶定理给出了多项式描述的LPV模型鲁棒稳定条件,并转化为便于求解的SOS规划问题.根据发动机非线性模型获取不同转速下的传递函数模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机LPV模型.根据所提出的定理构造出SOS规划问题,并求解得出LPV/PI控制器.最终以某型双轴涡扇发动机为被控对象,在包线内不同点进行了阶跃仿真,结果表明:高压转子转速控制系统的稳态误差为0,调节时间小于3s. 相似文献
308.
湍流边界层厚度对三维空腔流动的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
采用脱体涡模拟(DES)方法开展了不同湍流边界层厚度(TTBL)下的三维空腔非定常流动数值计算。空腔长、宽、深比例为5:1:1,来流马赫数为0.85,雷诺数为13.47×106 m-1,各工况湍流边界层厚度比值为1:2:4:8。研究结果表明,湍流边界层厚度对自由剪切层的发展、空腔底部静态压力分布、脉动压力及空腔流动类型均有重要影响,且随着边界层厚度的增大,下游剪切层覆盖的范围会增大,但是剪切层增长率降低;空腔前后静态压力压差减小、压力梯度下降;腔内局部测点的脉动压力声压级下降,各阶声压峰值频率向低频方向偏移;空腔流动类型往开式流动方向转换。 相似文献
309.
无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。 相似文献
310.
传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。 相似文献