IQoSM: 一种支持多媒体传输 QoS 服务的框架模型

随着多媒体应用的发展 ,网络 Qo S保证问题日益突出 ,各种 Qo S服务的策略和算法也层出不穷。如何适应不同应用的特点 ,提出统一的 Qo S框架模型 ,在此基础上根据不同应用需求进行 Qo S策略变换、算法更新 ,是值得深入研究问题。文中提出一种 Qo S管理框架模型—— IQo SM ( Integrated Qo SModel)。 IQo SM模型提供完整的 Qo S管理框架结构 ;各模块相互独立 ,协调合作 ,便于开发。它独立于具体 Qo S算法、策略 ,具有高度的灵活性、可构造性 ,便于算法更新与改造。最后还给出 IQo SM在 CORBAA/ V STREAM机制上的实现设计     

计算机通信网中的窗口体制分析

给出了计算机通信网中的窗体制描述 ,针对数据链路层和网络层运用的窗体制 ,分别进行了分析。讨论了不同层次上窗体制运用中的参数 ,列出了一种窗体制具体形式的程序流程图     

我国反恐系统化处置机制的建构

恐怖主义是威胁当今世界和平与稳定的主要因素。“藏独”和“疆独”是我国当前面临的主要恐怖势力。传统单一性的反恐处置模式在打击恐怖主义时很容易陷入顾此失彼的困难境地。坚持立足全局和放宽视野,从系统化的角度提出一套反恐处置战略具有十分重要的理论价值和实践意义。在反恐处置机制中,要充分发挥法律战的基础性作用、情报战的先导性作用、经济战的根源性作用、心理战的瓦解性作用、舆论战的宣传性作用以及协作战的堵截性作用。     

基于CFD的磁射流抛光去除机理分析

应用计算流体动力学(CFD)方法分析了一种新型精密抛光技术——磁射流抛光的材料去除机理。磁射流抛光中,含有磨料的磁流变液射流被喷嘴出口附近的局部外加纵向磁场磁化,产生准直的硬化射流束来进行相对远距离的精密抛光。介绍了磁射流抛光的原理和实验装置,分析了磁流变液聚束射流的形成,通过一系列定点抛光实验研究了磁射流抛光工艺的材料去除分布特征,利用计算流体动力学的方法分析了垂直冲击和倾斜冲击情况下,磁流变液射流与工件表面相互作用时径向流场功率密度的分布特征。实验结果和仿真计算结果表明:磁流变液射流在工件表面径向扩展流动产生的径向剪切作用导致了材料去除;CFD方法能模拟抛光区去除率的三维分布,因此可以准确地预测抛光区形状。     

海面雷达杂波建模技术研究

为了能在强烈的海杂波背景下检测到目标信号,从而提高海面雷达的杂波可见度,使海面雷达具有更高的分辨率和可靠的监测性能,在精确的描述海杂波特性的基础上,详细研究了杂波散射机理建模、杂波统计建模和杂波非线性建模3种海面雷达杂波建模关键技术。     

目标信息的时效性分析

战场态势是随时间不断变化的,描述战场实体状态的目标信息有其寿命周期,须及时生成并提供给使用者.提出信息价值和信息时效性的概念来衡量指挥自动化系统提供的目标信息是否满足作战行动对时间的要求.信息价值因为延时而衰减,从而降低使用信息所能达到的效果.通过分析信息延时对决策质量、毁伤概率的影响,分别讨论了信息用于决策和作战的时效性.     

润滑油纳米铜添加剂及其对不同粗糙度表面的减摩自修复行为

采用KBH4液相还原法制备了纳米铜添加剂,采用透射电子显微镜对纳米铜添加剂进行了表征,通过摩擦磨损试验机测试了纳米铜添加剂对4种不同粗糙度摩擦表面所表现的抗磨减摩性能,并对不同的磨损表面进行了光学显微镜和能谱分析。结果表明:纳米铜添加剂为分散性能稳定的20nm的球形颗粒;纳米铜添加剂具有良好的抗磨减摩性能,尤其是对于光滑的摩擦表面,与基础油相比,可使摩擦因数降低24%。纳米铜添加剂还具有良好的自修复性能,摩擦过程中,能够在摩擦表面形成一层高弹性低硬度的自修复膜,自修复效果对于光滑的摩擦表面更为显著。     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

铝合金表面涂覆隐身吸波涂层脱落原因分析

通过对某装备车体外脱落隐身吸波涂层样品的表面形貌、截面形貌、元素组成及含量分析,发现吸波涂层和Al2O3钝化层之间没有化学结合键,只存在物理吸附和机械结合,在外部环境的作用下,很容易引起隐身吸波涂层的脱落。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。