一个新的类FEISTEL密码方案

分析了RSA和DES的算法优点和安全弱点,设计了一个新的密码算法方案。该方案以类FEISTEL结构为基础增强了左右两半部分结构的安全设计,利用了RSA进行密钥分配,并以序列密码算法的生成原理改变了固定密钥的缺点。该新方案具有一次一密的特点,给破译者获得大量的明密文对造成了很大的困难,可较好地抵抗差分分析与线性分析,是一种安全性较强的加密方案。     

进化规划中的变异与收敛

进化规划算法中变异是唯一的操作,因此变异算子对进化规划算法的性能有决定性的影响。文中以高斯变异算子为例,研究了变异算子在进化进程的作用,分析了进化规划算法不收敛的原因以及变异算子与进化代数、收敛精度间的关系。对传统进化规划算法和多群进化规划算法的性能进行了仿真研究,仿真结果表明了分析结果的正确性。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

梯度变化非晶碳涂层的摩擦学行为

采用多源磁控溅射物理气相沉积法在单晶硅片、20Cr和Cr12W表面制备了梯度变化非晶碳涂层,测试了非晶碳涂层的纳米硬度和弹性模量及摩擦磨损行为.结果表明涂层具有较高的硬度和弹性模量,分别达到15.3 GPa和184 GPa;涂层具有较好的摩擦性能,在干摩擦条件下摩擦因数基本保持在0.1～0.2,磨损率达到10-9 mm3/( N·m)数量级.     

轰击能量对Ti-Si-N纳米复合膜生长与力学性能的影响

采用离子束辅助沉积法(IBAD)在单晶硅片上制备了Ti-Si-N纳米复合薄膜,研究了轰击能量大小对Ti-Si-N纳米复合薄膜生长及力学性能的影响,同时探讨了轰击能量对Ti-Si-N纳米复合薄膜的生长机理的影响.通过原子力显微镜(AFM)、纳米压入仪、光电子能谱(XPS)和X射线衍射分析(XRD)等现代分析技术,对Ti-Si-N纳米复合薄膜的晶粒大小、力学性能、成分与相结构进行综合表征分析.试验结果表明当轰击能量为700 eV时,Ti-Si-N薄膜晶粒直径达到了最小值11 nm,此时Ti-Si-N薄膜的硬度相对最高,为33 GPa.     

基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

广义线性系统的鲁棒跟踪观测器设计问题

基于广义Sylvester矩阵方程的参数化解,将鲁棒性能指标和跟踪观测器参数矩阵进行参数化表示,从而使鲁棒跟踪观测器的设计问题转变成求解最小化问题.提出了一种设计鲁棒跟踪观测器的简单有效的算法,并通过实例和仿真对该方法进行了验证.     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

离心机试验中惯导平台误差系数辨识方法

针对离心机试验中惯导平台误差系数辨识问题,提出一种6位置辨识方案。建立误差系数辨识的非线性模型,再利用扩展卡尔曼滤波估计误差系数。由滤波中的估值方差矩阵计算各误差系数之间的相关系数,用相关系数分析系统的可观性,并将所有相关系数之和最小作为优化指标,利用遗传算法得到最优的位置组合。仿真结果表明,采用该方案可以有效辨识出惯导平台中与加速度高阶项有关的各项误差系数。