Network design for time‐constrained delivery

To meet customer demand, delivery companies are offering an increasing number of time‐definite services. In this article, we examine the strategic design of delivery networks which can efficiently provide these services. Because of the high cost of direct connections, we focus on tree‐structured networks. As it may not be possible to identify a tree‐structured network that satisfies all of the delivery guarantees, we allow these guarantees to be violated but seek to minimize the sum of the violations. We establish the complexity of the problem and exploit an empirically identified solution structure to create new neighborhoods which improve solution values over more general neighborhood structures. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

SiO2 溶胶不同掺杂方式对含氟聚丙烯酸酯/SiO2 杂化涂层性能的影响

用酸催化溶胶-凝胶法制得SiO2溶胶,分别采用共混法和原位聚合法制备含氟聚丙烯酸酯/SiO2纳米杂化涂层.利用红外光谱、扫描电镜等表征了杂化涂层的结构、形态及SiO2相的分散性;研究了SiO2含量、分布和界面状况等与杂化涂层的表面性能和力学性能的关联与影响.结果表明,SiO2在两种方法制备的杂化涂层中均以Si-O网络的形式存在,原位聚合法中SiO2相的分散性优于共混法;含氟聚丙烯酸酯涂层中引入SiO2相后,涂层性能明显提高,共混法的疏水性优于原位聚合法;二者的力学性能随SiO2相含量变化的趋势相同,原位聚合法略优于共混法.     

一种基于图论的网络安全分析方法研究

随着信息技术安全问题的日益突出,对网络系统进行安全分析日益重要.提出了一种基于图论的网络安全分析方法NEG-NSAM,在进行网络参数抽象和脆弱性关联分析的基础上,构造网络渗透图模型,刻画了威胁主体逐步渗透安全目标的动态过程.针对大规模网络环境,提出了渗透图简化算法.最后,运用NEG-NSAM方法进行了实例分析,验证该方法的可行性和有效性.     

基于欺骗的网络主动防御技术研究

针对网络对抗和计算机网络安全防护的现实需求,提出了一种在分布式欺骗空间中实施多重欺骗的网络主动防御技术,通过仿真常用的网络服务程序以及伪造安全漏洞来诱骗入侵者,利用内核级操作控制、文件系统镜像和信息欺骗,构建基于Windows和Linux平台的欺骗性操作环境,实现了对网络入侵全过程的欺骗、监视与控制.该技术突破了普通蜜罐技术单一欺骗层次的局限性,使得欺骗性、交互性和安全性同时得到明显提高.     

基于内容分析的协议识别研究

为解决多模式同时匹配的协议识别性能问题,提出了一种多模式组合有限状态机;以Thompson算法为基础,提出了一种压缩ε的NFA构造算法,该算法通过减少ε边及其对应状态,有效提高在协议模式编译时,NFA转换成DFA及DFA最小化过程的性能;基于上述理论与算法实现了一种One-Pass的组合多模式协议识别系统.实验表明:结合上述技术实现的系统,编译性能比标准DFA构造过程提高了7倍以上,匹配性能比L7-Filter提高了近20倍.     

一种无缓冲的光互连网络的吞吐率性能分析及优化

针对当前高性能计算机光互连网络中存在的光缓冲不易实现的问题,提出了一种无缓冲的光互连网络结构BOIN,并在对网络结构进行建模和分析的基础上,研究了网络的吞吐率随不同的输入负载和网络规模而变化的规律,给出了在一定的互连总规模和输入负载下,网络实际吞吐率达到最大值时网络拓扑结构所必须满足的条件.最后用模拟实验证明了这一结果的正确性.     

一种改进的MCM算法

平均曲率运动模型(MCM)是基于偏微分方程的图像处理模型的一种,具有明确的几何意义.提出了模型中退化扩散项的精确计算方法,并采用了两种新的方向估计方法.实验证明了新方法所得的结果优于原方法.     

基于神经网络的内燃机燃烧过程的辨识

发动机燃烧过程的数值计算精度是计算有害排放物和发动机结构优化的基础。跳出基于零维模型、准维模型和多维模型的数值计算方法,基于利用神经网络对燃烧过程进行辨识,并给出了仿真结果。     

基于MCMC方法的Lorenz混沌系统的参数估计

基于贝叶斯理论,提出用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法来估计Lorenz混沌系统的未知参数。首先导出了未知参数分布规律的后验概率密度函数;接着采用自适应Metropolis算法构造Markov链;然后截取收敛的链序列,计算混沌系统参数的估计值。数值试验表明:该方法具有很高的估计精度,同时具有较好的抗噪声性能。     

基于遗传算法的大型降落伞气动力参数辨识

建立了降落伞回收系统的六自由度动力学及运动模型,针对大型降落伞可观测数据少的特点,设计遗传算法辨识其气动力参数,利用仿真验证了辨识方法的可行性和辨识模型的正确性。结合空投试验录像分析数据,辨识了某型号飞船所采用大型环帆伞的气动力参数,并利用辨识结果对其稳定性进行分析,其结论可作为回收系统设计的理论参考依据。