基于模型聚合的去中心化拜占庭鲁棒算法

针对联邦学习中拜占庭用户发送任意错误信息,污染全局模型,影响联邦学习安全性和有效性的问题,在含未知数量拜占庭用户的去中心化网络中,提出可验证的去中心化联邦学习方法.该方法使用SCORE函数,基于验证数据集评估未知属性用户对于全局模型性能的影响,进而排除恶意模型更新并实施安全梯度聚合,实现安全高效的联邦学习.对SCORE函数得分结果进行阈值划分,降低用户属性分类的错误率并提高诚实用户的容错率.通过理论证明可验证的去中心化联邦学习算法的收敛性,并且通过大量数值实验验证所提方法对于拜占庭用户数量和攻击类型的鲁棒性.实验结果表明,在同等拜占庭攻击条件下,所提方法相较于其他容错算法具有更优的分类准确度.

探究复合材料发动机罩的行人保护作用

为探究复合材料发动机罩行人保护的作用,需要在结构设计及优化的基础上,进行静态和动态性能的仿真分析,即在达到发动机罩静态性能指标的前提下,要满足动态行人保护头部碰撞的要求。由于动静态的性能要求难以同时达到,则需要不断地进行结构调整和仿真计算,以达到符合复合材料发动机罩静力学和动力学性能要求的目的,从而有效实现发动机罩部件的轻量化并提高整车的动力性能。

探究复合材料发动机罩的行人保护作用

为有效达成复合材料发动机罩行人保护的作用,需在发动机罩结构设计及优化的基础上,进行静态和动态性能的仿真分析,即在达到发动机罩静态性能指标的前提下,尚且要满足动态行人保护头部碰撞的要求.由于动静态的性能要求难以同时达到,则需要不断地进行结构设计和仿真计算,最终形成符合静力学和动力学性能要求的设计方案,从而有效实现发动机罩部件的轻量化并提高整车的动力性能.

碳纤维复合材料在汽车行业的应用

阐述碳纤维复合材料部件的材料特点,简要介绍国内外碳纤维汽车部件发展状况。以某款产品的发动机罩轻量化开发为例,阐述了应用于该车型的碳纤维发动机罩的开发与应用*。