基于人工智能的机床主轴故障诊断研究

随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM和AE)进行学习,分析比较了它们对主轴7种故障状态分类的准确性。实验结果表明:CNN和LSTM模型均具有较高的准确性,其中CNN模型的准确率最高,达到了99.3%,而AE模型的准确性相对较低,只有76.9%。验证了在机床主轴故障诊断中应用人工智能技术的可行性。

基于最大均值差异的能量侧信道泄露量化评估

能量侧信道分析是通过对密码设备运行时的能量消耗进行分析,推导出运行时的操作及操作涉及的敏感中间值.对密码设备进行能量泄露量化评估是分析密码设备信息泄露程度的重要手段,目前主流的评估方案主要关注于能量迹上单个样本点的泄露,并未充分考虑高阶攻击模型下的泄露评估问题,对于采用掩码防御措施的密码芯片来说,一旦发生泄露,通常表现为多变量联合泄露,因此采用传统的单样本点方法进行泄露评估会存在假阴性的问题.本文研究多点联合泄露评估问题,引入最大均值差异方法,提取能量迹的多变量联合特征,构建基于最大均值差异的能量泄露量化评估模型,提供了一种有效的能量侧信道泄露量化评估方法.通过实现无防御对策和有防御对策的AES算法,使用DPA contest v2、ASCAD v1和自采能量迹数据集进行实验,结果表明,基于最大均值差异的泄露量化评估方法能够有效降低单样本点检测方法出现假阴性的风险,HAC、MTD和Bartlett-F检验的对照结果也进一步验证了该方法的有效性.

不同粗糙度煤岩界面超低摩擦效应与声发射特征试验研究

为了揭示动载扰动作用下煤岩界面粗糙度对超低摩擦型冲击地压影响机制,采用自行研制的煤岩界面超低摩擦试验装置,以沈阳红阳三矿1082 m采深煤岩体为研究对象,通过改变煤块与砂岩块体表面粗糙度来模拟煤岩界面不同粗糙特性,以粗糙度系数表征煤岩界面粗糙程度,工作块体水平位移表征冲击过程中超低摩擦效应强度,声发射能量为工作块体摩擦滑动过程中的信号参数,进行应力波扰动下不同粗糙度煤岩界面超低摩擦试验.研究结果表明:(1)超低摩擦滑动过程中,工作块体水平位移、声发射能量计数以及累计能量曲线呈现出孕育阶段、激发阶段、稳定阶段变化特征;(2)煤岩界面粗糙度越小,工作块体水平位移和声发射能量峰值越大,煤岩界面越易发生超低摩擦效应;(3)不同煤岩界面粗糙度下,相比于其他扰动频率, 2 Hz时更易发生超低摩擦效应;(4)给出了声发射能量峰值与煤岩界面粗糙度系数对应关系.声发射能量峰值可以有效表征超低摩擦效应强度,可以用声发射能量峰值预测超低摩擦效应强度.

AES-192的相关密钥飞去来器攻击和矩形攻击

相关密钥攻击是对AES十分有效的分析方法之一.在2022年亚密会上,Derbez等利用概率为2−108的10轮相关密钥飞去来器区分器给出了目前最好的AES-192的全轮攻击.本文改进了全轮AES-192的相关密钥飞去来器和矩形攻击.基于Wang等的9轮相关密钥飞去来器区分器的截断差分,本文利用飞去来器分布表(BDT)技术给出目前概率最高的10轮相关密钥飞去来器区分器,概率为2−105.92.基于该区分器,改进了全轮AES-192的相关密钥飞去来器攻击,时间、数据和存储复杂度分别为2^(121.92)、2^(121.92)和2^(90.92),与之前的结果相比时间复杂度改进了22.08.进一步,给出了全轮AES-192的相关密钥矩形攻击,时间、数据和存储复杂度分别为2^(127.9)、2^(119.5)和2^(131.5),这也是目前在选择明文模式下对全轮AES-192最好的攻击结果.

基于AES的车联网通信加密算法

随着V2X技术发展得越来越快,车辆与其他设备的通信量以及信息重要度都在急速增长,车载信息遭到攻击从而被截取或者发生泄漏的风险也相应地大大增加,因此信息交互安全性成为了一个不可避免的研究课题。本文针对车联网传输数据量大、数据加解密操作频繁等问题,通过分析经典加密算法,进而改进传统AES加密算法,使用RC4加密算法生成伪随机密钥代替AES加密算法的密钥生成模块,优化加密时间的同时提升安全性能,并开展实验验证了其加密效率以及安全性。

基于声发射信号时频图深度学习的桥梁钢桁架焊接节点损伤程度识别

针对桥梁钢桁架疲劳损伤识别难度大、精度低的现状,提出基于声发射信号时频分析与深度学习的钢桁架焊接节点损伤程度识别方法。对桁架节点在桥梁运营状态下产生的声发射信号进行小波变换,表征不同损伤程度信号的时频能量分布模式,然后建立卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型对时频图进行损伤特征提取,并通过迁移学习思想提升模型的训练效率和学习能力,从而实现桁架焊接节点严重损伤、轻微损伤和噪声工况的准确识别。进一步对模型各卷积层激活区域进行可视化分析,解剖模型的损伤特征学习过程及分类逻辑。某悬索桥中央纵向腹板钢桁架焊接节点现场试验结果表明:相较于利用时域波形进行特征学习的一维卷积神经网络模型,时频图包含了更丰富的损伤信息,所建立的二维卷积神经网络模型对钢桁架焊接节点三种损伤程度的识别准确率超过94%,具有更强鲁棒性和实际应用价值。

BG-Trap法在伊蚊成蚊监测中的应用研究

目的采用BG-Trap法进行伊蚊监测,探讨该方法应用于登革热蚊媒常规监测和应急监测的可行性。方法在伊蚊监测场所用BG-Trap法分时段进行监测,用非参数统计分析的Chi-Square过程和t检验对监测结果进行统计和分析。结果应用BG-Trap法对伊蚊进行监测,15:00—17:00监测效果明显高于9:00—11:00(雌:χ^(2)=18963,df=1,P<0001;雄:χ^(2)=18667,df=1,P<0001;总体:χ^(2)=37500,df=1,P<0001);从12:00开始,按每小时一段统计诱蚊效果,以15:00—19:00时段对伊蚊引诱效果最好,平均捕蚊量为(618±21)只/h,平均小时诱蚊量与12:00—15:00有极显著的差异(雌:t=275,df=146,P<0001;雄:t=678,df=156,P<0001;总体:t=1016,df=304,P<0001)。结论可将BG-Trap法引入伊蚊的常规监测和应急监测。

基于LSTM-AE的民机空调热交换器性能异常检测方法

空调热交换器性能异常检测技术是快速判断民机空调系统运行状态并合理安排维修任务的关键,传统的异常检测方法难以有效处理高维时序数据,无法实现系统早期故障预警。为此,本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM,long-short term memory)与自编码器(AE,autoencoder)模型的无监督异常检测方法,用以识别民机空调系统异常运行状态。首先,基于民机空调系统原始传感器参数构建表征空调热交换器性能的特征监测参数;其次,构建LSTM-AE模型进行数据特征重构并计算重构误差;最后,使用孤立森林(iForest, isolation forest)进行无监督异常监测。将本文构建的无监督异常检测方法与传统方法对比,并建立模型评估指标,验证结果表明,所构建的模型方法可以对民机空调热交换器性能异常状态进行有效检测。

基于声发射技术的早龄期混凝土断裂性能

为探究早龄期混凝土的断裂性能,针对5种养护龄期(3、7、14、21、28 d)的混凝土试件,开展20根含预制裂缝的三点弯曲梁断裂试验,得到其荷载-裂缝口张开位移(P-CMOD)曲线.基于该曲线,计算得到早龄期混凝土的断裂韧度(起裂韧度和失稳韧度)和断裂能.采用声发射(AE)技术,通过振铃计数和累计振铃计数与时间的关系曲线,探讨养护龄期对早龄期混凝土试件损伤断裂过程的影响;通过计算上升角(RA)和平均频率(AF),分析了早龄期混凝土的破坏模式.结果表明:早龄期混凝土的断裂韧度和断裂能均随着养护龄期的增加而增大,抗开裂能力提高,延性变差.当养护龄期由3 d增至14 d时,混凝土的断裂韧度和断裂能增速较快;当养护龄期由14 d增至28 d时,混凝土的断裂韧度和断裂能增速变缓.振铃计数和累计振铃计数均能较好地反映早龄期混凝土的损伤破坏过程,其中累计振铃计数的增速随着养护龄期的增加而减小.混凝土的剪切裂缝占总裂缝的比例随着养护龄期的增加而增加.

基于深度学习的白纹伊蚊卵粒识别模型初步研究

目的构建白纹伊蚊Aedes albopictus卵粒图片数据库,并基于深度学习和瓦片重叠法建立白纹伊蚊卵粒自动识别和计数模型,为伊蚊监测和防治提供技术方法。方法在上海市3个区收集野外和实验室品系的白纹伊蚊卵粒图片449张,使用Python环境labelimg库进行人工标定蚊卵,采用快速区域卷积神经网络(faster regional convolution neural network,Faster R-CNN)模型建立白纹伊蚊卵粒识别模型,并使用瓦片重叠法智能识别和计数。使用精确率、召回率和调和平均值(F-measure)进行模型效果评价。结果经过15次模型迭代训练,损失值随着训练次数增加逐渐下降至0.000119,平均精度均值(Mean Aaccuracy,mAP)从0.968增加至0.980,最终模型精确率为0.90,召回率为0.97,调和平均值为0.93。结论本模型具有较高的白纹伊蚊卵粒识别能力,初步达到了辅助开展诱蚊诱卵器监测中卵粒鉴别和计数的功能。在不断的优化模型、细化分类识别能力后可成为简便高效的监测辅助工具。

BG-Trap法与双层叠帐法对登革热媒介白纹伊蚊监测效果的比较

目的比较BG-trap法与双层叠帐法对登革热媒介白纹伊蚊的监测效果,进一步探讨BG-trap法用于登革热媒介伊蚊监测的可能性,为制定更有效的登革热防控策略提供参考依据。方法实验选取江苏省3个设区市的6个户外监测点,于8—9月的3天时间中,分别于每日16:00-16:30、17:00-17:30、18:00-18:30三个时段同步开展BG-Trap法和双层叠帐法监测。结果BG-Trap法和双层叠帐法均能够有效地捕获白纹伊蚊的雌蚊,双层叠账法捕获的白纹伊蚊占比高于BG-Trap法(χ^(2)=16.034,P<0.01),两种方法捕获的白纹伊蚊雌蚊构成比之间差异无统计学意义(χ^(2)=0.162,P=0.687)。BG-Trap法捕获的白纹伊蚊平均密度指数为7.85±5.23只/(台·h),低于双层叠帐法的27.04±13.86只/(顶·h),差异有统计学意义(t=6.73,P<0.001)。结论BG-Trap法对登革热媒介白纹伊蚊监测效果不及双层叠帐法,其能否应用于登革热媒介伊蚊监测有待于进一步研究。

基于混沌序列和AES算法的数据库外层数据传输同步加密方法

为保障数据库外层数据的安全传输,提出一种基于混沌序列和AES算法的数据库外层数据传输同步加密方法。该方法结合AES算法的加密安全性和混沌序列的加密速度优势,通过加密代理服务器和应用服务器对数据库外层数据进行处理,利用混沌序列logistic映射参数初始化、混沌序列二进制量化、AES动态加密和尾端处理实现数据库外层数据传输同步加密。实验结果表明,该方法能够成功地对文本和图像数据进行加密和隐藏,同时提高加密效率,并兼顾了数据的安全性和传输效率。

头孢类抗生素致敏红细胞检测与溶血性贫血的关系

【目的】探讨头孢类抗生素致敏红细胞检测与溶血性贫血的关系。【方法】收集在本院住院的996例患者(选择做血型检测及准备输血)的血液标本,使用抗球蛋白卡式法检测药物致敏的红细胞直接抗球蛋白试验(DAT)阳性情况,统计临床DAT检测结果及患者在临床中的科室分布。采用抗球蛋白卡式法对DAT阳性血液标本进行抗体分型,DAT阳性强度分布及分类、头孢类抗生素致敏红细胞检测,了解DAT阳性使用抗生素种类。观察患者是否发生溶血性贫血,分析头孢类抗生素致敏红细胞检测与溶血性贫血的关系。【结果】DAT阳性检出率为7.83%(78/996),其中内科患者DAT阳性率高于外科(P<0.05)。78例DAT阳性患者血液标本在抗球蛋白卡中的反应强度为1+、2+、3+、4+的占比分别为28.21%、24.36%、25.64%、21.79%,反应强度分布比较,差异无统计学意义(P>0.05)。DAT阳性分类中抗IgG、抗C3d、抗IgG+C3d占比分别为39.74%、33.33%、26.92%,DAT阳性分类构成比较,差异无统计学意义(P>0.05)。78例DAT阳性患者血液标本中,共检测出4种抗生素致敏红细胞9例,其中头孢克洛致敏红细胞占比均高于头孢哌酮舒巴坦钠、头孢吡肟、头孢他啶(P<0.05),其余抗生素种类间比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。DAT阳性患者血液标本中,使用抗生素患者临床溶血性贫血发生率高于未使用抗生素者(P<0.05),使用抗生素致敏红细胞者溶血性贫血发生率高于抗生素未致敏者(P<0.05)。使用抗生素未致敏患者溶血性贫血发生率与未使用抗生素者比较,差异无统计学意义(P>0.05)。【结论】头孢类抗生素致敏红细胞检测与溶血性贫血存在一定的相关性。

含Y型组合节理花岗岩单轴压缩破坏机理及声发射特征

利用劈裂法在花岗岩试件中预制不同倾角的Y型组合节理,进行单轴压缩实验,分析组合节理倾角对破坏模式、峰值强度、表面变形场、声发射能量释放特征的影响,探究不同破坏模式下的破坏机理.实验结果表明:1)含Y型组合节理岩石随节理倾角变化呈现整体破坏、楔形体弹射破坏和沿主节理面破坏三种主要模式;2)组合节理夹角、主节理倾角均与岩石强度具有负相关关系;3)破坏模式从整体破坏转变到弹射破坏、沿主节理破坏时,滑移变形集中区域由次节理向主节理转变,AE高能级事件诱发原因由主、次节理压密及滑移错动向主节理压密及滑移错动转变;4)随主节理倾角的不断增大,主节理面上释放的能量更高、能量的分布更加不均匀.

基于AES与ECC混合算法的计算机网络通信数据安全加密方法

为了提高通信数据在计算机网络中的安全性,提出一种基于AES与ECC混合算法的计算机网络通信数据安全加密方法。通过时域分析,得到通信数据在计算机网络边缘的频率分布情况,根据通信数据中冗余信息的密度,离散化处理通信数据内的噪声,提取出通信数据的特征向量。根据通信数据的明文空间进行加密处理,计算出待加密通信数据的密文值,将计算机网络通信数据的加密过程约束成加密函数的计算,设定通信数据安全加密的约束条件,采用AES算法加密通信数据的明文,利用ECC算法加密AES密钥,将AES与ECC结合,生成通信数据的密钥密文,实现通信数据的安全加密。实验结果表明,所提方法能够保证通信数据在计算机网络中的安全,可以将通信数据加密后的受攻击指数控制在0.1以内,提高通信数据的加密效果。

多维动态网络的密钥认证数学建模与仿真

多维动态网络在密钥认证过程中,若加密的密钥安全程度较低,则会被量子计算机解码,使传输的隐私数据出现泄露。为有效提升密钥的安全认证效果,提出量子攻击下多维动态网络密钥认证数学建模方法。方法建立用于多维动态网络的密钥认证模型,在建立的认证模型中,对网络中待传输数据实施冗余清洗,并使用高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)算法生成密钥对待传输数据初次加密;添加一串噪声数据在加密数据中,并对其二次加密,进一步提升数据的抗量子攻击性能,建立多维动态网络的安全密钥传输模型,完成密钥的安全传输。根据解密方法结合密钥对数据安全解密,完成多维动态网络密钥的安全认证。实验结果表明,利用上述方法开展网络密钥认证时,加解密时间短,认证准确率在85%以上,且抗量子攻击能力强。

基于有限域的通用掩码防御方案设计与实现

加密算法被广泛用来保护秘密信息,侧信道攻击通过捕获侧信道数据对加密算法进行攻击。相关功耗分析(Correlation Power Analysis,CPA)攻击具有易于捕获功耗数据、算法实现简单、攻击效率高等特点,是加密算法的重要威胁之一。掩码技术是一种常用于防御功耗分析攻击的技术,这种技术在不修改算法本身功耗特点的情况下,引入随机数。掩码使算法中间值随机化,降低算法中间值与功耗数据的相关性,能够防御相关功耗分析攻击等。对有限域(Galois Field,GF)实现的高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)算法、SM4算法使用掩码技术进行防护,重点在于优化有限域求逆算法。针对AES算法、SM4算法分别提出一种有限域掩码算法,使用全掩码技术,其中包含一种通用的有限域求逆算法。该GF(28)上求逆算法共使用6个GF(24)乘法模块,2个GF(24)平方模块,2个GF(24)平方后乘常数模块和1个GF(24)求逆模块,求逆结果输出基本同步。实验结果表明,掩码算法有效提升了算法硬件实现的抗功耗攻击能力。

三角形外角平分线的一个性质——兼擂题(150)解答

本刊解题擂台(150),本文给出一个证明.证明在△ADC中,由塞瓦定理得AE ED.DB BC.CG GA=1.由AE=ED得CG GA=BC DB,⇒CG GA+1=BC DB+1⇒AC AG=CD DB,①在△ABC中,由外角平分线定理得AC AB=CD DB,②由①和②得AG=AB.

三种复方植物精油驱蚊效果实验室观察研究

养殖场中滋生的大量蚊蝇可以在畜禽之间和人畜之间传播蚊媒病毒,不仅会对养殖场造成经济损失,而且还会严重威胁人类健康。本试验为了观察三种复方植物精油在实验室驱蚊的效果。我们根据国标GB/T 13917.9-2009规定的攻击力试验方法,通过使用小鼠模型来测定三种复方植物精油对白纹伊蚊的驱避时效。本试验结果显示在该试验中,以白纹伊蚊作为本次试验蚊虫,两种驱蚊花露水在2 h以内对昆明小鼠有效保护率在70%以上;复方植物精油(APEX)在2 h内对昆明小鼠的有效保护率达到40%;通过调整植物精油成分,复方植物精油(APEX-1)对昆明小鼠有效保护时间为2 h,而且在4 h内有效保护率均可达到80%以上;复方植物精油(APEX-2)型对昆明小鼠有效保护时间为2 h,而且在4 h内有效保护率均可达到90%以上。结果表明,复方植物精油(APEX)是一种有效的蚊蝇驱避剂,通过调整植物精油成分后,有效保护率达到80%以上,其高效绿色环保的优势在养殖场蚊蝇驱避方面有较大应用前景。

ICP-AES法测定电炉渣中二氧化硅

本文研究了采用酸溶的方式消解样品,ICP-AES光谱法测定电炉渣中二氧化硅的分析方法。采用浓盐酸和浓硝酸溶解电炉尾料样品,加入氢氟酸消解二氧化硅和硼酸络合氟离子,采用ICP-AES法测定电炉尾料样品中的二氧化硅含量。二氧化硅的相对标准偏差RSD为0.35%~0.58%,加标回收率为95.6%~102.3%。方法加标回收率好,满足分析方法要求。