应用Mimics和HyperMesh软件建立人体下颌骨三维有限元模型

目的:探讨一种快速、精确的正常人下颌骨三维有限元建模方法。方法:对1名牙列完整、咬合关系正常的男性志愿者进行颌骨螺旋CT扫描,将获取的Dicom格式数据在Mimics 10.01软件中进行完整下颌骨3D重建,将所得的下颌骨三维几何模型转换成iges格式后,导入HyperMesh软件中完成网格划分及对材料属性进行赋值,最后导入ABAQUS 6.9对模型边界约束条件进行限制,生成完整下颌骨的三维有限元模型。结果:快速地建立了更加精确的人体完整下颌骨的三维有限元模型。联合运用HyperMesh软件和Mimics软件对下颌骨进行建模,大大提高了建模的速度以及模型的质量。结论:应用Mimics和HyperMesh软件可以快速、精确的建立人体下颌骨的三维有限元模型,为进一步的生物力学分析打下基础。

基于HyperMesh软件的客车CAE前处理二次开发

介绍利用Tcl/Tk语言二次开发基于HyperMesh前处理软件的自动化工具,可以极大地提升客车CAE前处理效率,同时可减少工作中的人为错误。

基于HyperMesh软件的复杂结构有限元建模

针对结构复杂的大坝有限元结构分析中常需在已有HyperMesh格式有限元模型上增加某些附属混凝土结构,以李家峡双曲拱坝为例,采用HyperMesh软件中的Geom和Tool等子面板建立新增附属结构的几何模型,并剖分为三维有限元模型,进而与AutoCAD软件进行比较。结果表明,利用HyperMesh软件对复杂结构进行补充修改几何模型,可大幅提高建模效率。

基于HyperMesh软件的复杂地质工程有限元建模

建立复杂地质结构工程的有限元模型,往往要花大量的时间。利用HyperMesh软件建立复杂地质工程有限元模型,以从复杂部位到简单部位的顺序划分网格为原则,并且对于特定的区域选择合适的网格划分功能。通过网格质量检查,并与Marc软件进行比较。比较分析后认为:HyperMesh是一个高性能的有限元前处理器,利用其强大的网格划分功能对该复杂地质工程中坝体及主要地质条件进行建模,可大大提高建模效率。

基于HyperMesh软件的高速动车组齿轮箱有限元建模

高速动车组齿轮箱是将动车组中牵引电机输出转矩传递到输出轴与轮对的重要装置,牵引电机通过传动齿轮驱动主动轮对与输出轴旋转。用HyperMesh软件对齿轮箱进行建模,以期为以后进行有限元应力结果分析和产品设计提供重要参考。

基于Hypermesh软件的复杂尾矿坝有限元网格划分

采用hypermesh软件对尾矿坝几何模型进行网格划分,研究了hypermesh软件前处理功能中的几何清理及3D网格划分等关键问题。重点研究了在划分尾矿坝不同材料属性区域网格时,利用几何清理功能和多种网格划分技术共同完成了高质量的3D网格划分,为尾矿坝划分高质量网格提供了一种新的思路。结果表明,hypermesh软件强大的前处理功能对在尾矿坝建模中的高质量网格划分具有重大帮助。

基于Hypermesh软件的天然气气瓶支架失效分析

针对某天然气汽车气瓶支架出现早期疲劳断裂问题,利用有限元分析软件Hypermesh建立气瓶支架有限元模型并进行静强度分析,识别出气瓶支架断裂点和潜在失效点,根据分析结果对气瓶支架进行结构改进。对改进后结构进行静强度分析可知,满足设计要求,而且在使用过程中未发现断裂现象。

基于细粒度代码表示和特征融合的即时软件缺陷预测方法

即时软件缺陷预测指在软件更改初次提交之际预测该更改引入缺陷的倾向。此类预测针对单一程序变更,而非在粗粒度上进行。由于其即时性和可追溯性,该技术已在持续测试等领域得到广泛应用。目前的研究中,提取变更代码表示的方法粒度较粗,仅标出了变更行,而没有进行细粒度的标记。此外,现有的使用提交内容进行缺陷预测的方法,仅仅是把提交消息与变更代码的特征进行简单拼接,缺失了在特征空间上的深度对齐,这使得在提交消息质量参差不齐的情况下,会出现预测结果易受噪声干扰的情形,并且现有方法也未将领域专家设计的人工特征以及变更内容中的语义语法信息综合起来进行预测。为了解决上述问题,提出了一种基于细粒度代码表征和特征融合的即时软件缺陷预测方法。通过引入新的变更嵌入计算方法来在细粒度上表示变更代码。同时,引入特征对齐模块,降低提交消息中噪声对方法性能的影响。此外,使用神经网络从人工设计的特征中学习专业知识,充分利用现有特征进行预测。实验结果表明,相较于现有方法,该方法在3个性能指标上均有显著提升。

基于LabVIEW的智能建筑外墙饰面砖脱空识别软件开发

建筑外墙饰面砖出现脱空现象导致行人出行安全隐患。建筑外墙饰面砖常用锤击检测法识别脱空,识别结果需检测人员的判断。为了进一步提高检测准确率,该文应用LabVIEW开发了智能建筑外墙饰面砖脱空识别软件。该软件基于有限状态机模型开发了数据采集、数据分析和数据管理等功能模块。其中数据分析模块通过提取首波幅值和小波系数积分比特征,运用拉依达准则对数据进行预处理,结合K近邻算法构建脱空识别模型来判别饰面砖是否脱空。并通过制作外墙试件进行实验验证,结果表明软件识别试件的脱空识别率达到92%。因此,该软件能有效识别建筑外墙饰面砖脱空的大小和位置,且运行稳定可靠,在实际工程中有较高的应用价值。

基于流程模拟软件对高温导热油产品分离塔操作异常的研究

合成型高温导热油装置产品分离塔是提纯导热油产品的关键环节。以产品塔的分离过程为研究对象,利用Aspen plus流程模拟软件建立了该塔的稳态模拟流程,通过对比模拟数据与实际运行参数验证了模型的可靠性。在此基础上对该塔的异常工况进行了水力学分析,针对装置开工投产以来出现的操作异常、塔顶重组分含量超标的问题进行了模拟分析论证。模拟结果表明当塔釜抽出需部分返送进料时易发生液泛,要严格控制返塔量在1000kg/h以内,以确保液泛率维持在安全阈值之下;在正常工况下若塔的回流量低于1900kg/h会导致精馏段传质过程异常,操作时必须确保回流量不低于此值,以确保精馏段液体喷淋密度高于最小允许值,进而维持正常的传质过程。基于上述模拟分析结果,对实际操作进行了针对性调整,有效解决了产品塔的运行异常问题,产品质量达到指标要求。

基于项目精化的“软件工程”课程教学方法探索

“软件工程”是计算机相关专业的核心课程之一,对于培养学生的工程素质和实践能力具有重要意义。然而,在传统课程教学中,由于教学计划和课时安排的限制,学生的课程设计往往显得仓促且碎片化,容易导致对项目理解不够深入、软件作品不够完善等问题,从而影响学生对软件工程方法论的理解。为了解决这些问题,文章提出了一种基于项目精化的“软件工程”课程教学方法。该方法通过一个贯穿始终的项目,将所有软件专业课程设计有机串联,不同课程聚焦于项目的不同部分进行深入优化,最终在“软件工程”课程实践阶段完成整个项目的开发和部署,从而形成一个较为完整的项目开发闭环。实践表明,这种方法不仅能够提升学生的学习动力和成就感,还能加深其对项目的理解,强化软件工程方法论的应用意识,并有效培养学生的实践能力、团队协作能力和创新思维能力,为“软件工程”课程教学提供了新的思路。

软件工程专业研究生多维度协同人才培养新模式

“双一流”建设背景下,研究生创新人才培养成为高校教育改革的重要议题。地方性高校面临人才培养质量不高、创新能力不足等问题。为此,以软件工程专业研究生培养为例,提出多维度协同人才培养模式,探索校政企多维度协同研究生人才培养的新途径,该模式将导师精细化培育和学生差异化发展相结合,强调理论与实践相结合,注重培养学生的创新思维能力、实践能力和团队合作能力,有力推动了软件工程专业研究生教育发展,实践成效显著。

高职软件技术专业“三维度三阶段三融入”核心素养培育研究

针对高职软件技术专业核心素养培育中存在的问题,以学生发展为中心,我国提出了软件技术专业“三维度三阶段三融入”核心素养培育模式。该模式明确了新时代高职软件技术专业三维度核心素养培育的现实要求和深远意义,系统设计学生“准职业人”“职业人”“企业人”三个不同阶段核心素养培育的实施路径,实施“三融入”核心素养培育工程,切实提高了人才培养质量,实现了高职软件技术专业学生的可持续发展。

基于深度学习的软件定义网络异常检测方法

软件定义网络(software-defined networking,SDN)作为一种新兴的网络架构,为网络管理和安全提供了新思路。本文针对SDN中的异常检测问题探讨了一种基于深度学习的方法。首先,研究了深度学习在异常检测领域的应用。其次,通过数据采集与预处理,获取了SDN的仿真流量数据,并进行了数据清洗、归一化和降维处理。最后,构建了基于自编码器的异常检测模型,并在Matlab平台上对仿真数据进行了验证。结果表明,所提方法在精确率、召回率和F_(1)分数等指标上具有良好的性能,能有效识别SDN中的异常流量。

基于代码和描述文本相融合的软件分类研究

第三方软件系统在现代软件开发过程中有着重要的作用.软件开发人员根据需求,在第三方软件库中检索合适的依赖库来构建软件,可避免许多重复工作,加快开发过程.然而,检索第三方依赖库的过程可能会很困难.通常第三方软件库提供预设的标签(类别)给软件开发人员进行查找,但是如果一个软件的预设标签被错误地标注,软件开发人员就无法查找到其需要的库,这势必会影响开发过程.提出了一种软件分类模型来解决上述挑战,模型结合方法向量、方法重要性和文本向量,将未知类别的软件分类到已知类别.鉴于此问题尚未有公开的数据集,为此建立了一个数据集并公开,此数据集包含来自Maven存储库的30种类别的120个软件系统.在此自建数据集上对提出的分类模型进行了测试,预测类别的准确度对于1个候选者的情况(top-1)为70%,对于3个候选者的情况(top-3)则达到了90%.实验结果表明,所提模型可以有效用于对开源存储库中的软件系统分类,辅助软件开发人员快速查找第三方库.

基于可编程软件定义网络的动态网络防御方案

嗅探攻击和洪泛攻击是物联网中两种常见的攻击方式:嗅探攻击隐蔽性强,旨在窃取用户数据;而洪泛攻击具有破坏性,会影响正常的网络通信和服务。攻击者可能利用嗅探攻击寻找攻击目标,然后通过洪泛攻击对目标进行攻击,这种攻击方式使IoT面临严重的安全威胁。而端信息跳变、虚假IP跳变、双IP跳变等防御手段侧重于单一类型的攻击,难以有效地应对这种攻击方式。针对IoT环境下面临的安全问题,提出一种基于可编程软件定义网络(SDN)的动态网络防御方案。在攻击侦查阶段,通过动态改变协议号和周期性跳变数据包中的四元组,可成功混淆端信息,从而有效抵御嗅探攻击。在攻击实施阶段,通过首包丢弃和源认证的方式,可成功抵御洪泛攻击,从而显著提高网络的安全性。仿真实验结果表明,与传统针对单一类型攻击的防御方案相比,该方案能在网络攻击的不同阶段有效抵御嗅探攻击和洪泛攻击,并保持了较低的通信时延和CPU负载。

基于位图表征与U-Att分类网络的恶意软件识别技术

在计算机安全领域,恶意软件识别一直是一个具有挑战性的任务,当前基于深度学习的恶意软件检测技术存在泛化能力不足、性能损耗高等诸多问题.为解决上述问题,提出一种基于位图表征与U-Att分类网络恶意软件识别新技术.U-Att分类网络在残差U-Net网络的基础上,结合了注意力分类器,自适应地聚焦于恶意样本的重要区域,从而提高分类性能.实验中使用多个公开数据集进行了验证,并与其他方法进行了比较分析.实验结果表明,该网络在恶意软件识别任务中取得了优越的性能且拥有更少的参数量.

价值工程在软件工程中的应用体现

在软件项目开发过程中,需求变化、技术更新和成本控制等挑战层出不穷。为了有效应对这些挑战,需要寻找一种合适的解决方案。在这种背景下,价值工程作为一种有效的工具和方法,展现出了其在资源优化和软件项目整体价值提升方面的巨大潜力。在项目实施的不同阶段,价值工程都发挥着不可或缺的作用。在需求分析阶段,通过细致的功能评价,能够准确识别项目的核心价值点;在设计阶段,结合成本分析,可以选择既符合项目需求又经济高效的技术方案;而在开发、测试和维护阶段,价值工程同样能够帮助优化产品价值并控制成本。通过运用价值工程,成功地优化了软件产品,显著提升了其市场竞争力。实践证明,在软件项目中应用价值工程,不仅能够大幅提高产品价值,还为项目的成功实施提供了坚实保障。因此,对于面临诸多挑战的软件项目来说,引入价值工程作为一种解决方案,无疑是一种明智的选择。它有助于应对软件工程项目中面临的各种问题,提升项目的整体价值和市场竞争力。

一种近红外光谱定量分析软件预测性能评价方法

常用的多元分析模型评价指标尚缺乏评价近红外分析软件多项重要预测性能指标的能力,成为近红外光谱仪预测性能以及实际近红外应用中模型适用性评价的痛点。为此,旨在发展一种近红外定量分析软件预测性能的评价方法。以近红外测定汽油烯烃浓度为研究对象,收集了192个国Ⅵ汽油样品,包括92#、95#和98#;采集其近红外光谱;按照GB/T 30519-2014测定其烯烃浓度作为参考值,分别使用两种不同的多元分析软件(1种是偏最小二乘(PLS)建模软件,另1种是非PLS的软件),建立了两个校正模型。研究发现,与参考值相比,PLS模型对低浓度样品预测值呈正偏差,高浓度的呈负偏差,即“均值化”现象。常用的模型预测性能评价指标尚不能评价模型预测值的均值化程度,也不能评价:(1)预测值与参考值偏差大于参考方法再现性的样本占比,(2)模型泛化能力。本文针对上述问题,提出了4项新评价指标包括均值化指数(AE)、预测偏差超限值样本占比(Ratio)、异常样本预测偏差(DAS)和孤立样品预测偏差(DIS)。综合常用的评价指标和新评价指标(共12项),对仪器选型的近红外光谱定量分析软件预测性能的评价、实际近红外分析应用中模型适用性的评价均具有实际意义,对近红外分析学术研究也具参考意义。

基于软件定义车载网络的QoS 路由规划研究

为了提高车载网络中的数据传输速率和保障业务的QoS需求,结合软件定义车载网络(SDVN)技术,设计了一种基于SDVN的深度强化学习QoS路由算法。该算法可以实现智能化控制和优化管理车载网络中的数据传输,以保证车载网络流量的控制、分配和监控,提高车载数据传输质量和效率。试验结果表明,该路由算法能较好地降低车载网络的时延,与传统路由算法相比,该算法具有更好的优化性能。