红外探水在厦门海底隧道中的应用

在厦门海底隧道施工中采用红外探测仪进行探水短期预报。介绍了红外探水技术的基本原理和布点方法,通过实例分析了分部红外探测得到的红外辐射场强值和绘出的红外探测曲线,得出探测结论,并和实际情况进行验证,说明探水效果良好,为隧道顺利施工提供科学依据。结合应用情况,提出了当前红外探水技术发展中亟待解决的问题。     

汽车油箱改进

通过对油箱进行改进,使得汽车在发生事故时,能有效预防因油箱损坏漏油而发生爆炸,从而保证了人的生命安全。     

浅谈我省检测机构的内部质量控制

针对目前我省检测市场及检测机构存在的问题和不足进行了分析,对如何加强内部质量控制提出了自已的看法,为检测行业健康有序发展提供了有益的借鉴.     

钢管混凝土拱桥钢结构焊接检测方法探讨

介绍了汾河大桥钢结构焊接检测分类、检测标准、检测方法和焊缝质量等级评定。     

车牌定位的一种神经网络方法

汽车牌照自动识别（LPR）是ITS中的一项关键技术。对实时采集的图像，能自动地提取车牌照信息，有利于快速、高效进行车辆监控和管理，真正实现交通管理的智能化。而车牌定位又是车牌识别的必要的先决条件，直接影响LPR的成功与否。针对国标GA36—1992，结合图像的边缘特征，给出了一种快速可行的车牌照定位方法，供同行们参考。     

人工免疫原理在Linux网络安全中的应用

介绍基于主机的人工免疫入侵检测模型和基于网络的入侵检测模型,构建基于主机和网络的入侵检测系统模型,并通过否定选择、静态克隆和动态克隆等算法,利用测试数据进行实验验证,得到与预期一致的结果.     

Nonlinear Statistical Process Monitoring Based on Control Charts with Memory Effect and Kernel Independent Component Analysis

A novel nonlinear combination process monitoring method was proposed based on techniques with memory effect (multivariate exponentially weighted moving average (MEWMA)) and kernel independent component analysis (KICA). The method was developed for dealing with nonlinear issues and detecting small or moderate drifts in one or more process variables with autocorrelation. MEWMA charts use additional information from the past history of the process for keeping the memory effect of the process behavior trend. KICA is a recently developed statistical technique for revealing hidden, nonlinear statistically independent factors that underlie sets of measurements and it is a two-phase algorithm: whitened kernel principal component analysis (KPCA) plus independent component analysis (ICA). The application to the fluid catalytic cracking unit (FCCU) simulated process indicates that the proposed combined method based on MEWMA and KICA can effectively capture the nonlinear relationship and detect small drifts in process variables. Its performance significantly outperforms monitoring method based on ICA, MEWMA-ICA and KICA, especially for long-term performance deterioration.     

Efficient Accurate Context-Sensitive Anomaly Detection

For program behavior-based anomaly detection, the only way to ensure accurate monitoring is to construct an efficient and precise program behavior model. A new program behavior-based anomaly detection model, called combined pushdown automaton （CPDA） model was proposed, which is based on static binary executable analysis. The CPDA model incorporates the optimized call stack walk and code instrumentation technique to gain complete context information. Thereby the proposed method can detect more attacks, while retaining good performance.     

高速列车转向架构架动应力计算与疲劳全寿命预测

建立了车辆结构的刚柔耦合动力学模型, 对比了刚性构架和柔性构架的振动响应, 计算了构架的载荷谱; 分析了应力谱转化方法, 利用有限元方法与多项式拟合方法计算了构架的动应力谱; 基于动应力谱与相关标准, 运用线性累积损伤理论与疲劳裂纹扩展寿命Paris方程计算了构架的疲劳全寿命。计算结果表明: 相比于多刚体车辆系统动力学模型, 采用考虑构架柔性的车辆系统动力学模型计算的构架振动加速度响应在构架固有频率36.94~95.53Hz范围内的幅值较大, 因此, 构架的模态对振动响应的贡献显著; 将载荷谱转化为应力谱的多项式拟合方法与瞬态分析方法相比较, 应力误差最大值为1.16MPa, 相对最大误差为3%, 满足工程分析5%的计算精度要求; 基于疲劳损伤理论计算的可靠度为95%的构架疲劳寿命为1.82×10⁶ km; 构架危险关注点裂纹由1mm扩展到2mm的寿命为1.76×10⁶ km, 满足中国高速列车车辆检修标准中制定的五级检修周期为1.2×10⁶ km的要求。可见, 构架模态参与下的动态应力谱计算方法与构架的疲劳全寿命预测方法可靠, 有益于构架的动态设计与维修周期的制定。     

船舶异常行为的一致性检测算法

为了准确检测船舶的操纵异常行为和降低异常行为误报警率, 提出了船舶异常行为的一致性检测算法; 在船舶轨迹点中引入能够体现操纵模式的特征, 以转向行为与变速行为度量了操纵行为相似性; 将空间位置相似性与操纵行为相似性进行组合, 定义了船舶综合行为相似性, 计算了单个轨迹点与训练轨迹序列中的最近邻特征点, 构建了一致性检测的样本序列; 为克服样本重叠的类分布情形, 改进了一致性检测算法的奇异值度量, 并用综合行为相似性计算样本间的非一致性得分, 利用单个轨迹点的随机性检验值判断该轨迹点与样本序列的分布一致性; 以琼州海峡实测AIS数据作为正常数据, 以计算机模拟随机产生异常轨迹和人工自定义操纵异常行为作为异常数据, 分别进行异常检测试验。试验结果表明: 随机产生的异常轨迹检测正确率为100%, 但是轨迹评价集中有一部分正常轨迹被错误划分成异常轨迹, 在指定置信度水平分别为99.0%和99.7%的情形下, 误报警率分别为0.6%和0.2%, 分别低于显著性水平0.01和0.003, 因此, 利用一致性检测算法能有效检测计算机产生的随机异常轨迹, 并可通过指定显著性水平严格控制检测误报警率, 能有效检测人工自定义的船舶变速与转向异常行为, 而且检测结果能随船舶行为改变而变化。