高速网络用户接入认证技术研究

自网络诞生以来,认证（authentication）、授权（authorization）和计费（accounting）体制（AAA）成为其运营的基础.网络中各类资源的使用,都由认证,授权,计费来管理.随着网络规模的扩大,传统的认证方式已不能适应用户数量的急增和宽带业务多样化的要求,需要采用新方法对用户的接入进行控制和配置.因此,针对不同的网络环境,提出了不同的网络用户接入认证技术.通过分析和比较,阐明了各种高速网络用户接入认证技术的特点.     

RBF神经网络理论在发动机特性计算中的应用

运用径向基函数 (RBF)神经网络理论 ,建立发动机万有特性和外特性模型 ,并与常用的一些建模方法所建模型进行了比较。结果表明 ,应用RBF神经网络建模方法简单可靠 ,精度较高。     

基于振动信号的柴油机进排气系统故障诊断研究

提出了一种根据柴油机气缸盖振动信号诊断进排气系统故障的方法 ,介绍了对柴油机的振动信号进行小波降噪和小波分解 ,提取相应特征向量 ,然后将振动样本的特征向量作为径向基函数神经网络的输入参数 ,以故障类别作为输出参数训练该网络 ,训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况。仿真和试验证明该方法有效可行     

城市快速路设计中若干问题的再认识

本文就新的交通理论在环路建设中的运用情况 ,从快速路系统整体构思角度 ,对立交、出入口、交织和路网之间的关系进行了论述。文中分析了立交及出入口设计中存在的一些问题 ,并对快速路设计中值得借鉴或需深入研究的问题提出建议。     

计算机在城市排水管网设计中的应用

在市政建设和环境治理工程建设中 ,雨水和污水管道系统占有较大的投资比例。如何在满足规定的各种技术条件下 ,合理设计城市排水管网是设计中的一个重要课题。本文从已定管线下的优化设计和管线的平面优化布置两方面论述了排水管网设计计算发展中出现的方法及需要解决的问题     

湖北省市、州交通局信息网络建设初探

文章介绍湖北省黄石市交通局机关结构化布线系统及信息网络建设，并针对市、州交通局信息网络建设总结了“网络建设实用化、工程实施规范化、培训工作系统化”的建设经验。     

自主式水下潜器海洋环境监测系统技术概念

介绍了被誉为未来海洋卫星的自主式水下潜器ＡＵＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ）的国外发展新动态、自主式海洋采样网络ＡＯＳＮ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｏｃｅａｎ Ｓａｍｐｌｉｎｇ Ｎｅｔｗｏｒｋ）和海洋中的“卫星”技术概念和应用前景。     

高阶CMAC神经网络及其在水下机器人运动控制中的应用

对高阶ＣＭＡＣ神经网络的结构和工作原理进行了研究,提出了中间层作用函数地址的计算方法,给出了计算高阶基函数的不同方法,利用高阶ＭＣＡＣ神经网络对水下机器人模糊深度控制器进行了学习,仿真结果显示了不同高阶基函数ＭＣＡＣ网络的不同建模能力,证明了中间层作用函数地址的计算方法正确。     

Optimum design of tilting bogie frame in consideration of fatigue strength and weight

This paper addresses the use of finite-element (FE) analysis to calculate the fatigue strength of a bogie frame, for the development of tilting trains in Korea. A multi-body dynamic analysis was performed to extract the load condition by tilting on curves. Using the results of the multi-body dynamic analysis and the load scenario setout in the UIC standard, FE analysis was performed to obtain the stress distribution and to calculate the fatigue strength. An attempt was made to minimize the weight of the bogie frame using a back-propagation artificial neural network (ANN). The results of this study reveal that the stresses at some nodes are near the fatigue limit in the Goodman diagram and by using back-propagation ANN, the weight of the bogie frame could be reduced by 4.7%.     

基于神经网络的无人无缆水下机器人运动建模与控制技术研究

对自主型水下机器人（ＡＵＶ）神经网络运动模型的结构进行了理论分析和探讨,提出了非完全回归型神经网络、增加积分层的输出层结构及相应的分步式学习方法。对ＡＵＶ运动过程中目标运动路径和目标运动速度的同时跟踪控制进行了系统研究。提出了由主控网络和伴随网络构成的神经网络控制器结构,给出了通过计算机模拟来生成教师样本的方法,提出了预测控制的思想。计算机仿真及水下机器人“Ｔｗｉｎ－Ｂｕｒｇｅｒ”的水池实验结果验证了本文所提出的建模方法和跟踪控制方法的有效性和可行性。