流式细胞仪是用于高通量细胞分析和分选的高端生命科学仪器，被广泛应用于科学研究和临床诊断。最新的一个发展方向是以微流体芯片为核心的高集成度、微体积、全封闭、零交叉污染的微流体流式细胞仪。该文针对微流体流式细胞仪的三维（3-D）样本聚焦、光斑整形和片上分选等3项关键技术开展了研究。3-D流体动力聚焦微流体芯片能够在每秒数米的高流速下将样本流聚焦在流道中心，聚焦后的样本流边长仅为10 μm量级。经设计的二元光学器件可将激光光斑整形为矩形准平顶光斑，比传统流式所使用的椭圆形Gauss光斑，矩形平顶光斑具有更均一的能量分布。采用电火花空化微气泡，利用空泡膨胀产生的射流实现高精度的单细胞片上分选。将整合了上述技术的微流体流式细胞仪应用于标准荧光微球的分析测试，综合性能达到或接近于现有的大型传统流式细胞仪。

由于薄壁工件刚度较低，在加工过程中极易出现较强的强迫振动，因此导致工件加工质量降低，并进一步限制了工艺参数的选择。为求解薄壁工件的强迫振动响应并对其加以抑制，该文针对圆角立铣刀，基于力学方法建立了铣削力模型，通过实验标定切削力系数；基于实验模态分析方法，对薄壁工件的动态特性进行分析，得到刀具-工件振动系统的传递函数和模态参数；基于直接时域求解方法得出了薄壁结构受切削力激励产生的强迫振动响应（forced vibration response，FVR），并以稳态响应最大振幅为判断依据描述工件的振动强度。最后通过仿真得出了刀尖半径对强迫振动响应具有抑制作用的结论。

正交各向异性材料的塑性极限及安定计算仍处于研究及应用的初级阶段。该文将Hill屈服准则引入到塑性分析的Melan定理之中，结合有限元离散技术和非线性大规模优化算法，将下限分析列式转换为圆锥二次优化问题，对转换后的数学问题进行数值求解。所建立的计算平台及流程可以较高效地求解多种正交各向异性材料组成的复杂三维结构的塑性极限及安定载荷域，且完成了多个算例的计算。计算结果对比验证了该方法的正确性，同时也展现了该方法的普适性和较高的计算效率。该研究扩展了塑性极限及安定理论的应用范围，为含各向异性复合材料的结构工程设计及安全校核提供了可行的计算分析方法。

对于黄河流域降雨时空分布规律的探究，有助于从细部区分不同区域和时段的降雨变化对黄河干支流产流产沙的影响，对于黄河水循环的科学研究和治黄工程措施均有重要意义。利用黄河流域内分布的67座气象站点，使用多种时间序列分析方法，对过去59年（1959—2017年）的黄河流域降雨序列的时空分布特征进行探究。结果表明：黄河流域具有7种典型的降雨空间分布类型；其中，源区（Ⅲ区）全区域的年降雨量均有显著的增加趋势，是缓解黄河流域用水紧张的积极自然因素；多沙粗沙区（IV区）的年中大雨日数有显著的减少趋势，这可能是黄河下游近年来沙量锐减的原因之一。进一步的降雨序列频谱分析结果，一方面证实了2~4年的短周期是黄河流域多数站点降雨普遍最显著的周期，另一方面也部分佐证了分区的合理性。

自密实混凝土（self-compacting concrete，SCC）的工作性能反映在其搅拌过程中，可以通过分析搅拌图像对工作性能的好坏进行初步的判断。该文利用双轴搅拌机搅拌了具备不同工作性能的8组SCC，并利用智能手机录制视频，采集了全部搅拌过程的图像信息。然后，从图像序列中选取感兴趣的图像和感兴趣的区域（region of interest，ROI），利用图像分析手段进行量化的比较。搅拌机指定叶片与转轴呈45°时的图像选为感兴趣的图像。ROI中的SCC轮廓线形状可以用作区分SCC的SF值的视觉特征。利用轮廓线上横坐标为300像素的点的纵坐标Y₃₀₀，可以提炼轮廓线特征，并用于推算SCC的SF值。研究结果表明：Y₃₀₀与SCC的SF值之间存在较好的相关关系，推算结果误差较小，可以用于开发基于双轴搅拌机的SCC工作性能实时检测系统。

在研究滚石的运动规律过程中，滚石的碰撞恢复系数是重要的控制参数。该文研究了积水情况下滚石的碰撞恢复系数。采用球状的玻璃珠代替岩块，利用高速摄像系统对玻璃珠运动全过程进行摄像，获得了滚石碰撞前后的速度，进而得到碰撞恢复系数，探讨了不同降落高度和积水深度对碰撞恢复系数的影响规律。通过分析积水情况下玻璃珠与刚性底座碰撞和回弹过程中的受力，建立了积水情况下的滚石碰撞模型。结果表明：积水出现后，恢复系数随着积水深度的增大而减小，随着降落高度的升高而增大，积水的存在极大程度上降低了恢复系数。玻璃珠在与积水接触过程中，一部分能量将转化为积水的动能与液相桥的重力势能。

发生核事故后，可以通过模型迅速预测泄漏的放射性物质的大气扩散情况，但释放源项、气象等参数的不确定性导致大气扩散模型计算的准确性受到影响。通常可以采用数据同化来改善模型预测结果。该文提出一种基于Gauss烟团模型的大气扩散数据同化方法，可以结合观测数据改善模型的预测结果。该方法在迭代搜索中对烟团参数进行线性变换以简化Gauss烟团模型，利用粒子群优化算法对泄漏速率、释放高度、风向、平均风速这4个模型参数进行校正。该方法适用于平坦地形和均匀稳定气象条件下的中尺度扩散。采用稳态条件下双生子实验进行验证，观测点位的模拟值与真实观测值的相关系数达到0.99。在非稳态条件下对源项估计结果进行了测试，结果略优于集合Kalman滤波方法，相关系数达到0.68。该同化方法计算速度快，能有效提升模型的预测，可用于大气扩散数据同化。

地震灾害情景下的个体跟驰行为会受到利他情境的影响。基于驾驶模拟器，设置利他情境和中性情境两组驾驶任务，在相同的道路驾驶场景中，采集被试个体的跟驰行为数据。选择Gipps模型用于表示个体跟驰行为，采用遗传算法对不同个体的Gipps跟驰模型参数进行标定。对比不同驾驶任务组的标定结果表明：利他情境与中性情境驾驶任务组的组间差异显著；个体执行利他情境驾驶任务时，相比中性情境驾驶任务，驾驶的最大减速度上升、预估前车最大减速度上升、安全距离下降、最大加速度上升；利他情境下个体有意识紧跟前车以达到尽快完成驾驶任务的目的，同时在行驶过程中表现出个体对驾驶安全性有更高的期望。该研究表明：在应急交通疏散过程中，给予个体一定程度的利他情境，可能有助于提高交通疏散整体的安全性能与疏散效率。

为了降低相似事故的发生率，该文结合相似系统理论，提出基于系统相似机理模型的事故分析方法。首先，给出了相似安全系统分析的定义及内涵，并且从相似学角度抽象了安全系统整体显现内涵表达式，进而构建安全系统相似机理模型；其次，提出基于安全系统相似机理模型的事故分析一般程式；最后，以天津港“8·12”特别重大火灾爆炸事故和与之相似的昆山中荣金属制品有限公司“8·2”特别重大爆炸事故为案例，分析事故致因，并从事故预防、安全管理等角度进行事故反思。结果表明：该方法可有效运用于相似事故的分析研究，研究结果为相似事故的分析和预防提供了全新的思路和启示。

以考虑轮胎阻尼的四分之一车辆模型为基础，在簧下质量上引入调谐质量系统以回收车辆垂向振动能量。针对所构建的分析模型，推导了系统动力学方程。将路面不平度视为随机速度激励，应用动力吸振器设计的H₂优化方法确定调谐质量系统的参数。为评价调谐质量系统的影响，在车辆动力学性能评价指标之外，基于阻尼耗散及其变化定义了总体耗散能、调谐系统能量回收潜力、车辆阻尼耗散能等指标。针对某车辆参数进行仿真计算，从车辆性能与能量变化等角度探讨了应用簧下调谐系统回收车辆振动能量的可行性，并进行了参数影响分析。结果表明：引入簧下调谐系统能够在改善车辆动力学性能的同时回收来自轮胎和悬架的振动耗散能量。

界限质量流速G₀是垂直管圈水冷壁直流锅炉的重要设计参数之一。当水冷壁管中的质量流速小于G₀时，水冷壁呈现正流量响应特性。目前普遍认为G₀的范围在1 000~1 200 kg/（m²·s）。在公开文献中，关于G₀的影响因素的系统研究还相对较少。该文基于经验关联式和经典的流动压降计算方法，分析了超临界/亚临界压力条件下，均匀受热垂直上升管内水的流动压降随热流密度的变化情况，系统研究了热流密度、管长、管径等因素对G₀的影响规律。计算结果表明：热流密度减小，G₀增大；管长变短，G₀增大；管内径增加，G₀增加。

以AP1000安全壳及其非能动安全壳冷却系统为研究对象，采用MELCOR 2.1程序和辅助建模程序SNAP进行了详细的三维建模，模拟了安全壳冷却过程中对流传热、蒸汽冷凝及液膜蒸发等传热传质过程，使用液膜跟踪模型模拟非动能安全系统（passive containment cooling system，PCS）的特性，分析了冷段双端剪切断裂事故下的安全壳热工水力瞬态过程，给出了事故后各阶段主要参数的计算结果。此外，还对液膜覆盖率和液膜覆盖时间的影响进行了研究。结果表明：MELCOR程序能很好地模拟非能动安全壳冷却系统的热工水力现象，本研究使用了与设计单位完全不同的软件体系，独立地验证了该堆型在大破口事故下的安全性，可为后续应用程序分析核电厂安全壳系统响应特性提供参考和借鉴。

数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程，是进行数据分析和管理的基础。该文对经典和新兴的数据清洗技术进行分类和总结，为进一步的研究工作提供方向。形式化定义了数据清洗问题，对数据缺失、数据冗余、数据冲突和数据错误这4种数据噪声的检测技术进行详细阐述。按照数据清洗方式对数据噪声的消除技术进行分类概述，包括基于完整性约束的数据清洗算法、基于规则的数据清洗算法、基于统计的数据清洗算法和人机结合的数据清洗算法。介绍了常用的测评数据集和噪声注入工具，并对未来重点的研究方向进行了探讨和展望。

针对现有的判断片上网络路由算法是否含有死锁的方法都比较复杂，以及传统转弯模型存在不足的问题，提出了一种更简单更直观的判断路由算法是否包含死锁的算法，并证明了该算法的正确性，然后提出了一种列分转弯模型。列分转弯模型能实现针对二维mesh网络的基于虚跨步交换技术的无死锁、最短路径部分自适应路由，并且不需要额外的虚拟通道。该模型会在网络节点处限制某些转弯，从而避免死锁，类似于奇偶转弯模型。模拟实验结果表明：基于该模型的路由算法与基于奇偶转弯模型的路由算法相比，在不同的流量模式下平均延迟都有所降低，饱和点有所上升，从而提高了整个网络的性能。

在云计算技术领域中，MapReduce能够帮助人们快速处理海量数据，因此在学术界以及工业界越来越受到重视。但是MapReduce在处理以文本为中心的应用时，中间结果中数据重复较多。针对该情况，已有的高频率缓冲（frequency buffering，FB）算法提出在环形内存缓冲之前添加哈希表，并将高频率键存储在哈希表中。该算法通过采样来实现，有额外开销并且统计出的高频率键并不一定准确。该文提出一种基于动态获取高频率键的MapReduce性能优化算法，通过在环形内存缓冲之前增加计数Bloom过滤器（counting Bloom filter，CBF）和哈希表，将高频率键动态地存储在哈希表中。该算法获得的高频率键更准确，同时大大减少了数据排序和磁盘I/O的开销。实际测试结果表明：该算法明显提高了作业的执行速度，比原始MapReduce提高17.04%，比FB算法提高9.31%。

低轨卫星网络能够作为地基网络的补充网络为地形复杂的区域提供网络服务。针对低轨卫星网络信道开放、网络拓扑结构动态变化和用户终端海量的特点导致的安全问题、服务质量问题和网络控制中心负载问题，提出了一种基于Token的动态接入认证协议，基于卫星轨迹可预测性和时钟高度同步的特点构造预认证向量，实现用户的随遇接入和无缝切换。仿真分析结果表明：该协议完全满足安全需求，并且具有较低的切换延时和计算开销，可实现低轨卫星网络中用户的高效、安全接入认证。

顶点相似度计算在现实生活中具有广泛的应用。当前对相似性计算的研究工作主要集中于静态图上，并且大多相似性计算模型是基于SimRank算法提出的。而现实中的许多场景，需采用时序图进行建模。当前针对静态图的大量SimRank的计算方法无法在时序图中实现，因此该文对大规模时序图中的SimRank计算开展详细研究，并提出一种时序关联的SimRank计算方法（temporal-aware SimRank，TaSimRank）。TaSimRank根据图的拓扑结构和时间约束通过高效的迭代方法计算SimRank。同时，该文提出一种近似算法，通过随机游走方法建立树形索引，使用Monte Carlo方法近似计算顶点的相似度，取得时间和效率的平衡。最后，通过大量真实实验验证了提出算法的有效性和可扩展性。

计算机及网络技术的发展致使恶意代码数量每年以指数级数增长，对网络安全构成了严重的威胁。该文将恶意代码逆向分析与可视化相结合，提出了将可移植可执行（PE）文件的“.text”段函数块的操作码序列simHash值可视化的方法，不仅提高了恶意代码可视化的效率，而且解决了操作码序列simHash值相似性判断困难的问题。实验结果表明：该可视化方法能够获得有效信息密度增强的分类特征；与传统恶意代码可视化方法相比，该方法更高效，分类结果更准确。

个人击键节奏模式具有很难被模仿的特点并可以用于身份认证。根据个人自由文本输入时的击键数据可以学习到个人独有的击键模式。基于对用户自由文本击键输入的检测，能够在不影响用户输入的情况下完成对用户身份的持续认证。该文提出将整体击键数据划分成固定长度的击键序列，并且根据击键的时间特征将击键序列中的击键时间数据转化成击键向量。使用卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）加循环神经网络（recurrent neural networks，RNN）的模型进行个人击键向量序列进行学习，用于身份认证。结果表明：模型使用公开数据集进行实验获得最优拒真率（false rejection rate，FRR）为1.95%，容假率（false acceptance rate，FAR）为4.12%，相等错误率（equal error rate，EER）为3.04%。

近年来，随着软件规模和复杂度的日益增加，软件漏洞挖掘技术正逐渐向高度自动化和智能化演变，该文从传统漏洞挖掘技术和基于学习的智能化漏洞挖掘技术两方面深入调研和分析了相关的研究进展。首先，从静态和动态挖掘技术2方面详细介绍了传统漏洞挖掘技术的研究现状，涉及的技术包括模型检测、二进制比对、模糊测试、符号执行以及漏洞可利用性分析等，并分析了各项技术存在的问题，提出当前的研究难点是实现漏洞挖掘全自动化。然后，介绍了机器学习和深度学习技术在漏洞挖掘领域的应用，具体应用场景包括二进制函数识别、函数相似性检测、测试输入生成、路径约束求解等，并提出了其存在的机器学习算法不够健壮安全、算法选择依靠经验、数据样本不足、特征选择依赖专家知识等问题。最后，对未来研究工作进行了展望，提出应该围绕提高漏洞挖掘的精度和效率、提高自动化和智能化的程度这2方面展开工作。

高压氢气泄漏射流是氢安全研究的重要内容，而在一定实验测量的基础上进行数值模拟是该领域的重要研究手段。目前高压氢气射流完整数值模拟存在计算效率低、不稳定和难收敛的问题，而现有的简化模拟方法存在模型假设不合理和计算结果不准确的问题。本文在定量激波结构测量的基础上，结合气体状态方程和守恒方程构建了分层流动模型，综合考虑了实际的射流核心区和边界层内不同的流动情况，且无需计算气流参数变化剧烈的激波区，从而简化了数值模拟计算。采用分层流动模型模拟的速度场和浓度场计算结果与完整模拟的计算值和实验测量值一致，优于采用传统虚喷管模型模拟的结果。该研究为高压氢气泄漏研究提供了一种在保证计算结果准确性基础上提高计算效率的模拟方法，对进一步推动氢安全研究具有一定意义。

针对控制流图规模过大导致的程序分析准确度和效率不够理想的问题，该文提出了一种用于控制流图划分的改进GN（Girvan-Newman）算法，在边介数计算中加入点权值作为参数，使划分所得各子图的规模更加平衡；通过动态控制子图的规模，在合适的时机提前终止算法执行，提高执行效率。利用angr工具对二进制程序进行分析所得到的控制流图，分别采用改进GN算法、K-means算法、谱聚类算法和朴素凝聚算法进行实验，比较不同算法对控制流图划分结果中的模块度以及均衡性等指标，证明改进GN算法具有最佳的划分结果和执行效率。

为抑制浮升力导致的超临界压力流体传热恶化，该文采用光管内插螺旋结构，增强管内湍流发展，提高流体管内换热性能。对超临界压力CO₂在竖直光管、内插螺旋管内对流换热进行了实验研究，比较了热流密度、进口Re、流动方向等因素对换热的影响，讨论了内插螺旋结构对传热恶化现象的抑制作用。研究结果表明：由于浮升力传热恶化作用，流体在光管内向上流动壁温分布呈非线性变化趋势，壁温峰值区域随热流密度升高逐渐向入口区域移动；光管内插入螺旋结构可以有效抑制由浮升力产生的传热恶化作用，显著提高超临界压力CO₂管内对流换热强度，内插螺旋结构管相对于光管可以提高对流换热系数约200%以上；超临界压力CO₂在内插螺旋结构管内流动与换热时，在热流密度较高情况下，浮升力依然会对换热起到一定的恶化作用，流体向下流动时沿程对流换热系数略高于向上流动。

针对位置数据采集中的隐私保护问题，该文给出了基于本地差分隐私的位置数据采集方案。采用多阶段随机应答机制进行满足本地差分隐私的位置数据采集；以区域密度估计为目标，分别利用直接统计法和期望最大法进行位置数据分析。该方案保证不可信数据采集者利用非原始位置数据仍可以实现以统计特征为基础的位置数据分析。大量仿真实验结果表明：该方案在小样本位置数据场景下，期望最大法的可用性和隐私保护特性较优；在大样本位置数据量场景下，直接统计法和期望最大法的性能相近。

开展以载荷谱为指导的电主轴模拟加载试验是检验主轴可靠性的一种重要途径。该文提出一种基于切削力系数辨识及切削仿真的加工中心电主轴载荷谱编制的方法。基于切削力模型，开展切削力系数辨识实验，然后将辨识得到的切削力系数代入到切削力模型用于切削力计算，并通过对比实验检验切削模型的准确性；在AdvantEdge FEM软件的PM 3D（production module 3D）模块中开展基于S试件的切削仿真，获取切削参数的时间历程；结合切削力模型与切削S试件的切削参数，仿真获取较准确的动态切削力，并用雨流计数法进行循环计数；根据计数结果对备选概率分布模型进行参数拟合，通过拟合图形与KS（Kolmogorov-Smirnov）检验值的分析比较，筛选出的最优模型即为基于概率分布模型的载荷谱。基于该载荷谱，在一台电主轴可靠性试验台上进行了加载试验来验证载荷谱对加载试验的指导作用。结果表明：基于仿真的动态切削力与实验值基本一致，可用于载荷谱编制；该载荷谱可以指导加载试验。该方法为主轴可靠性试验奠定了坚实基础。

该实验通过对比受试者在背景噪声接近0 dB（A）的极静环境和普通住宅环境（背景噪声22~48 dB（A））的睡眠质量来探究噪声对睡眠的影响。35位不同性别、年龄的受试者佩戴睡眠头环监测仪，分别在极静房间和自己住宅作睡眠测试。结果发现：在极静房间与在普通住宅相比，受试者睡眠质量整体平均有所提升，睡眠总时长整体平均增加了11.4%，深度睡眠时长整体平均增加了9.3%，快速眼动睡眠（REM）时长整体平均增加了12.2%；在住宅背景噪声为30 dB（A）以上时，深度睡眠时长提升量随住宅背景噪声增大而增加。

分布式拒绝服务（distributed denial-of-service，DDoS）攻击已成为网络安全的最大威胁之一。传统的对抗方式如入侵检测、流量过滤和多重验证等，受限于静态的网络架构，存在明显的缺陷。软件定义网络（software-defined networking，SDN）作为一种新型动态网络体系，其数控分离、集中控制与动态可编程等特性颠覆了现有的网络架构，为对抗DDoS攻击提供了新的思路。现有基于SDN的DDoS防护方案处于研究的起步阶段，且存在较多问题。针对现有方案中检测周期过小将导致系统开销大的问题，该文提出由触发检测和深度检测相结合的DDoS联合检测方案，将低开销、粗粒度的触发检测算法与高精度、细粒度的深度检测算法相结合，在保障高检测精度的前提下降低了系统的复杂度；同时，在Mininet平台上实现了基于SDN的DDoS攻击检测系统，设计实验对系统进行测试和评估。实验结果表明：该系统具有开销小、检测准确率高的特性，实用价值较强。

针对Crossfire分布式拒绝服务（distributed denial of service，DDoS）攻击，该文提出一种基于软件定义网络（software defined network，SDN）的攻击防御机制。在对Crossfire攻击分析基础上，设计一个SDN流量层级的集中监测及分流控制模型并部署到防御机制中，利用SDN的重路由策略疏解被攻击链路的拥塞负载，通过对流量的灵活调度缓解拥塞并避免关键链路中断对网络业务造成严重干扰。利用SDN的移动目标防御（mobile target defense，MTD）机制动态调整网络配置和网络行为并诱使攻击者对攻击流量进行调整，提高诱饵服务器对攻击的检测效率。实验结果表明：该机制可以有效防御Crossfire攻击且SDN的防御机制和重路由策略不会造成显著开销。

为了进一步提高入侵检测系统的检测准确率和检测效率，提出了一种基于深度卷积神经网络（dCNN）的入侵检测方法。该方法使用深度学习技术，如tanh、Dropout和Softmax等，设计了深度入侵检测模型。首先通过数据填充的方式将原始的一维入侵数据转换为二维的“图像数据”，然后使用dCNN从中学习有效特征，并结合Softmax分类器产生最终的检测结果。该文基于Tensorflow-GPU实现了该方法，并在一块Nvidia GTX 1060 3 GB的GPU上，使用ADFA-LD和NSL-KDD数据集进行了评估。结果表明：该方法减少了训练时间，提高了检测准确率，降低了误报率，提升了入侵检测系统的实时处理性能和检测效率。

在锂离子电池的出厂检测及退役后的梯次利用阶段，为了保证成组电池的一致性，需要对电池的自放电率进行测量。该文系统阐述了锂离子电池各部分结构的自放电机理及影响因素，并总结了目前国内外测量自放电率的两类主要方法：静置测量方法通过对电池进行长时间静置得到自放电率，测量时间过长；动态测量方法通过结合等效电路模型等，可以在动态过程中完成参数辨识，在缩短测量时间方面取得了一定的进展。对动态测量方法的实验设计进行创新优化，将是实现自放电率快速测量的发展方向。