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铝垫片的力学性能及对典型连接结构应力分布的影响
被引量：
1
1
作者
刘祎彤
唐亮
李录贤
《火箭推进》
CAS
2020年第2期77-84,共8页
铝垫片-榫槽结构是液体火箭发动机常用的管路连接形式,其长期贮存密封性能对发动机的可靠性起着重要作用。该结构的密封性能取决于密封区的应力分布,从铝垫片这一连接结构中的主要密封元件着手,研究其力学特性及其对密封区应力分布的影...
铝垫片-榫槽结构是液体火箭发动机常用的管路连接形式,其长期贮存密封性能对发动机的可靠性起着重要作用。该结构的密封性能取决于密封区的应力分布,从铝垫片这一连接结构中的主要密封元件着手,研究其力学特性及其对密封区应力分布的影响。首先,开展L4铝垫片材料的力学性能试验,建立了L4铝材料的本构关系;其次,开展常温及200℃下L4铝材料的蠕变试验,建立铝垫片的时间硬化型蠕变模型;最后,使用Abaqus有限元软件分析5~25 N·m预紧力矩下垫片的应力分布规律,以及垫片密封面接触压力随时间变化关系。计算结果表明,垫片的应力分布与装配预紧力矩紧密相关;材料的蠕变特性会导致垫片密封面接触压力随时间松弛,是造成结构泄漏的一个重要隐患。
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关键词
连接结构
铝垫片
力学性能
有限元分析
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职称材料
采用序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法
2
作者
刘祎彤
王平辉
赵俊舟
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期181-193,共13页
针对现有网络流量分类方法难以在样本稀缺场景下快速识别早期未知应用这一问题,提出一种基于序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法。一方面基于Transformer-encoder框架构建流量分类模型(FAIN),该模型利用自注意力机制挖掘流...
针对现有网络流量分类方法难以在样本稀缺场景下快速识别早期未知应用这一问题,提出一种基于序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法。一方面基于Transformer-encoder框架构建流量分类模型(FAIN),该模型利用自注意力机制挖掘流量序列中数据包之间的全局依赖关系,生成具有可分辨性的流量表示向量用于分类。另一方面,为提升FAIN模型在样本稀缺场景下的适应能力,采取监督预训练与元学习相耦合的模型优化策略,赋予模型在小样本场景下快速学习流量分类任务的能力,使其满足识别早期未知网络应用的需求。在公开数据集与真实校园网流量合成的小样本数据集上进行了深入的对比实验。结果表明:所提出的流量分类模型FAIN在公开分类任务上优于现有方法,且优化后的FAIN模型在XJTU-FSTC和CSTNET数据集的5类和10类小样本分类任务上,准确率最高分别提升了16.75%、10.08%和11.57%、8.24%。该研究结果为未知网络应用的早期识别提供了有效的方法支撑。
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关键词
网络应用识别
注意力机制
预训练
小样本学习
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职称材料
题名
铝垫片的力学性能及对典型连接结构应力分布的影响
被引量：
1
1
作者
刘祎彤
唐亮
李录贤
机构
西安交通大学航天航空学院机械结构强度与振动国家重点实验室
中国人民解放军
出处
《火箭推进》
CAS
2020年第2期77-84,共8页
基金
军民融合项目(J20171206)。
文摘
铝垫片-榫槽结构是液体火箭发动机常用的管路连接形式,其长期贮存密封性能对发动机的可靠性起着重要作用。该结构的密封性能取决于密封区的应力分布,从铝垫片这一连接结构中的主要密封元件着手,研究其力学特性及其对密封区应力分布的影响。首先,开展L4铝垫片材料的力学性能试验,建立了L4铝材料的本构关系;其次,开展常温及200℃下L4铝材料的蠕变试验,建立铝垫片的时间硬化型蠕变模型;最后,使用Abaqus有限元软件分析5~25 N·m预紧力矩下垫片的应力分布规律,以及垫片密封面接触压力随时间变化关系。计算结果表明,垫片的应力分布与装配预紧力矩紧密相关;材料的蠕变特性会导致垫片密封面接触压力随时间松弛,是造成结构泄漏的一个重要隐患。
关键词
连接结构
铝垫片
力学性能
有限元分析
Keywords
connection structure
aluminum gasket
mechanical property
finite element method
分类号
V434.21 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
采用序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法
2
作者
刘祎彤
王平辉
赵俊舟
机构
西安交通大学自动化科学与工程学院
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期181-193,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(61922067)
教育部-中国移动“人工智能”资助项目(MCM20190701)。
文摘
针对现有网络流量分类方法难以在样本稀缺场景下快速识别早期未知应用这一问题,提出一种基于序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法。一方面基于Transformer-encoder框架构建流量分类模型(FAIN),该模型利用自注意力机制挖掘流量序列中数据包之间的全局依赖关系,生成具有可分辨性的流量表示向量用于分类。另一方面,为提升FAIN模型在样本稀缺场景下的适应能力,采取监督预训练与元学习相耦合的模型优化策略,赋予模型在小样本场景下快速学习流量分类任务的能力,使其满足识别早期未知网络应用的需求。在公开数据集与真实校园网流量合成的小样本数据集上进行了深入的对比实验。结果表明:所提出的流量分类模型FAIN在公开分类任务上优于现有方法,且优化后的FAIN模型在XJTU-FSTC和CSTNET数据集的5类和10类小样本分类任务上,准确率最高分别提升了16.75%、10.08%和11.57%、8.24%。该研究结果为未知网络应用的早期识别提供了有效的方法支撑。
关键词
网络应用识别
注意力机制
预训练
小样本学习
Keywords
network traffic classification
self-attention mechanism
pre-training
few-shot learning
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铝垫片的力学性能及对典型连接结构应力分布的影响
刘祎彤
唐亮
李录贤
《火箭推进》
CAS
2020
1
在线阅读
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职称材料
2
采用序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法
刘祎彤
王平辉
赵俊舟
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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参考文献
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