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作者：李宁伟天津工业大学

学位级别：硕士

倾斜光纤光栅(TFBG)作为一种特殊结构的无源器件,相对于普通布拉格光纤光栅(FBG)拥有诸多优异的光学特性,广泛应用于光通信和光传感领域。通过对倾斜光纤光栅的学习及研究,本文利用软件模拟和实验的方式分别研究了级联倾斜长周期光纤光... 详细信息

倾斜光纤光栅(TFBG)作为一种特殊结构的无源器件,相对于普通布拉格光纤光栅(FBG)拥有诸多优异的光学特性,广泛应用于光通信和光传感领域。通过对倾斜光纤光栅的学习及研究,本文利用软件模拟和实验的方式分别研究了级联倾斜长周期光纤光栅(CTLPFG)传输谱特性、倾斜光纤光栅级联布拉格光栅(FBG)的传输谱特性及传感特性。具体内容如下:(1)介绍了TFBG和级联光纤光栅的研究进展和应用领域,分析了TFBG和TLPFG的基本结构,重点分析了TFBG级联FBG和CTLPFG中不同模式间的耦合机制,推导了TFBG级联FBG的矩阵关系式及CTLPFG的传输矩阵。(2)利用光学仿真软件OptiGrating分别模拟了不同结构参量下的CTLPFG和TFBG级联FBG的传输谱特性,这其中包含了级联长度、级联位置、倾斜角度、光栅周期、模式数量以及折射率调制深度参量,找出了传输谱中谐振峰深度及波长的变化规律。(3)采用磁控溅射技术对FBG进行镀镍处理,然后通过实验分别研究单根TFBG的折射率传感特性、两种不同镀膜处理的FBG温度传感特性以及TFBG级联镀镍FBG的双参量传感特性,研究发现镀镍处理后的FBG对温度的灵敏度为0.02271nm/℃,相对于普通FBG提高了1.5倍,最后将得到的温度灵敏度和折射率灵敏度代入灵敏度转换矩阵,从而得到TFBG级联镀镍FBG的温度参量和折射率参量与波长变化量的矩阵关系式,后续将光谱仪中的波长变化量代入该矩阵关系式,通过计算即可得出对应温度和折射率的大小,该传感系统可以实现检测溶液环境折射率的同时又能高灵敏度地监测温度的变化。

关键词：倾斜光纤光栅级联结构参量磁控溅射灵敏度

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大数据处理平台Hadoop攻击和检测技术研究

大数据处理平台Hadoop攻击和检测技术研究

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作者：李宁伟南京航空航天大学

学位级别：硕士

由于Hadoop高可扩展、低成本、高效等优点,目前已广泛应用到海量数据处理、分析中。随着Hadoop的广泛应用,其安全问题日益凸显。Hadoop大规模、分布式的特性,使得恶意用户无需攻击整个Hadoop集群,仅需攻陷单个或部分节点,便可达到延长... 详细信息

由于Hadoop高可扩展、低成本、高效等优点,目前已广泛应用到海量数据处理、分析中。随着Hadoop的广泛应用,其安全问题日益凸显。Hadoop大规模、分布式的特性,使得恶意用户无需攻击整个Hadoop集群,仅需攻陷单个或部分节点,便可达到延长任务执行时间、篡改数据等目的。因此,面向Hadoop的攻击模型和检测技术是目前急需研究的问题。本文以大数据平台Hadoop为研究对象,重点研究面向Hadoop的内部攻击模型,并提出相应的攻击检测算法。本文的主要研究工作及创新点如下:(1)现有工作未对Hadoop的攻击进行系统研究和实验定量分析,本文提出了四种新的Hadoop攻击模型,通过调整心跳时间、篡改中间数据、阻塞网络等方式,延长集群中作业的执行时间或者破坏作业执行结果的正确性。在Hadoop集群中实现了这些攻击,并通过实验对其效果进行了评估。实验结果表明,这些攻击模型是有效的,且会对Hadoop集群的性能产生较大的影响。(2)针对Hadoop数据攻击,由于其隐蔽性强,目前没有一种高效的检测方案。本文提出了一种基于对比验证的Hadoop数据攻击检测方案。为了减少攻击检测带来的性能开销,在数据输入阶段对数据按照设定的比例做抽样,并根据抽样的数据大小启动一定数量的集群节点执行map任务,然后在reduce阶段将抽样数据的中间结果和正常数据的中间结果进行对比以检测集群中是否发生数据攻击。实验结果表明,该方案具有较高的检测率。(3)针对心跳、MR调度、Shuffle等攻击,提出了一种基于机器学习、通用的Hadoop内部攻击检测方法。为了提高检测结果的准确性,提取了DFS、YARN、Map Reduce、RPC、IO及CPU、磁盘等与任务执行相关的46种特征,采用“重要性”筛选训练过程中的关键特性,然后利用支持向量机、K近邻、随机森林、逻辑回归、决策树等机器学习算法对Word Count、Tera Sort、Word Mean等任务提取到的不同攻击数据进行实验,实验结果表明,该方法针对心跳、MR调度、Shuffle等攻击检测的成功率达到了85%以上。

关键词：大数据 Hadoop 数据安全机器学习攻击检测网络阻塞

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面向自主学习的高炉冶炼仿真教学的研究及实现

面向自主学习的高炉冶炼仿真教学的研究及实现

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作者：李宁伟安徽工业大学

学位级别：硕士

高炉冶炼过程复杂理论的学习对于冶炼人才的培养来说至关重要,针对传统高炉冶炼过程教学中一直存在的弊病,如培训周期过长,学员动手操作少、缺乏自主学习,只注重仿真实验、缺乏整体的仿真教学设计等,本文在总结优秀专家系统的基础上,设... 详细信息

高炉冶炼过程复杂理论的学习对于冶炼人才的培养来说至关重要,针对传统高炉冶炼过程教学中一直存在的弊病,如培训周期过长,学员动手操作少、缺乏自主学习,只注重仿真实验、缺乏整体的仿真教学设计等,本文在总结优秀专家系统的基础上,设计研发了面向自主学习的高炉冶炼仿真教学系统。整个仿真过程能直观、准确地表现出主要参数的变化给高炉冶炼带来的影响,展现出较好的交互性和沉浸性,能很好地为教学服务。研究工作包括以下几个方面:首先,通用机理的建模及模型的检验,主要就炉顶布料和高炉炉内燃烧相关机理展开理论模型分析。炉顶布料部分结合无料钟设备结构,分段建立了炉料运动轨迹方程,计算值与实测值吻合度高。高炉炉内燃烧部分包括鼓风动能与回旋区、燃烧速度、渣铁处理等机理的建模及模型的检验。其次,提出面向自主学习的教学设计,以学员自主学习为出发点,针对高炉仿真动作缺乏交互性和精确性的现状,仿真了无料钟炉顶布料溜槽、风口、探尺等交互元件及其动作过程。同时,指导学员学习并调节高炉控制参数,让学员对复杂的高炉冶炼过程有了直观认识,充分调动学员自主学习的积极性、有效缩短培训周期、降低培训成本。最后依据本文所提出的模型和设计,采用SQL SERVER 2008作为数据库,借助Swing、Java3D等虚拟仿真技术,在Eclipse开发平台上完成对高炉冶炼过程的各个功能模块的可视化仿真。

关键词：高炉冶炼虚拟仿真教学通用机理自主学习可视化仿真

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倾斜长周期光栅级联谱特性及折射率传感研究

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传感器技术与应用 2023年第2期11卷 113-121页

作者：李宁伟天津工业大学物理科学与技术学院天津

基于耦合模式理论和折射率传感理论,通过传输矩阵法分析了级联倾斜长周期光纤光栅(Cascade Tilted Long Period Fiber Bragg, CTLPFG)的光谱特性和折射率传感特性。本文分别模拟了不同级联长度、级联角度、级联位置下的CTLPFG的谱特性,... 详细信息

基于耦合模式理论和折射率传感理论,通过传输矩阵法分析了级联倾斜长周期光纤光栅(Cascade Tilted Long Period Fiber Bragg, CTLPFG)的光谱特性和折射率传感特性。本文分别模拟了不同级联长度、级联角度、级联位置下的CTLPFG的谱特性,最后又模拟了不同环境折射率对CTLPFG不同包层模式的有效折射率的影响。研究结果表明:级联长度达到一个周期长度或者级联位置靠近光栅两端时,传输谱中的两个主损耗峰会逐渐变成一个主损耗峰;当只改变一个TLPFG倾角时,会对损耗峰的带宽产生影响;包层模式的有效折射率会随着外界环境折射率的增大而增大,并且高阶包层模式的有效折射率对环境折射率的变化更加敏感。因此,可以通过利用CTLPFG的不同参量之间的互补特性来设计出所需要的传输谱。

关键词：级联倾斜长周期光纤光栅谱特性有效折射率

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巧用例句,激活高中英语课堂教学

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中学生英语(高中版) 2014年第36期 33-34页

作者：李宁伟江苏省金坛市第四中学

本文主要探讨如何巧用例句激活高中英语课堂教学这一问题,旨在为高中英语教学水平和学生学习质量的提高提供依据。

关键词：巧用例句高中英语课堂教学激活

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起源信息感知的无人机网络信任模型

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小型微型计算机系统 2020年第10期41卷 2122-2130页

作者：张帆高航刘亮李宁伟彭剑飞南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210000

无人机自组织网络是移动自组织网络的一种,节点的不间断移动可以使其随意的加入或者离开网络,使得混入其中的恶意节点可以针对网络信息进行窃取、篡改乃至攻击摧毁整个网络.开放的体系结构和动态的拓扑使得无人机网络容易受到来自各个... 详细信息

无人机自组织网络是移动自组织网络的一种,节点的不间断移动可以使其随意的加入或者离开网络,使得混入其中的恶意节点可以针对网络信息进行窃取、篡改乃至攻击摧毁整个网络.开放的体系结构和动态的拓扑使得无人机网络容易受到来自各个网络层次的攻击.本文针对无人机自组网中可能存在的攻击行为以及恶意节点检测的问题,提出了一种起源信息感知的无人机网络信任模型(A provenance-aware trust model for Unmanned Aerial Vehicle Networks,UAVNpro),旨在实现准确的对等信任评估,在最大化报文交付率的同时减少资源受限的网络环境下的消息时延和通信成本.起源信息是指网络中传输报文的所有历史,基于报文的完整性可以对报文创建和操作节点的行为做出有效评判并生成观测证据.通过收集证据进行信任评估就可以识别网络中的恶意节点并进行路由隔离.UAVNpro采用数据驱动的方法减少识别恶意节点时的资源损耗,同时利用数字签名技术保证数据的安全传输.经过实验分析表明,UAVNpro与现有的无人机网络路由协议有良好的兼容性,可针对无人机网络中的丢包、注包、信息篡改、假身份等攻击行为做出有效的识别.UAVNpro在恶意节点检测率、报文的投递率和系统能耗上都要优于现有模型.

关键词：无人机自组织网络起源模型信任评估安全

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