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公开(公告)号：CN116144991A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310263794.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种Zn、Er、Zr复合微合金化AlMgMn合金的双级均匀化退火工艺，属于有色金属技术领域。其有以下合金成分5.82％Mg、0.18％Er、0.12％Zr、0.69％Mn、0.58％Zn，其余含量为纯铝。经325℃/(2‑10h)低温析出退火后，再进行420‑430℃/24h的高温均匀化退火。其中，最优的双级均匀化工艺为325℃/8h+430℃/24h。该工艺在达到均匀化目的的同时，使得第二相粒子在低温均匀弥散析出，提高了合金的力学性能，并为后续的热处理工艺奠定了基础。
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公开(公告)号：CN115051999B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210964968.0
申请日：2022-08-12
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京工业大学
IPC: H04L67/1023 , H04L45/00 , H04L67/568
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的能耗最优任务卸载方法、装置及系统，涉及通信技术领域，该方法包括：接收当前时隙内目标终端发送的卸载请求，从卸载请求中解析出多个内容请求任务；基于云边协同网络中各节点承载各内容请求任务所需的功率消耗、各物理链路承载各内容请求任务所需的功率消耗，以及各内容请求任务的属性信息、各节点的服务性能和各物理链路的服务性能，构建云边协同网络的能耗优化模型；根据能耗优化模型的求解结果，在云边协同网络中获取各内容请求任务的最优缓存节点、最优处理节点和最优路由决策，以对多个内容请求任务进行卸载。本发明实现在提高云边协同网络的服务性能的同时，确保任务卸载的能耗最优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106254316A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610575649.5
申请日：2016-07-20
Applicant: 北京工业大学 , 工业和信息化部电子工业标准化研究院
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/1425
Abstract: 本发明公开一种基于数据依赖的工控行为异常检测系统，包括：数据采集模块，用于获取网络数据包；行为数据提取模块，用于提取网络数据包中的行为数据，建立用于规则学习的输入输出行为数据列表和用于规则检测的输入输出行为数据列表；规则学习模块，用于根据预存的学习配置文件和规则学习的输入输出行为数据列表，生成规则文件；规则检测模块，根据所述规则文件规则检测的输入输出行为数据列表，对所述行为数据进行异常检测。采用本发明的技术方案，能够有效的对控制器(PLC等)和被控对象(阀门等)的过程行为进行异常检测，具有检测准确率高、实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN115051999A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210964968.0
申请日：2022-08-12
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京工业大学
IPC: H04L67/1023 , H04L45/00 , H04L67/568
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的能耗最优任务卸载方法、装置及系统，涉及通信技术领域，该方法包括：接收当前时隙内目标终端发送的卸载请求，从卸载请求中解析出多个内容请求任务；基于云边协同网络中各节点承载各内容请求任务所需的功率消耗、各物理链路承载各内容请求任务所需的功率消耗，以及各内容请求任务的属性信息、各节点的服务性能和各物理链路的服务性能，构建云边协同网络的能耗优化模型；根据能耗优化模型的求解结果，在云边协同网络中获取各内容请求任务的最优缓存节点、最优处理节点和最优路由决策，以对多个内容请求任务进行卸载。本发明实现在提高云边协同网络的服务性能的同时，确保任务卸载的能耗最优。
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公开(公告)号：CN106254316B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610575649.5
申请日：2016-07-20
Applicant: 北京工业大学 , 工业和信息化部电子工业标准化研究院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种基于数据依赖的工控行为异常检测系统，包括：数据采集模块，用于获取网络数据包；行为数据提取模块，用于提取网络数据包中的行为数据，建立用于规则学习的输入输出行为数据列表和用于规则检测的输入输出行为数据列表；规则学习模块，用于根据预存的学习配置文件和规则学习的输入输出行为数据列表，生成规则文件；规则检测模块，根据所述规则文件规则检测的输入输出行为数据列表，对所述行为数据进行异常检测。采用本发明的技术方案，能够有效的对控制器(PLC等)和被控对象(阀门等)的过程行为进行异常检测，具有检测准确率高、实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN114205782B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210148765.4
申请日：2022-02-18
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的时延最优缓存和路由方法、装置及系统，该方法包括：接收当前时隙内车联网中各车载终端发送的访问请求，从各访问请求中解析出待访问的目标内容；基于各目标内容在车联网的网络模型中的传输延迟时间和逗留延迟时间，以及各目标内容的属性信息、网络模型中各节点和各物理链路的服务性能，构建车联网的时延优化模型；对时延优化模型进行求解，获取各目标内容在网络模型中的最优缓存节点和最优路由决策；根据最优路由决策，从最优缓存节点中获取各目标内容，并将各目标内容返回至相应的车载终端。本发明实现保证目标内容的传输延迟时间和逗留延迟时间整体最小，提高网络模型的内容传输效率、资源利用率和用户服务质量。
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公开(公告)号：CN114205782A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210148765.4
申请日：2022-02-18
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的时延最优缓存和路由方法、装置及系统，该方法包括：接收当前时隙内车联网中各车载终端发送的访问请求，从各访问请求中解析出待访问的目标内容；基于各目标内容在车联网的网络模型中的传输延迟时间和逗留延迟时间，以及各目标内容的属性信息、网络模型中各节点和各物理链路的服务性能，构建车联网的时延优化模型；对时延优化模型进行求解，获取各目标内容在网络模型中的最优缓存节点和最优路由决策；根据最优路由决策，从最优缓存节点中获取各目标内容，并将各目标内容返回至相应的车载终端。本发明实现保证目标内容的传输延迟时间和逗留延迟时间整体最小，提高网络模型的内容传输效率、资源利用率和用户服务质量。
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