基于序列Monte Carlo技术的动态节点定位

无线传感器网络中目标节点定位的准确性与定位频次对跟踪与监视精度有着重要的影响.为了提高目标跟踪精度,需要研究高效的网络节点定位算法.在分析传统基于Bayesian估计过程定位的基础上,讨论可利用基于采样的序列Monte Carlo算法解决移动节点的自主定位的算法,研究了序列Monte Carlo算法在无线传感器网络节点定位中的应用.利用该方法无需对传感器网络的先验知识和对节点移动的假设,利用低密度种子节点得到定位的精度较高.理论分析和仿真实验表明,利用序列Monte Carlo算法进行定位能够充分利用移动性来提高定位的精度,Monte Carlo定位算法很大程度上提高了定位效率,能够更有效地利用传感信息,降低不确定性因素的影响.      

流体网络法在发动机空气冷却系统设计中的应用

将一维稳态流体网络方法应用到发动机空气冷却系统沿程压力、温度和流量预测中.该方法将空气系统简化为节点和元件组成的网络,节点和元件处建立守恒方程,在压力修正、流热耦合方法基础上引入系数迭代修正求解.程序应用到有经验关联式的模型中验证,计算结果与经验关系式吻合得较好.验证后的程序被应用到某发动机空气系统初步设计方案的校核和改进中,在模拟结果指导下的参数调整很好地满足了设计要求.      

基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局

为有效展示网络的中观尺度结构,将力导引布局算法与网络社团结构特征相结合,提出了一种基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局方法。首先,采用Louvain算法对网络进行多粒度社团结构划分;然后,通过计算社团结构中节点的拓扑势评估节点的重要性,保留社团结构中的重要节点,合并边缘节点,实现社团结构压缩;最后,采用力导引布局算法布局压缩网络节点,实现网络可视化的压缩布局。实验结果表明:所提方法在压缩节点和连边规模的基础上,能够完整保留原始网络的社团构成,并且通过保留社团结构代表点可以清晰展示社团内部结构,突出社团和重要节点在网络结构中的位置和作用。      

太阳电池对平流层飞艇热特性的影响分析

研究太阳电池对平流层飞艇驻空阶段热特性的影响。建立了太阳电池热模型、平流层飞艇热分析模型,包括热平衡方程、太阳直射辐射、天空散射辐射、地面反射辐射、大气长波辐射、地球长波辐射、蒙皮长波辐射、对流换热等;采用多节点模型,对平流层飞艇在驻空期间太阳电池、蒙皮与艇内氦气温度变化过程进行了数值模拟,得到了温度昼夜变化规律;分析了太阳电池（含隔热结构）的等效面积热阻、转换效率、铺装面积对平流层飞艇热特性的影响,得到了其温度昼夜变化规律。本文为平流层飞艇热性能分析和热控系统设计提供依据。     

一种模拟不可压流的节点间断有限元格子波尔兹曼方法

基于节点间断有限元方法,本文提出了一种求解格子波尔兹曼方程(Lattice Boltzmann equation,LBE)的新方法,即节点间断有限元-格子波尔兹曼方法(Nodal discontinuous Galerkin-Lattice Boltzmann method,NDGLBM)。在该方法中,LBE的碰撞过程和迁移过程被拆分成了两步:碰撞过程用LBM多松弛时间(Multiple relaxation time,MRT)模型进行求解,迁移过程则写成对流方程并采用节点间断有限元方法进行求解。其中,空间离散采用了非结构网格,时间离散采用了四阶、五步龙格-库塔格式。为了验证NDG-LBM的可行性,文中模拟了顶盖驱动方腔流、静止单个圆柱绕流、旋转-静止双圆柱绕流以及高雷诺数NACA0012翼型绕流。计算所得的数值结果与其他文献中的结果吻合度很好。     

基于子结构法的大型结构数值敏度计算技术

针对大型结构直接精确敏度分析方法解方程规模大、求解时间长的问题,发展一套基于有限元子结构法的处理技术。大型结构中,数值敏度计算的伪载荷仅与涉及设计变量的结构单元有关,因此存在大量零元的可能性。根据此特点通过节点重排将与设计变量有关的节点位移排到总位移列阵序的后面,按重排后的顺序投放刚度矩阵,然后对其进行区域分块,并聚缩得到规模较小的矩阵。算例计算表明:利用此矩阵求解结构位移场的导数,不但保持了精确法的精度,而且在优化设计的敏度计算中,这些较小规模的数据又被多次使用,从而显著提高计算效率。     

一种RapidIO交换网络配置方法的设计与实现

RapidIO技术主要面向高性能的嵌入式系统互连通信,具有比以太网、PCIE更高的传输效率,能够为嵌入式系统提供一种可靠、有效的互连通信。介绍了RapidIO网络的组成以及交换的基本原理及RapidIO交换网络的配置方法,并且通过实例分析,实现了RapidIO交换网络的配置。     

基于遗传算法的无线传感器网络拓扑控制改进研究

针对无线传感器网络中节点能耗较高及网络生存时间较短的问题,提出一种基于遗传算法的拓扑控制策略.利用遗传算法良好的寻优能力来确定节点最优发射功率,同时设计了精英保留操作,提高遗传算法的优化速度.根据优化结果调整节点发射功率,可以改善网络拓扑、提升网络中节点能量使用效率.通过分析,在传感器节点非均匀布设时,本算法能够使得节...     

振动车削刀杆的计算机辅助设计与实验研究

由Timoshenko理论推导出对称三阶梯超声频弯曲振动刀杆的振幅分布解和谐振频率方程,并通过编制的计算机程序绘制了表示阶梯刀杆尺寸对谐振频率和节点间距影响的三维曲面.从这些三维曲面的等高线图可以看出,两端梁的长度对谐振频率和节点间距的影响比中间梁长度对两者的影响大,所以提出一种通过缩短中间梁长度来保持重磨后刀杆节点间距不变的新方法.实验表明,理论计算与实际差距很小,谐振频率和节点间距的计算误差分别为3％和5％.从而为振动车削刀杆设计提供了方便、准确的手段.      

基于物联网的智慧教室环境多传感器节点数据自适应融合方法

传感器节点数据的自适应融合误差较大,为提高融合精度,基于物联网设计智慧教室环境多传感器节点数据自适应融合方法。依据系统状态的估计值推断变步长因子的调节机制,获得自适应更新环境传感器变步长因子表达式。基于物联网计算多传感器节点的线性控制参数,得到欧式距离的权重参数。判断数据融合修正值与节点能量密度的关系,在节点集合的基础上,计算多传感器节点密度。设计多传感器数据自适应融合算法,得到多传感器节点数据自适应融合方法。测试温度、湿度、粉尘浓度、振动幅度、CO₂浓度等多种传感器节点数据的融合精度。实验结果显示,同等网络迭代次数下,该方法所得到的拟合优度明显高于其他三种方法,可见该方法的融合效果优于其他方法。