弹性力学中无网格和有限元耦合的元胞自动机算法

结合有限元和无网格算法的优势,提出了一种元胞自动机算法用以求解二维弹性力学问题。该算法将二维模型离散成一系列节点,这些节点被分成有限元群和无网格群。有限元区域被定义在问题的边界附近,其中的任一节点和其周围相邻点的力学关系通过有限元单元建立;无网格区域定义在远离原理问题边界处,其中的节点之间的关系借用有限元中的位移插值概念建立。无论处于有限元区域还是无网格区域,任何一个节点都被置于元胞自动机的框架下进行处理,即节点的位移通过元胞自动机进行求解。与有限元方法相比,所提出的元胞自动机算法无需采用高斯消去法等传统系统求解器,而是通过元胞自动机的自动演化解决问题。依据该算法,有限元和无网格方法可以实现无缝连接。数值算例验证了该算法的新颖性和正确性。     

多边形邻域元胞自动机

介绍一种利用元胞自动机思想求解二维弹性力学问题的方法。该算法将问题求解域离散成随机分布的场节点,每个场节点被定义为一个元胞,而其位移则为元胞的状态量。算法规定,每一个元胞都有一个多边形的邻域,此邻域内包含其它元胞。借助于有限元插值思想,算法建立了任意一个元胞状态量和相邻元胞状态量的关系,将二维弹性力学问题的求解转化为元胞状态量的演化。本研究中的演化规则考虑了遗传因素,演化过程具有并行性,因此可提高计算效率。通过随机分布点建立的元胞自动机是一种无网格算法,但在二维问题边界附近可以与有限元网格无缝连接,因此在固体力学计算中具有较好的应用前景。数值算例验证了算法的合理性和可行性。     

传感器网络中基于节点位置的功率控制算法

由于能量的限制,无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)面临网络生存时间、无线资源利用效率以及时延要求等方面的挑战.无线传感器网络中的功率控制已经成为研究领域中的一个热点,其主要目的是降低网络在分发数据包中的能量消耗,降低网络中的通信干扰,提高无线信道的空间利用率,并提高网络的吞吐量.通过采用一种新的基于节点位置的功率控制算法,该算法采用数学和几何的分析方法去分析邻居节点间的关系,并构建优化邻居集,并使用不同的功率传送报文.该算法的复杂度不高,易于在节点运行,仿真结果证明该箅法能取得较好的网络性能.     

无线传感器网络节点周期性休眠时间同步研究

为了实现无线传感器网络节点的有效时间同步,采用了OMNeT＋＋仿真工具,并改进了TPSN算法,提出了一种无线传感器网络节点周期性休眠时间同步算法。算法分为发现及收集子节点信息和节点同步两个阶段,实现了对无线传感器网络节点的实时精确时间同步。仿真结果表明,该时间同步算法能实现对网络节点十分准确的同步。     

无线传感器网络节点定位算法的研究综述

作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络（WSN）可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而节点定位是大多数无线传感器网络应用的基础。介绍了无线传感器网络节点定位的概念和原理、节点定位计算的一般过程,讨论了现有的传感器网络节点定位算法的分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法的原理和特点,简要介绍了节点定位算法的最新发展。在对现有算法进行了分析比较的基础上,通过归纳和总结,提出了基于移动锚节点的定位算法将成为以后研究热点的看法。     

基于带状无线传感器网络的一种单路径路由算法

带状无线传感器网络是一种具有特殊网络拓扑结构的自组织无源网络。为了有效解决带状无线传感器网络路由节能问题,提出一种单路径路由算法,并将该算法应用于带状无线传感器网络,从而克服了这些缺陷。对单路径路由建立的时间和数据传输中各节点收发次数进行仿真,并给出了实验实例。实验结果表明,单路径路由算法可以通过减少节点收发数据的次数和能耗,进而延长无线传感器网络的寿命。     

基于带状无线传感器网络的一种单路径路由算法

带状无线传感器网络是一种具有特殊网络拓扑结构的自组织无源网络.为了有效解决带状无线传感器网络路由节能问题,提出一种单路径路由算法,并将该算法应用于带状无线传感器网络,从而克服了这些缺陷.对单路径路由建立的时间和数据传输中各节点收发次数进行仿真,并给出了实验实例.实验结果表明,单路径路由算法可以通过减少节点收发数据的次数和能耗,进而延长无线传感器网络的寿命.     

基于动态连通的无线传感网络功率调整算法

阐述无线传感器网络通过调整连通状态以减少节点发射功率的设计思想,以所有传感器节点之间构成连通图,该算法通过调整和控制节点间连通状况,在保证节点连通的情况下,尽量减少连通路径。给出了基于无线传感器网络连接动态调整算法的功率调整步骤和流程,并针对实际应用情况,给出了算法改进的方向。     

无线传感网络节点定位算法综述

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。文章介绍了无线传感器节点定位的原理、节点定位算法的评估标准,讨论了现有的节点定位算法的分类．对无线传感器网络距离相关和距离无关两大类的算法进行了分析对比,并对未来节点定位算法的发展进行了展望。     

微电网优化调度仿真模型

基于元胞自动机的基本理论及其在时间和空间尺度动态演化模拟中的应用,提出了一种微电网优化调度仿真模型。该方法从元胞自动机的基本定义出发,研究了元胞自动机理论对于微电网优化调度仿真的适用性。建立了微电网元胞空间,构建了微电网元胞空间的宏观演化规则。提出了一种微电网密度需求管理的自适应算法,实现分布式电源与负荷需求的动态平衡调整。在MATLAB环境中建立了仿真模型并模拟了微电网格局的时间和空间尺度动态演化过程。仿真实验结果验证了该方法对于微电网格局优化以及模拟微电网密度需求管理的可行性。     

基于连通性的无线传感器网络节点定位算法探究

概述了无线传感器网络节点定位算法的特点，指出了当前研究中所存在的问题，简单介绍了基于连通性的无线传感器网络节点定位算法的分类，旨在提高节点定位算法的实用性，将其运用在实际的定位系统中。     

林火蔓延模拟元胞自动机算法研究

二维元胞自动机模型常用于林火蔓延中,但其存在迭代次数过多、进化过程不充分以及结束迭代的条件不明确等缺点。针对上述问题,提出一种基于多目标遗传算法的三维元胞空间林火蔓延模型。首先,将影响和决定林火蔓延因子的主体作为元胞引进二维元胞自动机模型中;其次,为了减少二维元胞自动机模型的迭代次数,明确结束迭代的条件,首先对初始化方式改进,采用三维球形元胞空间对二维元胞空间进行改进,其次通过多目标遗传算法对元胞自动机算法进行改进,从而提高林火蔓延模型预测精度。通过仿真结果,对比分析传统的二维元胞自动机模型、王正非模型以及Rothermel模型与本文提出的方法,可知本文提出的方法迭代次数大幅减少,运行时间大幅下降,使得元胞自动机的运行效率得到了显著提高。此外元胞自动机的终止条件得到了明确,且实际林火蔓延过程与提出的林火蔓延模型的实验仿真结果具有较高的相似性。     

基于BWAS的无线传感器网络动态分簇路由算法

为加快无线传感器网络路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(best-worst out system,简称BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法.该算法是基于无线传感器网络动态分簇能量管理模式,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将数据发送至汇聚节点.BwAS算法在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强搜寻过程的指导性.结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗.通过与基于蚂群算法(ACS)的路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性.     

基于无线传感器网络自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络的重要应用之一,为了抑制实际应用中各种环境因素对无线传感器节点精度的影响,提出了一种基于误差校正的定位算法。通过基于粒子群优化算法的粒子群优化-接收信号强度指示算法(par-ticle swarm optimization-received signal strength indication,简称PSO-RSSI算法)将未知节点收到信标节点一定数量的存在偏差的链路质量指示值进行优化,实现对误差的补偿。将链路质量指示值转化为接收信号强度指示值,从而得到距离。实验结果表明,该算法可提高定位精度,具有普遍应用价值。     

多级异构无线传感器网络高能效多跳分簇路由算法

在无线传感器网络中开发一个高效节能的路由算法需要充分利用有限的能量。针对现有异构无线传感器网络分簇路由算法未考虑节点距离基站的位置,以及在路由传输方面多是采用单跳路由机制,从而造成能量空洞等问题。文中将提出一种多级异构无线传感器网络高能效多跳分簇路由算法,该算法将节点位置与剩余能量作为考虑因素来选举簇头,增加距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率,同时采用多跳与单跳相结合的自适应路由通信机制,均衡全网能耗、提高全网能效。理论和仿真实验结果表明该算法在存活节点和网络吞吐量等性能方面优于现有算法。     

多级异构传感器网络距离和能量有效分簇算法

分簇路由算法是无线传感器网络降低能耗的一种关键技术。由于多级能量异构无线传感器网络的节点初始能量在一定范围内随机分布,为了能有效利用节点能量的异构性以降低能耗、延长网络稳定周期,提出了同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分布式分簇算法CDEE。该算法使剩余能量较高、距离基站较近的节点成为簇首的机会更大。仿真结果表明,CDEE算法可以有效降低并平衡网络能量消耗,延长网络稳定周期。     

基于多维校正的无线传感器网络多维标度定位算法

节点定位是无线传感器网络(WSN)配置和运行的基本和关键问题之一.针对目前已有的多维标度(MDS)定位算法的局限性,提出了一种基于多维校正的分布式无线传感器网络多维标度定位算法(MDS-MC).它通过自适应搜索算法建立局部节点定位区域(Nb),保证了相邻Nb区域的坐标转换,减少了网络中的冗余公共节点;同时根据锚节点间的距离信息修正了节点间的距离估计,并将经典MDS算法与粒子群算法相结合,优化了节点的位置估计,解决了节点间距离不完整时的定位问题.在此基础上,研究了不同场景下节点的定位误差和能耗.实验结果表明,该算法定位精度高、能耗小,特别是对非理想环境有很好的鲁棒性,满足大规模无线传感器网络应用的需要.     

基于无线充电的Sink轨迹固定WSN路由算法

利用无线充电技术给节点供电已经成为延长无线传感器网络寿命的一种有效方式。针对Sink节点轨迹固定的无线传感器网络,采用移动Sink无线充电,提出一种基于近邻传播聚类的能量均衡无线充电路由算法。该算法采用近邻传播聚类算法对节点进行分簇,使得分簇更加均匀,分簇后簇结构不变,簇头轮换,减少频繁成簇带来的不必要能量开销。数据传输阶段在簇头之间建立层次树优化传播路径,计算权值时考虑中继节点的剩余能量,均衡簇间能量;Sink节点采集数据的同时,对充电范围内的可充电节点进行无线供电,以填补Sink节点轨迹周围的能量空洞。仿真结果表明,与传统分簇算法相比,该算法更为有效地延长了网络的生命周期。     

二维弹性问题无网格元胞自动机算法

为了避免因网格畸变带来误差,本研究基于元胞自动机的思想发展了一种无网格计算方法。该方法将二维弹性问题的区域离散成随机分布的点,借用有限元方法中的差值概念建立区域中任意一点和其邻域内的其它点之间的位移与力的关系,以此为局部规则,构建了适用于求解二维弹性力学问题的元胞自动机。依据边界条件,元胞自动机自行演化,直至各离散点的位移收敛进而求得弹性问题的解。数值算例表明,该算法简单、正确,可以方便地和有限元结合,增加数值模拟的灵活性,同时,它在并行计算领域具备很大的潜力。     

基于混合元胞自动机算法的低噪声锯片优化设计

针对圆锯片的减振降噪拓扑优化设计,基于混合元胞自动机算法建立了以结构振动衰减、噪声降低为设计目标,以指定位置载荷力响应、位移响应为多约束条件的动力学拓扑优化模型,得到了满足刚度条件下锯片的最优开槽形式。将该优化锯片与普通锯片进行噪声分析比较,结果表明:优化结构在时域上降低了噪声声压级5~6 d B,在频域上明显降低了声压响应幅度、分散了声压能量,混合元胞自动机算法可为低噪声锯片的动力学拓扑设计提供新思路和理论支持。