能量受限的单移动设备无线充电调度算法

基于磁耦合谐振的多节点充电技术为解决无线传感网络的健壮性问题提供了潜在的解决方法。为了减少充电设备的移动能耗,保证充电规划的可调度性,结合磁耦合谐振的充电效率,采用蜂窝网状结构将网络分割成若干充电区域,提出了基于移动充电设备的无线传感器网络充电调度算法。由于实际的移动设备能量通常有限,在每个充电周期内综合考虑移动设备能量、节点剩余能量等,提出了自适应动态算法以自动选择k个充电区域。规划充电路径时,采用实时性较好的弹性网络算法来满足网络节点的充电需求。仿真结果表明,充电设备能量的大小会直接影响网络的总能量与最小剩余能量,算法在设备能量有限时能够最大化网络的最小能量,延长网络的生命周期。     

一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法

针对现有无线传感器网络分簇路由算法的网络生命周期短、能量消耗不均衡等问题,结合节点的能量采集技术,提出了一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法。考虑到实际环境中节点能量补给不稳定,根据节点的剩余能量和当前能量自补给状态,设计了能量均衡的簇头选举机制和簇间多跳机制。仿真结果表明,在延长网络生命周期和均衡全网能量消耗方面,该算法优于采用相同能量补给规律的传统分簇路由算法(LEACH算法和SEP算法)和其他基于能量自补给的分簇路由算法(PHC算法和EBCS算法)。     

基于星座图和卷积神经网络的射频指纹识别

基于无线设备物理层的射频指纹识别是保障通信安全的有效途径。传统射频特征提取方法容易受到信道的信噪比变化的干扰,难以适应动态信噪比下的通信场景。因此,本文提出了一种基于卷积神经网络的射频指纹识别方法,实现了动态信噪比下的射频指纹识别,显著改善了低信噪比下的识别准确率。本文通过搭建实验系统对4台不同功放设备进行识别,实验结果表明,在信噪比为0.5~14.5 dB范围内,该方法的综合识别率达89.4%。     

型钢布设方式对型钢混凝土闸墩工作性能的影响研究

为了确定型钢混凝土闸墩结构内最优的型钢布设形式,利用ANSYS软件对闸墩进行有限元数值计算分析。基于两种不同计算工况下3种不同数量型钢布设方式所得到的有关型钢位移、闸墩裂缝范围、闸墩应力以及型钢应力的计算结果,得出型钢布设根数为3根时各方面工作性能均较优。在此基础上继续研究型钢布设角度和长度对闸墩工作性能的影响,最终得出在3根型钢布设时,型钢之间的夹角为12.5°、型钢长度为一长两短的布设方式最为理想。研究成果可为型钢混凝土闸墩结构的设计提供理论支撑。     

几种物质对过氧化尿素稳定性能影响的研究

通过对过氧化尿素室温储存及热储实验结果的讨论分析,研究了在6种单一型稳定剂及3种复合型稳定剂存在下过氧化尿素分解率的变化,结果表明:过氧化尿素在室温储存和热储实验中稳定性效果一致,复合稳定剂的稳定效果并不都优于单一稳定剂,以柠檬酸作为稳定剂的单一型稳定剂效果最好。在室温储存实验中过氧化尿素的分解率大于在热储实验中过氧化尿素的分解率,热储实验可用作过氧化尿素稳定性的实验室初步检测方法。     

Preparation and industrial application of MnOx particle catalyst for low temperature denitration

Powder nano-manganese oxide (MnO_x) material with excellent low-temperature denitration activity was prepared by precipitation-calcination method with manganese sulfate as precursor. The industrial catalyst of ?5 mm×30 mm granular MnO_x was successfully produced by continuous extrusion molding technology. The produced industrial catalyst was applied in the denitration purification of low-temperature flue gas from cold, hot & electric triple supply(CCHP) system on the conditions of 5000 m³/h gas flow, 850—1000 mg/m³ inlet NO_x and the temperature from 145 to175℃. The NO conversion can achieve to 87.88%—97.47% under the GHSV of 4405 h^-1, and 3% decline of denitration efficiency was observed after use for 1180 hours. The laboratory test also confirmed the reduced activity for the used sample. Moreover, XRD, BET and SEM results showed the crystal transition, increased particle size and decreased surface area for the used MnO_x sample, which accounted for the observed decline of denitration efficiency after long term use on the industrial conditions. The results of this study will provide references for the preparation of highly active manganese-based catalysts and their industrial application in low-temperature denitrification.     

基于相关向量机的小世界神经元网络拓扑估计

采用相关向量机从含噪时间序列中估计小世界神经元网络的节点动力学方程和拓扑结构。在具有多项式结构或能以幂级数展开的动力学系统中,将未知方程写成统一多项式形式,原动力学方程的项在统一多项式中是稀疏的,利用稀疏贝叶斯学习估计出稀疏项从而实现动力学方程和拓扑结构的估计。利用该方法对FHN小世界神经元网络进行节点动力学方程和拓扑估计,结果表明,该方法能快速准确地估计节点动力学方程结构和网络拓扑,对动力学方程系数和网络耦合强度有很高的估计精度,而且对噪声有强鲁棒性。     

基于量子粒子群神经网络的太阳黑子数预测磁

为了提高太阳黑子数的预测精度,论文提出了一种基于量子粒子群神经网络预测太阳黑子数的模型（QPSO-BP 网络）。首先基于前18个太阳周（1755～1953）的年均值,利用量子粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阀值,完成网络训练训;然后对第19太阳周（1954～2013）年均值进行预测,检验模型的预测能力。与普通 BP 神经网络预测的对比结果表明,该模型在逼近能力和预测精度两方面均有明显提高,从而表明基于量子粒子群优化的训练方法对于提高神经网络预测能力具有一定潜力。     

矩形钢管混凝土框架的非线性有限元分析

基于一榀单跨两层矩形钢管混凝土框架的抗震性能试验,利用通用有限元软件ABAQUS建立了框架的非线性有限元分析模型,模型中考虑了混凝土反复荷载下的刚度退化.通过与试验结果的对比分析,证明利用该模型进行矩形钢管混凝土框架结构的有限元分析是可行的,能真实反映框架结构各阶段的受力状态和最终的破坏结果,具有较大的实用价值,可利用该模型进行不同类型钢管混凝土框架结构的全过程非线性分析,揭示其组成构件的工作机理和破坏过程,以及构件在受力过程中的应力分布等微观机理,为钢管混凝土结构的推广应用以及合理设计奠定基础.此外,通过有限元分析还可以得知框架结构中梁、柱的受力状况和材料利用状况,为结构的优化设计提供依据.     

城市地铁隧道工作面开挖的地层应力分布规律

基于深圳地铁实测资料,系统地分析了隧道工作面开挖的地层应力分布特征,揭示了城市地铁隧道工作面围岩应力重分布的规律,提出了浅埋隧道围岩应力的分区概念。