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91.
针对机会车联网的网络拥塞问题,提出了一种基于所传输消息优先级的车辆节点拥塞控制策略。当车辆节点存储空间不足而又需要存储新的消息时,该车辆节点内的所有消息按照其优先级由高到低排列,丢弃优先级最低的消息,直至有存储空间来接收新的消息。通过大量的仿真实验与传统的丢弃策略对比,该拥塞控制策略能显著提高消息的递交率,减小开销,并对网络拥塞状况有更好的自适应能力。 相似文献
92.
基于OKI 0.5 μm BCD工艺,设计了一种带曲率补偿的低温漂带隙基准源。采用Brokaw带隙基准核心结构,引入一个高阶效应的电流,对基准进行补偿。结合基准核心电路产生的无温度系数电压,利用简单的电路实现基准电流源的产生。仿真结果表明,在4.5 V供电电压下,-40 ℃~150 ℃温度范围内,基准电压的波动范围为1.1755~1.17625 V,温漂为3.9 ×10-6/℃,基准电流为3.635 μA,输出基准电流波动仅为2.2 nA,精度较高,低频时电路电源抑制比为-76 dB。 相似文献
93.
滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 (autoregressive model,简称AR)模型和多元状态估计(multivariate state estimation technique, 简称MSET)的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。 相似文献
94.
95.
非局部均值算法(NLM)是活跃于图像信号处理领域的一种新方法,因其良好的去噪特性,近几年来在滚动轴承故障诊断领域也开始获得应用。NLM利用样本点邻域窗口包含的局部结构为基本单元,通过对相似成分加权运算后取其平均值以达到抑制噪声干扰、突出故障冲击特征的目的。但对于强噪声条件下的低信噪比信号而言,NLM滤波效果并不理想。提出一种结合谱峭度(SK)和NLM权重包络谱的故障诊断方法,首先对原始信号进行SK分析得到最优中心频率及带宽构成最优滤波器,初步消除环境干扰及测量噪声;其次对NLM算法进行改进,不再以滤波信号为分析对象,而是直接利用NLM加权运算得到的信号样本点权值分布曲线作为预处理信号的包络信号,从权重角度使故障冲击得到二次增强,消除SK带通滤波器的带内噪声;最后对权值分布曲线进行包络谱分析,进而得到诊断结果。通过仿真信号、实验室信号及工程实际信号分析对所提方法进行了验证,并与最小熵解卷积(MED)进行了对比。 相似文献
96.
97.
为了平衡钛基复合材料(titanium matrix composites, TMCs)的强度和延展性,通过电泳沉积将氧化石墨烯(graphene oxides, GOs)沉积到Ti箔表面,然后进行放电等离子烧结(spark plasma sintering, SPS)制备了具有层状结构的原位TiC/Ti复合材料,并对复合材料进行冷轧和退火处理从而进一步优化复合材料的综合力学性能。结果表明,烧结过程中,Ti箔表面的GOs与Ti基体反应形成了原位TiC,从而形成了TiC/Ti层状复合材料,随着沉积时间的增加,分布在Ti层之间的TiC的含量增加;复合材料经过冷轧和退火后,退火态材料的晶粒为等轴晶,且TiC仍然保持层状分布特征。沉积时间120 s时,烧结态材料的抗拉强度(UTS)为555 MPa,伸长率(δ)为15%;退火态材料的抗拉强度为568 MPa,伸长率为27%,相比于烧结态材料,退火态材料达到了较好的强塑性匹配。此外,基于微观组织及断裂行为的分析对复合材料的强韧化机制进行了讨论。 相似文献
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99.
100.
以钛合金板材为对象进行压印连接、自冲铆接和电阻点焊连接,对这三种接头进行拉-拉疲劳试验,比较其疲劳性能.结果表明,电阻点焊接头的静力学性能远高于另外两种接头.压印接头和自冲铆接头的疲劳性能较好,其中在长寿命循环时压印接头的疲劳性能更有优势.以200万次为疲劳极限时,三种接头可承受疲劳载荷顺序为压印接头最高,自冲铆接头其次,点焊接头最低.分析是由于点焊接头的热影响区性能差,残余应力叠加等原因造成.而压印和自冲铆接头内部存在板材间隙等,在疲劳加载过程中存在相对滑动和一定的形变量,起到缓解应力集中的作用,因此接头的疲劳性能较好. 相似文献