低占空比无线传感网络能量高效的路由协议

低占空比无线传感网络中链路质量的不可靠性使数据在同一链路上需要多次传输才能成功,从而大大增加了能量消耗和等待时延。为了提高低占空比无线传感网络的生存周期,提出一种能量高效的路由协议。对链路质量和传输时延设定阈值,从邻居节点中筛选出链路质量可靠且满足时延约束的候选节点集合,在候选节点集合中选择能耗最低的邻居节点作为路由的下一跳节点。由于数据是沿着节点跳数减小的方向传输,从而使到达汇聚节点的路由在满足时延约束条件下取得最小的能量消耗。仿真实验结果表明,所提出的路由协议能够提高数据包的到达率,并有效降低网络的能耗。     

TC11钛合金的真空渗碳工艺

研究了TC11钛合金经过不同温度、压力和时间真空渗碳后的渗层深度、表面硬度和显微组织。结果表明,提高温度、压力和延长时间可增加TC11钛合金渗碳层深度及表面硬度。TC11钛合金在1100 ℃×1.6 kPa×60 min条件下渗碳后,渗层深度约为0.25 mm,表面硬度约为470 HV0.2。     

提高渗碳钢轴承套圈心部硬度的方法

以末端淬透性较低的20CrNi2Mo钢制超重载铁路货车轴承套圈为研究对象,选择多种热处理方案进行工艺试验。试验结果表明,通过选择合理的淬火介质,可以解决20CrNi2Mo钢制大壁厚轴承套圈由于渗碳合金钢材料淬透性偏低而导致的心部硬度不足的质量问题,成功地挽救了由此类问题导致的废品。     

基于粒子群优化和M-H采样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法

针对实际应用条件下传感器节点的观测数据与目标动态参数间呈现为非线性关系的特性,提出了一种基于粒子群优化和M-H抽样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法。该方法采用分布式结构,在动态网络拓扑结构下,由粒子群优化和M-H抽样技术实现滤波中的重抽样过程,抑制粒子退化现象,并通过粒子间共享历史信息,降低单个粒子历史状态间的相关性使各粒子能快速收敛至最优分布,从而实现高精度的目标跟踪效果。仿真结果表明,相比现有的基于信息粒子滤波和并行粒子滤波技术的传感器网络目标跟踪方法,所提出的方法能降低网络总能耗,同时保证目标跟踪的精度。     

基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究

针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化,使得δ采样点的分布更加接近目标的真实状态,以提高目标跟踪精度。同时,构建了一个随目标移动而动态生成的树形结构作为算法的执行平台。仿真结果表明,采用动态生成树作为算法执行平台提高了节点资源的利用率,降低了网络能耗,采用粒子群优化后的不敏卡尔曼滤波提高了目标跟踪精度,减少了算法运行时间。     

含氮不锈轴承钢的孪晶碳化物及其对性能的影响

采用光学显微镜、扫描电子显微镜对40Cr15Mo2VN含氮不锈轴承钢中的锻造退火孪晶碳化物组织、淬回火后的孪晶碳化物及淬回火后的断口进行了观察和分析,结果表明,40Cr15Mo2VN含氮不锈轴承钢锻造退火后的孪晶碳化物在随后的淬回火过程中不能消除,并且该组织使材料的断裂模式发生改变,脆性增加,应视为缺陷组织。     

冷处理和深冷处理对G20Cr2Ni4A钢组织和性能的影响

通过扫描电子显微镜、洛氏硬度计、显微硬度计研究了冷处理和深冷处理对G20Cr2Ni4A钢渗碳层碳化物的形态、洛氏硬度、硬度梯度和深度的影响。结果表明,淬火后的冷处理和深冷处理能够大幅度增加碳化物的弥散析出,减少残留奥氏体的含量,从而提高渗碳层的硬度,但对渗碳层深度的影响较小。     

轴承零件表面状态对磷化膜形貌的影响

利用扫描电镜观察锰系高温磷化处理的铁路货车轴承零件表面磷化膜形貌,从表面洁净度和热处理组织状态两方面分析了磷化处理工序出现诸多问题的原因,并给出了改进建议。     

含氮不锈轴承钢原始奥氏体晶界显示方法试验

含氮不锈轴承钢的耐腐蚀性和接触疲劳寿命等性能均远远优于传统高碳铬不锈轴承钢,通过改变腐蚀剂配方、腐蚀温度与时间等一系列参数的试验,给出了显示含氮不锈轴承钢原始奥氏体晶界的最佳腐蚀剂配方及腐蚀方法。