ZigBee定位技术在瓦斯监测系统中的应用

针对煤矿复杂的地形特点和矿井分布特征,本文提出了一种基于ZigBee无线传感器网络的煤矿监测系统的应用方案。此系统采用具有定位跟踪引擎的CC2431无线定位芯片和接收信号强度指示RSSI定位算法,完成矿井瓦斯信息采集、数据分析以及通信控制等任务,具有较好的可靠性和实时性。     

稀土元素钇对72.5Cu-22.7Zn-3.4Al黄铜组织性能的影响

研究少量稀土元素钇(0.01%、0.03%、0.05%)对铝黄铜(72.5Cu-22.7Zn-3.4Al)合金在铸态、热轧态、退火态及冷轧态的组织及性能的影响.结果表明,钇能明显改变铸态α相晶粒形状及尺寸,随合金中钇含量的增加,α相晶粒的尺寸减小,形状更趋于针状,β相分布更均匀;合金的抗拉强度、伸长率及硬度提高.铝黄铜中添加0.03%的钇及合理的生产工艺生产的0.25 mm厚的带材,其抗拉强度达745.9 Mpa、伸长率为2.1%、硬度为87.7HRB.     

粒子群优化算法在柔性资源受限项目调度中的研究

为了更有效地解决柔性资源受限项目调度问题,建立了速熟练度的技能供给矩阵,并应用混沌粒子群优化算 法来满足工序的先后约束关系,以在技能供给受限的情况下形成优先规则序列,根据串行进度生成机制形成该序列下 的最优解,运用嵌入混沌理论的粒子群优化算法更新种群,寻得全局最优解。实验结果验证了混沌粒子群优化算法求 解该问题的可行性和有效性,对于项目管理中柔性资源受限问题具有实际应用价值。     

柔性资源受限多项目调度的混沌粒子群算法研究

为解决柔性资源受限多项目的调度问题,有效实行资源分配和工作时间安排,采用混沌粒子群算法结合混合优先规则,形成优先规则序列。针对多项目问题,避免了传统方法将多个项目合并为一个项目,而是形成一个链表在项目的各工序间进行选择调度,并在初始化中嵌入混沌理论,在迭代过程中使用并行算法,有效避免了算法易陷入局部最优解的可能。改编标准库的多模式算例,对比多种算法下的结果,验证了该方法在求解该问题的可行性和有效性,对于项目管理中柔性资源受限问题具有实际应用价值。     

应用声光联合定位技术的智能视频监控系统

针对传统的视频监控系统只能对某一固定区域监控,监控范围不能覆盖整个监控现场的问题,提出了一种应用声光联合定位技术的智能视频监控系统。在总体设计方案的基础上,以ADSP-BF533芯片为核心设计了系统硬件,并对声源定位算法和系统软件设计流程进行了描述。结果表明,系统的应用能较好地实现监控区域的有效覆盖和移动目标的追踪。     

基于ZigBee无线传感网络的矿井机车定位系统的研究

为了实现无线传感器网络自身定位的低成本和高精度,本文研究和分析了一种改进的DV-Hop定位算法,提出了一种将其与抗差最小二乘法相结合的新节点定位算法,并结合煤矿监测系统的应用前景,设计了一种基于ZigBee的无线传感器网络节点定位的煤矿井下机车监控系统。此系统将更加便于矿井机车的生产管理,提高安全性。     

基于混沌粒子群的资源受限项目调度问题

鉴于基本粒子群算法易陷入局部最优,提出一种将混沌算法嵌入基本粒子群的混沌粒子群算法,并将其用于求解典型的资源受限项目调度问题。采用基于优先值的粒子编码方式和串行调度方案,分别用基本粒子群算法和混沌粒子群算法对实例求解。并且比较了2种算法求解多资源受限项目调度问题的性能。结果表明:混沌粒子群算法在距最优值的平均偏差和达到最优值的次数百分比等性能上要优于基本的粒子群算法,并且混沌粒子群具有更好的收敛性。但是,混沌粒子群算法在计算达到最优工期的平均时间上略比基本粒子群算法逊色。     

应用ZigBee技术的井下机车运输监控系统

针对井下机车运输管理的现状,提出了基于ZigBee技术的井下机车运输监控系统。系统通过ZigBee无线传感器网络与CAN总线将井下机车与地面监控中心联系起来,实现了对井下机车运行状况的智能监控,提高了矿井机车运输管理的安全性和有效性。     

基于混沌粒子群算法的多目标多执行模式项目调度问题研究

在工程项目调度中保持工期、成本、质量以及资源的均衡控制是构成项目建设总目标的关键因素,关系到整个工程的成败。同时,鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌算法嵌入基本粒子群的新算法,并将其用于求解多目标项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标综合优化模型,再运用基于优先规则的混沌粒子群算法解决该模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的项目多目标多执行模式优化调度问题。     

基于声源定位技术的智能视频监控系统

针对目前的大部分视频监控系统都是基于图像检测的静态或动态监控,提出了在智能视频监控系统中应用声源定位和摄像头动态采集进行联合判决的方案。系统采用麦克风阵列对声源进行定位,然后驱动摄像头转动到声源位置监控,通过图像分析给出报警动作。实验结果表明,该系统在低噪声干扰的实验环境下,能实现对声源的有效定位,并进行异常情况报警。