一种用于多信道无线Mesh网络的信道分配方法

合理地分配信道是提高多信道无线Mesh网络性能的关键。针对动态信道分配策略平均吞吐率较低的不足,采用相对平衡理论,提出了一种基于可通邻居节点可用信道表的信道分配方法,给出了该方法的主要步骤和具体实现过程,并分析了时间复杂度。节点在进行数据发送前,利用可通邻居节点的可用信道集合,建立可通邻居节点可用信道表和信道优先级队列,在此基础上,选取一个最优信道,并使用改进的RTS/CTS协议进行信道协商和数据收发控制。仿真结果表明,提出的方法在平均吞吐率方面提高了5.2%。     

振动时效消除焊接残余应力的分析及应用研究

阐述了振动时效技术的特点、机理．针对该技术在焊接结构件上的应用,采用正交设计试验探讨了几个主要因素（频率、激振力、原始残余应力及被振材料差别等）对残余应力下降率的影响趋势．     

彭越浦泵站控制思想的介绍及进一步探讨

1上海合流污水治理一期工程概况上海合流污水治理一期工程包括出口截流泵站52座、中间泵站一座（即彭越浦泵站PYP泵站）、预处理场一座及泵站一座。污水和雨水由分布于各区的截流泵站排入合流总管后流入彭越浦泵站，经提升后送入压力箱涵进入预处理厂，污水经预处理后由出口泵站排入长江。彭越浦泵站是上海合流污水治理工程（一期）的重要组成部分，是整个合流污水治理工程（一期）的中心泵站，被称为治污工程的心脏，是由世界银行贷款，采用国际招标方式建设的项目。由上海机械工程成套总公司、上海机械进出口公司、瑞士苏尔寿（英国）泵…     

基于遗传算法的太阳能和天然气互补冷热电联供系统优化

冷热电联供系统将一次能源和可再生能源综合利用,在实现能源高效利用的同时,满足用户的冷热电需求.设计了一种耦合天然气和太阳能的冷热电联供系统,并对系统建立了数学模型,最后以北京某建筑为例,运用遗传算法,采用线性加权的方法对所设计的系统进行了系统配置和评价方法的优化分析.结果表明,当兼顾经济、能源及排放3方面的性能时,冷热...     

基于TRCSP和L2范数的脑电通道选择方法

脑-机接口（BCI）系统常用高密度电极通道来获取较高空间分辨率的脑电（EEG）信号,但同时也会引入过多的噪声通道,影响脑电的解码性能。为了消除无关的噪声通道,提出了一种基于Tikhonov正则化共空间模式（TRCSP）和L2范数的运动想象脑电通道选择方法。首先基于TRCSP和分类器得到最优的空间滤波器,接着基于L2范数对空间滤波器得到的各通道的权重值进行排序。选择前K个通道的数据进行CSP特征提取,根据分类器的分类准确率确定最优K值,进而得到最优的通道数和通道组合。在实验中,使用6种分类器分别在BCI竞赛III（2005）数据集IVa和实验室自采集数据上验证所提出的通道选择方法的有效性。所提出的方法在两个数据集上的平均分类准确率分别达到了87.57%和74.32%,优于其它现有的方法。     

OSEK NM机制在FlexRay网络中的研究与实现

FlexRay网络是新一代车载通信网络。为了保证FlexRay网络的可靠性和安全性,在研究OSEK网络管理规范及FlexRay网络特点的基础上,提出在FlexRay网络通信周期动态段中实现OSEK网络管理的方案,分析了网络管理消息的发送时延,研究了网络管理协议数据单元到FlexRay数据帧的映射结构以及网络管理的具体实现过程。最后在CANoe上进行了仿真实验,验证了本方案的可行性。     

珠三角地区不同地形条件下绝缘子污秽积累规律的研究

笔者选取中国珠江三角洲地区220 kV输电线路上的4个试验点,结合珠三角地区的年降水分布与城市热岛效应等因素,通过分析试验点上绝缘子的盐密(ESDD)和灰密(NSDD)变化来研究珠三角地区不同地形下绝缘子表面积污积累规律。研究表明:绝缘子的ESDD受降雨影响较大而NSDD较小;影响绝缘子积污的主要因素是降雨量和污染源;绝缘子的最大污秽度出现在雨季第1场降雨之前;不同地形下绝缘子表面积污积累规律不同;热岛效应在污秽积累过程中起了重要作用。     

燃气工业锅炉中有关防爆安全运行的几个问题

<正>近年来,一些重要的部门对环境要求高,希望用燃气锅炉来供热供汽,燃气锅炉除了具有一般燃煤锅炉相同的安全要求外,还有其特殊问题,即可燃气的防爆问题。     

浅谈电力销售中的均价管理

电力销售平均单价是衡量供电企业经济效益的一项重要经济指标,在电力销售均价管理工作中,认真学习研究电价政策,确保电价政策执行到位,抓好营业管理和稽查工作,开展电力销售均价分析,及时发现问题、解决问题,合理提高售电均价增加企业收益,是电力营销管理的一项重要工作.     

基于改进SSD算法的交通标识检测方法研究

针对目前SSD算法对小目标检测精确度低,泛化能力弱,且存在误检、漏检等问题,提出一种基于SSD网络的交通标识检测方法。为增加对目标的检测精度,使用ResNet-50网络作为SSD算法的骨干网络,在额外添加层中加入BN层,提高训练速度;使用sub-pixel来代替上采样,提高识别目标分辨率,并加入MFPN模型融合低层与高层特征信息,避免出现漏检问题。实验结果表明与现有的SSD算法相比,改进的SSD算法在公开数据集CCTSDB和GTSDB数据集上mAP值分别提高4.2%和3.1%,FPS保持在87.2 f/s,检测精度显著提升。满足对交通标识实时检测的要求,在无人驾驶领域具有广泛的应用前景。