基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络(WSN)定位算法中的经典DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,提出一种基于粒子群优化修正平均每跳距离的DV-Hop优化算法.该算法在以下三个方面进行改进:对于每个锚节点平均跳距计算,加入各个锚节点权重;提出主节点定义,网络拓扑结构将被考虑得更加全面,更好地权衡局部和全局特点,以此方法计算节点估计距离;提出中心学习策略,加入逃逸因子,避免粒子陷入局部寻优,最后用改进的粒子群算法代替极大似然估计法定位节点坐标.通过Matlab仿真软件验证,与原始DV-Hop和PSO-DVhop比较,结果分析此算法具有优越性和可行性.     

PIC16F877A的开关磁阻电动机控制系统设计

设计一款结构简单、性能稳定的开关磁阻电机的控制系统。以PIC16F877A为控制核心,利用其CCP模块进行脉宽调制和周期信号捕捉,驱动SR电动机专用集成芯片FCAS20DN60BB。控制系统结构简单,性能稳定,并极大地降低成本。对一台370W、四相8/6极开关磁阻电动机进行实验,取得较好的实验结果。     

H2-CO—CO2气氛中添加V2O3二步法制备碳化铁的动力学分析

在853-973K以及H2-CO—CO2气氛中,研究了添加质量分数为1％的V2O3对二步法制备碳化铁的影响。结果表明,添加V2O3对还原转化速率影响不大,对碳化转化速率有明显的促进作用,并且随着温度的升高,添加V2O3对碳化反应终点转化率的影响越来越显著。应用有固体产物层的未反应核模型分析反应的动力学过程,结果表明,还原和碳化反应过程都由界面化学反应控制,添加V2O3对界面化学反应有促进作用。     

毛冬瓜对肝癌细胞株SMMC-7721的抑制作用

研究用系统溶剂法对毛冬瓜80％甲醇微波提取物进行初步分离,应用MTT比色法测定毛冬瓜不同溶剂的提取部位对肝癌细胞株SMMC-77 21的生长抑制作用.结果表明,氯仿提取物和乙酸乙酯提取物表现出显著的抑制作用(IC50分别为221.82 μg/mL和563.64 μg/mL).对于正常肝细胞株L-02,氯仿提取物也具有显著抑制作用,乙酸乙酯提取物的抑制作用则不明显.     

一种实用智能变送器的设计与实现

介绍了一种集测量、控制和通信功能于一体的智能变送器的设计与实现.CPU采用AT89C52,测量和控制通道分别应用了高精度的转换器件AD7714和AD566A,控制采用AD694实现了标准的电流信号输出,采用RS232C标准实现了与上位机的通信功能.     

Cu、Mg对铝基Ni－Sn合金组织与硬度的影响

通过对两种成分的铝基Ｎｉ－Ｓｎ合金进行时效处理后表明，Ｃｕ、Ｍｇ含量对合金组织与硬度有显著的影响。Ｃｕ、Ｍｇ含量高的合金组织中、产物弥散度大且析出的过渡相（Ａｌ２ＣｕＭｇ）数量多．时效强化效果明显高于Ｃｕ、Ｍｇ含量低的合金．硬度达到ＨＢ１００ｋｇｆ／ｍｍ２以上，从而满足使用性能要求。     

氟钽酸钾钠还原制备工艺对钽粉性能的影响

为制备出大比表面积的高性能钽粉,根据钠还原氟钽酸钾制备钽粉的过程分析,对其主要影响因素(还原温度、稀释剂比例、还原速度、搅拌转速)对钽粉性能的影响进行了研究。结果表明,随着还原温度降低,还原的钽粉比表面积增大;还原温度提高会增加还原过程中反应容器的腐蚀,造成金属杂质增加。稀释剂比例增加,有利于生成大比表面积钽粉,但会降低钽粉收率,且杂质含量增加。注钠速度、搅拌转速不是主要影响钽粉比表面积的关键因素。     

降雨条件下植物修复分层尾矿土壤重金属迁移的模拟分析

为探究分层土壤中重金属铜迁移对地下水的污染规律,通过土柱淋滤试验方法模拟表层植被、不同降雨强度、不同淋滤液pH条件下分层修复尾矿土壤中重金属铜的纵向迁移规律。结果表明,重金属铜会因为淋滤作用在分层土壤中纵向迁移,各土柱出水口淋出液的重金属铜浓度从上到下呈增加趋势,淋出液中重金属铜浓度随土壤中重金属铜浓度的增加而增加;当淋滤液pH<7时,各土柱出水口淋出液的pH值从上到下呈增加趋势;表层植被、降雨强度及淋滤液pH对淋出液中重金属铜的浓度有影响;在适宜降雨强度范围内,淋出液重金属铜的浓度随淋滤强度增大而增大;表层覆有植被的土柱降雨淋滤后各出水口（除溢流口外）的淋出液重金属浓度较大;当淋滤液pH<7时,各出水口淋出液的重金属浓度随淋滤液pH值的减小而增大,酸性淋滤液会在一定程度上促进淋出液重金属的析出。研究结果为控制实际尾矿库土壤污染和地下水污染提供理论基础。      

脉冲电化学光整加工极间间隙的研究与建模

脉冲电化学光整加工(PECF)工艺是一种新型的光整加工技术,具有加工效率高,成本低,表面质量好等优点.极间间隙是对脉冲电化学光整加工具有重要影响的工艺参数,保持极小的极间间隙加工,可以提高工件的表面光泽度以及加工的尺寸精度.通过模拟计算分析极间间隙过程,建立了最小间隙数学模型.     

考虑多位置NWP和非典型特征的短期风电功率预测研究

数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)是短期风电功率预测模型的主要输入。通常,传统模型只考虑NWP的风速、风向、温度、湿度、压强这5类典型特征,且多数在单位置NWP的基础上建立。因此,为充分利用NWP信息,研究了NWP非典型特征的可用性,并考虑了多个位置的NWP信息。在考虑多位置NWP及非典型特征时,提出了以最大相关-最小冗余原则提取输入变量的预测方法,并和通过主成分分析提取的方法进行对比。结果表明,多位置NWP和非典型特征均包含有效信息,有利于提高预测精度。而在考虑多位置NWP和非典型特征时,以最大相关-最小冗余原则建立的模型比通过主成分分析建立的模型预测精度更高,其均方根误差较只考虑单位置NWP和典型特征时降低了1.84%。