基于ADAMS的矿用箕斗卸载曲轨曲线形状设计研究

为了寻求满意的矿用箕斗卸载曲轨曲线形状,利用ADAMS软件建立上开式扇形闸门沿固定曲轨卸载的参数化仿真模型,研究了卸载轮分别沿4种卸载曲轨曲线卸载时的冲击状况。通过对比分析得出结论：余弦曲线作为卸载曲轨曲线最优,能够有效地降低卸载轮和卸载曲轨之间的冲击力,增强箕斗卸载的平顺性,提高卸载曲轨的使用寿命。     

主井卸载原煤气控系统改造

主井卸载气控系统自身功能存在一定缺陷,且气控管路阀件较多造成维修不方便,易对现场维修人员造成安全隐患。结合自己工作经验知识,根据现场实际情况,对卸载站气控系统进行改造。改造完成后,气控管路得到简化,判断故障明确,易于操作,简单方便,有效降低故障率,提高生产效率。     

外贴碳纤维布加固钢筋混凝土梁的试验研究

通过对比试验考察试件加固后的不同破坏形式及特征、裂缝的分布和发展情况、承载力、刚度,分析不同加固形式对加固效果的影响.     

八字门滑坡加卸载响应规律与稳定性预测方法研究

当今滑坡灾害不断发生,水库型滑坡占有很大的比例,因此研究水库型滑坡的稳定性预测方法很重要.本文以八字门滑坡为例,结合加卸载响应比理论,确定出水库水位变化为该类滑坡的致灾因素,建立以水库水位作为加卸载参数、坡体位移量为响应参数的加卸载响应比模型,并通过有限元模拟软件Geostudio进行模拟,将模拟结果与坡体实际监测点(...     

箕斗卸煤过程分析与卸载时间预测

在深入分析箕斗卸煤过程的基础上,通过对8个矿井的实测数据分析,得出了预测箕斗卸载时间的经验公式,并在实际生产中得到了应用。结果表明,该经验公式对矿井的设计具有参考价值。     

边缘计算中任务卸载研究综述

近年来,随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式被提出,作为传统的云计算模式的扩展与补充.边缘计算的基本思想是将移动设备上产生的计算任务从卸载到云端转变为卸载到网络边缘端,从而满足实时在线游戏、增强现实等计算密集型应用对低延迟的要求.边缘计算中的计算任务卸载是一个关键的研究问题...     

一种考虑实时约束的数据流卸载技术

在数据流管理系统中,流数据的高到达速率和进发性等特点会引起系统过载,为此人们提出了各种卸载技术来缓解过载问题.目前几乎所有的卸载技术都使用随机丢弃数据的方法,由于随机丢弃数据策略对数据丢弃过程没有任何控制,这对某些考虑实时约束的数据流管理系统是不适合的.本文认为更为精确的卸载模型,比如文中使用的(m,k)截止期模型,更适合于一类重要的实时数据流事件检测应用.基于(m,k)截止期模型,提出一种新的策略SOSA,该策略一方面提供了可证明的卸载能力,同时也保证了系统的时间约束.为验证SOSA的有效性,设计了一种新的数据流调度算法SOSA-DBP.理论分析与模拟实验证明了SOSA-DBP比现有的算法有更好的性能.     

边缘计算场景中基于虚拟映射的隐私保护卸载算法

随着移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)和无线充电技术(Wireless Power Transmission,WPT)的诞生和发展,越来越多的计算任务被卸载至MEC服务器以进行处理,并借助WPT技术为终端设备供电,以缓解终端设备计算能力受限和设备能耗过高的问题.由于卸载的任务和数据往往携...     

无线供能移动边缘计算系统的安全卸载优化

针对能量受限的多用户移动边缘计算（MEC）系统存在恶意窃听节点的问题,提出一种联合无线能量传输（WPT）和MEC的安全部分计算卸载方案。该方法以系统接入点（AP）能耗最小化为优化目标,在计算延迟、安全卸载和能量捕获约束条件下,联合优化AP能量传输协方差矩阵、本地CPU频率、用户卸载比特数、用户卸载时间分配以及用户传输功率。针对AP能耗最小化问题为非凸问题,首先采用凸差分算法（DCA）将原始非凸问题转换为凸问题,然后采用拉格朗日对偶法以半封闭形式获得问题最优解。当计算任务数为5×10⁵比特时,与本地计算和安全全部计算卸载方法相比,安全部分卸载方案的能量消耗分别降低了61.3%和84.4%;当窃听节点距离超过25 m时,安全部分卸载方案所消耗的能量远小于本地计算和安全全部计算卸载。仿真实验结果表明,在保证物理层安全卸载的情况下,所提方案能够有效降低AP能耗、提高系统性能增益。     

考虑任务依赖的卫星边缘计算资源分配与卸载决策算法

针对高低轨卫星网络协同边缘计算的卸载决策问题,提出了一种考虑任务依赖的联合计算资源、无线资源分配与任务调度的卫星网络边缘计算卸载决策算法。首先,将任务卸载问题建模为最小化任务延迟和能量消耗的联合优化问题;然后,将能源消耗和时延引入子任务优先级定义中,基于动态优先级进行启发式卸载策略搜索。该算法保证了子任务之间的依赖性并同时考虑了无线资源分配。仿真结果表明,与已有研究相比,该算法能缩短高低轨卫星协同计算的任务执行延迟,且能够降低低轨卫星功耗。