基于边缘计算的作物病虫害监测嵌入式系统设计

现有农作物监测大多采用大面积、分布式的设备来完成.不仅维护成本高昂,难管理,而且对于许多中小型农户是无法从智慧农业中受惠.综合考虑各区域种植条件的不同,设计提出一种基于边缘计算的轻量化嵌入式监测系统,通过搭建神经网络,配合作物数据处理算法并部署在嵌入式设备上,与无人机协同完成对作物的检测.经过实验验证,该系统具有低功耗、轻量化、低成本、检测范围广的优势,病虫害模型精度在92％及以上,能有效解决国内外农作物病虫害及生长环境参数的精细化监测问题.     

移动目标防御综述:脆弱性分析及新场景应用

随着自动化和智能化攻击技术的发展,网络空间安全形势日益严峻,仅靠传统的防御机制已经无法满足当前安全防护的需求.移动目标防御(MTD)为了扭转网络攻防“易攻难守”的被动局面应运而生,通过增加网络和系统的不确定性、随机性和动态性对抗同类型攻击,通过有效降低其确定性、相似性和静态性降低攻击成功率.当前,移动目标防御的脆弱性也较少被系统分析,且移动目标防御在新场景下的具体应用较少被具体总结.鉴于此,首先阐述移动目标防御的产生背景和基础理论;其次,对移动目标防御相关研究进行综述,并分析移动目标防御的脆弱性;接着,总结移动目标防御在物理信息系统、云环境、智能电网和对抗样本防御等新兴领域的应用;最后,对移动目标防御的研究前景进行展望.     

基于MATLAB的单相电压型半桥逆变电路仿真研究

阐述了单相半桥逆变电路的工作原理,并对其在MATLAB/Simulink中的进行了建模仿真,最后对负载为纯电阻和感性负载的仿真波形进行了对比分析,仿真结果表明理论分析与仿真结果完全一致.     

一种橡胶隔振圈动刚度计算方法

在以往对橡胶隔振器动刚度计算方法研究的基础上,提出了一种将隔振器主要部件作为一体进行动刚度仿真计算的方法。建立了包含金属和橡胶部件的橡胶隔振圈有限元模型,根据隔振圈在不同方向上的实际受力情况对隔振圈施加不同频率的正弦激励,仿真计算得到了隔振圈不同方向上的动刚度。通过与隔振圈静刚度和橡胶材料动刚度的比较,得出了动刚度的变化规律,为发动机的振动分析和橡胶隔振圈的简化提供了参考。     

非连续大线长纤维增强复合材料宏观弹性常数预测方法

基于Tandon-Wend模型对单向非连续纤维增强复合材料的宏观弹性常数进行了预测,然后采用纤维长度和纤维取向两个特征变量,结合层合板理论预测纤维随机分布的非连续纤维增强复合材料的宏观弹性常数。最后通过实验验证了文中所述方法的准确性。结果表明,本文方法可以准确地预测纤维随机分布的非连续大线长纤维增强复合材料的宏观弹性常数。     

加热方式对管壳式相变蓄热单元强化传热的可视化及数值模拟

为了提高相变蓄热系统在实际应用中的蓄热速率,本文建立了管壳式相变蓄热单元可视化实验平台,提出了一种外部加热法的强化传热方式,讨论了相变蓄热单元在外部加热法时的熔化特性和传热机理。通过Fluent软件模拟对比了外部加热法和内部加热法在熔化过程中的液相分数、熔化速率和均匀性等方面的差异。研究结果表明：外部加热法的使用能大幅提升蓄热单元的蓄热效率。与内部加热法相比,外部加热法在熔化过程中的传热和相变更加均匀。相比于内部加热法,由于外部加热法传热面积较大,熔化时间缩短了69.1%;在消除传热面积的影响后,外加热方法依靠广泛而强烈的自然对流使熔化时间减少了23.2%。     

表面活性剂复配强化微生物修复水土体系中的菲

用表面张力法测定不同水/土比下吐温80和十二烷基苯磺酸钠不同比例混合的临界胶束浓度;用 响应面曲面法设计实验,确定吐温80浓度、十二烷基苯磺酸钠浓度和水/土比3个因素作用于固定化微生 物降解菲的最佳组合。结果表明,相同表面活性剂在不同水/土比下的临界胶束浓度不同,水/土比越小 ,临界胶束浓度越大;相同水/土比时不同混合比的混合表面活性剂的临界胶束浓度不相同;响应面模 型得到固定化微生物降解不同水/土比中多环芳烃菲的最优实验条件是十二烷基苯磺酸钠摩尔浓度 0014 mol/L,吐温80质量浓度0050 g/L,水/土比10/1（mL/g）,此时,固定化微生物降解菲的效 率达到55%,十二烷基苯磺酸和吐温80的质量比为976/1,可用于指导混合表面活性剂强化固定化微生 物修复多环芳烃污染的土壤。     

改进MUSIC算法的DOA估计眭能研究

在众多的波达方向（DOA）估计算法中,以MUSIC算法为代表的基于特征结构分解方法因具有较高的分辨性能而受到研究者的青睐。但是当信号源完全相干时,其性能会显著变坏。改进了MUSIC算法．通过构造转换矩阵,对协方差矩阵进行变换,将其转换成实矩阵再进行特征值分解,实现了MUSIC算法解相干。计算机仿真证明了该方法的有效性。     

一种改进的MRVM方法及其在风电机组轴承诊断中的应用

针对风力机电组轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于改进多分类相关向量机(MRVM)的风力机电组主轴轴承概率性智能故障诊断方法。首先,为了减少人为设定核参数的主观性以提高其分类性能,提出MRVM最优核参数自适应选取方法;然后,通过仿真实验结果验证所提方法的有效性及优越性;最后,以风电机组主轴滚动轴承故障诊断为实例,提取小波包能量为故障特征输入到改进后的MRVM中进行故障识别。实验结果表明,该方法可提高故障诊断准确率及效率,同时可输出故障诊断结果的概率信息,为实际检修人员提供更多参考信息。此外,通过与其他方法的对比实验进一步表明该方法在智能故障诊断方面的优越性。