无线传感器网络中d-Hop 2-连通容错支配集的分布式构造算法

无线传感器网络随节点移动组成自我维持的自组织系统,采用连通支配集的虚拟骨干技术可使平面网络系统层次化而简化节点路由、管理和维护。但大规模无线传感器网络的连通支配集节点数目依然庞大,d-hop连通支配集可以大大减小支配集节点数目。另外,由于存在节点失效、链路断裂等无线特性,虚拟骨干网需要具备一定的容错性。在单位圆盘图网络模型中为构建精简且具有容错能力的虚拟骨干网,提出d-hop 2-连通支配集的分布式构造算法,先构造d-hop独立支配集后再连通形成d-hop 2-连通支配集。并从理论和仿真上对算法的复杂度、近似比和算法性能作了进一步探讨和验证。     

无线传感器网络中2-连通k-支配的容错连通支配集构造

无线传感器网络可采用连通支配集的虚拟骨干技术使平面网络层次化,但传感器节点的失效和链路的断裂会导致网络失败,虚拟骨干网最好具有容错性好、可靠性高的特性.对此,提出具有容错性的2-连通 -支配集的构造算法,以节点自身和邻域信息分布式地构造 -支配节点,利用最小生成树和块-割点图将 -支配节点2-连通.理论分析和实验仿真表明此算法具有较好的算法性能比,在中等规模网络中会产生更少的具有容错性的 -支配节点,可节省传感器节点的能量消耗和网络的通信开销.     

基于改进PointNet++的大规模猪体点云部位分割

PointNet++点云分割网络能直接处理点云并有良好的分类和分割效果,然而对于自由运动状态下获取的大型牲畜点云,存在较大姿态差异,PointNet++无法难以直接捕捉其局部特征,对牲畜体点云各部位分割效果不佳。针对此问题论文采用Octree结构改进了PointNet++集合抽象层中的分组与采样层,使得网络能够更好地捕捉目标点云的非刚性变化,充分提取不同层次下的局部信息,实现对大规模牲畜点云数据的自动分割。采用Octree改进的PointNet++模型分割活体猪点云数据的头部、耳朵、尾部、躯体和四腿。实验表明,500组猪体点云数据,采用320组不同姿态下的猪体点云进行网络训练,180组分割测试结果的平均mIoU达到了88.06%,OA达到了96.57%。     

基于遗传模拟退火算法的布局优化研究

为提高矩形件排样算法的利用率与时间效率,提出将遗传算法和模拟退火算法融 合优化的矩形排样算法。采用带符号的十进制编码,依据矩形件长宽比和面积而生成基因序列用 于建立初始种群,以随机产生若干排样顺序与排样尺寸不一的个体,并以利用率为适应度函数, 修改后的最低水平线搜索算法作为排样策略,保证较优个体得以保留,减少闲置区域的产生。 采用10 组随机产生的矩形数据将本算法与现有文献提出的GA 算法进行对比实验,实验结果显 示：该算法有效地提升了排样结果的利用率与时间效率。     

一种无线姿态传感节点的能耗优化研究

降低姿态监测传感节点能耗,延长其服务期限是工程应用中的关键点之一。设计缓冲采样方式,以增大传感节点处在休眠状态的时间比重;针对通信中空闲监听带来的能耗损失问题,采用低频唤醒芯片实现间接监听方式以减低连续监听的能耗。采用“缓冲采样+间接监听”的解决方案,本文设计了一种用于监测姿态信息的超低能耗无线传感节点。理论分析证明连续采样的能耗是缓冲采样的115.62倍。实验表明,参照三种采样方式和两种监听方式的六组对照组合,传感节点在最优组合下的能耗仅是最劣组合下的0.42%,节省99.58%的能量,延长238倍的预计工作寿命。一个配有一节2/3AA型1.65 Ah容量锂原电池的传感节点预测能够提供3.58年的连续监测服务,为畜牧业信息化提供应用实践借鉴。     

新工科背景下数字电路与逻辑设计实验教学改革实践

针对新工科背景下数字电路与逻辑设计实验教学中存在的问题,提出以培养学生数字设计能力为核心的"五位一体"实验教学体系,阐述如何优化课程教学目标和课程结构,构建高阶性、创新性和挑战度的实验教学内容,给出线上线下混合教学模式下的多样化实验教学方法,介绍面向过程和多维度的考核和评价新体系以及线上线下立体式教学资源与环境的构建过程,最后通过学生反馈、学生成绩、课程教学研究成绩说明教学改革效果.     

开式自然循环系统不稳定性实验研究

核电站非能动安全系统依靠自然循环将热量导出,然而系统中的驱动压头、流动阻力、流量等相互影响,容易引发流动不稳定性,导致流动沸腾临界热流密度大幅降低,带来安全问题。因此,流动稳定性是自然循环热力系统的重要研究对象。本文以开式竖直加热圆管为实验本体,通过实验和物理建模的方法,研究了自然循环条件下管内间歇沸腾现象和流动不稳定特性。研究结果表明：随着热流密度的升高,系统将经历初始状态、低频脉动、高频脉动和稳定的自然循环四个阶段。基于实验数据,建立了不稳定边界的预测模型,预测值和实验值符合良好,误差在±10%内。     

基于无线传感器网络支持向量机奶牛行为特征识别

鉴于我国现有奶牛发情鉴定主要依赖于人工观测、效率低和误判率高的现状,通过给奶午佩戴嵌入加速度传感器的无线传感节点,实时监测奶牛的行为,并通过基于二叉决策树支持向量机时间序列模型分析加速度数据,逐层分类奶牛的静止、慢走、快跑和爬跨行为类型.实验结果表明,该算法对于奶牛轻微和剧烈的运动特征分类准确度达95.5%,研究结果为...     

嵌入式创新实验室发展的探讨

嵌入式系统技术的迅猛发展,使得整个行业对嵌入式技术人才的需求量激增,而现阶段因师资、体制和经验的不足,以课堂为中心的培养模式,不能满足市场的需求。本文针对这一状况,介绍了我院结合创新教育理念,提出创建嵌入式创新实验室,采用梯队化和矩阵式学习管理方法来培养具备嵌入式技术专业能力学生的措施。     

窄矩形通道临界流数值模拟

冷却剂通过细微裂缝泄漏的主要机理为临界流流动，准确预测临界流流量是实现破前漏（LBB）应用的关键。基于空化模型对窄矩形通道的临界流进行了数值模拟，探讨了表征气泡半径和气化核心密度的常数项（C）对于临界流的影响。结果表明，当C=1.25时模拟结果与实验值符合良好；在实验工况范围内，临界流质量流速的模拟结果与实验值的误差在±15%以内；修正后的空化模型可用于模拟计算上游温度、压力工况下的临界流质量流速以及归纳临界流流量变化规律。