低时延的无线传感器网络数据融合算法

由于网内数据融合过程中融合节点在等待其孩子结点传输数据的时间对数据融合过程有很大影响,为减少此等待时间,降低整体的融合时间,提出一种改进的数据融合算法.该算法根据节点的传榆范围,一个簇被分为多个区域,每个节点根据自己所处的区域选择多跳或单跳通信方式向簇头传输数据,减少了等待时间.仿真结果表明,该算法可以降低数据融合时间,减少网络时延.     

Detection of K in soil using time-resolved laser-induced breakdown spectroscopy based on convolutional neural networks

One of the technical bottlenecks of traditional laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is the difficulty in quantitative detection caused by the matrix effect. To troubleshoot this problem, this paper investigated a combination of time-resolved LIBS and convolutional neural networks (CNNs) to improve K determination in soil. The time-resolved LIBS contained the information of both wavelength and time dimension. The spectra of wavelength dimension showed the characteristic emission lines of elements, and those of time dimension presented the plasma decay trend. The one-dimensional data of LIBS intensity from the emission line at 766.49 nm were extracted and correlated with the K concentration, showing a poor correlation of R²_c=0.0967, which is caused by the matrix effect of heterogeneous soil. For the wavelength dimension, the two-dimensional data of traditional integrated LIBS were extracted and analyzed by an artificial neural network (ANN), showing R²_v=0.6318 and the root mean square error of validation (RMSEV)=0.6234. For the time dimension, the two-dimensional data of time-decay LIBS were extracted and analyzed by ANN, showing R²_v=0.7366 and RMSEV=0.7855. These higher determination coefficients reveal that both the non-K emission lines of wavelength dimension and the spectral decay of time dimension could assist in quantitative detection of K. However, due to limited calibration samples, the two-dimensional models presented over-fitting. The three-dimensional data of time-resolved LIBS were analyzed by CNNs, which extracted and integrated the information of both the wavelength and time dimension, showing the R²_v=0.9968 and RMSEV=0.0785. CNN analysis of time-resolved LIBS is capable of improving the determination of K in soil.     

基于FPGA的便携式导弹快速测试方法研究

针对当前导弹测试方法繁琐复杂、测试效率较低等问题,同时结合导弹快速发射等实际需求。论文提出了一种基于FPGA的便携式测试方法研究。该方法以Cyclon IV FPGA芯片作为核心数据综合处理单元,核心处理单元采用双核处理器架构,搭载对应的通信板、模拟量以及数字量板卡,分别完成对应的测试指令发送和对应的数据采集,数据处理软件采用采用uc/OS II操作系统完成任务整个系统任务调度。同时采用便携式智能数据终端来实施查看并自主分析测试数据。实验表明该方法,可降低测试设备体积、降低测试方法复杂度同时提高测试效率,从而实现实现快速发射。     

基于Multisim的红外光音频传输系统的设计与仿真

本文主要介绍了一种红外光音频传输系统,整个系统由发射模块和接收模块组成。运用Multisim12.0分别对红外光音频传输系统的发射和接收模块进行了仿真,并对结果进行了简要的分析。经分析,本文设计的红外光音频传输系统能够实现红外光音频的有效传输,并且具有较高的可靠性和实用性。基于Multisim12.0的电路设计与仿真方法,不仅省时而且能够节省大量的实验资源[1]。     

硅藻土特性对复合绝缘子人工污秽试验的影响

复合绝缘子的耐污闪性能主要受硅橡胶材料的憎水性和憎水迁移特性的影响,复合绝缘子人工污秽试验中,不溶污秽的特性对硅橡胶的憎水迁移性有很大的影响,因此在复合绝缘子人工污秽试验中选用合适的不溶污秽对试验结果的可对比性具有至关重要的意义。对6种不同硅藻土在高温硫化硅橡胶(HTV)和室温硫化硅橡胶(RTV)表面进行了憎水迁移性试验,研究了不同硅藻土特性对材料憎水迁移性的影响,并进行了不同污秽类型的电镜扫描和比(BET)表面积、孔隙度的研究。试验结果表明,不同的硅藻土对硅橡胶表面憎水性的迁移速度有很大的影响,且与其微观特性有着比较好的相关性。根据试验结果对人工污秽试验所用硅藻土的特征值进行了推荐。该文的研究结果可以作为分析硅橡胶材料憎水迁移特性的参考,同时也为复合绝缘子人工污秽试验的标准制定提供了一定的依据。     

环境湿度对硅橡胶材料憎水迁移性的影响

硅橡胶表面憎水性和其特有的憎水迁移特性,是硅橡胶复合绝缘子具有优异耐污闪能力的根本原因。环境湿度对硅橡胶材料的憎水迁移特性有较大影响,进而对复合绝缘子的污闪特性产生很大的影响,为此针对该问题开展了深入研究。利用饱和盐溶液法精确地控制小环境内的相对湿度,并采用静态接触角法测量污层表面的憎水性随迁移时间的变化过程。研究结果表明,在高湿环境下硅橡胶的憎水迁移特性显著变弱;对于IEC标准推荐的2种人工污秽,高岭土的吸湿能力强于硅藻土,环境湿度对表面惰性物质为高岭土时的憎水迁移特性影响较大;污秽中的可溶物质的吸湿性能也对硅橡胶材料的憎水迁移特性有很大影响,污秽中含有糖分和NaCl等盐类,会使硅橡胶的憎水迁移特性明显变差。     

HMX基O/W型悬浮油墨的喷墨打印成型及性能

为探究乳液型炸药油墨与喷墨打印工艺结合的可行性,设计了以氟碳树脂（FEVE）的乙酸乙酯溶液为油相,聚乙烯醇（PVA）水溶液为水相的水包油（O/W）型双组分黏结剂体系,并选用微纳米HMX为主体炸药,制备O/W悬浮型炸药油墨进行了喷墨打印。采用电子密度测试仪、激光共聚焦显微镜、扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）、纳米压痕仪、同步热分析TG-DSC、撞击和摩擦感度测试仪对喷墨打印成型样品的密度、形貌、力学性能、热安全性能、撞击感度和摩擦感度进行了表征,对喷墨打印成型样品的爆速和临界尺寸进行了测试。结果表明：喷墨打印成型样品表面较平整,线平均粗糙度为7.346 µm,且内部颗粒分布紧实,内部的HMX未转晶,热稳定性及力学性能较好。样品的实测密度为1.5326 g·cm^-1（83%TMD）;样品的撞击能为7 J,摩擦荷重为144 N,截面尺寸1 mm×1mm打印样品的爆速为7076 m·s^-1和临界尺寸为1 mm×0.087 mm,具有优异的安全性能和微尺度爆轰性能。     

气象信息无线传输系统的设计与制作

设计了一个气象信息的采集和无线传输系统,采用飞思卡尔MC9SXS128作为控制芯片和STC89C58RD+芯片作为气象信息采集芯片,并采用Zigbee实现无线传输。另外,在该系统中MC9SXS128和OV7620CMOS数字摄像头作为识别预先设计的道路信息并进行处理,通过处理采集的图像道路信息来判断是否运行到预先设计的采集地点,在运行之中控制算法主要采用PID算法,使小车行驶速度能够得到控制,另外还采用模糊算法来处理摄像头采集图像信息以除去图像中的噪点,通过MC9SXS128控制舵机和电机来做到拐弯角度、方向以及动力等方面的控制,这样不仅简化的系统的复杂性而且提高了系统的稳定性和智能性。其次,在整个运行过程中STC89C58RD+芯片负责气象信息信息的采集,当到达采集地点时接通芯片将信息采集并通过Zigbee无线传输到采集站PC机中。在整个运行过程中系统具有自动识别道路、自动行驶和停止和实现无线传输的功能无需人为操控。     

煤层气水平井方位伽马地质导向技术应用

水平井是当今煤层气开发的主流井型,其具有占地面积小,揭露储层面积大,单井产气量高等特点。但煤层较薄导致水平段钻井施工质量难度大,钻遇率是提高产气率的施工过程中的重中之重。方位伽马经过现场多口井的施工经验,比自然伽马单井钻遇率提高10%,施工周期缩短3天,为地质导向在判层方面提供了明确的指引;结合测井、录井综合判断,对实钻作业轨迹进行更好的校正与控制,对现场施工进行指导;柳林区块的顶底板、煤层、夹矸等比沁水区块的伽玛值都要高。该应用研究为后续水平井开发提供了技术保障。     

低能耗的分布式数据融合改进算法

通过对串行数据融合算法的研究,发现在实际情况中,要使所有的传感器节点保存全局路由信息非常困难。为降低额外的能量消耗,提出一种新的分布式数据融合算法。该算法中,多个传感器节点同时启动数据融合过程,以多路方式向簇头传递信息,所有节点都是自行决定下一跳的传输方向,避免了保存全局路由信息。从仿真结果看,该算法可以减少时延,有效降低能量消耗。