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关键词： 无线传感器网络   分簇   路由   簇群负载均衡   能耗优化  

摘要： 为了解决无线传感器网络中节点能耗不均衡和数据传输能耗大导致的网络生命周期短的问题,提出了基于半固定分簇的节能分簇路由算法。在节点部署完毕后对每个簇进行调整,保证每个簇的节点数相同,从而达到负载均衡的目的。在簇头选择阶段,主要考虑节点间距离以及节点的剩余能量;在数据传输阶段,算法根据节点的剩余能量、节点到基站的距离以及节点之间的距离构建了中继节点选择的优化模型,同时实现了均衡和降低能耗的目标;当网络运行一段时间后,由于簇间的剩余能量差异过大,再次对簇群进行优化,尽可能使得每个簇群能量接近;最后当簇头节点能量低于所设阈值时,再次对簇头进行轮换优化,以延长节点的工作时长。仿真结果表明,所提算法有效降低了节点能耗,延长了网络的生命周期。

关键词： Python   无线传感器   网络数据   传感器网络   数据挖掘   数据采集  

摘要： 无线传感器因节点结构复杂度高,数据量巨大,无法在海量数据中快速采集用户需求数据.为解决该问题,研究设计了基于Python的无线传感器网络数据采集系统,系统硬件包括数据采集芯片选型单元、无线收发芯片选型单元与串口通讯电路设计单元;软件模块包括网络数据挖掘采集框架设计模块、采集数据压缩模块和采集数据缓存模块.通过对上述硬件单元与软件模块的设计与开发,实现无线传感器网络数据采集系统的运行与应用.实验数据显示:相较于基于Android安全容器的网络数据采集系统,应用设计系统采集数据耗时更短、压缩率数值更大、能耗更小,充分证实设计系统的数据采集性能更佳.

关键词： 单模光纤   形状传感器   并行传输标架   形状传感   有限元分析  

摘要： 为了验证并行传输标架还原光纤传感器形状的可行性和准确性,设计了基于单模光纤的形状传感器,提出了利用有限元分析方法进行形状传感器建模和分布式应变信息的提取,对比分析了并行传输标架和弗莱纳标架在形状传感器不同弯曲形状和不同应变采样点数下的还原精度。结果表明:并行传输标架进行传感器形状还原时,不仅很好地还原了传感器的形状,而且弥补了在奇点位置前后弗莱纳标架方向发生突变,造成还原结果出现较大误差的不足。并行传输标架的远端位置误差低于光纤总长度的0.003 42%,相较弗莱纳标架,降低了10倍。

关键词： 目标检测   头盔识别   YOLOX   Ghostnet   SENet  

摘要： 为了提升电动车头盔检测系统的精确度和实时性,考虑到传统检测方法在特征提取方面存在困难,目前基于深度学习的目标检测算法存在模型的泛化性不高,对复杂背景的适应性不足等问题。本文提出基于YOLOX算法优化后的BH-YOLOX模型。首先,特征提取网络维度,通过构建轻量级的Ghostnet网络,在减少了参数量和计算量的前提下,同时提高了特征提取能力,使模型更加轻量化;特征融合维度,增加了Squeeze-and-Excitation Networks (SENet)通道注意力机制,加强了不同通道的特征的关联,提高了网络在复杂场景中的性能;扩展特征层维度,BH-YOLOX在原有的三个特征层的基础上又增加了一个更大的特征层,能够有效提升网络对小目标的检测性能;最后优化损失函数,提高网络模型的回归精度。实验结果证实,BH-YOLOX模型的mAPz值达到98.90%,检测速度为104.51 FPS,能满足绝大多数交通场景的要求,也适用于部署在如摄像头等边缘设备上。

关键词： 下蜀土   主动加热光纤光栅   水分迁移   体积含水率   非饱和渗透系数   降雨入渗  

摘要： 下蜀土中裂隙较为发育,在降雨时入渗能力强,因此容易诱发浅层滑坡等灾害。为了研究下蜀土的降雨入渗特征,本文采用主动加热光纤光栅(AH-FBG)法开展了地基土水分分布及其动态变化的原位监测研究。基于监测数据,掌握了冬季和夏季土体体积含水率的时空分布特征,并计算得到降雨事件的降雨入渗量及入渗补给系数。在此基础上,通过稳态法计算获取了原位下蜀土的非饱和渗透系数,并与间接法估算值进行比较。结果表明:将AH-FBG法应用于下蜀土含水率的原位监测具有可行性,其中5 cm深度的均方根误差较大,为0.0252 m^(3)·m^(-3),主要受到浅层土体和空气的热量交换作用以及土体裂隙的影响,其余深度均不超过0.01 m^(3)·m^(-3)。原位监测系统对降雨入渗和蒸发作用引起的含水率变化均具有良好的响应。无论是冬季还是夏季,由稳态法计算得到的原位非饱和渗透系数均大于间接法估算值,表明下蜀土中的裂隙为降雨入渗提供了优先渗流通道。

关键词： 超声检测   建筑钢结构   无损检测  

摘要： 超声波检测技术基于超声波在材料中传播的原理,通过发射超声波脉冲并接收反射回来的信号来检测焊缝中的缺陷,这些反射信号可以提供有关焊缝内部结构和缺陷的信息,例如裂纹、气孔、夹渣等。基于此,文章阐述了超声波检测的原理,从缺陷特征、缺陷波形、底波3个方面分析了焊缝缺陷的性质,结合工程具体案例对超声检测在建筑钢结构焊缝检测中的应用进行了分析和探讨。

关键词： 分布式光纤传感   拉曼散射   Mach-Zehnder干涉   光时域反射  

摘要： 分布式光纤传感技术作为一种新兴的传感技术,利用光纤作为传感介质,通过对光纤中传输光的光学特性的解调可在长距离的光纤沿线对探测特征量进行连续的分布式解调。文章主要研究了基于受激拉曼散射原理的分布式光纤温度传感仪和基于光学相位相干解调的分布式光纤振动传感仪的基本原理及不同实现技术的优缺点,对其在各领域的应用作了探讨。

关键词： 动力电池   绝缘检测   非平衡电桥   STM32  

摘要： 随着电动汽车技术的发展,电动汽车已逐渐走进了人们的日常生活,在电动汽车中,动力电池系统作为高压核心部件,其绝缘指标是动力电池系统的重要参数要求,其不仅是电车整车系统设备安全可靠运行的保证,更是确保人们安全的关键。为此设计了一款基于STM32的动力电池绝缘检测系统,该系统检测电路是由基本平衡电桥电路改进而来的切换非平衡电桥电路,该检测电路简单,且成本较低,可实现绝缘电阻的准确检测与绝缘故障点定位。通过实验测试数据得出,该绝缘监测电路检测误差在5%以内,具有较高的检测精度,满足应用要求。

关键词： 轨迹预测   Transformer编码器   神经网络   飞机目标   Transformer-Encoder-LSTM模型  

摘要： 为了解决飞机目标机动数据集缺失的问题,文章利用运动学建模生成了丰富的轨迹数据集,为网络训练提供了必要的数据支持。针对现阶段轨迹预测运动学模型建立困难及时序预测方法难以提取时空特征的问题,提出了一种结合Transformer编码器和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的飞机目标轨迹预测方法,即Transformer-Encoder-LSTM模型。新模型可同时提供LSTM和Transformer编码器模块的补充历史信息和基于注意力的信息表示,提高了模型能力。通过与一些经典神经网络模型进行对比分析,发现在数据集上,新方法的平均位移误差减小到0.22,显著优于CNN-LSTMAttention模型的0.35。相比其他网络,该算法能够提取复杂轨迹中的隐藏特征,在面对飞机连续转弯、大机动转弯的复杂轨迹时,能够保证模型的鲁棒性,提升了对于复杂轨迹预测的准确性。

关键词： 无源射线煤质检测   灼烧称重法   光电倍增管   探测器   煤质灰分  

摘要： 为解决传统灼烧称重法检测煤质灰分周期长、成本高以及结果滞后的问题,在对煤质灰分检测技术进行简单概述的基础上完成了无源射线煤质检测系统的总体结构设计,并对其中关键模块的作用进行分析,重点对光电倍增管、信号处理单元和探测器进行选型设计,并完成了无源射线煤质检测系统的标定和验证。