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1.
借助光纤布拉格光栅(FBG)传感器,在不同浸润时间下,对碳纤维复合材料(CFRP)锚固结构进行周期荷载实验,探究水浸与周期荷载下CFRP锚固结构的耐久性.试验结果表明:随着循环次数的增加,环氧体塑性变形减小,并趋于稳定;水浸与周期荷载作用下,锚具内CFRP筋发生变形,但无脱锚现象发生;CFRP筋与环氧体界面受水浸环境影响小,筋材表面无腐蚀.  相似文献   
2.
分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.  相似文献   
3.
针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性,同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。  相似文献   
4.
为提升折射率测量灵敏度、方便测量,通过湿腐蚀法制备了高灵敏度的U形塑料光纤折射率传感器.从理论上分析了多模塑料光纤宏弯曲折射率传感器的原理,利用射线法对塑料光纤中传输光场进行近似,获得多模塑料光纤宏弯曲模式损耗的表达式.采用丙酮和甲醇混合溶液作为腐蚀剂,利用湿腐蚀法对塑料光纤进行处理,观察不同腐蚀剂浓度腐蚀后光纤表面形貌,得到最佳腐蚀剂浓度为丙酮浓度80%.采用热定型法对腐蚀后的光纤进行宏弯曲处理,通过改变光纤芯径及弯曲半径优化传感器性能.利用655 nm红光激光器作为光源对其灵敏度进行测试,在1.30 ~1.45的较大折射率范围内,得到最佳灵敏度为618%/RIU(RIU为折射率单位).实验结果证明,通过宏弯曲处理可以使传感器灵敏度得到提升,并且U形探头使测量更加方便,可以广泛应用于折射率传感领域.  相似文献   
5.
距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.  相似文献   
6.
传统路由算法只采用指定节点或路径实现数据转发,设定阈值的减少使簇头数量降低,能耗急剧升高,导致能量的非均衡消耗。为此,将一种新的路由算法应用于均衡物联网传感器节点能耗分析中。对传感器节点能耗进行研究,求出节点剩余能量。通过阈值得到本块候选簇头集合,把剩余能量较其他节点多,或者和本块中心之间距离较短的节点看作簇头节点。建立路由选择计算公式,按照前向路由节点剩余能量获取数据发送过程中簇间多跳路由。面向能耗均衡对路由进行更新,把传感器节点剩余能量划分成10个能量等级,按照网格能量等级确定等待时间,完成对簇首节点的更新处理,以保证节点能耗均衡性。实验结果表明,所提路由算法簇首节点选择合理,将其应用于均衡物联网传感器节点能耗的分析中,节点能耗较其他算法更加均衡性。  相似文献   
7.
为获得理想的节点定位结果,设计一种基于粒子群修正测距的无线传感器节点定位算法.首先对经典无线传感器节点定位算法——DV-Hop的工作原理进行分析,找到导致测距误差的因素;然后用粒子群算法对无线传感器节点之间的测距进行修正,以减少节点间的测距误差,并对标准粒子群算法的不足进行相应的改进;最后通过仿真实验与当前经典无线传感器节点定位算法进行对比测试.测试结果表明,在相同工作环境下,该算法提高了无线传感器节点的定位精度,且未增加额外硬件开销.  相似文献   
8.
提出了一种基于独立主成分分析(independent component analysis,ICA)变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法(KPLS)建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能.   相似文献   
9.
针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.  相似文献   
10.
针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。  相似文献   
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