面向目标跟踪的WSN协同调度策略及拓扑控制

基于扩展卡尔曼滤波估计理论提出了分布式无线传感器网络的目标跟踪算法,给出了基于邻节点集的协同调度策略和采用退避机制的按需距离矢量路由(AODV)拓扑控制策略,实现了分布式环境下任务节点和拓扑结构的动态自适应切换.通过研制融合了MicaZ硬件节点和超声波传感器的原型系统,实现了对移动目标的跟踪和定位,验证了所提出算法的正确性.     

硅对钢/铝轧制复合界面化合物抑制效应的研究

对钢铝复合材料高温时的界面化合物进行了系统研究并找到一定的方法抑制界面化合物的生成。要获得高品质的复合带材,就必须在高温时能抑制界面化合物的生成,提高钢铝结合强度和加工性能。通过对复合前的铝材料熔入不同含量的Si元素,经过与低碳钢的冷轧工艺复合,研究硅对于复合界面化合物的抑制作用。对不同Si含量的铝板复合后的样品进行分组比较,使用金相显微镜和扫描电镜进行了组织分析,发现钢/铝复合材料界面产生的化合物属于Fe-Al化合物,以Fe2Al5居多。通过热力学计算分析界面的自由能,发现Fe-Si化合物比Fe-Al化合物在退火过程中更容易生成,并且以大量实验结果表明微量元素Si的加入能显著抑制钢/铝界面Fe-Al化合物的生成,抑制效果随着硅含量的增加而越发明显。     

钛基氧化钌电极在油田污水处理中的研究

本文以油田污水为研究对象,用钛基氧化钌作阳极,采用电化学氧化法处理石油污水,研究了电解时间、电流密度及电极间距对污水中铁去除率的影响,实验发现在优化电解时间、电流密度、电极间距等参数后,有很好的除铁效果;将电化学氧化除铁与氧化剂H2O2除铁进行实验对比,结果表明电化学氧化除铁不但具有更好的氧化能力和处理效果,而且避免了因添加化学药剂而带来的二次污染.     

新型导向复合塔板流体力学性能研究

在内径Φ600的有机玻璃塔内,以空气-水为物系,对开孔率为26.3%、29.8%、31.6%,内置填料型号为BH500、BH800、BH1500的不同导向复合塔板进行了流体力学性能测试,并对其各项性能指标(压降、雾沫夹带、漏液等)进行了对比实验研究。研究了开孔率及不同填料型号对导向复合塔板性能的影响。结果表明:开孔率为31.6%,内置填料为BH1500的导向复合塔板的压降低,漏液少,雾沫夹带少,综合性能最优。     

Zn含量对AlMgSiCu合金组织和力学性能的影响

使用常规铸锭冶金方法制备了不同Zn含量的AlMgSiCu合金.利用光学显微镜、扫描电镜、拉伸测试和纳米压痕方法研究了Zn含量对铝合金微观组织和力学性能的影响.研究发现Zn元素能够轻微细化AlMgSiCu合金铸态组织.随着合金中Zn含量的增加,铸态铝合金的晶界变宽,晶界析出相增多.Zn的添加未影响铸态合金的相组成和形貌.随Zn含量的增加,铝合金的强度和延伸率呈现先增后降的变化趋势,添加质量分数0.5%Zn可使合金具有最高的强度,而0.75%Zn使合金获得最高延伸率.对含Zn铝合金的纳米压痕测量表明:随着Zn含量的增加,铝合金的弹性模量呈现逐步降低的趋势.     

基于RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

基于Davinci-DM6467的高斯混合模型算法的实现

针对智能监控中运动目标检测的问题,提出了基于Davinci-DM6467的高斯混合模型像素级的背景分割策略。对彩色图像建立高斯混合模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速率;通过和马氏阈值进行对比来判断是不是要更新背景模型;通过和背景阈值进行对比来判断哪几个模型是属于背景区域。经验证性实验测试,结果表明,高斯混合模型在运动检测中实时性好,对环境有较强的鲁棒性。     

PDMS微流控芯片加工技术研究

对PDMS微流控芯片的制作流程、封装方法和结构特征进行了探讨,并提出了相应的解决方案。     

各向异性抛物势对量子点中强耦合极化子激发态的影响

在各向异性抛物势限制下,采用Huybrechts线性组合算符和Lee-Low-Pines(LLP)幺正变换方法研究了量子点中强耦合极化子激发态的性质.导出了极化子第一激发态振动频率和第一激发态能量随电子-声子耦合强度和各向异性抛物势在量子点三个方向上的有效受限长度的变化关系.数值结果表明:第一激发态振动频率和第一激发态能量是电子-声子耦合强度的增函数且它们均随有效受限长度的增加而迅速减少,表现出量子点新奇的量子尺寸限制效应.     

面向QOS的DVB-C2两级自适应调度模型与算法

传统的调度算法大都是在链路容量恒定的情况下,考虑如何保证业务的时延、带宽等QoS要求,而DVB-C2系统采用了ACM技术,链路容量是可变的,且其数据的调度对系统的传输效率和吞吐率有一定影响.为了在链路容量变化的前提下,满足业务QoS需求同时,尽可能提高DVB-C2系统的传输效率与吞吐率,针对DVB-C2系统的特点,提出了一种应用于DVB-C2的两级调度模型,并在该模型的基础上,提出了相应的自适应调度算法.实验表明,该模型与算法适用于链路容量变化的场景,与传统调度算法相比,更好地保证了业务的时延需求,具有更高系统传输效率,提升了系统的吞吐率.