一种应用于二进制传感器网络的目标跟踪算法

针对采用集中式粒子滤波方法解决二进制传感器网络目标跟踪问题存在的实时性较差和网络能量消耗大的缺点，提出了一种基于动态分簇的分布式粒子滤波算法。以随着目标运动而动态变化的簇为信息处理结构，簇头节点收集簇成员的单跳测量信息，实时对目标状态进行估计，非簇内节点进入休眠状态以节省能量。仿真表明，合理设置簇转换距离和激活半径，算法的跟踪精度与集中式粒子滤波方法相当；在不影响跟踪效果的情况下，可适当减小簇转换距离和激活半径，从而节省网络能量。     

烧结矿余热回收竖罐内气体流态的实验研究

采用对Ergun型方程无量纲化的方法对气体通过烧结矿床层的流态进行了研究,考察气体表观流速、烧结矿颗粒直径和床层空隙率对床层内气体压力降的影响,进而探讨床层内临界颗粒雷诺数随颗粒直径的变化规律.研究结果表明:当颗粒直径一定时,床层内单位料层高压力降随气体表观流速的增大呈二次方关系增大.当气体表观流速一定时,单位料层高压力降随颗粒直径和空隙率的增大呈指数关系衰减.床层内临界颗粒雷诺数随床层几何因子的增大呈指数关系减小,且临界颗粒雷诺数实验预测公式的平均计算误差在5%以内,显示了良好的预测性能.     

基于可拓分析的轨道车辆齿轮箱可靠性评估

采用可拓分析方法研究轨道车辆齿轮箱在线路运行时的可靠性评估问题.基于可拓理论的蕴含及可扩分析方法对齿轮箱可靠性物元进行分析,设定其可靠性评估的上位目标和下位目标;建立基于齿轮箱结构部件运行状态的比例故障率模型,应用粒子群优化算法对故障率模型进行参数的极大似然估计;以参数估计结果为基础,构建各部件的可靠性物元,进而实现对齿轮箱可靠性的整体评估.分析实例表明,在齿轮箱的当前运行状态下,大齿轮轴承Ⅰ和小齿轮的可靠性相对较低,是行车中应重点监测的部件.     

改进粒子群算法的自动阻抗匹配技术

由于无线电能传输距离的改变或谐振线圈之间发生偏移、负载改变等多方面的影响使系统的输入阻抗发生变化,导致输入阻抗与射频源内阻不匹配,使传输效率大幅下降。在射频源和发射线圈之间加入阻抗匹配网络可以提高无线电能的传输效率。为了提高阻抗匹配的精度和速度,提出了一种改进的粒子群算法。重点将改进算法和传统算法进行仿真实验比较,证明了改进算法在匹配精度和速度方面的优越性。最后将该算法嵌入到自动阻抗匹配系统中,提高了无线电能的传输效率,同时证明了所提算法的有效性。     

空间光学敏感器/探测器荷电粒子屏蔽技术综述

空间光学敏感器/探测器是航天器的重要组成部分或重要类型,然而大量存在的空间荷电粒子会造成探测器件本底噪声及性能损伤,对空间探测任务产生不良影响。目前对空间荷电粒子的影响缺乏定量评估手段,广泛采用的质量屏蔽、磁偏转和反符合技术在空间荷电粒子屏蔽方面均存在局限性。在对上述方法进行综述的基础上,提出了基于电磁复合场的空间光学敏感器/探测器荷电粒子屏蔽装置的设计思路。     

绕水翼空化流场旋涡特性分析

为了深入了解绕水翼空化流动机理,利用数字式粒子图像测速(DPIV)系统,并辅以高速摄像机,对绕水翼流动进行了观测. 观测结果表明: 空化的发展对整个流场的涡量变化起决定作用. 无论在空化还是无空化流场中,涡量主要集中在自水翼前后缘开始的剪切层所在区域,并形成涡带,且上下涡旋向相反;随着空化数的降低,空化区域的流场混合得更为均匀,从而使涡量的峰值逐渐减小;上下涡带逐渐靠拢,并向后延伸、拉直,同时下涡带的起始位置向后推移.     

单质点弦振子振动分析

利用拉格朗日方程建立了单质点弦振子非线性振动方程,应用微扰法与线化和校正法对单质点弦振子进行了求解;利用MAPLE9.0计算机绘图,分别作出了它们的周期近似解随振幅的变化曲线以及近似解与数值解的变化曲线.所得结论为利用线化和校正法所求得的近似解与数值解比较,具有简单实用、精度高、相对误差低等优点,在求解非线性振动中具有一定的实用价值.     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

可吸入颗粒污染物在下呼吸道运动和沉积规律的数值模拟

为研究受慢性阻塞性肺病影响的呼吸道内气固流动特性,建立了基于Weibel模型的5～8级三维肺部模型.气相采用标准k-ε湍流模型,颗粒相采用离散颗粒模型.三级呼吸道内模拟的气固流动特性与实验结果进行了对比验证.在呼吸强度为30,60和90 L/min条件下,模拟了稳态、非稳态吸气时第7级内侧呼吸道受慢性阻塞性肺病影响收缩...     

基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法及应用

针对自来水生产过程的原水水质评价问题,提出了一种基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法.首先,根据水厂生产经验和历史数据分析,制定面向自来水生产过程的原水水质评价标准.然后,采用粒子群优化(PSO)算法训练的RBF神经网络模型,对苏州市相城水厂的进厂原水水质实施在线评价.最后,将进厂原水水质在线评价结果作为前...