BES0086LKH++的傳感器網(wǎng)絡(luò)密鑰BES M18MI-PSC50B-S04G

BES M18MI-PSC50B-S04G空心包體式孔壁應(yīng)變測試的環(huán)氧樹脂和粘膠介質(zhì)參與應(yīng)力和變形的傳遞,其變化規(guī)律可用來改善介質(zhì)性能或提高測量精度。本文給出了數(shù)值模擬物理模型校驗(yàn)的程序,建立了針對性數(shù)學(xué)模型,結(jié)合地應(yīng)力測量精度的定量表述,獲得了空心包體介質(zhì)參數(shù)對應(yīng)變片變形和測量精度的影響規(guī)律。結(jié)果顯示,單一介質(zhì)模型條件下,軸向應(yīng)變片隨介質(zhì)參數(shù)改變變形量變化不明顯,其它應(yīng)變片隨介質(zhì)彈性模量(E)減小或泊松比(μ)增加而變形增大,反之則結(jié)果相反;E和μ參數(shù)的單獨(dú)變化對測量精度影響小于0.5%。雙介質(zhì)模型多個(gè)工況的模擬顯示:隨著粘膠層E增加、μ降低至與巖體相同時(shí),其軸向應(yīng)變片變形量略增加,其它應(yīng)變片變形量減小,量值誤差顯著降低,角度誤差略有上升,該規(guī)律的技術(shù)轉(zhuǎn)化可顯著提升空心包體的測量精度。 研究了帶未知模型參數(shù)和衰減觀測率多傳感器線性離散隨機(jī)系統(tǒng)的信息融合估計(jì)問題.在模型參數(shù)和觀測衰減率未知的情形下,應(yīng)用遞推增廣小二乘(RELS)算法和加權(quán)融合估計(jì)算法提出了分布式融合未知模型參數(shù)辨識器;應(yīng)用相關(guān)函數(shù)對描述衰減觀測現(xiàn)象的隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差進(jìn)行在線辨識.將辨識后的模型參數(shù)、數(shù)學(xué)期望和方差代入到分布式融合狀態(tài)濾波器中,獲得了相應(yīng)的自校正融合狀態(tài)濾波算法.應(yīng)用動態(tài)誤差系統(tǒng)分析(DESA)方法證明了算法的收斂性.仿真例子驗(yàn)證了算法的有效性. 

BES0086LKH++的傳感器網(wǎng)絡(luò)密鑰BES M18MI-PSC50B-S04G

BES M18MI-PSC50B-S04G針對傳感網(wǎng)中大量冗余數(shù)據(jù)迫使通信網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)頻繁中斷等問題,本文提出了一種帶有可控閾值參數(shù)的優(yōu)化分簇路由算法。首先,本文借助智能算法,引入適應(yīng)函數(shù)和啟發(fā)函數(shù)對下一跳的簇首節(jié)點(diǎn)的選擇更有針對性,優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)跳樹與事件域節(jié)點(diǎn)的分布式成簇。其次,利用可控閾值參數(shù)和變異系數(shù)對網(wǎng)絡(luò)路由所選擇短路徑進(jìn)行優(yōu)化,使之節(jié)點(diǎn)能量消耗較低的同時(shí)保證全網(wǎng)延時(shí)小,提高了傳輸效率。再次,通過全局信息素的更新策略抵制了長鏈路的產(chǎn)生,達(dá)到了均衡節(jié)點(diǎn)能量的目的。后,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法與其它算法在抑制網(wǎng)絡(luò)能量消耗和網(wǎng)絡(luò)生存周期等方面分別提升了12.06%和13.72%,從而驗(yàn)證. 

 
BES M18MI-PSC50B-BP05    BES0081
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BES M18MI-PSC80B-BP00,3-GS04    BES055N
BES M18MI-PSC80B-BP02    BES0088
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BES M18MI2-PSC80B-S04G    BES0496
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BES M18ML-PSC12E-S04G-W    BES02KF
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