基于步进应力加速老化和改进Arrhenius模型的橡胶贮存寿命预测

为准确、快速地预测橡胶的贮存寿命,在步进高温应力加速老化试验的基础上,对不同加速温度下的加速系数进行计算,获得加速因子和绝对温度倒数的曲线,发现橡胶老化过程表现出非Arrhenius特性。针对非Arrhenius特性,引入幂指数因子,采用一种改进的Arrhenius模型对加速系数进行拟合。由对数反应速率与绝对温度倒数曲线的斜率,计算了改进Arrhenius模型在不同温度下的等效线性活化能,结果表明低温下活化能减小。建立低温下的老化寿命模型,对胶料在10℃,20℃和30℃下的老化寿命进行评估。评估结果表明,该模型可为相关高分子材料腐蚀过程中呈现的非Arrhenius特性的分析及寿命预测提供参考。     

无线传感器网络信息质量评估的柔性框架

为建立完整统一的无线传感器网络信息质量评估体系,提出可灵活剪裁的柔性框架来动态地评估无线传感器网络应用中信息的准确性和时效性。该框架基于信息融合理论和时间刻度标记技术,在sink节点聚合网络中所有传感器节点的信息。将信息融合结果近似为真值,利用观测信息与融合结果的数值或语义差异分别评估测量数据和决策信息的准确性。根据信息获取的截止期限和延迟敏感性,分三类描述和建模信息时效性,并通过轻量级的信息获取时间测量法量化。采用滑动窗口机制和增量计算方法,动态地更新评估结果。通过仿真三个目标监测应用场景的信息时效性评估和两个环境监测应用场景的信息准确性评估验证了框架的有效性。仿真结果与信息质量参考基准吻合,表明该框架能够灵活地评估不同无线传感器网络应用中信息的准确性和时效性。     

E 级超级计算机故障预测的数据采集方法

随着超级计算机规模向E级迅速发展,其可靠性面临巨大挑战,基于故障预测的主动容错技术成为提高系统容错能力的有效方法之一。数据采集是故障预测的基础,现有用于超级计算机故障预测的数据采集方法采集数据属性少、开销大,影响了故障预测的准确性和效率。本文面向未来E级超级计算机,提出数据采集框架（Failure Prediction Data Collection Framework, FPDC）,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据,采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决了随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小,扩展性好的优点,能够适应未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。     

基于节点剩余能量的分时分簇LEACH改进算法

针对无线传感网络中高效路由协议的设计问题,基于传感器节点的剩余能量提出一种分时分簇的改进LEACH算法。算法通过分时分簇方式,有效克服了传统LEACH算法中簇首数目不稳定的缺陷,且不会额外增加网络的能耗,使得簇首在整个网络中的分布以及网络的能量消耗更加均衡,有效延长了传感器网络的正常工作时间。仿真实验验证了改进算法的有效性。     

基于动态可调簇的能量感知无线传感网数据收集协议

针对无线传感网中高效数据收集和传输的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据收集协议ACEDGP(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Gathering Protocol)。该协议初始时根据区域将节点等分成许多簇结构,簇首节点负责簇内部数据的收集和聚合,距离较远的簇通过其他簇首节点的转发实现数据的收集;随着时间的推移和节点能量的减少,ACEDGP能够统计各簇首能量消耗预测簇的通信频次,根据动态调整簇策略选择合适的簇首节点和合并分裂各个相邻的簇,保证各簇首节点簇内数据收集和簇间数据转发的能量平衡。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,ACEDGP能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

一种基于“GM(1,1)”模型的火炮初速灰预测方法

火炮初速量测是火炮进行弹道准备中的一项重要内容,运用灰色理论探讨火炮初速预测问题,既有利于提高火炮射击精度的修正,又有利于进一步完善火炮初速测量雷达的使用操作和改进设计。针对火炮初速随机变化的特点,基于灰色理论中的GM(1,1)模型,构建火炮初速灰预测模型,确定预测结果精度检验方法。最后通过一应用实例验证了该方法具有一定的合理性与实用性。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。