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1.
地下LoRa无线传感器网络的传输测试系统研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
【目的】以智能手机为核心,研制成本低、使用简单的面向LoRa地下无线数据传输的测试系统。【方法】该测试系统由安装了测试用的App智能手机和与之匹配的地下测试节点组成。利用该系统进行场景测试,测定影响土壤中LoRa无线数据传输效果的因素并讨论对应的数据传输方法。【结果】测试结果表明,该系统运行可靠、使用方便灵活,LoRa低功耗广域网技术亦可以较为可靠地满足土壤介质中的无线传感器网络数据传输需求。【结论】本系统可为未来地下LoRa无线传感器网络的工程应用提供相应的测试手段。  相似文献   
2.
针对砂卵石层中高喷截渗墙施工中存在的问题,结合工程实践,介绍了解决的措施,为提高工程质量提供了依据。  相似文献   
3.
本文通过车辙试验和单轴压缩蠕变试验对沥青混合料的高温稳定性能进行研究表明,动稳定度受沥青用量的影响,与空隙率和饱和度有很好的线性关系。两种不同的试验所得出的结论基本一致。  相似文献   
4.
中小型规模智慧农业物联网终端节点设计   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了能够向中小规模农业生产经营者提供深度定制的农业物联网技术,该研究研发了一种可用于农业设备信息化的智慧农业物联网终端节点。通过该终端节点将农业设备柔性接入物联网体系,并依托管理服务层App实现应用层App功能开发。系统硬件利用可编程片上系统的IP核重用技术实现对各种农业设备的接入,实现各农业场景中根据设备具体情况进行定制化应用。系统传输层采用LoRa广域网与蓝牙技术,支撑集中式与分布式农业管理服务体系。管理服务层App对底层节点设备操作与Android功能操作进行封装,实现应用层与底层功能结构的解耦,避免了应用层App开发时结构复杂、对底层功能结构变化适应性差、开发周期长等问题。实践应用结果表明,该农业物联网终端节点可有效实现对农业设备的接入,具有1500VDC的电磁隔离能力;节点的LoRa无线数据通道在无严重降雨的天气中数据包传输成功率接近100%,蓝牙可支持周围3m范围内的移动设备现场接入;管理服务层App可有效支撑应用层功能快速开发;在直连上位机模式下,应用层App到节点设备间的功能延时分别小于400与1 700 ms,系统运行稳定,功能支撑可靠。该方法可为国内中小规模农业经营者的物联网信息化建设提供支持与参考。  相似文献   
5.
生产工艺仿真能够在三维的虚拟环境中真实再现一个具体的生产工艺过程,它是产品设计与制造过程的有力辅助工具。利用3DSMAX软件仿真模拟电厂水处理的设备和流程,介绍仿真系统的设计理念、仿真过程及模拟效果。该技术手段可广泛用于培训、教育、宣传等方面。  相似文献   
6.
混凝土耐久性主要涉及到抗渗性、抗冻性、抗碳化、抗侵蚀、碱集料反应等性能。通过对这些性能进行分析,提出了提高混凝土耐久性预防措施。  相似文献   
7.
【目的】探讨面向农业观光园区分布式服务的无线传感器网络节点布局优化方案,为提高农业观光园区服务质量及提升游客游园体验提供依据。【方法】利用社会力模型结合观光园区规划信息,采用Anylogic行人仿真平台获取游客在园中的空间分布数据,用传统K-means算法和改进K-means算法分别对游客空间分布数据进行聚类分析,并根据节点优化布局评价指标,计算节点最优位置。【结果】采用传统K-means算法和改进K-means算法对选取的12组游客空间分布数据进行单日游客聚类分析得到两组节点位置;改进K-means算法聚类得到的节点最终位置对节点被接入次数的均衡效果均优于传统K-means算法,其节点被接入次数均方差的均值降低约41.8%。因此,改进K-means算法更适合运用于观光园区节点的布局优化,得到的节点最终位置即为该观光园区节点最优位置。【建议】在面向农业观光服务的混合型无线传感器网络建设中,应基于社会力模型预估游客空间分布,实现观光服务优化;通过合理部署节点位置,延长融合智能设备的混合型无线传感器网络生存时间;更好地打造面向游客服务、整合移动智能设备的农业物联网系统。  相似文献   
8.
  目的   基于深度学习的钻蛀振动识别模型结合边缘计算可实现林业蛀干害虫钻蛀振动长期监测和实时预警,但要求大幅压缩智能识别模型的参数量和运算量。本研究采用深度学习模型压缩算法,在不损失精度的前提下,对已有的钻蛀振动识别模型进行压缩,减小模型的体积并提升模型在嵌入式平台的识别速度。   方法   首先采集双条杉天牛钻蛀振动和背景噪声两类信号训练人工设计的5层卷积神经网络BoringNet,得到钻蛀振动识别模型;然后分别使用不同裁剪率的滤波器裁剪、模型量化、多目标知识蒸馏对钻蛀振动识别模型进行压缩;最后设计上述压缩算法的组合策略,联合使用3种算法对蛀振动识别模型进行压缩,探究多种组合的模型压缩效果。   结果   3种模型压缩算法组合,裁剪率为60%时模型达到最优,此时模型计算量和参数量分别从原模型的18.06 ×106次和0.54 ×106个降低为3.01 ×106次和0.09 × 106个,模型体积从2 200 kB压缩至134.9 kB,树莓派3B+上的识别时间由原模型的9.04 ms降低至1.65 ms,而模型精度仍能达到99.29%,提升了0.5%。   结论   本研究的深度学习模型压缩方法,可以针对钻蛀振动侦听场景大幅压缩模型参数量和运算量,在保证准确率的前提下实现嵌入式平台的实时识别,促进钻蛀振动识别模型从工作站试验到野外实地部署的转变,为钻蛀振动识别的边缘计算奠定基础。   相似文献   
9.
圆锥和平面形磁极高速电磁铁动态特性对   总被引:1,自引:0,他引:1  
对电磁铁吸合和释放过程作了详细探讨,建立了高速电磁铁的电、磁、机耦合动态数学模型,导出动态力的增量方程并进行分析,指出动态特性可由静态特性间接分析获得.在不同结构参数下,对圆锥形和平面形磁极高速电磁铁进行实验和仿真,对比两者动态特性获得适用范围,研究结果为高速电磁铁的工程设计提供了参考依据.  相似文献   
10.
【目的】利用土壤近表面空气温湿度与土壤内部参数的关联关系对耕作层土壤水分、温度进行精准预测,为实现精细化农业种植管理提供服务。【方法】针对土壤耕作层水分、温度预测在训练集获取与模型验证等方面的实际需求,设计了基于嵌入式系统及窄带物联网(Narrow band internet of things,NB-IoT)无线通信技术的物联网数据采集系统。在此基础上基于深度Q学习(Deep Q network,DQN)算法探索了一种模型组合策略,以长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)、门限循环单元(Gated recurrent unit,GRU)与双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)为基础模型进行加权组合,获得了DQN-L-G-B组合预测模型。【结果】数据采集系统实现了对等间隔时间序列环境数据的长时间稳定可靠采集,可以为基于深度学习的土壤水分、温度时间序列预测工作提供准确的训练集与验证集数据。相对于LSTM、Bi-LSTM、GRU、L-G-B等模型,DQN-L-G-B组合模型在2种土壤类型(...  相似文献   
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