一种太阳能供电的低功耗WSN节点的设计与实现

无线传感器节点的电源因受模块体积的限制,电源能量极其有限。如要保证节点正常工作,需要经常更换电池,而手工方式更换电池极为不便,故限制了无线传感器网络的应用。现设计了一种太阳能自供电的传感器节点模块,并在节点上移植TinyOS系统,从节点硬件、软件方面进行改进,实现低功耗功能。测试结果表明,这种太阳能供电的低功耗节点能够大大延长节点的使用寿命,可以在实际项目中广泛使用。     

大倾角综采工作面关键技术研究与探讨

针对大倾角综采工作面在开采过程中存在的技术问题,从液压支架防倒防滑、输送机防滑、工作面作业空间安全防护3个方面对大倾角综采面的关键技术进行了分析,总结了大倾角综采面防倒防滑的具体措施与解决方案,对大倾角综采工作面的安全高效开采具有一定参考作用。     

2000t液压支架试验台有限元结构分析

用有限元软件MSC.Nastran对2 000 t液压支架试验台进行整体结构分析,得到了顶梁偏载、顶梁扭转和水平加载3种恶劣工况下的等效应力云图和变形图,进行了强度校核,指出了设计薄弱部位,并提出了改进意见。     

综采工作面液压支架掩护梁更换技术实践

针对杨柳煤矿10414工作面液压支架掩护梁损坏情况,分析了支架掩护梁发生开焊、断裂等现象的影响因素,通过对整体换架、导硐抽架和滞后抽架3个换架方案进行比较,确定了采用滞后抽架快速更换液压支架掩护梁等大型部件,明确了换架的技术方案,详细介绍了采场准备情况、顶板支护铺网要求、推进要求和掩护梁支架更换过程。通过实践表明,此综采工作面换架方案可实现快速、安全、经济的液压支架掩护梁更换。     

"三软"煤层综放面矿压规律及支架适应性研究

通过对陕西秦源煤矿N101综放面实际观测数据进行分析,得出了“三软”复杂结构煤层综放面矿压显现活动规律,并对支架的适应性进行分析。     

大倾角放顶煤液压支架稳定性动态分析

在研究大倾角顶煤运移规律和支架围岩关系的基础上,建立大倾角放顶煤液压支架动态受力模型,分析顶煤运移和冒放对支架稳定性的影响,并提出大倾角放顶煤支架设计以及回采工艺中应采取的措施。     

γ辐射对堆芯自给能探测器探测性能影响研究

为确定堆芯γ射线对自给能探测器输出信号的影响。将钒和铑自给能探测器放置在试验堆某一稳定的中子和γ辐照水平下,通过停堆给自给能探测器施加一个中子注量率阶跃信号,观察探测器输出信号的变化来推断γ射线对自给能探测器输出信号的影响。     

降落伞充气过程的参数化仿真软件

降落伞充气过程是典型的流固耦合问题,具有复杂的耦合动力学行为。基于ANSYS／LS—DYNA软件的参数化设计语言和任意拉格朗日欧拉算法开发了适合于航空伞型降落伞充气展开过程的三维仿真系统;介绍了系统主要算法思想和基本组成结构;以某型开缝降落伞的充气过程为例,通过人机交互界面输入伞形、伞衣几何尺寸、流场几何尺寸、伞衣材料等系统参数,数值模拟了降落伞开伞过程,得到了开伞过载,伞衣3D外形变化等计算结果,验证了仿真系统的有效性和可行性。该仿真软件可应用于降落伞低速空投试验和风洞试验的模拟和技术验证。     

步进电机驱动系统细分驱动波形修正

为了提高步进电机驱动系统运行的速度稳定性,通过对其影响因素的分析,根据步进电机细分驱动原理,给出了基于最小二乘法原理的细分驱动波形综合修正算法.该算法跳过了建立复杂驱动系统模型的过程,通过系统理想和实际的输入、输出误差,建立函数,得到实际空间角度的修正量,将其转化为相应的电角度后,获得修正波形.实验结果证明,电机驱动系统在修正波形的驱动下,速度稳定性得到了明显提高.     

Efficient flow‐control algorithm cooperating with energy allocation scheme for solar‐powered WSNs

Recently, solar energy emerged as a feasible supplement to battery power for wireless sensor networks (WSNs) which are expected to operate for long periods. Since solar energy can be harvested periodically and permanently, solar‐powered WSNs can use the energy more efficiently for various network‐wide performances than traditional battery‐based WSNs of which aim is mostly to minimize the energy consumption for extending the network lifetime. However, using solar power in WSNs requires a different energy management from battery‐based WSNs since solar power is a highly varying energy supply. Therefore, firstly we describe a time‐slot‐based energy allocation scheme to use the solar energy optimally, based on expectation model for harvested solar energy. Then, we propose a flow‐control algorithm to maximize the amount of data collected by the network, which cooperates with our energy allocation scheme. Our algorithms run on each node in a distributed manner using only local information of its neighbors, which is a suitable approach for scalable WSNs. We implement indoor and outdoor testbeds of solar‐powered WSN and demonstrate the efficiency of our approaches on them. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.