船舶装备物联网移动信息长距离传输能耗预测方法

通常使用最小二乘法预测船舶装备物联网移动信息在输送时产生的能耗,在预测长距离运输和长时间运输能耗时,该方法的预测能力很低,准确性很差,容易产生误差。为了解决此问题,提出了嵌入式预测法,由应用层、数据层和预测层组成预测系统,预测流程分为预测模板设置、预测条件确认、预测方式选择和预测数据异常分析4步。通过对比实验结果可知,在相同时间和相同距离下,嵌入式预测法的预测能力要优于最小二乘法,准确性更高,与实际值更加吻合。     

基于嵌入式的海洋运输环境数据采集与动态监控节点设计

为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。     

基于云存储的海量海洋监测数据平台设计

海洋监测数据规模较大,当前平台处理数据能力较低,无法有效处理海量海洋监测数据,不能满足监控实时性的要求,为此,设计一种基于云存储的海量海洋监测数据平台,给出了平台的总体结构,主要包括海洋数据监测子系统和云存储子系统。针对海洋数据监测子系统,详细分析了数据采集卡、传感器、AD7606芯片的设计过程,传感器将得到的海洋监测数据发送至数据采集卡中,采集卡将结果传输至 AD7076芯片中,对数据进行处理,将处理后的结果存储至云存储子系统中。针对云存储子系统,给出了其详细架构和工作流程,设计了关键的实现代码。实验结果表明,所设计系统具有较高的运行效率,且采集的海洋数据较真实,监测结果可靠。     

杭州地铁某车站基坑变形影响因素分析

结合杭州地铁某明挖基坑工程实例,对基坑变形的现场实测数据测斜、支撑轴力、建筑物沉降等方面进行分析与探讨,同时阐述基坑监测数据产生异常的原因,并对基坑安全性进行评价.研究结论对类似地质条件的基坑工程具有一定的借鉴意义.