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1.
徐佳  冯鑫  杨富贵  王传平  王汝传 《电子学报》2015,43(12):2470-2475
在基于移动sink传感器网络中,传感器节点能量受限,数据收集的能耗问题一直是研究的热点.通过建立最大化最小能耗概率模型,提出一种最大化最小能耗概率(Maximizing Minimum Probability of Energy Consumption,MMPEC)数据收集方法.MMPEC对网络中子节点与汇聚节点之间的路径长度进行分布式优化,使得整个网络的能耗达到最低的概率最大化.仿真结果表明,MMPEC在能耗方面优于同类基于移动sink的WSN分层数据收集方法.  相似文献   
2.
3.
4.
采用珠磨法破碎小球藻冷冻干燥藻和湿藻细胞,以叶绿素释放量为指标评价细胞破碎程度,分析其细胞破碎过程的动力学情况,同时结合能量消耗情况分析细胞破碎程度对类胡萝卜素提取效果的影响。结果表明:一级动力学方程可较好地拟合小球藻细胞珠磨破碎过程。在类胡萝卜素提取过程中,将冷冻干燥藻和湿藻细胞的破碎率分别控制在70%和90%时,其最佳的类胡萝卜素提取量可分别达6.38 mg/g和6.26 mg/g。通过破碎过程的能量消耗分析,发现湿藻细胞破碎过程消耗的能量要高于冷冻干燥藻;冷冻干燥藻细胞质量浓度在40~160g/L时,只要输入相同的比能量消耗,均可达到较为一致的细胞破碎率及类胡萝卜素提取效果;而湿藻细胞质量浓度在80g/L时,可在较低的比能量消耗情况下达到较高的细胞破碎率及类胡萝卜素提取量。本实验结果可为小球藻的细胞破碎过程及其有效成分的开发利用提供一定的理论参考和实验依据。  相似文献   
5.
在水平管气力输送系统物料入口上游处安装不同长度自由摆动的软翅,通过软翅的振动增大粒子的悬浮力,使气力输送系统的能量充分地用于粒子加速,使得系统能在低速状态下安全稳定地运行,从而达到节能的目的。采用PIV技术分析粒子垂直方向的速度分量和粒子的可视化图像,以掌握软翅对粒子的悬浮作用规律;通过实验测量系统的压力损失、最小输送速度并计算能量损失系数,以验证软翅的节能效果。  相似文献   
6.
邹涛  曾坤  廖育武  余龙海  史小虎 《电源技术》2021,45(9):1185-1188
提出了全钒液流电池储能系统中能量损耗分布的计算方法,并研究了温度和流量对储能系统性能的影响.分析了系统效率以及储能变流器、交流泵与控制系统消耗的能量占比.结果显示,温度升高时,系统效率不断提高,在37℃时,系统效率达到60.06%,泵消耗能量6.11%,电堆消耗能量19.64%,储能变流器消耗能量13.73%;流量增加后,系统充电能量不断提升,在流量为120 L/min时,充电能量达到44.95 kWh,但系统效率下降至57.77%,泵消耗能量8.96%,电堆消耗能量18.94%,储能变流器消耗能量13.88%.  相似文献   
7.
尚弘 《物联网技术》2014,(3):43-44,48
无线传感器网络中传感节点能量消耗不均衡将导致整个网络过早地失效。文章在LEACH层次路由算法的基础上,提出了自动退避的簇头竞争选择机制、设定阀值的数据融合和基于能量感知的多路径策略,并在网络均衡、能量消耗方面做了优化,极大地提高了传感节点的服务寿命,延长了整个网络的生存周期。  相似文献   
8.
中心气升式气固环流反应器中的能耗分布   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于能量平衡,推导出计算中心气升式气固环流反应器中不同区域内气固混合物流动能耗的理论模型,测量了不同区域内固相颗粒速度、气固混合物密度及床层压降,并根据实验数据确定出相应的模型参数,模型计算与实验结果吻合较好. 模型计算表明,中心气升式气固环流反应器内环隙区和气固分离区的能耗分别占反应器总能耗的近40%和30%,颗粒环流受到的阻力主要集中在这2个区域;而导流筒区及分布器影响区能耗较小,共占总能耗的近30%. 随导流筒区表观气速增加,环隙区能耗占总能耗的比重减小,气固分离区能耗所占比重增大,导流筒区和分布器影响区能耗基本保持不变. 气体分布器的安装位置对反应器内能量消耗的分布影响较大,中心气升式气固环流反应器内流动阻力更小.  相似文献   
9.
在营养健康方面,体重是一项非常重要的指标,可惜大部分人并不关心体重。虽然有不少年轻人关注体重,但他们主要是为了"美",而不是为了健康,且往往走入以瘦为美的健康误区。事实上,关注体重变化对管理自身健康有重要价值,原因如下:1.体重是反映饮食摄入量(能量摄入量)是否合适的客观指标。一个胖子(BMI达到24以上),不要告诉我你吃得很少,你一定是吃得过多,超出了你自身能量消耗(体力活动、基础代谢等)所需;一个瘦子(BMI小于18.5),不要告诉我你吃得很多,你一定是吃得过少,未能满足你自身能量消耗所需。  相似文献   
10.
为了提高通信性能和延长无线网络生命周期,提出了统一的系统模型;分析了选择译码转发(SDF)和多输入多输出(MIMO)协作工作模式,研究了影响能耗的几个因素。研究表明,对于同一平均误比特率值,SDF系统比单输入单输出(SISO)系统的能量消耗低;当发射节点数目固定时,MIMO协作方式接收节点不是越多越好,而是存在一个最佳数目。短距离时,协作MIMO系统比传统SISO系统的比特能耗高。大于临界距离时,协作MIMO系统才能节省能量。  相似文献   
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