用剩余能量释放速度判定煤岩冲击倾向性

在实验测试的基础上,对现行冲击倾向性指标的特点及不足进行了分析,指出煤岩冲击倾向性是一个关于能量与时间的函数,提出了新的剩余能量释放速度指数,其物理意义是指煤岩破坏过程中单位时间内释放的剩余能量,从能量与时间的角度揭示了冲击倾向性,并给出计算公式.进而指出通过改变弹性能量指数测试时的加载方式为载荷控制,同时提高煤岩破坏时AB段的采样频率即可以得到计算剩余能量释放速度指数所需要的全部参数的测试方法,并针对冲击地压矿井进行了实验研究,初步归纳出了相应的判别指标.

用于分析岩爆倾向性的剩余能量指数

通过分析岩石变形破坏过程中的能量变化 ,提出以岩石在峰值强度前储存的弹性应变能和峰值强度后稳定破坏所需的能量耗散之差 (即剩余能量 )与峰值强度后稳定破坏所需的能量耗散之比作为剩余能量指数 ,以反映岩石在峰值强度后区的动态特性 ;推导了剩余能量指数计算公式 ,并给出了其试验测定方法 .此外 ,分析了将剩余能量指数作为岩爆倾向性指标的合理性 ,并采用铜陵有色金属公司冬瓜山深部矿床的典型矿岩进行了峰值前的循环加、卸载试验和变形破坏全过程试验 ,结合该矿床实际岩爆资料 ,对剩余能量指数与现有基于能量理论的岩爆倾向性指标进行对比分析 。

节点剩余能量均衡的机会网络路由机制

机会网络中的节点能量受限且难以补充,其能量消耗情况影响着整个网络的生命周期和性能。针对社区机会网络中部分活跃节点频繁转发数据所导致的能量消耗过快问题,提出一种节点剩余能量均衡的机会网络路由机制,根据节点剩余能量及其在网络中的活跃程度感知其综合转发能力,进而合理地选择下一跳节点,有效减少不必要的转发次数,均衡网络负载。数值结果表明,所提出的机制能够在保证网络投递率的同时均衡网络能耗,延长网络生命周期。

WSN中一种基于剩余能量级别的负载均衡路由协议

文中提出了一种WSN中基于剩余能量级别的负载均衡的分簇路由协议RELCRP.在簇的建立阶段,RELCRP采用了基于优先级的簇头选取策略,高优先级的节点能更早地广播簇头竞选通告,从而避免剩余能量低的节点成为簇头.簇间通信采用单跳-多跳混合传输模式,簇头节点根据剩余能量级别切换传输方式,以缓解"热点"问题.仿真结果表明:RELCRP有效地均衡了网络中节点的能量消耗,延长了网络的生存时间.

一种基于剩余能量考虑的Ad Hoc网路由协议

为了有效利用网络资源,增加网络容量和生存时间,设计一种基于剩余能量及其消耗速率的Ad Hoc网路由协议(REECV)。该协议一方面以避免网络分割为目标,保护网络中能量较低的节点;另一方面考虑链路带宽状况,均衡能量较多节点的流量。仿真表明,该协议在网络生存时间、包传输率和端到端的延时等方面都有一定程度的改善。

一种基于剩余能量的无线传感器网络分簇协议

在无线传感器网络中,分簇技术可以实现高效的能量利用、方便的数据融合、灵活的网络扩展。簇首作为簇的中心,负责收集簇成员的数据,簇首消耗的能量远大于簇成员,因此,簇首的选择至关重要。提出了一种基于剩余能量的分簇协议(CPRE),该协议优先选择剩余能量较多的节点作为簇首,并采用簇间转发的方式将数据发送到基站。仿真结果表明:该协议能够显著地延长网络的生存时间,其性能明显优于LEACH协议。

基于剩余能量和位置的LEACH改进算法

在无线传感器网络中,不合理的分簇算法导致节点过早死亡、区域信息无法完全感知。针对该问题,提出一种基于剩余能量和位置的LEACH改进算法。改进算法将选簇过程分为临时簇头选择和正式簇头选择两步,以传感器节点的节点剩余能量值和几何平均位置作为选簇的重要因素,在此基础上选出区域内最佳簇头。通过OMNET++网络模拟器的仿真结果表明,改进算法的节点利用率和网络可靠性更高。

基于剩余能量和节点度的无线传感器网络分簇算法

为了解决无线传感器网络的能量效率问题,提出了一种基于剩余能量和节点度的分簇算法BREND。该算法在簇头选取过程中,通过两轮分簇竞选最终簇头,综合考虑所有节点剩余能量和节点度,避免能量低的节点当选为簇头,并且采用临时簇头退位机制,一跳通信范围内只有一个临时簇头,使簇头分布更加均衡。仿真结果表明,与LEACH和ENCA算法相比,该算法延长了网络生存时间。

基于位置和剩余能量的局部集中式LEACH算法研究

传统的LEACH协议采用分布式算法,未考虑节点能量,改进的LEACH-C采用集中式的选簇算法,对于大规模的网络不适合。针对这些问题,提出一种基于位置和剩余能量的局部集中式分簇算法LEACH-LC。由簇头对簇成员的能量、位置进行评估,采用模拟退火算法确定局部较优的分簇。OMNet++仿真结果表明,改进算法在网络生存期和节点能耗上优于LEACH算法。

基于节点剩余能量分布的簇头选择算法

针对LEACH协议在均衡节点能耗方面表现不够理想的问题,提出了一种基于节点剩余能量分布的簇头选择算法,以期更好地平衡节点的能量消耗,提高节点的生存时间与网络的整体性能。在每一轮选择簇头的过程中,新算法利用网络中所有节点的剩余能量分布情况,并根据节点自身剩余能量将节点归类,不同类别的节点拥有不同的阈值T(n),即当选为本轮簇头节点的概率不同,最终使得网络中所有节点的能耗更加均衡。基于NS2仿真平台,通过修改LEACH源程序并编写仿真脚本对新算法的合理性和有效性进行了验证。仿真结果表明,该算法可以更好地平衡网络中各节点的能量消耗,在延长网络生存时间、提高网络数据吞吐量等方面都有比较优良的表现。

基于节点剩余能量调配的无线传感器网络能量均衡路由协议

针对现有无线传感器网络路由协议中能量消耗不均衡的问题,提出基于节点剩余能量调配的能量均衡路由协议(RESEE)。协议对节点间的梯度进行模糊分级,并将模糊等级选择策略与质量评价函数相结合选择下一跳节点,以实现全局的能量均衡;协议采用低能量节点的拒绝与推荐策略、高能量节点的激活策略,以实现局部的能量均衡。仿真结果表明:当节点数为400时,RESEE较定向扩散(DD)路由协议的节点平均能耗降低29%,网络寿命上延长125%,节点剩余能量分布曲线证明RESEE能更均衡地利用有限的能量。

基于剩余能量熵的供水管网可靠性优化设计

针对供水管网(WDS)的可靠性优化设计问题,提出将剩余能量熵作为可靠性度量指标,建立以剩余能量熵最大化、以管网建造年费用和运行费用最小化为设计目标的多目标优化模型.结合一典型管网算例,应用非支配排序遗传算法-II(NSGA-II)并引入诱导变异算子求解该模型,给出设计目标间的Pareto前沿面.优化结果表明,成本和采用剩余能量熵描述的可靠性指标得到了显著的优化,诱导变异算子的引入大大加快了种群向目标解域的收敛速度.在解集中,将剩余能量熵与Vaabel提出的剩余能量因子和Todini提出的恢复力指标进行比较.比较结果显示,剩余能量熵与剩余能量因子、恢复力指标均存在很好的正相关关系,证实了以剩余能量熵作为可靠性指标的可行性.通过比较管网在各管段依次发生故障时的剩余能量熵和流量熵,发现剩余能量比流量熵更能够灵敏地反映故障工况,表明基于剩余能量熵指标设计的管网更能够提高管网应对故障的能力.

WSNs中基于剩余能量的机会路由协议

针对无线传感器网络的节点能耗问题,提出一种基于剩余能量的机会路由协议以提高网络的生存周期。给出一个度量指标,即剩余传输次数指标,选择节点的候选节点集,节点的剩余能量被用来确定候选节点集中节点的优先级。仿真结果表明,相比传统的机会路由协议,如ExOR、OAPF、EEOR等,基于剩余能量的机会路由协议可以大大增加网络的生存周期。

基于节点位置与剩余能量的LEACH协议优化

LEACH协议在簇头选举产生、能耗控制还存在许多问题,为此,对其产生方式提出改进。在原LEACH协议中加入网络中节点的具体位置信息和网络节点当前的剩余能量信息,在簇头选定阶段引入了备选簇头节点间距和模拟退火算法。在NS2上的仿真结果表明:改进的LEACH协议使簇头节点的选择更为合理,整个网络的寿命延长了50%,网络基站的接收数据量提高了175%。

基于剩余能量动态调整前向角度的路由算法

无线传感器网络(WSN)路由是影响网络寿命的重要因素。关键节点多次通信带来大量能耗,极易导致网络过早瘫痪。针对网络部分关键节点能耗过快问题,提出一种基于下一跳节点剩余能量动态调整前向角度的蚁群路由算法(DAFARE)。首先,节点于初始前向角度范围内根据节点剩余能量和距离来选择下一跳节点;而后,根据前向角度范围内节点剩余能量情况,动态调整前向角度大小;最终达到避免关键节点过早死亡的目的。仿真表明,与基于多目标评价函数与正-负反馈并存机制的蚁群算法(FMEPNF)相比,DAFARE能将网络有效寿命提高约50%。实验结果表明:该算法能有效均衡网络能耗,延长网络生命周期,保证网络有效覆盖范围。

煤矿井下磨料水射流切割剩余能量的研究

针对煤矿井下进行磨料水射流切割的安全性问题,基于能量原理,建立了前混合式磨料水射流切割一定深度时的剩余能量方程。通过计算其剩余能量,可得到使被切割物料碎片产生温升的能量,进而可以判断该切割技术是否会引起爆炸,从而验证其安全性,为磨料水射流切割技术在煤矿井下的应用提供了理论依据。

一种针对节点剩余能量的组播密钥管理方案

安全机制中密钥管理方案的研究一直是组播通信的研究热点。从组播通信的安全分析入手,在基于组播密钥管理方案的基础上,提出了一种新的组播密钥管理方案,并实现了网络的动态更新。分析结果表明,该方案在保证网络安全的同时,能够减少节点的通信量,降低网络开销,延长网络的生存周期。

无线传感器网络中基于剩余能量的联合选举动态成簇路由算法

针对无线传感器网络中突发事件监测等响应式网络应用,提出了一种基于能量的联合选举动态成簇算法。基于节点剩余能量,在事件区域内周期性地进行簇首选举,建立以簇首为根的簇树结构对事件区域内的数据进行搜集融合,从而减少网络中传输的数据量。仿真结果表明:该算法降低了节点平均能耗,具有良好的能量均衡效果,延长了网络生存时间。

基于梯度和剩余能量的WSN路由算法研究

针对无线传感器网络能量受限的特征,提出一种基于梯度和剩余能量的智能蚁群路由算法,不仅考虑了节点间的梯度因素,而且还考虑了节点的剩余能量,从多角度节能并延长整个网络的使用寿命。在该算法中,若蚂蚁走过的当前路径比以往最佳路径更优,则加强当前路径信息素,并用当前路径取代最佳路径,否则减弱当前路径信息素。仿真结果验证了该算法在平均能量消耗和延迟方面表现出良好的性能。

基于剩余能量的可分负载WSN能耗均衡研究

无线传感器网络(WSN)节点由于自身体积及监测环境等因素的影响,其可携带的能量有限。因此,延长网络的生存周期、均衡WSN各节点的剩余能量即成为该领域的研究热点。针对星型可分负载WSN的剩余能量模型进行优化,以经典最短时间可分负载调度为基础,提出2种优化调度算法:剩余能量排序负载调度算法(RESS)和虚拟能力排序负载调度算法(VASS)。仿真实验结果验证了RESS算法与VASS算法在延长网络生存周期方面的有效性,并表明VASS算法比RESS算法更稳定。