大跨度连续刚构桥健康监测加速度传感器优化布置研究

本文以一座145m+2×260m+145m的大跨度连续刚构桥为背景,首先介绍了传感器优化配置算法、评估准则和安放位置的选择方法;其次,建立了该连续刚构桥的三维有限元模型,进行了环境振动试验,得到了桥梁的基本动力特性;再次,基于MAC矩阵和F isher信息阵标准为理论基础的传感器优化布点算法,对桥梁健康监测加速度传感器布点方案进行了研究;最后结合该桥的实际情况,提出了加速度传感器优化布置方案。实时健康监测表明:基于本文的传感器布置方法实时监测能够获得该桥梁前10阶振型,可满足桥梁长期监测的需要。

高脂饮食诱导APOE和LDLR基因敲除鼠AS斑块形成的分子病理学特征

目的观察在高脂饮食条件下,载脂蛋白E(ApoE)和低度密度脂蛋白受体(LDLR)基因敲除小鼠动脉粥样硬化(AS)斑块形成的病理学特征与基质金属蛋白酶(MMP-2,9)和Mac-3表达水平。方法用C57BL/6J小鼠普通饮食作对照,用ApoE基因敲除和LDLR基因敲除两种小鼠,每种分为普通饮食和高脂饮食两组,8只/组。连续喂养120d后,分离获得各组小鼠主动脉,用Masson染色,油红O染色法观察小鼠动脉粥样斑块病理形态学变化,用免疫组织化学检测AS斑块内炎症以及基质金属蛋白酶(MMP-2,9)表达水平,用免疫双荧光抗体法分析AS斑块巨噬细胞和平滑肌细胞内MMP-9表达的差异。结果与普通饮食的基因敲除鼠比,高脂饮食的ApoE和LDLR基因敲除鼠的动脉粥样硬化斑块显著增大,炎性细胞增多,纤维帽中基质纤维成分减少,纤维帽形状变薄和大量中性脂滴沉积。其中,以ApoE基因敲除鼠的最为严重。AS斑块形成大小与Mac-3表达水平和炎症细胞增加呈正相关。斑块内MMP-9表达在巨噬细胞内占50%～70%,在平滑肌细胞内占30%。结论高脂饮食可加重ApoE和LDLR基因敲除小鼠AS斑块形成和Mac-3表达及炎症细胞增加,MMPs水平亦相应增加,其病变呈现出不稳定性斑块特征。

无线城市社团发现的研究——在Spark上利用改进关联规则实现社团发现的算法

社团发现算法存在生成结果冗余及时间复杂度高等问题,虽然关联规则是解决社团发现问题的有效方法,但面临大量迭代计算的瓶颈。针对上述问题进行了研究,提出了一种改进社团发现的SIACD算法。该算法引入MAC地址和布尔矩阵的概念对数据进行预处理,利用基于项数的布尔向量交运算改进Apriori算法,再基于Spark实现算法并行化计算,通过关联规则的方式挖掘无线社团数据。实验结果表明,SIACD算法解决了生成结果冗余、复杂度高、迭代计算等问题,提升了社团发现的挖掘速度,提高了对大数据的处理能力。

基于有效独立法的连采机减速器传感器优化布置

为研究齿轮箱模态分析中传感器优化布置的问题,在利用有限元法设定初始测点群的基础上,将基于Fisher信息矩阵的有效独立法运用于传感器布点的优化,优化结果采用模态保证准则进行评价。实验表明:优化后的传感器布点方案可以拾取较为完整的振动信号,能够良好地反映出齿轮箱体的结构特性。将该方案应用于连采机减速器传感器优化布置中,结果证明了这一方案的有效性和准确性。

基于有限元修正的斜拉桥健康监测传感器优化布置研究

以某座斜拉桥为工程背景,首先介绍了基于结构动力特性的传感器优化布置方法,并采用序列法通过多模态的组合对测点进行了优化,在此基础上结合桥梁结构特点和监控需求,提出了优化的传感器布置方案。其次,建立该桥的三维有限元修正模型,获取该桥的动力特性。再次,以振型参与质量系数和MAC矩阵标准为理论基础,对各组合下的模态向量矩阵进行优化布点处理,对桥梁健康监测传感器布点方案进行了研究。最后结合该桥的实际情况,提出传感器优化布置方案。

基于IEEE802.15.4信标控制研究

为解决IEEE802.15.4协议的固定占空比和节点公平性问题,提出了ABC(adaptive beacon control)算法。终端节点在数据帧中携带队列信息,协调器从获取的数据帧中提取队列信息并保存至矩阵;协调器通过对矩阵进行分析,判断是否需要调整占空比以及是否有某些节点受到抑制;根据分析结果,协调器采取相应的措施。仿真结果表明,ABC算法在保证时延情况下,可以更好地适应网络数据传输,大幅度降低能量、丢包率,提高了有效吞吐率。

桥式起重机结构状态监测的传感器优化布置方案

使用传感器准确、及时的获得起重机结构的健康状态信息,提早预知发展状况,是保证起重机安全运行的前提,对结构庞大的起重机实现特征信息的采集需要优化选择布置点。研究以服役中的桥式起重机实现结构状态监测的传感器的最佳布点为课题,采用有效独立法和MAC优化理论以及有限元软件等,提出了量化比较不同测点方案MAC值的方法,最终实现了给定测点数下的最优布置方案。

EI法和MAC法在模态试验传感器优化布置中应用比较

分别运用有效独立法(EI)和MAC法对带悬臂的简支梁进行了传感器的优化布置,对比研究表明同一种方法,不同的监测目标得到的传感器的位置不同;不同种方法,相同的监测目标得到的传感器位置也不同。EI法随着测点数的减少Fisher矩阵的行列式值和2范数呈单调递减,而条件数则无规律。采用列主元QR分解的MAC法解决了初始测点,最大可能的保证了测量向量的正交性,候选添加测点的确定可以根据可视性、振型匹配及重点模态加强监测的需要而定。