基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法

传感网络的空洞暴露程度较少,在检测网络覆盖情况时更容易出现误差,影响盲区的检测效果。为此,提出基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法。根据节点分布关系推测无线传感网络覆盖情况,在Voronoi图的指导下排除已覆盖区域,获取具备检测条件的未覆盖无线传感网络空洞。计算网络空洞的暴露程度和节点能量,作为特征样本输入粒子群分离器中,根据分类器的输出结果,实现无线传感网络覆盖盲区检测。仿真结果表明,所提方法不同覆盖盲区数量下的检测时长低于0.2 s、不同节点数量下的检测能耗低于20 J、不同空洞圆心距下的覆盖盲区差异度最高为0.24,证明所提方法具有较好的无线传感网络覆盖盲区检测效果。

基于AttentionR2U-net的岩石(体)关键节理智能识别与参数提取

针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像和混凝土、龟裂土、常见脆性岩石裂隙图像的识别结果分别作准确性及泛化能力检验;利用AttentionR2U-net网络耦合节理几何特征的方法识别关键节理,提取原始节理和关键节理的几何参数并对其迹长、面积及倾角作差异性分析.研究结果表明:针对岩石(体)节理识别,本文算法的Dice相似系数从U-net网络的0.965提升至0.990,且明显优于传统算法,故本文算法在岩石(体)节理识别上具有更强的可靠性与优越性;针对混凝土、龟裂土和大理岩、花岗岩、砂岩等脆性岩石裂隙的识别,本文算法的Dice相似系数均在0.953以上,故本文算法具有较强的泛化能力.与原始节理网络相比,关键节理网络优势迹长由0.732m显著增大至1.835m,节理倾角分布形式和优势倾角组均不变,优势迹长和倾角的节理占比均显著增大.

基于全景展开图像的隧道围岩节理识别方法

为了解决目前节理信息识别方法仅适用于局部岩体图像的问题,采用全景展开图像方法,将采集到的局部洞壁围岩图像进行特征点提取、点云模型重建、矫正拼接处理,获得高分辨率的隧道洞壁围岩全景展开图像。通过图像预处理、小尺寸特征图片的smaAt-Unet神经网络识别、小尺寸图片识别结果的融合拼接,对洞壁围岩全景展开图像的节理信息进行了区域粗略分割识别。采用Zhang-Suen算法和8邻域连通域分析方法,从骨架化与骨架线分离、毛刺剔除、骨架线连接方面进行了算法分析计算,完成了节理信息的细化提取。对体积节理数和节理空间产状信息进行了量化分析,最终建立了一种基于全景展开图像的隧道洞壁围岩节理信息识别方法。工程应用结果表明,洞壁围岩全景展开图像识别后,节理面空间方程的平均拟合误差为0.90,说明该识别方法能够较好地识别全景展开图像中的节理信息。另外,洞壁围岩图像采集具有时间短、易操作、灵活性较高的优点,对现场施工影响较小,该识别方法能够较为快速地完成节理信息识别,给现场施工与动态设计提供参考。

地震作用下露天矿节理岩质边坡稳定性数值模拟研究

为研究地震作用下节理边坡的稳定性,以蒙特卡洛方法建立了随机节理裂隙网络模型,运用离散元程序3DEC开展了地震作用下某露天矿边坡稳定性的数值仿真研究。结果表明:地震作用下,坡底部位振动强度、位移等明显强于坡顶部位,坡体节理裂隙对地震波的传播能量具有显著的削弱作用,坡底主要表现为剪切破坏模式,日常生产过程中需加强坡底结构抗震能力。

基于MATLAB的复杂节理岩体离散块体建模及工程应用

对于复杂节理岩体,如何快速建立与岩体结构面分布规律相符的块体分析模型是离散单元法数值分析中的一个难题。文中利用结构面网络模拟技术的优势,通过MATLAB编程对模拟的岩体节理数据进行预处理,快速建立复杂节理岩体的块体分析模型;结合边坡实例,将生成的块体分析模型用于边坡稳定性分析,并与采用离散元软件生成的块体分析模型比较,结果显示采用文中方法生成的块体分析模型,其块体划分更接近岩体结构面分布规律,且计算所得安全系数离散程度较小,文中建模方法有效。

基于Voronoi的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对无线传感器网络运行状态中存在覆盖空洞的问题,提出了一种基于Voronoi有效覆盖区域的空洞侦测修复策略。该策略以满足一定网络区域覆盖质量为前提,在空洞区域内合理增加工作节点以提高网络覆盖率为优化目标,采用几何图形向量方法对节点感知范围和Voronoi多边形的位置特性进行理论分析,力求较准确地计算出空洞面积,找寻最佳空洞修复位置,部署较少的工作节点保证整个网络的连通性。仿真结果表明,该策略能有效地减少网络总节点个数和感知重叠区域,控制网络中冗余节点的存在,同时其收敛速度较快,能够获得比现有算法更高的目标区域空洞修复率,实现网络覆盖控制优化.

无线传感网络覆盖中概率Voronoi模型及算法研究

覆盖是无线传感网络中最重要的问题之一,随机覆盖是目前研究的主流。基于Voronoi图的随机覆盖算法是无线传感网络领域的研究热点。目前研究中采用的Voronoi图,主要采用基于距离的Voronoi边赋权值模型,存在两个主要问题,即模型粗糙和监测节点不全。以实测的分段概率传感模型为基础,从多传感协同监测的角度构造一种概率Voronoi模型,试图解决以上问题。并且用基于概率Voronoi模型的最大突破路径算法验证了模型有效性。就掌握的文献来看,该模型是首次提出,具有较好的实用推广价值。

基于网络加权Voronoi图分析的南京市商业中心辐射域研究

道路网络在城市社会和经济活动中发挥重要作用,它是联系商业中心与需求间的桥梁,道路系统的更新与变化必然会对它们的关联产生影响。Voronoi图是划分势力空间的有效工具,基于道路网络分析构建的加权Voronoi图可以模拟城市商业中心功能辐射的实际情形。本文给出了基于道路网络分析的Voronoi图和加权Voronoi图构建方法,通过对各种Voronoi图的比较分析,认为基于网络路径时间分析构建的加权Voronoi面域图在商业中心辐射域模拟中最为有效。将空间相互作用和断裂点理论与网络加权Voronoi面域图相结合,模拟不同交通条件下南京市商业中心辐射域空间格局及其需求覆盖变化,并提取了辐射域的覆盖面积、覆盖人口、最远辐射路径距离和平均辐射路径距离等信息。对商业中心的地铁邻近度与其辐射域的扩张面积进行相关分析,采用域邻接矩阵描述空间划分平衡与不平衡之间的相互转变过程,可分析道路系统变更后商业中心之间空间竞争的变化趋势。分析结果表明商业中心的地铁邻近度与辐射域的扩张具有较大的相关性,快速轨道交通在商业中心空间竞争中发挥关键作用。

在节理网络图上全自动生成有限元网格

提出一种在节理网络图上全自动生成有限元网格的方法，并用程序将其实现。该方法首先将具有节理网络的计算域，依据一定算法转化成单连通域，然后在单连通域内按ＡＦＭ法生成三角形单元，在节理上生成节理单元。所有的三角形单元和节理单元构成整个区域的有限元网格。

岩体节理网络模拟技术研究

节理在岩体分布中具有随机性，为了讨论这种不确定性分布特征，建立了一个岩体节理网络的计算机模拟方法。该方法考虑了节理分布的不均匀性、方向性和成带性特点，采用非平稳态随机过程模拟节理间距，并通过Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法产生仿真的节理网络，还给出了模拟实例。

单轴压缩试验下粗糙离散节理网络模型建立及力学特性

针对岩体中随机结构面存在粗糙特性的特点,开展了粗糙离散节理网络(roughness discrete fractures network,RDFN)模型研究。采用数字图像处理技术,开发了生成RDFN模型的算法,并基于Matlab方法建立了与颗粒流离散元PFC方法的接口。采用颗粒流PFC方法研究粗糙度对RDFN模型单轴压缩下的弹性、强度和破坏模式的影响规律,并与直线型DFN模型进行对比。结果表明,RDFN模型的弹性模量低于DFN模型,而峰值强度较高,残余强度较低;DFN模型中微裂纹沿节理方向贯通,局部存在基岩内部裂纹扩展;RDFN模型由破坏模式相对复杂,达到峰值强度后基岩发生显著破坏。

基于Voronoi图的无需测距的无线传感器网络节点定位算法

将Voronoi图应用于无线传感器网络定位问题中,提出了VBLS(Voronoi diagrams based local-ization scheme)定位算法.它首先对接收到的anchor节点的接收信号强度(RSSI)从大到小进行排序,然后利用UDG图依次计算每个anchor节点的Voronoi区域,最后将所有Voronoi区域交集的质心输出作为定位结果.通过仿真将VBLS和另外两种无需测距的定位算法(W-Centroid和Centroid)进行了比较.仿真结果表明,对于anchor节点随机摆放的情况,VBLS的定位误差比Centroid和W-Centroid分别降低了18%和13%;对于anchor节点均匀摆放的情况,VBLS的定位误差比Centroid降低了7%,比W-Centroid增加了2%.

基于节理网络有限元的柱状节理岩体等效变形模量结构效应研究

因其特殊的地质成因,柱状节理成为一种具有强烈非连续性及各向异性的特殊岩体结构。以白鹤滩水电工程设计、建设中所遇到的柱状节理玄武岩体为背景,针对柱状节理岩体的等效变形模量问题,在探讨了其结构效应表征参数的基础上,利用节理网络有限元为工具,研究各结构效应表征参数对柱状节理岩体等效变形模量的影响。研究结果表明:在柱轴线横向平面上,对于柱体不规则程度,当柱体完全不规则相对于完全规则情况,等效模量提高大约10%左右;在其他条件不变情况下,当柱体平均边长从0.1 m增加至0.5 m时,等效模量从5.36 GPa增加至23.4 GPa;对不同加载方向的研究结果表明,柱状节理在柱轴横向平面上可以视作各向同性;当节理刚度线性递增时,相应的岩体等效模量也基本符合线性递增的规律。在平行柱体轴线平面,节理组2间距越大,柱状节理岩体的等效变形模量越大;随着错距比的增加,柱状节理岩体的等效变形模量呈现先增加后减少的趋势,当错距比为50%时,节理岩体的等效变形模量取最大值;对于节理刚度的影响,与柱轴横向平面类似的,随柱体轴线平面上节理刚度的线性增加,相应的岩体模量也基本符合线性递增的规律。该研究成果与已有的现场研究成果及三维数值模型成果相比,吻合良好。说明了文中提供的研究结论具有较好的可信度及参考价值。

基于离散裂隙网络模型的节理岩体渗透张量及特性分析

节理岩体几何结构非常复杂,研究其渗流特性对于指导含水岩层稳定性分析具有重要价值。应用离散裂隙网络模型DFN方法,基于VC++6.0软件平台,建立了平面渗流分析方法,分析了节理岩体不同几何分布情况下的渗透率张量特征,通过定义渗流定向性系数对岩体渗流的定向性特征进行了定量分析。结果表明:单组节理岩体渗流具有明显的各向异性特征,渗流定向性随着节理角度变化显著;节理随着节理贯通性增加,节理渗透率呈现对数增加趋势;两组节理情况下,各向异性特征随着节理组间夹角变化;两组节理岩体渗流特征研究中,正交分布下,岩体仍存在各向异性,但渗流定向性系数较低;当节理倾角服从正态分布时,随着节理倾角标准差增大,渗透率增加;两组节理夹角不同时,节理渗透主方向倾角随着夹角增大而相应增大,基本沿两组节理夹角方向的角平分线方向。

Voronoi图在无线传感器网络栅栏覆盖中的应用研究

Voronoi是计算几何学中的一个重要图结构,将其引入到无线传感器网络的覆盖控制中,特别是栅栏覆盖(barrier coverage)的研究中有着极其重要的指导意义。利用Voronoi图的划分,可快速搜索出传感器网络中的覆盖漏洞,在仅考虑邻近传感器节点影响的宽松覆盖要求下,论证出利用该图生成的最小暴露进攻轨迹逼近于理想情况;但由于Voronoi的划分仅仅是一种粗略的轨迹线段的集合,会造成该方法对网络拓扑情况相当敏感,这将一定程度上限制其应用范围。

基于Voronoi图的无线传感器网络K覆盖算法

针对无线传感器网络(WSN)在随机高密度部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一个基于Voronoi图的K覆盖算法。该算法利用邻居节点信息计算Voronoi覆盖邻居节点集,构建有向Voronoi覆盖关系图,通过调整关系图中的节点状态实现K覆盖。仿真结果表明,该算法能正确判断网络覆盖率,连通K覆盖的近似最小活动节点集数目少于CCP算法。

无线传感器网络中的分布式Voronoi覆盖控制算法

以覆盖部分目标区域的传感器网络为研究背景,在通信半径不小于2倍传感半径的条件下,提出了一种维持网络原有覆盖范围、连通性的分布式Voronoi覆盖控制算法。首先,提出了一种基于局部Voronoi区域的冗余识别规则,其计算复杂度与节点密度无关;然后,提出了一种能量优先的Voronoi调度规则,通信相邻、局部Voronoi不相邻的节点可以同步执行冗余识别,提高分布式调度的收敛性。仿真实验表明,所提算法求解活跃节点的数量、平均覆盖度与集中式算法接近,优于一般的分布式算法,而在活跃节点的平均能量、算法性能等方面更加具有优势。

基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖空洞检测算法

针对无线传感器网络(WSN)中节点随机部署或部分节点能量耗尽带来的覆盖空洞(CH)问题,提出了一种基于Voronoi图的覆盖空洞检测算法。该算法利用节点的位置信息在覆盖区域范围内构建Voronoi图,通过计算每个Voronoi区域内的节点到该区域的顶点和边的距离来判断是否存在覆盖空洞,标识覆盖空洞的边界节点。仿真实验评估了不同节点分布密度、不同感知半径对空洞平均检测时间、平均能耗的影响,并与路径密度(PD)算法进行比较。实验结果表明所提算法在空洞平均检测时间和节点平均能耗两个方面均有10%左右的提升,对进一步延长网络生存期具有重要价值。

露天矿节理岩体三维网络模拟与概率损伤分析

针对鞍钢眼前山露天铁矿南帮节理岩体边坡的结构特征,应用Monte-Carlo随机模拟原理,进行南帮边坡岩体的三维节理网络模拟,直观地展示了岩体的空间信息.基于岩体损伤力学的基本原理与三维节理网络的计算机模拟技术,探讨了节理岩体损伤张量随机矩阵概率分布规律.结果表明,眼前山铁矿南帮岩体概率损伤张量矩阵的元素均服从正态分布.

基于直接法节理网络模拟的三维离散单元法计算

将直接法产生的节理网络模拟技术与三维离散元程序3DEC相结合,对结构控制型的工程围岩破坏问题提供了一种实用的方法。在硬岩中的较浅的工程开挖,岩体的破坏很大程度上是由结构面控制。因此,对优势的节理组的正确解译非常重要。直接法节理网络模拟技术对于正确识别岩体中的块体分布非常有效,其可以通过3DEC内置的FISH语言实现。最后给出了实例以说明求解过程与结果。