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在航空航天领域,大变形柔性体是指降落伞这类柔性织物构成的空投空降设备,作为一种气动力减速装置无论在民用还是在国防建设中都有广泛的应用。目前国内外对大变形柔性体受力情况的研究方法主要局限于理论建模和系统仿真,还没有有效的测量技术因而还不能完全反映其在实际工作中的受力情况。因此,研究大变形柔性体的动态受力监测技术,以获取该设备工作时的受力信息,可为新设备的设计与改进提供可靠的数据支持,对该领域的发展具有重要的意义。论文对无线传感器网络(WSN)监测数据处理过程中涉及的关键技术进行了研究,设计并初步实现了基于WSN的动态监测数据处理系统,并将其初步应用于监测空投空降设备工作过程中受力信息的数据处理中。论文的主要研究工作包括:1)对WSN动态监测数据处理系统进行了需求分析、系统总体设计与模块功能设计;针对WSN中传输数据的复杂多变,设计了针对该数据特点的规则库与数据库,有效解决了数据处理系统中数据解析与关联的问题。2)针对空投空降设备在复杂多变环境中WSN所监测的数据存在偏差的问题,提出了一个基于双重改进人工蜂群算法的WSN测量数据补偿神经网络模型,对偏差进行补偿处理;通过实验验证了该模型具有补偿精度高和收敛速度快等特点,可大幅度提高传感器的测量精度,具有一定的实用性。3)针对WSN在高频采集与传输过程中出现数据异常与缺失的问题,综合考虑单个传感器在时间上的连续性和多个传感器在空间上的相关性,设计了一个基于时-空信息的WSN数据补全模型;通过实验验证了该模型相比其他模型能够给出更准确的缺失数据估计值。4)采用C++编程语言在VS2010平台下,初步实现了基于WSN的动态监测数据处理系统,该系统提高了动态监测数据分析的效率与准确性。测试实验表明,该基于WSN的动态监测数据处理系统可以对WSN采集的大量数据进行解析、补全、补偿与查询,同时针对大变形柔性体动态监测的特殊性,该系统提供了WSN模型部署与拓扑结构自动生成的功能,并通过实际的应用实验验证了系统中采用的模型与算法的有效性。