移动自组网的动态拓扑特性给路由协议的设计带来了一定的挑战，尤其是在高动态的网络环境中.本文针对该问题，提出了一种新的基于按需和贪婪转发的路由协议，该协议是在RGR模式的基础上提出以下三点改进，即：（1）通过受限的洪泛机制降低网络在路由发现阶段的控制开销；（2）通过移动预测机制，在被动寻路阶段监视被动路径的状态和在GGF阶段帮助节点选取适当的邻居作为下一跳节点；（3）通过路径请求延迟机制以减少不必要的资源浪费.仿真结果表明：改进的RGR协议与现有的RGR、AODV、Modified-RGR和Optimized-RGR相比，不仅具有较高的数据包接收成功率，而且平均路由开销和端到端时延也相对较低

2.6信号流图 2.6.1信号流图的定义及基本性质 信号流图是表达线性代数方程组结构的一种图。 在信号流图中,小圆圈表示变量或信号,称为 节点。连接两节点的线段称为支路,信号只能 由支路的箭头方向传递。标在支路旁边的数学 算子称为传递函数或传递增益。传递增益可以 是常数,也可以是复变函数。当传递函数为1 时可以不标

地下定位面对环境恶劣、干扰、多径等影响,常规算法难以获得高精度的定位结果,同时井下环境多为狭长的巷道,不利于布置定位所需的锚节点,而井下锚节点的布置通常对定位结果有较大影响,因而使用普通的定位方法不足以满足智能采矿所需的高精度定位需求.本文对传统的三边定位算法进行分析,总结了传统三边定位结果产生误差的原因,并提出了改进的算法,通过仿真实验验证了改进算法的有效性.同时通过理论分析误差带,使用最大绝对定位误差用于仿真分析拓扑结构对定位结果精度的影响,提出了对拓扑结构的优化原则,能够根据环境特点以实现定位区域内平均最大绝对定位误差最小为原则得出最优拓扑结构.文中设置了仿真实验和实地实验对改进的算法和拓扑结构优化方法进行了验证,实验结果中,改进的算法能够在相同拓扑结构下减小15%~43%的误差,而在相同算法下优化的拓扑结构能够减小17%~65%,二者结合能够减小误差达74%.结果表明,在相同的定位条件下,改进的定位算法能够明显提高定位结果的精度,同时定位结果与拓扑结构之间也有着密切的联系,根据实际环境灵活布置拓扑结构能够使定位结果的精度进一步提高,将改进的算法与拓扑结构优化方法结合可以实现更高的定位精度

通过对5个试件进行拟静力加载试验，研究了加载方式对角柱和边柱节点抗震性能的影响.试验通过对加载方式（单向加载、双向轴对称加载和双向中心对称加载）和钢管柱宽厚比（D/t=22和33）主要参数的变化分析，着重研究了试件的滞回性能、刚度退化和耗能性能等特性.试验结果表明：加载方式对试件刚度及承载力影响十分明显.在双向中心对称荷载作用下，试件的承载力比在单向荷载作用下试件的承载力降低约20%；而在双向轴对称荷载作用下，试件的承载力与在单向荷载作用下试件的承载力基本相同.方钢管柱宽厚比是影响试件承载力的主要因素之一，随着宽厚比的增加，试件承载力逐步减小.所有试件的滞回曲线均呈饱满的纺锤体状，等效黏滞阻尼系数在0.2左右，具有稳定的耗能能力

本文介绍了美国建筑钢结构设计规范LRFD( Load and Resistance Factor Design Specification for Structural Steel Buildings)第十章及第十一章的主要内容,包括:连接、节点和紧件以及受集中荷 载作用的构件的强度设计 关键词LRFD;连接;节点;紧固件:集中力 10.36抗拉设计承载力和抗剪设计承载力 为dFAb 单个高强螺栓(包括螺纹部分)的抗拉(或抗剪)设 其中, φ——抗力分项系数,对于标准孔

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

问题:为什么 UNIX/Linux中需要有I节点(索引节点)?

理解并熟练掌握节点电压法的解题方法步骤；

拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值

⚫线性电路的一般分析方法•普遍性：对任何线性电路都适用。复杂电路的一般分析法就是根据KCL、KVL及元件电压和电流关系列方程、解方程。根据列方程时所选变量的不同可分为支路电流法、网孔电流法和节点电压法。•元件的电压、电流关系特性。•电路的连接关系—KCL，KVL定律。⚫方法的基础•系统性：计算方法有规律可循