En este artículo, utilizamos un algoritmo de datos de red de sensores inalámbricos para optimizar el diseño de la transmisión mecánica por cadena realizando un estudio en profundidad de la optimización de la transmisión mecánica por cadena. Utilizamos la función de crowdsourcing de la red de detección swarm-wise para la red de sensores inalámbricos asistida para lograr la localización asistida por crowdsourcing. Consideramos un marco para la localización GPS asistida por crowdsourcing de redes de sensores inalámbricos y proponemos dos objetivos de optimización de los participantes en el reclutamiento, a saber, el número mínimo de participantes y la eficiencia en el tiempo, respectivamente. Se proporciona un modelo y una base teórica para el subsiguiente problema de selección de participantes basado en datos de confianza en redes de sensores en enjambre. La frecuencia de enganche del piñón-cadena es la que más influye en el compuesto de flexión horizontal-flexión vertical en diferentes condiciones del terreno. Las características dinámicas en condiciones de trabajo son las más influenciadas, mientras que el raspado del rascador y la ranura central influyeron significativamente en la flexión horizontal y la flexión vertical. En condiciones de carga, la amplitud del rascado del rascador y de la ranura central aumenta significativamente, lo que perjudica la dinámica del transportador rascador. Mediante el control de la diferencia de velocidad entre las ruedas dentadas de cabeza y cola y el voladizo del rascador, se puede controlar eficazmente el estado de tensión de la cadena del transportador rascador para evitar el atasco y la rotura de la cadena causados por la cadena suelta, mejorando así la fiabilidad y la estabilidad del transportador rascador.
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