文摘
绿色屋顶的研究是非常重要的在城市美化和改善生态效应。根据先前的研究,植物也会显著影响的吸收空气中颗粒物(PM2.5)。因此,它是合理的,适当的种植设计或某些特定植物的组合可以被认为是一个解决方案,处理城市PM2.5。本文提出一项正在进行中的工作发展无线传感器网络(WSN)系统基于原型的风洞,用于仿真的绿色屋顶。几个数据收集过程是由这个系统,PM2.5浓度、风速、温度和相对湿度同时获得和存储在数据库中。此外,用户可以详细定义他们所持有的命令,控制传感器的高度在网站上通过GUI。实验和仿真结果和测量风洞的有效性验证模块以及传感器网络的可靠性。系统可以在成千上万的设备操作时,封包延迟保持在一个低水平。
1。介绍
在2014年,92%的世界人口生活在世界卫生组织空气质量指南的地方水平并不满足,特别是对颗粒物的直径等于或小于2.5微米,充当主要环境风险健康(1]。因此,迫切需要寻找方法来减轻PM2.5污染(1]。绿色屋顶成为流行在城市化地区与空气污染作斗争。绿色屋顶,称为屋顶上种植植被的建筑,不仅有美学和经济效益也已经被证明是一个有效的方法来减轻空气污染(2]。尤其是绿色屋顶可以减少空气中的颗粒物在一项研究表明,一个平方米的绿色屋顶可以删除生成的颗粒物汽车(3]。
然而,直到现在,没有很多实地测量的绿色屋顶在空气传播的粒子过滤效果。大多数的测量进行了风洞用人造气溶胶,其结构、密度,因此动态将大大不同于自然的颗粒物。之一,因此本研究的主要目的是设计一个便携式风洞系统监控屋顶植被在不同室外气象条件下空气净化性能。
大多数相关研究项目通常是基于理论的数学模型(4),其模拟精度依赖于现场或实验室实验的验证。然而,他们不能控制获得结果所需的环境下。另一方面,实验室工作经常使用人造气溶胶,其形状和动态不同于自然气溶胶。此外,其他无线传感器系统解决方案基于类似的项目,如在5,6)没有考虑双控制,有时是必要的,当传感器的设置需要不时地改变适应环境的改变,某些情况下。复式控制系统中提高了设计的灵活性和功能的结构。此外,整个系统的可扩展性也被认为是。一些文献中提出的解决方案如(7)提供了一个有限的可扩展的结构体系的设计理念。当增长的各种设备连接到服务器,进一步需要整个系统的吞吐量将驱动的,它反映了系统的可扩展性尤其是数据传输协议的选择(8]。根据这些,风洞系统实时传感器测量的功能以及双控制设计。适用于户外使用特别是屋顶的场景在城市研究污染物的实际过程的运动。
本文演示了一个健壮的数据采集的发展以及风洞遥控系统设计,监控空中PM2.5浓度,温度,相对湿度,风速在终端的工作部分的风洞。无线传感器网络(WSN)被选为解决处理,作品包括集成传感、数据处理、包的形成,和无线传输,这是由一群的组合低成本但容易部署的节点(9]。每个单元的监控系统可以自由加入或独立分开的网络和调整,其目的是在满足不同的要求。
在这个项目中,实时测量环境监测、双工通信,构建和控制系统,这是连接到一个原型户外风洞,模拟复杂的环境变化,发生在城市户外空间。系统本身可以应用于城市环境监测。此外,原型风洞也可以被视为一个微系统利用在研究过程中,创建一个方便的研究环境对绿色屋顶的有效性是如何影响不同的植物物种组合。
本文的主要贡献如下:(我)远程控制传感器网络系统用于监测环境的绿色屋顶是部署在一个风洞。系统中的传感器装备包括一个温度传感器、一个相对湿度传感器,可吸入颗粒传感器、风速计。所有这些传感器可以远程控制来调整他们的位置,这使我们能够监控一个绿色屋顶环境积极和定量。(2)一个可扩展的服务器和用户友好的数据分析使用。服务器与传感器网络交互通过异步JavaScript和XML (AJAX)基于Web应用程序。数据将被收集并存储在每秒钟MongoDB。一个用户友好的图形用户界面(GUI)开发促进数据分析和远程传感器控制。
本文的其余部分的结构如下:部分2描述了整个系统的硬件架构,包括风洞以及开发出无线传感器系统,具体清单组件及其规范。部分3描述了软件设计的细节和全面的比较,分析每个标准的选择也包括在内。部分4提出了实验,部分4所示。2介绍了结果。最后,结论部分5。
2。硬件体系结构
2.1。总体概述
提出系统的模块简要描述在本节中,提出了图1。环境传感器作为一个独立的设备,它的措施的水平空气细颗粒物(PM2.5)。另一个影响因素,风速测量的便携式智能风速测量仪。湿度与温度耦合AM2301记录的数据。获得的信息被发送到无线模块通过UART形成后的数据包。同时,获得数据在本地液晶屏幕显示单元,8行数据文本代表收集的数据来自两个终端的风洞。设备上电时,用户会收到数值和图形可视化的实时数据值通过网站在一个偏远的位置。如图1一起,所有传感器LCD等其他外围设备连接到一个核心单片机在数据集中和沟通通过USART无线模块。规格表中列出1。
2.2。硬件基础设施
硬件基础设施分解为五个部分,如下显示。
2.2.1。单片机单片机的最小系统
STM32船(单片机)的最小系统是最小的定期支持单片机硬件设计工作。主要程序的框图所示下一节演示数据收集器的设计部分。
考虑到户外环境可能加剧设备的老化,STM32F103VET6选择,装备先进Cortex-M3内核在胳膊上,有一个正确的操作速度快和鲁棒性之间的平衡(10,11]。此外,最低的成本表示为另一个基本标准是系统设计实施这个项目。当使用STM32F103控制器,使这个系统设计成本适合大规模生产。此外,该项目占据了72%的闪存和SRAM的4.2%。所有相关的传感器连接到单片机,同时操作。所有的传感器都选择尊重一个合理的范围和精度要求。
在测试环境中,传感器不断环境数据测量工作,信息传递给单片机,形成包和传输到主机电脑每秒一次。
2.2.2。PM2.5:风速传感器
8530年的TSI DUSTTRAK™II气溶胶监测选定的空中PM2.5浓度的测量。它可以监视PM2.5浓度在0到500之间μg / m3,真实的数据转换成一个介于0和5 V电压水平比例(模拟信号)。至关重要的是,PM2.5水平可能是受室外环境的温度和湿度的变化。此外,风速也可能间接对温度和湿度的影响来自植物的机构。的Kanomax Anemomaster™6036被选做风速测量(±0.1 m / s)。相应的记录的数据通过一组ADC渠道核心芯片。过滤后,信号从模拟到数字的转换的经验。因为stm32F103Vx配备三个12位adc分享16外部渠道,他们在一个相对速度快,执行转换时艾滋病稳定的核心是处理提供充足的传感器数据。因为一线总线数字传输,电缆布线工作的传感器节点变得更灵活12]。与此同时,整个系统的抗噪性能进一步提高的帮助下绝缘和damage-protecting覆盖。
2.2.3。温度和湿度
AM2301数字传感器产品与一线数字集成总线和温度和相对湿度传感器,工业可靠性。
相对湿度的测量范围为0 ~ 100%和0 ~ 50摄氏度的温度,显示了积极的协议与大气环境的典型情况。因此,更有效地收集数据返回。
应用校验位的最后检查阅读,阅读的错误是可以避免的。此外,由于AM2301作为典型代表的设备基于一线总线通信模式,另一种技术性能AM2301最小化它对系统工作的影响。它的功能仅仅是由从微处理器接收一个特殊信号的基础上,建立了通信协议。因此,系统的稳定性进一步得到保障。
2.2.4。无线模块
无线模块执行所有不同的节点之间的数据交换。一个独立的无线802.11 b / g / n网络模块,ESP8266EX无线芯片,被选为发送测量数据在云中代理配置通过消息队列遥测传输协议(13,14]。STM32f103奴隶计算机、单片机,使用通用异步接收发送器(UART)连接到无线传输模块。谈判在115200波特率,进一步实现数据采集的无线收发器和电机控制。根据的要求低功耗的设备为长时间在户外工作,能源消耗的性能的无线芯片应该考虑。ESP8266提供三种工作模式,分别对应于不同的场景:深度睡眠部队的所有组件除了芯片的RTC(实时时钟)模块暂停工作。芯片可以从深度睡眠状态醒来在每组间隔的时间来上传数据。在现代睡眠模式,芯片将自动叫醒每次下一个灯塔到来之前。睡眠时间是由DTIM信标路由器的间隔时间。这样,ESP8266可以保持联系到wi - fi在睡眠模式和接收从MQTT服务器的交互信息。浅睡眠阶段类似于现代睡眠模式。 The only distinction between them is that the chip in light-sleep mode cannot respond to the signals and interrupts from peripheral hardware ports or the server. Since real time is one of the main requirements of the WSN system, apparently, the deep-sleep mode cannot reach it. ESP8266 will not be in keep-alive connection under this mode, which means that the packet loss rate will be high [5]。关于轻度睡眠模式中,如果应用于模式,芯片将暂停内部CPU(中央处理单元),导致更少的消费能力比现代睡眠模式一起从MQTT服务器不接收任何数据包。因此,应用低功耗的正确方法解决在系统是利用现代睡眠模式的无线芯片的方面。系统能够应对外部中断的场合要求包括UART ESP8266之间的桥梁和STM32 MQTT处理单元。它不会影响在平均30 mA相比普通模式。传导机制和MQTT协议和消息格式的详细信息将在部分3。
2.2.5。机械结构和PCB
关于颗粒物的分布有不同的模式在不同的高度,传感器是运送到不同的高度,通常固定在植物的平均高度,测量数据。
齿轮齿条的机制是由一双42型一步曾用汽车位于两个风洞的终端支持双控制的功能。图2显示了核心功能电路板设计的概述奥腾设计师。印刷电路板(图3)是双面的。所有组件包括单片机、无线模块、电源电路、LCD和别针在顶层,底层是用于跟踪。风洞设计和机械结构显示在图4。的精密齿轮齿条机构机制,通过减少每个测量之间的间距被认为是提高数据的准确性。架大小是保持到最低限度,为了有一个更好的通过步进电机控制。另一方面,以确保足够的气密性,电梯的结构螺丝被遗弃,这可能会导致一个大洞的隧道。详细说明将在实验部分中指定。
3所示。软件设计
3.1。总体概述
主程序的流程图如图5。作为最常见的一个应用程序使用大量的无线传感器,传感器网络模型的原型系统。所有环境传感器一起LCD工作作为输入,并通过不同的协议连接到STM32 SPI等一线总线,和UART。单片机发送监控包,消息由标题、秩序、数据内容、方向、CRC(循环冗余校验),和结束帧观察设计数据传输协议,通过USART在时(TX) ESP8266,无线模块,根据既定的时期(默认1秒),在网站上可以设置。STM32定时器中断实现,负责这一部分的功能。无线模块是第一次使用的时候,应该是初始化和配置,包括连接到网关(路由器)一起设置的关键信息,比如主机IP端口、用户名和密码有关MQTT连接。
这些行动可以触发而重置或驱动装置通过按下按钮在黑板上。一旦ESP8266从STM32接收发送的消息通过USART MQTT客户机中配置无线模块将暂时发送消息。另一个重要的机制应用于系统是MQTT(消息队列遥测传输)。许多应用程序利用MQTT如医疗保健、监控和能量计。MQTT协议代表了一个理想的消息传递协议M2M机(机器)通信的基础上,因为它能够提供例程小,低功率和低内存设备在不稳定和低带宽网络15]。
MQTT服务器,通常也称为“经纪人”配置和绑定在云上,它提供了发布/订阅消息(或在)之间的运输设备配置MQTT客户机。网站后台实现node-JS和ESP8266配置MQTT客户在他们的内部系统。
3.2。信息处理
在本节中,主要的信息处理以及数据传输协议的细节部分。
收集到的环境传感器数据有时不准确甚至损坏结果由于固有误差和随机误差的系统。这些不可靠的读数应该应对。数据包生成和处理发生在每个环境数据传输周期。核心数据MQTT传感器网络中使用的传输协议。
3.2.1之上。数据平滑和减少噪音
传感器硬件不稳定,内部硬件单元如ADC误差的进步,和杂物收集导致数据噪声在某种程度上。系统从软件的角度探索方法,具体地说,移动平均滤波方法可以改变显著性水平。
单片机收集传感器数据,并将其组成消息包每秒钟(默认情况下)。通过应用移动平均滤波器方法,连续的数据将是平衡的,这样可以减少测量噪声。
把温度数据为例。系统采用连续6值在队列的长度是固定的。每次新样本的数据添加到队列,队列的数据起源将扔掉如图6。单片机将计算引用错误在每一个周期,如果结果是比预设阈值,它将获取和更新校准值通过计算的加权平均价值6值(包括最新)队列。
随机误差可以处理在一定程度上提高了实时性能。
3.2.2。包的形成
主要的数据包的形成发生在每一秒钟在单片机(默认),这意味着创建包以同样的速度随着单片机发送出来。也,这是云(web后端)上创建时触发控制顺序。有另一种特殊的数据包,在单片机中创建当一个错误发生在数据传输。主包由六部分组成,整个字符串格式的内容。这些描述测量结果的设置或行动的命令。
每个部分的特定字段主数据帧如下所示。(我)帧头:固定为“AA”。(2)功能:功能字段都是根据具体行动等设置“00”代表控制装置的功能。(3)帧数据:如果函数是传感器收集、帧数据从所有的传感器包括温度和湿度传感器AM2301 PM2.5传感器。商店的具体数值。如果函数是控制装置,该领域将存储关键信息有关的具体行动命令。(iv)标识符:该标识符来自于单片机,代表整个收集和复式控制系统。每个独立的系统是独一无二的,因为它将在屋顶上,每个ID和整个系统的,有一个相应的位置存储在数据库中。(v)结束帧:固定为“ZZ”。(vi)循环冗余校验:CRC是用来检测误差如意外更改原始数据(16]。CRC是框架结合,接收机可以判断CRC匹配数据。如果CRC不匹配的数据,那么框架将被丢弃在一定程度上保证了数据传输的稳定性。(七)图7显示帧数据包格式。
3.2.3。传输协议
wi - fi标准被用来完成数据传输的无线传感器自应用场景,屋顶的建筑在城市并不大,无线节点可以关联和发送消息直接通过访问路由器。wi - fi技术的成功甚至催化许多城市政府建立全市范围内无线网络覆盖。因此,一些更复杂的路由协议如无线个域网没有考虑。
MQTT协议选择数据传输,是一个轻量级TCP / ip发布-订阅协议。与其他如UDP传输协议相比,MQTT利用发布/订阅模式提供过渡的灵活性和简单性的实现(15]。MQTT也适用于资源受限的设备上因为每个消息头可以短至2字节来减少网络流量。来提高整个系统的稳定性和可靠性,三个级别的服务质量(QoS)因为使用无线连接条件不同于每个屋顶的建筑。按照各种连接的要求,相应的QoS级别可以配置系统成本低弱网络中的计算资源使用情况。
根据实时数据集成方法的要求以及大数据的潜在需求,系统的可扩展性也是重要的。子/酒吧的模式实现一个灵活的界面,这意味着每一次客户端在一个特定的主题发布消息,所有客户的设备(包括云客户端配置),订阅了相同的主题可以接收此消息。
代理,视为关键组件,完成转移过程启用了一对多的连接,是便携式配置在不同的平台上,如一个服务器有更多的能力。
3.3。Web前端和后端
考虑这个监控系统的可访问性的绿色屋顶,一个网站是特别设计,建立了可视化数据从多个传感器获得的实时数据显示和一个最新的动态呈现折线图如图8和9。收集的数据也存储在数据库中为进一步检索和分析。此外,为了收集足够的数据模拟各种场景和更好的分析虽然驾驶系统,网站添加支持操作的机械部分传感器在风洞模型中通过控制面板,控制传感器来改变他们的立场和收集相应的数据。
3.3.1。前端
尽管前端没有扮演不可或缺的角色在整个系统的实现,它定义了如何可视化实验的数据。在此系统中,网络前端的设计使得用户能够远程监控所有传感器的数据,最重要的是实时的。评估原则是人机交互设计方法描述(17),我们精心设计的用户界面以及操作逻辑网络,使之更直观和用户友好。例如,特定的JavaScript代码片段让用户手动指定/设置动态的频率折线图更新甚至暂时冻结图表检查当前的传感器数据的趋势。由于利用AJAX技术,最新的数据传输可以动态显示从后端不需要刷新web页面,保证数据的瞬时性和准确性需要进一步分析。
3.3.2。后端
最后一个主要成分是网站的后台进行混凝土核心任务包括从传感器接收的消息,同时存储数据库中数据预处理和喂养他们前端调用时。此外,它还可以作为关键部分初始化硬件操作的请求在风洞模型。
我们面对一些选择在决定适当的后端结构的网站。的使用PHP、JSP和节点。JS都是当前热门的例子的结构,和他们每个人都有自己的优势和缺点。在刚开始的时候,PHP是选为后端解决方案的主要模型网站由于其方便的部署。然而,保持MQTT订阅消息消耗内存和服务器资源,导致延迟不容小觑的妥协的准确性,可靠性和数据的及时性。
因此,我们重新考虑网站的总体结构和框架的选择后端。根据实验结果从一个基准测试,获得PHP和节点。JS几乎在同一水平时“Hello World”模块,这是一个基本的模块来构建一个适当的web服务器,请求总共不超过100个用户同时,处理大约3000请求。然而,当多用户访问的数量达到200,节点。JS还可以处理大约3500请求而PHP只能每秒处理500个请求,导致节点的情况。JS几乎是七倍PHP和区别与用户的增加更大。结果导致了PHP的实验研究人员得出的结论只适用于小规模和中等规模的应用程序,而节点。JS是一个I / O密集型的网站应用程序的理想选择,在某种程度上匹配这个项目的需求考虑整个系统的可扩展性和实时性,并进一步示范澄清在实验部分。
4所示。实验和仿真
阐述了实验在一个特别设计的风洞模型来模拟复杂的情况下,可能发生在真实的应用程序和为原型的整体有效性,绿色屋顶的监控系统,发现潜在的过程中需要优化。
4.1。实验装置
木制风洞的三个部分包括一个进气部分在大喇叭形状的头部进气入口收敛工作部分,20厘米的圆柱部分直径100厘米的长度,和一个可调吸辅助系统设计并制作如图4。velocity-regulating的吸入系统由电机驱动的风扇,可以控制的范围模拟风速在隧道中保持恒定的0到15米/秒。下的PM2.5传感器安装杠杆。阳台上的风洞是在西安Jiaotong-Liverpool大学环境科学系。
底层表面的圆柱是主要的实验仪器的空间。PM2.5浓度和其他传感器测量值的开始和结束部分工作。
总共有三组对比实验,证明系统的可行性,通过测量植物的PM2.5吸收能力在单独的情况下,使用同一种植物不同叶面积指数(LAI) (18),在不同风速和不同天气条件下,代表不同的温度和湿度条件。因为空气中PM2.5的分布是非线性的,提出了一种不规则的密度,我们定义以下公式作为度量来描述PM2.5的通量流经的横截面的两面工作部分,进一步跟踪PM2.5的数量被植物吸收。 在哪里(μg / s)代表PM2.5的质量流率,通过风洞横截面(m2)与PM2.5浓度(μg / m3)和风速(米/秒)。收集PM2.5浓度平均高度的植物的叶子,在传感器的位置由双工控制和实现0.3平方米的价值。后获得的价值 ,将实际获得的数量PM2.5被植物吸收通过计算之间的区别的PM2.5在头部和证明的吸收能力。考虑到测试的影响因素比较复杂,用麦冬,不那么复杂轮廓形状计算赖,被选为实验装置(19]。
在实验开始之前,我们进行了前测,免除PM2.5测量的仪器的影响和风洞墙壁本身不放置任何植物在工作部分误差降到最低。的比较值获得头和工作年底部分如图10。区域内的曲线代表了PM2.5吸收装置在2小时10米/秒的风速。这种效果的原因被认为是在后续的实验中。
PM2.5的位置传感器在每个测试中,灵活地控制网页由于双控制的功能,应固定,以减少入口上的不同测量角度的影响。由于实验对象是植物和大多数PM2.5是被茂密的树叶的面积,吸收我们监管的标准位置测量传感器是在植物的平均身高。我们比较了PM2.5值测量不同位置在相似的环境条件下作证的理论和双工控制图的功能11显示器。不断进行预测是比较不同的传感器测量位置的影响。很明显,平均高度的植物收集的数据显示一个更具戏剧性的变化在隧道顶部的位置,它可以反映数值模拟的结论更直观。
为整个系统的能力,我们还模拟5000台设备的情况同时发送和接收传感器数据。
传输数据的采样率在整个系统配置为一个样本每秒在默认情况下,可以自定义任何区间值大于默认值。
为了收集更准确的数据,系统增加了支持定时器配置,传感器可以设置为自动巡逻在多个高度对某些不同的时间。
每个实验专用测试和验证一个影响因素持续了2个小时在变化的环境影响考虑元素,如不同种类的粒子在空气中流动特别是苏州不稳定的天气条件下,这座城市,我们加工实验。
4.2。结果分析
叶面积指数(LAI)是一个重要的参数来描述植物种群如何使用资源的效率以及捕获粒子,它可以由下面的公式计算18]。叶面积测量是基于李- 3000 c便携式计,利用电子矩形近似为1毫米的方法2决议。
实验结果为赖如图的效果12。离开的规模y设在代表了条件的部分而正确的工作代表了实时增量的价值可以通过添加所有的差异值(测量头和结束工作部分)在每一秒。在相同条件下的环境因素、工作部分赖执行更高更好的PM2.5吸收的能力。两条曲线在图表明,PM2.5的吸收率逐渐达到当地最低的一个点,随着时间的推移,然后趋于稳定,显示了温和增长。实验操作条件下的10 m / s。此外,叶子会经历洗涤和干燥清洁房间的程序期间实验之间的差距。我们擦干表面的风洞为了减少实验每组之间的相互关系。
的演示图13实时数据显示,赖昌星= 2的情况表明影响的程度不同风速条件下引起的吸收速率(5 m / s / 10 m / s)。这是明显的:实验显示,这一趋势的三角洲赖其对应的实验。然而,与其他同等条件下,PM2.5是更好的吸收高速风条件下,同意与实际测量围绕风速和PM2.5吸收周围环境。
分析之间的关系是复杂的植物和天气的PM2.5吸收行为。然而,温度和相对湿度主要影响要素可测试的因变量。选择三个典型组的数据说明的PM2.5吸收情况不同天气条件下,如图14。数据被记录在一个三个月的实验时间跨度当天气条件的高T&RH差异有经验。异常测量消除了移动平均算法的软件和硬件水平。
根据应用程序的基础,它是必不可少的系统,以满足实时的要求(20.]。因此,相应的封包延迟测试的QoS级别的情况下进行数据传输MQTT是不同的。测试的主题是MQTT出版商的封包延迟性能可以通过JMeter-MQTT模拟第三方开源,帮助做负载测试(21]。我们创建了一个JMeter插件提供的配置元素的接口,允许虚拟客户端注册服务器。测试的结果显示在图15。显然,数据包的延迟与级别的QoS(有正相关22]。然而,实验和模拟的情况,更高级别的QoS在传播将导致更严重的延迟。同时,QoS的价值,然而,通信的稳定的正相关关系。因此,绿色屋顶场景的QoS级别1级设备可以保证通信质量以及达到一个相对高并发性。一般来说,已通过测试的结果,系统可以确保一个相对低包延迟、低丢包率根据数据分析在设备的数量是50000。由于高可扩展性的MQTT代理,可以灵活地实现根据相应的服务器配置操作设备的数量。由于策略和方法来减少错误对软件和硬件水平被认为是在刚开始的时候,这个提议系统预计将达到更高的稳定性和实时性。此外,元素的选择还拥有一个高成本的性能。
5。结论
旨在研究城市空气污染的问题,这是高度相关的空气中过多的特定物质,开发实时无线传感器系统模拟工作场景监控的一个绿色屋顶PM2.5和其他相关传感器参数如相对湿度、温度和风速的基于IEEE 802.11 b / g / n标准。这种方法的主要目的是证明稳定性、可扩展性和数据准确性的原型设计和测试。考虑到实际应用的绿色屋顶城市需要多个并发在线设备,监控系统的性能是精心计算和优化并发连接。我们进行了多次实验来检查和评估系统整体性能的关键点,延迟和数据的准确性。同时,通过仔细选择硬件组件和软件配置,解决方案是高效和具有广泛的应用前景。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的结果都包含在这篇文章中,也没有额外的数据是可用的。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这个项目为暑期本科生研究奖学金资助从西安Jiaotong-Liverpool大学(201762年冲浪)。作者还要感谢Bingjian刘博士,明阳Wang:陈和许多其他同学的支持在实验设计和风洞建设。