水火弯板梯形加热变形机理研究

水火弯板热成形方法通过对钢板的加热和冷却来实现板的变形,达到符合要求的曲面形状,是目前国内外主流船体外板加工方式。梯形加热是一种新型的加工方式,本质上属于收边加热,是收边加热工艺当中板边加热面积最大的一种成形方式,成形效果好。基于Ansys有限元仿真软件,在单加热线和"双重"加热线研究的基础上,对梯形加热的温度场和变形场进行研究,得出一系列温度场和变形场的计算结果,为预测梯形加热工艺的变形和将来实现水火弯板自动化加工奠定一定的研究基础。     

感应加热板材成形的有限元分析及工艺规划

通过感应加热实现板材的热弯成形，具有精准控制、安全便捷等特点。本研究采用新型便携式感应加热设备，对8mm船板钢进行热弯成形试验；并基于热-弹-塑性及弹性有限元计算，预测感应加热面外弯曲变形，与测量数据基本吻合。同时，考虑试验成本高昂，通过大通量的有限性计算，建立感应加热参数与板材弯曲的数据库；并通过回归分析，拟合出感应线圈移动速度与板材弯曲角度间的数学关系。当板材弯曲曲率相同时，通过线加热位置的迭代二分法，可线性逼近板材的目标弯曲形状，进而快速规划加工工艺，并进行了验证。     

船体曲率板感应加热成形工艺研究

[目的]在船舶建造过程中,板材的弯曲成形工艺不仅影响建造成本及周期,而且其成形精度也会影响船舶的水动力性能及其运营成本。[方法]针对船体板材双曲率成形效率低且精度差等问题,首先以感应加热作为热源,实现热弯成形,得到典型的帆形曲率板;然后通过高效的热?弹?塑性有限元(TEP FE)计算及基于弯曲力矩的弹性有限元计算,再现板材双曲率热弯成形的力学响应;同时,研究感应加热过程工艺参数影响板材弯曲成形的力学机理,提出线性逼近迭代二分法,实现板材热弯成形中加热位置和热源移动速度等工艺规划,并进行板材热弯成形过程及参数的有限元计算验证。[结果]结果显示,采用基于规划的工艺参数计算分析所得面外弯曲变形与目标曲率板的弯曲形状相当吻合。[结论]研究结果验证了线性逼近迭代二分法在实际工程应用中的可行性和准确性,并为曲率板成形工艺的优化提供了新的解决方案。     

水下航行器导航系统的模糊自适应多模型滤波方法

为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对系统模型和量测噪声随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应改进多模型滤波的算法。首先依据多模滤波的思想,对系统进行离散化建模;然后基于协方差匹配技术,利用滤波信息的统计方差和计算方差的偏差作为模糊系统输入,设计模糊推理系统调节量测噪声方差,最后给出算法的实现过程。仿真结果表明,所提方法可增强估计算法的抗干扰能力,提高了估计精度。     

基于模糊神经网络的一种船舶碰撞危险度计算方法

利用神经网络与模糊推理提出一种船舶碰撞危险度的计算方法.用神经网络替代模糊推理过程,建立基于碰撞危险度计算的模糊神经网络推理框架,利用推理规则生成用于网络训练的样本.实例验证了方法的可行性.     

模糊粗糙集建模及其在水火弯板变形预测中的应用

水火弯板过程的高度复杂性,采用经典的建模方法难以获得精确的数学模型。本文将模糊逻辑和粗糙集理论相结合提出一种模糊粗糙集建模方法,给出模糊信息系统的知识获取策略,构造一种由相似匹配修正模糊关系的近似推理算法。以船用低碳钢为对象,通过有限元分析(FEA)构建水火弯板加工信息系统,运用模糊粗糙集方法来获取板材加工过程中的变形规律,最后通过模糊推理实现水火弯板表面变形的快速预报。     

船体外板“双重”线加热成形研究

文章在“单”线加热的机理研究基础上,重点对“双重”线加热进行有限元分析,对其温度场和变形场进行了大量基于ANSYS的数值计算,并与“单”线加热进行了比较。仿真结果说明“双重”线加热能有效提高船体外板的成形效率,非常适合加工大变形的船体外板。     

基于类封装的模糊推理在质量功能配置中的应用研究

质量功能配置QFD（Quality Function Deployment)是一种在产品设计阶段进行质量保证的方法。针对传统质量功能配置对模糊信息处理能力的不足,讨论了基于类封装的模糊推理实现方案,应用基于类封装的模糊推理技术对齿轮减速器的设计过程进行评估与决策。     

基于类封装的模糊推理在质量功能配置中的应用研究

质量功能配置QFD(Quality Function Deployment)是一种在产品设计阶段进行质量保证的方法.针对传统质量功能配置对模糊信息处理能力的不足,讨论了基于类封装的模糊推理实现方案,应用基于类封装的模糊推理技术对齿轮减速器的设计过程进行评估与决策.     

基于插补原理的船体复杂曲面加热线布置方法

船体曲面成形技术是船舶加工过程中重要的环节。如何更好更快实现船体复杂曲面加工,一致以来备受国内外学者的关注。本文借鉴插补原理,对传统船体复杂曲面加热线布置进行了优化设计,得到了圆弧形板、s形板、帆形板和马鞍板的加热线。采用COMSOL Multiphysics多物理场仿真软件,分析四种加热线下钢板变形情况,并通过实验检验了插补形式下的船体曲面成形效果。结果表明：(1)插补算法得到的船体曲面加热线路程比传统加热线路程节约75%以上。(2)对有限元计算位移进行曲面拟合,得到的预测模型与实际船体曲面基本一致。(3)实验了四种曲面加热线,并将有限元预测位移与实验进行对比,二者误差在6%以内,有限元计算与实验结果基本吻合。该方法降低加工时间,提高加工效率。     

基于模糊RBF神经网络的辐射源识别

针对模糊识别系统的不足,为了提高辐射源识别系统的识别正确率,构建了基于模糊RBF神经网络的辐射源识别系统,提出了一种等价型模糊RBF神经网络的结构和学习算法,采用五层神经网络结构来实现模糊系统的模糊化和规则推理,神经网络的所有节点和参数对应了模糊系统的隶属函数和推理过程.在仿真实验中,分别采用模糊识别系统、并联型模糊RBF神经网络、结构等价型模糊RBF神经网络进行辐射源识别,给出了三种算法在相同噪声环境下的仿真结果,表明等价型模糊RBF效神经网络有较高的正确识别率,具有更强的抗干扰能力,但运算量相对较大.     

南半球西风带操船环境危险度的安全评价

西风带航段是通往南极的必经之路,这一航段的气象条件极为恶劣。通过参加第１６次南极考察收集到西风带航段的气象资料,利用基于模糊推理方法对西风带航段的操船环境危险度进行了评价。通过对西风带航段操船环境危险度评价值的分析,得出了一些有益的结论,它对于为进一步研究选择过西风带的最佳航及在大风浪中把握操纵船舶航向的时机提供了理论依据。     

模糊推理系统的MATLAB仿真研究

本文对常用的模糊推理系统进行了阐述,介绍了一种在模糊控制系统设计中构建Takagi-Sugeno型模糊推理系统的方法,使用了MATLAB的模糊工具箱与Simulink工具进行了仿真,效果是令人满意的。     

基于粗糙-支持向量机的航运企业客户信用评估

针对航运企业客户数据样本量少,信息量贫乏、不确定性等特点,提出了一种基于双向互动的粗糙-支持向量机的动态建模方法.利用该方法对具有复杂动态特性和不确定性的航运企业客户信用评估进行建模,并进行了实例研究.结果表明,基于粗糙-支持向量机的动态模型具有较快的收敛速度、较高的建模精度以及较好的泛化能力.     

基于改进Petri网的船舶电力系统故障诊断

将Petri网理论用于船舶电力系统故障诊断中,提出了一种改进的Petri网故障诊断模型。在基本Petri网诊断模型的基础上引入模糊推理规则形成模糊Petri网,说明了该方法的模型构建、推理过程及解析方法的表示。利用该方法对船舶电力系统进行故障诊断使推理过程简洁、诊断快速、诊断结果也更科学有效。     

船舶操纵的FARMA模型模糊控制器研究

船舶操纵是一个非线性过程,传统控制方式的操纵性能不能令人满意。本文提出了一种不依靠任何系统模型的模糊控制器设计方法。仿真结果表明了它在船舶操纵应用中切实可行,在一定程度上改善了操纵性能。     

基于模糊自适应IMM算法的机动目标跟踪方法

提出了一种模糊自适应IMM算法(FAIMM)自适应地设计IMM算法中的模型集.该方法根据加速度估计值,通过模糊推理获得所使用模型的后验概率,自适应地摒弃概率较小的模型,从而减少了模型数目,降低了算法的计算量.仿真结果表明,应用FAIMM算法跟踪目标,跟踪的精度、平稳性以及算法的收敛速度等都得到了改善.     

The research on high speed underwater target recognition based on fuzzy logic inference

The underwater target recognition is a key technology in acoustic confrontation and underwater defence. In this article, a recognition system based on fuzzy logic inference （FLI） is set up. This system is mainly composed of three parts ： the fuzzy input module, the fuzzy logic inference module with a set of inference rules and the de-fuzzy output module. The inference result shows the recognition system is effective in most conditions.     

一种模糊特征提取算法及其在人脸识别中的应用

F isherface是人脸特征提取中常用的方法,KPCA LDA能更好地解决非线性问题。本文把模糊技术与KPCA LDA相结合提出了一种新的特征抽取方法。首先用KPCA进行初次特征提取,然后利用FKNN计算图像对各类别的隶属程度,再在此基础上用LDA进行二次特征提取。在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。