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《中国航海》2021,(2)
当集装箱港口遭到攻击时,港口节点失效的影响会因级联效应扩散到整个集装箱港口网络中,文章旨在探究面对不同攻击策略时,世界集装箱港口网络级联失效下的鲁棒性。构建包含761个港口节点的世界集装箱港口复杂网络,基于节点度和负载重分配原则设置级联失效模型,分别在随机攻击策略、最大度值攻击策略、最大介数攻击三种策略下对网络节点保留率、网络效率和最大连通子图比3项连通性指标的变化进行了研究。结果表明:构造的集装箱港口网络对随机攻击有较好的抗毁性,对最大度数攻击和最大介数攻击的抗毁性较差;在蓄意攻击的仿真分析中,一旦攻击次数超过阈值,在级联效应作用下整个网络会迅速崩溃;集装箱港口网络对最大度值攻击的抗毁性优于对最大介数攻击的抗毁性。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2010,(6)
影响船舶结构系统可靠性的因素有很多,所以有必要对其结构进行可靠性分析.为此采用空间梁元与板元来模拟空间梁板结构,运用将随机有限元法与确定性有限元法相结合的随机有限元理论,采用分枝限界法找出主要失效模式,利用改进的一次二阶矩法计算各失效模式的安全余量,最终利用各失效模式相关性和概率网络估算技术法计算结构系统的失效概率.编制了考虑材料的强度、梁板元的尺寸和外载荷等均为随机变量的三维梁板空间结构问题的随机有限元程序,最后通过实例进行结构系统可靠性分析计算. 相似文献
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研究基于船舶纵弯曲强度可靠性分析的全概率方法,以通过波浪载荷直接计算软件和船舶剖面强度信息计算得到的纵弯曲强度失效概率为目标函数,以相关规范对剖面构件的尺寸要求和剖面面积上限作为约束条件,通过MATLAB建立优化模型。并结合MATLAB集成的遗传算法工具箱对船舶中剖面进行优化设计。算例结果表明在剖面面积减小了0.38%的情况下,纵弯曲强度失效概率由原来的7.22×10-5降低为1.32×10-5,表明此方法用于船舶中剖面结构优化是行之有效的。 相似文献
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为了提高水下传感网络拓扑结构的稳定性,降低网络输出的误比特率,进行网络拓扑结构稳定性控制,提出一种基于节点连通性测试和均衡控制的水下传感网络拓扑结构的稳定性控制方法,采用分层路由协议构建水下传感网络的拓扑结构,采用连通性测试方法进行水下传感网络的链路均衡性配置,实现传感器节点的优化部署,传感器节点进行能量均衡控制,提高网络拓扑结构的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能降低水下传感网络的能量开销,网络的输出误比特率较低,稳定性更好。 相似文献
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随着柴油-LNG双燃料船舶新型技术的兴起,迫切需要科学有效的方法对其进行适航性评估与安全监管。本文首先根据双燃料船舶的营运特点,从船舶动力丧失概率的角度分析和确定了适航性评估的内容、程序和建模方法。然后针对船舶使用双燃料和纯柴油两种工况下的失效模式特点,建立了相应不同结构的可靠性框图。最后基于可靠性框图建立了动态贝叶斯网络并计算了各节点的条件概率,解决了双燃料船舶适航性分析中的动态性,小子样、相关失效等难点。实例计算表明双燃料工况下由于共因失效冲击船舶动力丧失概率明显增大,验证了评估模型的正确性。 相似文献
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建立单点滑环系统失效的动态故障树模型,利用齐次马尔科夫链表示状态空间的转移过程,并求出滑环系统失效概率精确解。提出计算单点滑环系统失效概率的蒙特卡洛方法,编制蒙特卡洛仿真程序,求解齐次马尔科夫链的数值解,结果显示,当抽样数等于5 000时,结果趋近收敛,数值解与精确解吻合良好。对于非齐次马尔科夫链,由于无法求出精确解,因此利用蒙特卡洛法求解滑环系统失效概率的数值解,数值解失效概率的变化规律与前述结果一致,验证了蒙特卡洛法的适用性。利用蒙特卡洛法求解系统停产的概率,与滑环系统失效概率进行对比发现,在相同工作时间下,系统停产概率明显小于系统失效概率。结果显示,蒙特卡洛法的收敛性好,结果精度高,且能解决马尔科夫法不能解决的问题,可以很好地应用在单点滑环系统的风险评估中。 相似文献
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基于在线仿真的穿浪船推进智能控制及系统优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了增加优化过程的实时性,本文提出了一种基于在线仿真的穿浪船可调桨推进智能控制及其系统优化方法。首先建立了可调桨推进的数学模型,再以MATLAB为平台,使用其仿真软件Simulink建立了仿真模型,又使用查表模糊控制器实现了对穿浪船可调桨推进的智能控制。然后,建立了系统优化的数学模型。基于仿真模型,应用MATLAB的遗传算法工具箱GAOT实现了该系统的优化设计。最后给出了算例。计算结果表明:仿真和优化的准确性和可靠性都较好,该方法是有效且可行的。 相似文献
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针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。 相似文献
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本文针对神经网络系统跟踪输入信号时,由于误差总是存在导致学习过程难以结束的特点,以一种用BP 网络逼近对象的学习算法为基础,结合相应的控制算法加以改进,并得到了一种快速学习因子的选择方法。结合不同对象通过MATLAB进行仿真,均获得了满意的效果。仿真和分析表明,该算法能保证系统具有良好的动态品质。 相似文献
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