基于感兴趣区域的CNN-Squeeze交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

船舶柴油机冷却水处理及改进措施探讨

此文分析了冷却水水质对船舶柴油机的影响，讨论了冷却水系统水处理过程中存在的不足及冷却水处理剂对机舱舱底水的影响，提出了改善水处理效果的措施。     

浅谈桥梁伸缩装置的选型及设计

在桥梁设计中,伸缩装置的设计是否得当,对桥梁后期使用及运营影响较大.介绍了桥梁伸缩装置的功能及分类,分析了影响伸缩装置伸缩量的基本因素,给出了伸缩量的计算方法,并且提出了设计伸缩装置应考虑的因素.     

燃料电池车用双向DC/DC变换器的建模分析

针对目前还无法给出双向DC/DC变换器的精确数学模型的研究现状,文章通过小信号分析法分析了双向DC/DC变换器的拓扑结构,建立了双向DC/DC变换器的传递函数方程,并利用此模型对双向DC/DC变换器进行优化设计。该小信号模型准确描述了双向DC/DC变换器的静态和动态特性,对于燃料电池车用双向DC/DC变换器的设计制造过程有较高的理论指导依据和工程应用价值。     

基于 AQWA的滑翔圆碟的水面漂移特性研究

利用海洋工程水动力分析软件AQWA对一种新型无尾翼滑翔圆碟的水面漂移特性进行研究。在规则波浪条件下,对滑翔圆碟的波浪载荷、附加质量系数、运动响应幅值算子（RAOs）及水面漂移轨迹进行预报。最后,利用Matlab对波浪载荷数据进行拟合,得到在常见波频范围内、不同浪向角作用下,滑翔圆碟波浪载荷的表达式。研究结果表明,在常见波频范围内,滑翔圆碟的RAOs值及水面漂移轨迹较为合理,拥有较稳定的工作性能;拟合得到的波浪载荷表达式拥有较高精度,基本满足实际的工程计算需求,为滑翔圆碟水面漂移特性的研究工作提供一种新思路。     

浅谈赞比亚EPC工程总承包项目物资供应管理中的问题与对策

结合国际工程项目物流管理工作经验,从国际工程总包商的视角出发,以赞比亚EPC工程总承包项目的物资供应管理为例,分析了物资供应管理执行过程中的问题与难点,有针对性地提出了改进措施,有效提高工作质量并解决了各项难题,为今后类似的工程项目起到了参考借鉴作用.     

不同船首构型的冰区邮轮破冰性能研究

由于冰区邮轮航域的特殊性,冰区邮轮仍需具备一定的破冰性能,开展船首构型对破冰性能的影响研究对冰区的船型开发具有重要的工程指导意义。本文通过建立不同船首构型的冰区邮轮模型,采用ALE方法数值模拟各船型在冰区中以恒定航速连续式破冰前行的运动场景,分析研究不同船首构型的冰区邮轮破冰性能差异。研究结果表明：在船首倾角20°～30°范围内,船体所受的冰阻力先随着船首倾角的增加而降低,在22.5°时达到最低,之后随着船首倾角的增加而逐渐增大;首倾角为22.5°的ModelⅡ船型在破冰航行过程中,船首应变区域最小,因碰撞产生断裂的冰块尺寸更小,从而降低了该船型的冰阻力,其破冰性能在5种对比船型方案中最为优异。     

基于上下文自编码的船舶行为语义表征

考虑船舶行为的时序相关性，提出了一种基于上下文自编码的船舶行为语义表征(SRCAE)模型；提取船舶经度、纬度、航速、航向等行为特征参量，建立了行为特征序列；借助连续词袋模型将行为特征序列划分为中心船舶行为和上下文船舶行为，利用深度自编码网络构建了船舶上下文行为的语义表征模型，将得到的中心船舶行为编码作为表征向量输出，通过聚类算法构建船舶行为词典；选取长江口南槽交汇水域作为研究对象，利用船舶自动识别系统产生的数据对提出的模型和方法进行了验证。分析结果表明:所提出的SRCAE模型能有效表征船舶行为之间的上下文联系，与传统自编码器和长短期记忆网络自编码器等模型相比SRCAE模型具有更低的表征误差；分别采用k均值(k-Means)、高斯混合模型(GMM)与核k均值(Kernel k-Means)3种聚类算法提取船舶行为词典，与原始数据相比SRCAE模型产生的表征向量更易于区分不同船舶行为模式，其中k-Means效果最优，轮廓系数、卡林斯基-哈拉巴斯指数和戴维森堡丁指数指标分别达到了0.384、18.308、0.531，共产生转向加速、转向减速、直行加速、直行减速等30种复合行为，有效提取了不同行为模式下船舶行为词组合关系。      

数字化智能焊钳系统的开发与应用

开发数字化智能焊钳系统是一个具有广阔应用前景的技术发展方向，所开发的数字化智能焊钳系统是打破传统焊钳的模式，在传统焊钳基础上加装各类智能传感器和和数据采集器，使其具备关键的大数据采集能力。开发的SCADA系统具备智能焊钳数据、焊接控制器数据以及工件数据的分析能力，实现智能焊钳工况监控、预测性维护、焊点在线质量监控与追朔预警以及工件质量报表推送功能，达到了传统焊钳在焊装生产线上的数智化转型升级发展需求。