单壳油船改散货船轮机设计中的实施

单壳油船改散货船因其低成本、短工期、船舶运行稳定等特点广受中小航运公司的青睐.特别是前几年散货船市场的空前繁荣,一大批单壳油船被改装成了散货船.就轮机专业而言,因原船配置各异,且在许多方面不能满足现行散货船的相关规范,改装设计过程中需合理设计,以提高其经济性及合理满足相关规范的要求.     

基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。     

工程项目施工阶段投资风险灰色关联辩识模型

笔者应用灰色系统理论建立了投资风险灰色关联辨识模型,该模型能进行投资风险的识别,并确定其主要风险因素.     

基于相对差商法的大型油船中剖面结构优化

基于DNV规范对大型油船中剖面结构进行了优化设计.针对采用DNV规范进行油船结构设计的特点,确定了作为设计变量的构件尺寸与相邻同类构件尺寸之间的关系,进而建立了较为精细的优化模型,以增强优化效果和实用性.优化方法采用相对差商法,并作了若干改进.算例显示优化后纵向构件总重量减轻了5.54%,表明所建的优化模型和改进的相对差商法在大型油船结构优化方面具有良好的有效性.     

����ģ����ϵ���·��װ������Ԥ��

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

凸包内空间散乱点集Delaunay四面体角度剖分算法

提出空间散乱点集Delaunay四面体剖分的一种新算法,定义了一个新的Delaunay四面体判定标准即最大球缺角,并在Fortran平台上实现了这种算法,验证算法的准确性和高效性,对于解决空间De-launay四面体剖分来说是一个新的计算思路。将Delaunay四面体的判定改进为量化的判定,这样的判定方法相对以前的方法更容易、更快捷。     

椭圆形舱口角隅的疲劳强度研究

基于《钢质海船入级规范》以及《船体结构疲劳强度评估指南》对椭圆形舱口角隅的相关规定,应用自主开发的椭圆形舱口角隅网格自动划分系统,创建不同尺寸与板厚的椭圆形角隅细化模型,利用MSC.Patran有限元软件对该区域进行疲劳计算,分析其边缘热点应力,从而得出角隅尺寸、板厚对角隅疲劳强度热点应力的影响规律。     

HIDAS三维智能化出图设计技术

研究了一种全新的二三维一体化的出图设计技术——HIDAS三维智能化出图设计技术。介绍了该出图技术的系统架构,阐述了系统管理功能,包括二三维数据集成管理、三维操作模式管理、子图对象管理、图纸数据更新管理、图元标注管理等。HIDAS出图系统采用三维模型与二维图元相结合的出图方式,二维子图通过操作三维模型得到,二三维对象实现数据关联,建立起内在的对应关系。还阐述了图纸的自动更新机制,当设计方案变更导致模型发生变化时,更新数据从模型传递到图纸,图纸中的二维子图、图元属性、图元标注、统计图表等信息自动实现更新操作。     

液货舱液位测量装置研究

针对IGC规则和IBC规则中关于液货舱测量装置的要求,对规则中要求闭式测量装置的工作原理、优点和应用实例等方面进行了研究,并对液位遥测系统进行了介绍。     

基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法

为提高电力系统故障诊断的准确性,采用基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法,首先建立包括保护、断路器拒动情况下元件-（保护-断路器）分层逻辑关联规则;在识别出故障区域的基础上,将故障信息按逻辑关联规则进行分类,利用灰色综合关联理论对告警信息与标准告警信息进行对比,并运用相似度算法筛选判断结果中的矛盾项,最终得出故障诊断结果,识别出保护和断路器拒动、误动的情况,并将告警信息纠错和复原.