基于遗传算法的船舶电子商务物流中心站优化

现有船舶电子商务物流中心站选址方法以时间路径最短为目标,存在着选址合理性参数较小的问题,为了解决上述问题,提出遗传算法的船舶电子商务物流中心站优化研究。依据船舶物流特点构建物流中心站选址模型,构建模型是一个NP-hard问题,利用遗传算法寻求全局最优解,通过编码、初始化种群、适应度评价、遗传算子操作以及遗传算法求解确定最佳船舶电子商务物流中心站的位置,实现船舶电子商务物流中心站的优化。实验结果显示:与现有代表方法相比较,本文方法用户到物流中心站位置的单位运输时间较短、单位运输成本较低,表明本文方法选址合理性参数较大,具备更好的应用前景。     

基于GT-POWER的双燃料发动机性能仿真研究

文章介绍了基于GT-POWER仿真环境,构建6135船用4冲程柴油-生物柴油混合燃料发动机模型,通过将仿真结果与实测数据进行对比,验证了所搭建的模型的准确性和可靠性。分析不同替代率下发动机的动力性和排放特性。结果表明:燃用生物柴油较纯柴油时的功率有所降低,比油耗升高;相同转速下,随着替代率增加,碳烟排放降低。     

基于遗传算法的半潜式平台动力定位系统 动态约束可行域推力分配法

半潜式平台动力定位系统,在模块化设计过程中,需通过推力分配方法将控制力分配到各个底层推进器中。针对推力分配问题,为充分考虑推力器的物理性能及可执行性,文中采用推力变化率和转角变化率作为控制参数,建立基于耗能最小的优化模型。分配过程中,为避免推力器间相互作用造成的推力损失,基于推力损失模型,依据干扰程度对系统推力器进行分组,各组中根据上游推力器的推力方向动态设置下游推力器的推力方向可行域,最后利用遗传算法对半潜式平台动力定位推力分配系统进行数值模拟。结果表明:遗传算法易于处理复杂的边界条件,通过动态设置可行域可以增加系统的操作性并有效减小推力损失,提高系统经济性。     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

船载私有云在海上气象业务平台的实现与应用

海洋气象业务平台关乎船舶的航行安全,其稳定性和实时性是人们关注的重要性能。基于船舶私有云网络的海洋气象业务管理平台,在一定程度上加强了气象预报的准确程度,同时也提高了系统的稳健性。本文主要研究私有云气象管理平台的功能及其主要结构,然后对私有云的数据处理和维护进行研究,结合遗传算法,进一步提高了气象预报的数据处理水平,同时也改善了预测的准确度。     

舰船舱底污水处理系统的设计

进入新世纪以来环保是人类的重要发展主题,舰船排放的污水对于海洋环境有着不可忽视的影响,对舰船污水进行自动化处理可以有效降低舰船对于海洋环境的污染,同时还可以降低舰船工作人员的工作强度。本文提出了一种舰船舱底污水系统的设计,并对其工作流程进行了分析和介绍。     

中型柴油机燃用生物柴油对其经济性的影响

生物柴油是柴油机的一种重要的代用燃料,它的热值低于石油柴油。对于相同扭矩的发动机,较低的热值意味着较高的燃油消耗率。然而,燃料能转换成工作能的效率却可以保持不变。在本试验研究中,针对9种特定的发动机运行工况进行了评估。结果表明,在除了高负荷工况之外的所有工况下100%石油柴油和100%生物柴油(棕榈油)的制动燃料转换效率没有差异。有几项参数会对制动燃料转换效率有影响,包括热损失、混合气特性、泵气功、摩擦、燃烧效率以及燃烧定时。本文评估上述参数随所用燃料的改变而发生的一些变化,以及参数的变化对制动燃料转换效率造成的影响。     

量子神经网络技术在船舶电力系统中的应用

短期负荷预测是一种电力系统优化调度工具。其不仅可为电网调度及发、供电计划提供有效的指导,而且可以保障电力系统安全和高效的运行,达到节约经济的目的。本文在分析影响船舶电网短期负荷的因素基础上,提出基于量子神经网络技术的船舶电网短期负荷预测法。     

基于响应面和遗传算法的柴油机瞬态过程喷油参数优化

基于台架试验数据,利用响应面法建立了某工程机械用柴油机瞬态过程喷油参数与性能的近似高精度模型,基于此模型采用遗传算法对瞬态过程喷油参数分别进行离线优化研究。结果表明:采用单目标优化确定的燃油消耗率(BSFC)、NO_x比排放量和颗粒质量(PM)比排放量的优化极限分别可达180.23g/(kW·h),8.92g/(kW·h)和0.011 8g/(kW·h),相对原机可降低多达4.5%,34.0%和37.3%。双目标优化的Pareto解集表明,相比于同时优化BSFC和NO_x比排放量,BSFC和PM比排放量更容易同时得到优化。采用权重因子适应度函数的三目标优化结果对应的BSFC,NO_x比排放量及PM比排放量分别为184.70g/(kW·h),12.62g/(kW·h)和0.012 2g/(kW·h),较原机分别降低2.1%,6.6%和35.3%。改进优化模型后,性能优化Pareto解集对应的BSFC和PM比排放量水平都非常接近其优化极限,但NO_x比排放量相对其优化极限仍然较高。