GESAMP危险化学品评估方法及应用

文中介绍了海洋环境保护科学联合专家组（GESAMP）和散装危险化学品的分级方法,详细阐述了分级体系中危险化学品对水生环境、人体健康和用海活动的影响等级的判定原则和依据,并介绍了评估结果在国际海运规则制定过程中的应用,以期为我国开展相关工作和研究提供参考.     

基于TPA的管路振动贡献量分析

针对工程实际中管路振动贡献量难以定量分析的问题,引入传递路径分析法(TPA)。通过测量各路径的频率响应函数、各安装点和评估点的响应以及估算激励力,进行传递路径分析,进而得到设备与管路各自的贡献量。通过用某型海水泵进行实验,验证了该方法的准确性。实验结果表明,在40～200 Hz频段内,采用该方法得到的响应计算值与测量值误差小于3 dB,满足工程实际要求。     

采用SWOT法分析港口一体化背景下宁德港的发展战略

采用SWOT分析法,分析了宁德港自身的优势和劣势,面临的机遇和挑战。提出了新形势下如何规避风险、加快发展的战略决策的设想。目的在于在改革开放形势下,在福州港、宁德港实施一体化的背景下,实现"1+1>2"的改革效应。     

基于AHP的模糊综合评判对上海内河水域船舶航行安全的风险评估

针对目前上海内河水域的水上交通安全状况,从系统工程角度,分别从人为因素、硬件装备、软件条件和外部环境四个方面,利用层次分析法(AHP法)建立起评估模型。并运用基于AHP法的模糊综合评判原理对上海内河水域船舶航行安全风险进行了综合评估,得到了比较科学的评估结论。以此为地方海事部门制定科学合理的发展战略提供重要依据和决策支持,并制订和完善船舶航行安全的对策和措施,最大程度地减少船舶航行事故的发生。     

轮胎吊电气房温烟预警系统的开发应用

为确保轮胎吊电气房安全,及时发现事故隐患,开发轮胎吊电气房温烟预警系统。介绍轮胎吊电气房原有的温度异常保护,并详细介绍新开发的电气房温烟预警系统,以及该系统的测试应用。投入运行后使用情况良好,及时有效地起到了保护作用。     

液化天然气（LNG）拖头在盐田国际码头的应用

为建设绿色港口,进一步节能减排,盐田国际集装箱码头使用液化天然气（LNG）拖头。从技术成熟性、设备的市场供应情况以及安全和成本等几方面综合考虑,制定选用LNG集装箱拖头替代传统的柴油拖头的方案。详细介绍实施这一方案的方法。盐田国际（YICT）是全国第一个采用LNG拖头的码头公司。取得显著成效,可供借鉴。     

交互式电子技术手册标准体系分析

文章介绍了交互式电子技术手册(IETM)的概念及分类,论述了IETM的国内外发展现状,详细分析了国外和我国IETM的军用标准体系,对我国IETM发展具有一定的参考意义。     

基于GA和SVM的水火弯板焰道布置优化方法

水火弯板是目前船舶建造中普遍采用的曲型外板加工方法,由于机理复杂,其加工过程参数确定往往依赖于工人的加工经验,难以实现标准化和规范化。文章提出基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的水火弯板焰道布置优化方法,以成形曲面和设计曲面之间的形状误差最小为优化目标,将焰道布置优化问题分解成计算最小形状误差和搜寻最佳匹配位置两个问题,并分别运用嵌套GA和SVM来实现这两个问题的求解。实例验证表明该方法能快速高效确定最优的加热线布置方案。     

以太网接口ESD/浪涌保护电路设计

通过分析以太网应用环境中ESD、CDE和浪涌的产生原因及其干扰特点,比较常用防护器件的特点,设计一种以太网接口的ESD/浪涌保护电路。     

Analyzing passenger train arrival delays with support vector regression

We propose machine learning models that capture the relation between passenger train arrival delays and various characteristics of a railway system. Such models can be used at the tactical level to evaluate effects of various changes in a railway system on train delays. We present the first application of support vector regression in the analysis of train delays and compare its performance with the artificial neural networks which have been commonly used for such problems. Statistical comparison of the two models indicates that the support vector regression outperforms the artificial neural networks. Data for this analysis are collected from Serbian Railways and include expert opinions about the influence of infrastructure along different routes on train arrival delays.