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针对船舶设计结构影响二氧化碳流通性能的问题,以增加船舶二氧化碳流通量为目的,提出三维图像技术在船舶结构设计的应用。通过计算船舶支柱的灵敏度,寻找到船舶支柱布局优化的最优解,优化船体支柱布局,完成船舶结构布局优化的数学模型建立;采用两栖三体的船结构,设计错杂的剖面车架构件,实现船舶结构设计。实验结果证明,基于三维图像技术的船舶结构设计方法与基于知识工程的船舶结构设计方法相比,船舶二氧化碳的流通量大大提升。 相似文献
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近年来隧道内出现的越来越多的质量安全事故,引起各方高度重视,相应的最适宜隧道主体工程衬砌质量控制的地质雷达无损检测方法被广泛应用。通过雷达无损检测可揭露出衬砌内欠厚、脱空、钢筋分布不均等大量各类型缺陷,针对欠厚脱空等缺陷制定的注浆或开窗等治理措施是目前工程中常见的整改闭合工序,但钢筋分布不均对结构安全影响如何判定,怎么界定处理尚无成熟方案与规定。本文针对隧道项目中实际检测出的钢筋分布不均缺陷,在不宜大范围扰动结构及围岩进行整治的情况下,以及在避免其他问题共存等不利因素的前提下,应用有限元数值模拟计算分析强度安全系数,并结合现场外观等综合因素对衬砌结构安全性进行分析判定研究。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(24)
现有的异常数据检测方法无法适应船舶无线网络通信环境,存在漏检率高的问题,为此提出通信网络差错数据智能检测方法。根据舰船无线网络通信的特点,选取通信数据差错特征。利用数据采集设备,获取船舶无线网络通信过程数据。通过计算数据集的离散度与设置置信区间2个步骤,实现对通信过程差错数据的识别。以识别结果为基础,分别从数据长度、格式和内容3个角度,实现对通信差错数据的智能检测。为了验证设计的智能检测方法的检错能力设计性能对比实验,结果表明,与传统差错数据检测方法相比,设计的智能检测方法的漏检率降低了30.1%,且通过该方法的检测与控制提高了无线网络通信的稳定性。 相似文献
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舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
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为了解决列控中心(TCC)测试过程中测试人员对TCC驱动采集数据无法实时监测的问题,设计了TCC制式检测平台数字驱动采集接口可视化方案。使用S7-300PLC高速数字驱动采集模块和集成的视窗控制中心WinCC平台开发,实现了TCC制式检测平台数字驱动采集接口点位状态与站场图实时可视化。通过对TCC数字驱动采集点位信息的毫秒级精确采集,达到了对TCC请求的毫秒级应答,满足测试人员高效测试的要求,极大地提高了测试效率。该方案成功应用于5个厂家、6个型号TCC制式检测,取得了良好的应用效果,为铁路未来可视化测试提供技术支撑。 相似文献
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《电力机车与城轨车辆》2019,(4):82-85
地铁列车普遍采用110 V节点电路进行关键控制指令传输,其性能的好坏直接影响地铁运行的稳定性。文章介绍一种多通道信号检测系统,对其硬件电路和软件程序的设计进行了详细阐述,并以广州地铁二号线A4型车为例,介绍多通道信号检测系统在地铁列车维保上的应用。 相似文献