不同软件平台下动车段所的BIM设计探索

为了对比不同BIM软件在管线三维建模方面的优缺点以及不同软件之间的数据交互模式,以某动车运用所检查库压缩空气管线平面及立体图为基础,分别在CATIA和REVIT等BIM平台上建立了压缩空气管线、阀门三维信息模型,并梳理了采用SOLIDWORKS和REVIT等软件建立的机辆设备三维模型,通过 IFC 格式的转换和 IGS格式的轻量化后,导入CATIA平台的步骤和流程;为了高效管理三维信息模型,提高动车段所机辆设备建模效率,阐述了在CATIA平台中,三维模型信息属性的添加方法,在此基础上建立了基于CATIA平台的机辆设备BIM三维信息参数化模型库,极大地方便了机辆设备模型的批量管理、批量建模和批量修改。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

基于改进移动最小二乘法的结构可靠性分析

基于改进移动最小二乘法对结构可靠性问题进行分析,数值模拟结果表明,改进方法可有效提高计算精度.具体方法是使用椭圆范数代替二范数来度量样本点到中心点的距离,并根据上次迭代所得到的响应面在中心点处的法向量与坐标轴所成角度,对影响域进行旋转变换;从而将样本点的权重大小由样本点与中心点、响应面的距离共同决定,并将每次迭代得到的响应面函数在中心点处的法向信息包含在内.     

超载引发事故,保险公司应否增加10％的免赔率

保险货车在一次运输途中,因超载等原因引发一人死亡、两车损坏的交通事故,并承担事故不要责任.对此,保险公司以保险合同后面所附《机动车第三者责任保险条款》第二十条关于“发生事故时,保险机动车违反《道路交通安全法》及其它法律法规中有关机动车装截的规定,增加10％绝对免赔率”为由,提出增加1 0％的免赔率,会得到法律支持吗? 一、案情回放     

Labview应用程序开发中使用支持文件相对路径的有关问题

用Labview开发涉及支持文件读写的应用程序时,常会出现调试正常而可执行文件运行时找不到支持文件路径的错误。基于一简单示例,分析了产生此问题的原因并提供了解决问题的思路。     

限牌与柔性

闷热的六月末，灼热的空气不断压抑着人们的情绪，然而，6月最后一天的最后几个小时，一个新闻让广州市民的神经突然发烫，购车族集体出动，来不及洗漱打扮，带着身份证和银行卡直奔ATM机排队取款，然后以最快的速度赶往4s店排队抢车，希望抢在7月1日前成为车主，而4s店则，临时加班，应对潮水般蜂拥而至的客户，一时间洛阳纸贵。一则短短的小新闻——广州市从7月1日起限购小客车，让传言了几个月的小道消息终成事实，PM2．5和道路拥堵的双重压力下，广州撑不住了。成为第四个限购的城市。     

支持向量机技术在舰船航向广义预测与控制中的应用

舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。     

基于支持向量机的船舶机舱火灾温度快速预测

以船舶机舱为研究对象,采用大涡模拟方法,以FDS软件为平台,计算了不同火灾功率、风机启动时间、风机流速和补风口面积条件下的火场温度变化过程。以FDS的数值模拟数据为样本建立了船舶机舱火灾温度的支持向量机计算模型,为提高模型预测的精确度,利用遗传算法对参数进行寻优。实验表明:应用本文模型预测结果与FDS计算结果基本一致,优于SVM模型以及BP神经网络的预测结果,提出一种快速预测火场温度的工程计算方法。     

基于HHT和BP神经网络的船舶电力系统故障定位

针对船舶电力系统故障难以精确定位的情况,将Hilbert-Huang变换(HHT)和BP神经网络应用于船舶电力系统故障节点定位。首先,采集各节点电流信号,经过EMD分解得到若干IMF分量,对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时振幅向量。然后,将各节点的瞬时振幅向量之和作为电流信号的特征量输入到带有动量因子的BP神经网络中进行训练,利用训练好的神经网络进行故障节点定位。最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性。