DABS10—5型变速器自动换挡装置总体设想

作者多年来从事汽车理论研究及新型汽车总成部件的研究,通过对DABS10—5型手动变速器换挡理论的深入研究,提出了改进其换挡操纵的方案设想,即使其手动换挡模式改变成按照汽车各种工况下自动变换挡位的操纵模式,同时完成了控制电机的选型工作。该方案包括电控气动式、电控液动式、电磁铁和电机联合驱动、电控电动式等。     

马来西亚东海岸铁路CTCS-2级列控系统方案研究

对马来西亚东海岸铁路CTCS-2级列控系统方案进行了分析和研究;针对单线自动站间闭塞情况提出了CTCS-2级列控系统方案;通过综合比较后提出马来西亚东海岸铁路列控系统推荐方案,可为CTCS-2级列控系统在单线自动站间闭塞中的应用提供一定参考.     

四面六边透水框架自动同步抛投装置与工艺

针对四面六边透水框架抛投效率低、成本高、准确度低、存在安全隐患等问题,建立四面六边透水框架抛投漂移距离的数学模型,得出抛投高度、水深、水流速度、透水框架阻水面积等参数对漂移距离的影响规律。提出一种大框架、多转轴的空中自动同步脱钩抛投吊具,增加每次抛投透水框架的数量,并采用GPS引导抛投船舶精准定位,对抛投作业过程进行实时控制。结果表明,此种抛投装置可提高透水框架抛投的准确性,且提高施工效率。     

基于AIS网络的VTS信息智能推送应用研究

文中在通过利用智能手段采用AIS网络对航行计划、交通管制、水文气象等VTS相关信息进行推送的相关领域进行了研究,以便提高船舶信息获取效率,减少VTS服务工作强度。     

基于粒子群优化的深度随机神经网络

针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能来改善多层随机神经网络的性能.最后利用粒子群优化方法,对整个网络的权值作适当优化,进一步提高深度随机神经网络的性能.相对于传统深度学习算法,该方法在保持收敛精度的基础上降低了时间开销;相对于传统深度随机神经网络,该方法在增加时间开销基础上提高了收敛精度,从而较好地平衡了时间复杂度和收敛精度.     

两种响应型船舶运动模型的对比及适用性分析

船舶运动模型作为自动舵性能检测平台的基础与核心，对于自动舵的研发、调试及船舶运动控制算法的设计都有非常重要的意义。现有的航迹航向自动舵检测平台普遍使用简化的一阶线性KT方程。由于忽略船舶回转运动中的纵向速度变化以及首摇角与横向速度之间的耦合，在实际使用中具有一定的局限性。本文引用国际电工委员会制定的航迹自动舵标准（ IEC62065）中提出的船舶运动模型，并对其进行仿真，将仿真结果与一阶线性KT方程的仿真结果进行对比分析，讨论一阶线性KT方程的适用范围。同时介绍改进的一阶非线性KT方程的形式并进行仿真试验，结果表明其与 IEC62065中非线性模型相似度较好，且减少了计算量。     

低成本海洋环境监测设备设计与实现

为了对海洋气象和水文等参数进行实时的监测,以便进行天气和海洋预报,通常采用海洋台站自动观测系统。通过系统中的传感器可以实时监测有关海滨的各项参数,并且经过系统中央枢纽汇总,最后利用通讯手段将数据传输给海洋环境研究中心。以此为背景,本文基于ARM7和uClinux,设计一个低成本和高性能的海洋站台自动观测系统。     

海洋环境监测数据自动分析系统的设计与实现

首先对海洋环境监测数据自动分析系统进行总体设计,阐述设计的意义,并对系统所涉及到的功能层作用进行说明;介绍海洋环境监测数据自动分析系统,实现网页实时监测空间地理、监测要素数据分析、信息预报可视化等功能。     

基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

为了提高船舶故障诊断能力,需要进行故障数据的自动分类设计,提出基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法。构建船舶故障数据的数据信息流模型,采用高维特征分组方法进行船舶故障数据的分组重构,采用分段线性检验方法进行船舶故障数据的统计特征分析,提取反映船舶故障类别属性的关联规则向量集,根据特征提取结果进行模糊聚类处理,实现船舶故障信息融合,结合自适应分组检测方法,实现船舶故障数据关联规则的自动分类。仿真结果表明,采用该方法进行船舶故障数据自动分类的自适应性较强,误分率较低,提高了船舶故障的诊断检测能力。